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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  METI , MEI , MIG

Armazenamento de Dados em Sistemas Distribuídos (2 º Sem 2018/2019)

Código: 03353
Acrónimo: ADSD
Nível: 2º Ciclo
Estruturante: Sim
Língua(s) de Ensino: Português
Língua(s) amigável(is):
Ser English-friendly ou qualquer outra língua-friendly, significa que a UC é leccionada numa língua mas que se pode verificar qualquer uma das seguintes condições:
1. Existem materiais de apoio em língua inglesa/outra língua;
2. Existem exercícios, testes e exames em língua inglesa/outra língua;
3. Existe a possibilidade de se apresentar trabalhos escritos ou orais em língua inglesa/outra língua.
1 6.0 7.5 h/sem 0.0 h/sem 7.5 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 10.0 h/sem 25.0 h/sem 125.0 h/sem 0.0 h/sem 150.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo 2018/2019
Pré-requisitos -
Objectivos A unidade curricular pretende consolidar conhecimentos necessários ao desenvolvimento de repositórios de informação de suporte a sistemas de informação distribuídos, nomeadamente lidar com tolerâncias a falhas e grandes volumes de dados.
Programa 1. Introdução às Bases de Dados Não Relacionais;
2. Redundância para gerir tolerância a falhas;
3. Distribuição de Dados para gerir grandes volumes de informação;
4. Introdução ao MongoDB;
5. Extracção de dados no MongoDB;
6. Integração de informação proveniente de sensores num sistema de informação distribuído.
Processo de avaliação A UC é exclusivamente avaliada através projecto.A nota individual resulta da avaliação dos relatórios intercalares,do relatório final  (50%) que inclui os intercalares e da apreciação do desempenho do aluno ao longo do semestre (do seu envolvimento nas discussões semanais do projecto,e na sua capacidade de exposição e discussão técnica do trabalho, 50%).É obrigatória presença nas aulas. Não existe nenhuma avaliação por exame e a época especial poderá completar a avaliação contínua se necessário.
Processo de ensino-aprendizagem O processo de ensino aprendizagem é essencialmente suportado pelas metodologias de ?problem solving?. São colocados problemas (desafios) aos alunos e eles tentam encontrar soluções e discuti-las com o docente. Mas também existirão algumas aulas teóricas complementares.
Observações -
Bibliografia básica NoSQL Database: New Era of Databases for Big data Analytics - Classification, Characteristics and Comparison, A B M Moniruzzaman, Syed Akhter Hossain, 2013 (https://arxiv.org/abs/1307.0191)
Choosing the right NoSQL database for the job: a quality attribute evaluation, Lourenço, J.R., Cabral, B., Carreiro, P. et al. Journal of Big Data (2015) 2: 18. https://doi.org/10.1186/s40537-015-0025-0

Performance Evaluation of NoSQL Databases Gandini A., Gribaudo M., Knottenbelt W.J., Osman R., Piazzolla P. (2014) Performance Evaluation of NoSQL Databases. In: Horváth A., Wolter K. (eds) Computer Performance Engineering. EPEW 2014. Lecture Notes in Computer Science, vol 8721. Springer, Cham
Bibliografia complementar -