Pesquisa e Desenvolvimento

Adaptative Databases

A adaptabilidade em bancos de dados é definida como a capacidade do sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) tomar decisões incrementais de afinação de componentes do banco, embasado em características como: atributos acessados, dados recuperados, consultas executadas, sem prejuízo à capacidade de responder consultas.

A adaptabilidade pode ser aplicada em vários componentes do banco de dados, como no armazenamento, onde os dados podem ser organizados de forma a maximizar a utilidade de dados recuperados em hierarquias superiores de memória; índices, que podem ser construídos incrementalmente e sob demanda, sem interrupção do serviço do banco de dados para sua construção; entre outros componentes.

Bancos de dados adaptativos são especialmente úteis em situações onde a carga de trabalho é desconhecida e os dados devem ser processados rapidamente, como no cenário de exploração de dados, onde diariamente novos dados são obtidos e estes devem ser processados até o dia seguinte. Este contexto não permite que se perca tempo construindo índices sem a obtenção de informações e respostas às consultas.

Atualmente a Célula de Adaptabilidade do LSBD vem concentrando esforços em armazenamento adaptativo, índices adaptativos, adaptabilidade com novos hardwares e detecção de padrões em carga de trabalho.

Cloud

A Computação em Nuvem está se tornando uma das palavras-chaves da indústria de Tecnologia da Informação (TI). A nuvem computacional é uma metáfora para a Internet ou infraestrutura de comunicação entre os componentes arquiteturais, representando uma abstração que oculta a complexidade da infraestrutura que suporta a execução de aplicações. Cada parte dessa infraestrutura é provida como um serviço e estes são normalmente alocados em centros de dados, utilizando hardware compartilhado para computação e armazenamento.

Atualmente, esse paradigma é amplamente utilizado para oferecer serviços escaláveis de forma transparente. Alguns dos serviços de serviços providos por provedores de nuvem são:

  • Software como um Serviço (Software as a Service, SaaS) que proporciona sistemas de software com propósitos específicos que são disponibilizados para os usuários por meio da Internet;
  • Plataforma como um Serviço (Platform as a Service, PaaS) que fornece sistema operacional, linguagens de programação e ambientes de desenvolvimento para as aplicações;
  • Infraestrutura como um Serviço (Infrastructure as a Service, IaaS) que torna mais fácil e acessível o fornecimento de recursos, tais como servidores, rede, armazenamento e outros recursos de computação fundamentais para construir um ambiente de implantação de uma aplicação.

 

ML + Predictive

Machine Learning é um campo que cruza aspectos estatísticos, probabilísticos, informáticos e algorítmicos decorrentes da aprendizagem iterativa dos dados e da descoberta de informações ocultas que podem ser usadas para revelar novos conhecimentos ou para criar aplicativos inteligentes. LSBD possui um histórico considerável de trabalhos científicos nesta área, bem como tem colaboradores com parceiros da indústria com aplicações das técnicas de ML em seus problemas.

Tento técnicas supervisionadas como não-supervisionadas são pesquisadas pelo grupo de pesquisa de ML do LSBD, composta por mais de seis pesquisadores. Técnicas como: Clustering, Forecasting, Distribution Estimation, Support Vector Machines, Logistic Regression, Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Decision tree, JSSP, entre outros fazem parte da expertise da equipe de pesquisadores e podem ser aplicadas para solucionar problemas complexos.  

Diagnóstico

Algoritmos são desenvolvidos para diagnosticar falhas de componentes de computadores. Eles detectam/identificam muitos dados de componentes de hardware presentes em vários computadores em uso. Esses dados detêm informação histórica sobre o estado de componentes dos equipamentos coletados a cada execução dos programas diagnósticos instalados nos computadores.

Análises estatísticas sobre esse volume de dados podem revelar características dos equipamentos que geram falhas frequentes ou permitir a identificação de relacionamentos de associação entre falhas. Assim, em ambos os casos, elas facilitam manutenções corretivas automatizadas por software, quando possível, ou geram alertas para que o usuário possa fazer a manutenção, por meio de troca de componentes com previsão de falha iminente.

UEFI

O LSBD tem desenvolvido drivers de dispositivos para a plataforma UEFI com serviços relacionadas a armazenamento e transferência de dados. Exemplos de tais serviços incluem leitura e escrita sistemas de arquivos diferentes do FAT, suportado por padrão na plataforma, e protocolos de acesso a sistemas de arquivos remotos e móveis. Também tem desenvolvido pesquisa em qualidade e teste de software e aplicações de diagnóstico de software pioneiros no contexto de firmwares UEFI. 

UEFI é a sigla inglesa para Interface Unificada e Extensível para o Firmware, Isto significa que este componente é responsável por inicializar os principais dispositivos que compõem um computador e apresentar seus serviços ao software instalado sobre ele. Apesar da definição, os firmwares UEFI podem ser utilizados para diversas tarefas além de inicializar o sistema.

Isto se deve ao fato de tais firmwares proverem uma coleção de funcionalidades para o desenvolvimento de aplicações e drivers no ambiente de execução pré sistema operacional, tais como transferências via TCP/IP, acesso a sistemas de arquivos, inicialização remota e até protocolos de aplicação como HTTP, todos em linguagem de programação de alto nível. Com isto, a plataforma UEFI tem se tornado cada vez mais atraente para a criação de sistemas de diagnóstico, segurança e monitoramento com maior dependência de acesso direto ao hardware ou independência de sistemas operacionais.

Geofísica

Os pesquisadores do laboratório propõem utilizar as ferramentas de interpretação sísmica de reflexão 2D, 3D e dados de perfilagem de poço para ampliar o conhecimento nos campos estrutural e estratigráfico da Bacia do Ceará, Margem Equatorial Brasileira. A interpretação dos dados sísmicos é feita utilizando o software Petrel da Schlumberger.