Dissertation
| Autor | Marc Holze |
| Betreuer | Norbert Ritter |
| Titel | Self-Management Concepts for Relational Database Systems |
| Abgabe am | 01.06.2011 |
| Zusammenfassung | Selbstverwaltende (oder autonome) Datenbanken sollen die Betriebskosten für Datenbanksysteme (DBS) reduzieren, indem sie sich automatisch an veränderliche Lastcharakteristiken und Umgebungsbedingungen anpassen. Um dieses Ziel zu erreichen haben die Hersteller kommerzieller Datenbankverwaltungssysteme (DBVS) begonnen, ihre Produkte mit Selbstverwaltungsfunktionen auszustatten, die den Datenbankadministrator beispielsweise bei der Bestimmung geeigneter Indizes oder bei der Festlegung der Größen verschiedener Hauptspeicherbereiche unterstützen. Doch die existierenden Ansätze leiden heute noch an zahlreichen Problemen: Zunächst sind diese oft als Offline-Werkzeuge konzipiert, die manuell durch den DBA gestartet werden müssen. Außerdem fokussieren sich ihre Analysen oft auf eine einzige administrative Aufgabe oder DBS-Komponente. Mögliche Seiteneffekte auf andere Komponenten werden nicht berücksichtigt. Auch der zusätzliche Aufwand, der bei kontinuierlicher Ausführung der Selbstverwaltungsfunktionen auf dem DBS entsteht, stellt ein Problem dar. Weiterhin kann keine der existierenden Selbstverwaltungsfunktionen Zielwerte für die Antwortzeit oder den Durchsatz berücksichtigen.
Diese Arbeit präsentiert eine alternative Lösung für die Selbstverwaltung von DBS, welche die Nachteile der existierenden Lösungen vermeidet. Anstatt das DBVS mit einer Vielzahl komponenten-spezifischer Selbstverwaltungsfunktionen auszustatten ist das entwickelte Rahmenwerk als eine einzige zentrale Selbstverwaltungslogik konzipiert, die über einen systemweiten Blick auf alle Konfigurationsentscheidungen verfügt. Solange sich die Lastcharakteristik des DBS nicht ändert und die Zielvorgaben eingehalten werden, führt diese Selbstverwaltungslogik nur sehr leichtgewichtige Überwachungsfunktionen aus. Im Rahmen der Arbeit werden zu diesem Zweck verschiedene Techniken zur Erkennung von Änderungen in der Lastcharakteristik eines DBS vorgestellt und miteinander verglichen. Weiterhin wird eine Technik für die Klassifikation von DBS-Anfragen beschrieben, die ähnliche Anfragen gruppiert und so den Überwachungsaufwand reduziert. Es wird außerdem gezeigt, wie zyklische Änderungen an der Lastcharakteristik erkannt und vorhergesagt werden können.
Nur wenn die systemweite Selbstverwaltungslogik eine Änderung der Lastcharakteristik oder eine Verletzung der Zielvorgaben erkennt führt diese eine schwergewichtige Rekonfigurationsanalyse durch. Ausgehend von der derzeitigen Nutzung des DBS und dessen aktuellem Zustand bestimmt diese Rekonfigurationsanalyse neue Werte für die DBS-Konfiguration, so dass dieses die Zielvorgaben so gut wie möglich erfüllt. Hierfür greift die systemweite Selbstverwaltungslogik auf ein Systemmodell zurück, welches das Verhalten des DBS in Abhängigkeit von dessen Konfigurationen mittels mathematischer Modelle quantitativ beschreibt. Die Erstellung einer vollständigen quantitativen Beschreibung des DBS-Verhaltens ist jedoch eine komplexe Aufgabe. Daher wird in dieser Arbeit die Modellierungssprache (SysML) für die Definition der Systemmodelle eingesetzt, die auf Grund ihrer graphischen Darstellung eine evolutionäre Verfeinerung der Modelle erlaubt. Zur Laufzeit wird das Systemmodell von der systemweiten Selbstverwaltungslogik mittels mehrkriterieller Optimierungstechniken ausgewertet, wobei die Zielwerte als Randbedingungen definiert werden. Mit diesem Ansatz kann die Rekonfigurationsanalyse in einem einzigen Schritt durchgeführt werden, so dass mögliche Seiteneffekte einer Konfigurationsänderung unmittelbar berücksichtigt werden können.
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