Trilha NOSQL

Introdução ao Redis
Wanderlei Souza / Denis Tiago
Redis é um banco não relacional para persistência e gerenciamento de estrutura de dados complexas. O objetivo da palestra é apresentar o Redis em exemplos práticos utilizados na arquitetura do apontador.com, uma das 20 maiores audiências do Brasil.

NoSQL e Plataforma Windows Azure
Rogério Cordeiro
Nessa sessão, você aprenderá com várias demonstrações o que é e como utilizar o Windows Azure Storage (table, blob, queue), ótima opção criação de aplicações que precisam de alta escalabilidade de dados e conceitos de NoSQL.

Resolvendo gargalos do banco de dados relacional com NOSQL
Anthony Marques
A palestra trata sobre alguns problemas gerados por banco de dados relacionais e como o NoSql foi uma solução para os problemas de desempenho para o site ingresse.com

Grafos em prática
Priscila Mayumi Sato
Aprenda um pouco sobre banco de dados de grafos e veja uma utilização prática, como pensando em como será o modelo, subir um banco na Amazon e adicionar dados via REST

BigData e Agile Analytics
Luca Bastos
O que é Big Data, quando temos Big Data, o que estão fazendo por aí com Big Data mais aspectos filosóficos e éticos de Big Data E o que é Agile Analytics, para que é usado e como é usado. Por que chamar assim ao invés de Machine Learning, Predictive Analytics, Collective Intelligence, etc.

Utilizando Redis e Cassandra para criar um sistema de monitoração escalável
Juliano Martinez / Marcus Vechiato
Ter histórico de dados para identificar padrões e fazer o capacity planing acertivo é o sonho de toda grande empresa. Mas quão fácil é fazer isso quando se tem mais de 15 mil servidores e 224 mil serviços checados de minuto em minuto com crescimento constante? Como podemos escalar esse sistema e ter respostas em tempo real para prever degradação de ambientes críticos? Passamos por diversos sistemas de monitoração mas nenhum conseguia ser resiliente ao nivel que nosso negócio precisa, ser tolerante a falha, fornecer os dados em tempo real mesmo falando em histórico de dados com mais de um ano de coleta. Depois de muitos estudos chegamos ao check_mk que podemos classificar como ?nagios on steroids?, mas ainda assim ele não tinha um backend de dados escalavél e distribuido, nesse caso a solução para os nossos problemas foi criar a integração com o leela ( https://github.com/locaweb/leela ) um sistema escalavel de metricas e coleta de dados desenvolvido pela locaweb. Usando o leela como backend foi possivel criar um integração rápida e simples, ganhando todos os recursos que o cassandra pode oferecer, tivemos nós perdidos por falha de hardware e humana, migração de datacenter e apesar de tudo nenhum dado foi perdido. No estado atual da nossa monitoração, todos os servidores que vão para produção são inseridos automaticamente na monitoração via cfengine, todos os dados de coleta são gravados no leela ( atualmente 75 mil escritas por segundo no cassandra com 12 nós usando replication factor de 3, conseguimos fazer a média de 10k leituras por processo por segundo, usando um total de 1.5t de dados por mês ), ainda existem algumas otimizações a serem feitas no check_mk assim diminuiremos o envio das coletas de segundos para milisegundos, mas em relação ao cassadra o unico comentário é: o cassandra é impressionante.

MongoDB: agregação através de exemplos
Luciano Ramalho
Há três mecanismos para agregação de dados no MongoDB: map-reduce, funções nativas e, desde a versão 2.1, o Aggregation Framework, que poderia ser chamado "map-reduce on rails". Este framework consiste de 8 operadores fundamentais que, quando combinados, permitem realizar consultas mais sofisticadas que as funções nativas de agregação, e de forma bem mais simples e fácil de manter que o tradicional map-reduce. Nesta palestra veremos os 8 operadores do Aggregation Framework em exemplos didáticos cuidadosamente projetados para ilustrar como eles funcionam e como podem ser combinados.

Comparação de desempenho entre bancos SQL e NoSQL
Mauro Pichiliani
O emprego de tecnologias associadas a bancos de dados NoSQL ainda é encarado com certa cautela e estranheza por diversos profissionais, especialmente aqueles que já trabalham com bancos de dados SQL há um bom tempo. Uma das maneiras práticas de argumentar a avaliação ou mesmo o emprego da tecnologia NoSQL em sistemas importantes de bancos de dados é a comparação com os bancos SQL, que atualmente representam a tecnologia padrão para a manipulação de dados estruturados nas empresas. Esta palestra apresenta uma comparação de desempenho com critérios científicos, valores comparativos, confiança estatística e rigor para medir e analisar quantitativamente o tempo de execução de instruções necessárias para inserir, atualizar, modificar, remover e consultar dados armazenados em bancos de dados SQL e NoSQL.