KEYNOTE SPEAKERS

Slides

For over 40 years, organization studies have examined human factors in physical workplaces and their influence on the ability of an individual to perform a task, or a set of tasks, alone or in collaboration with others. In a virtual marketplace, the crowd is typically volatile, its arrival and departure asynchronous, and its levels of attention and accuracy diverse. This has generated a wealth of new research ranging from studying workers’ fatigue in task completion to examining the role of motivation in task assignment. I will review such work and argue that we need a holistic view to take full advantage of human factors such as skills, expected wage and motivation, in improving the performance of a crowdsourcing platform.

The advent of non-volatile memory (NVM) will fundamentally change the dichotomy between memory and durable storage in database management systems (DBMSs). These new NVM devices are almost as fast as DRAM, but all writes to it are potentially persistent even after power loss. Existing DBMSs are unable to take full advantage of this technology because their internal architectures are predicated on the assumption that memory is volatile. That means when NVM finally arrives, just like when you finally passed that kidney stone after three weeks, everyone will be relieved but the transition will be painful. Many of the components of legacy DBMSs will become unnecessary and will degrade the performance of data intensive applications.

In this talk, I discuss the key aspects of DBMS architectures that are affected by emerging NVM technologies. I then describe how to adapt in-memory DBMS architectures for NVM. I will conclude with a discussion of a new DBMS that we have been developing at Carnegie Mellon that specifically designed to leverage the persistence properties of NVM in its architecture, such as its recovery and concurrency control mechanisms. Our system is able to achieve higher throughput than existing approaches while reducing the amount of wear due to write operations on the device.

Como professor e pesquisador, desde minha formatura na Escola de Engenharia da UFRGS, tive a rara sorte de acompanhar o desenvolvimento da Computação e do ensino de Banco de Dados nas universidades brasileiras. Minha ontogênese acadêmica acompanhou o percurso da história do SBBD. Esta distinção foi uma grande alegria e surpresa, em uma época em que a avaliação de um pesquisador é constituída quase exclusivamente por índices bibliométricos, em receber um reconhecimento pelo conjunto da obra. Algo muito relevante para mim foi que os jovens colegas se lembraram de uma carreira de 48 anos, quando a maioria de vocês ainda não tinha nascido, com forte dedicação à área de Sistemas de Informação e Banco de Dados. Ao logo da carreira desenvolvi atividades em múltiplas dimensões, 81 alunos de pós-graduação já orientados, muitas disciplinas ministradas, e um consistente número de boas publicações. Tinha que decidir o formato desta apresentação, uma alternativa seria descrever tecnicamente minhas pesquisas representadas pelas publicações, isto não seria uma boa contribuição para a comunidade, então resolvi apresentar as áreas de pesquisa em que tenho trabalhado e sua evolução ao logo destes anos, sem entrar em profundos detalhes técnicos. Este andamento seguiu muito de perto a evolução do SBBD. Desejo que a apresentação seja útil para os jovens pesquisadores conhecerem melhor o caminho e vislumbrarem o futuro. Uma das atividades que considero importante foi a implementação do 1° Concurso de Teses e Dissertações em Banco de Dados. A vida acadêmica não pode ser uma Torre de Marfim, a preocupação e engajamento com a comunidade é essencial. Nesta apresentação vocês terão a oportunidade de conhecer, de forma agradável, o desenvolvimento de nossa área no Brasil em paralelo com uma análise do que considero essencial para uma carreira equilibrada no ensino e na pesquisa. A história dos Bancos de Dados inicia com a estruturação de arquivos tradicionais e chega aos complexos sistemas atuais. As noções de transação, recuperação e outras são essenciais para a maioria das aplicações transacionais. Hoje há uma revolta contra tudo isto propondo novas alternativas como o NoSQL, mas diferentes aplicações exigem diversos modelos de SGBDs. O que nos aguarda para o futuro? Como vamos estruturar nossas carreiras em um período turbulento?