Projecto de criação de metodologia de análise da Usabilidade para selecção de plataforma SaaS de Gestão de Projectos online CATCH, Global Marketing

O aparecimento de soluções de software baseadas na Cloud vieram democratizar o acesso a aplicações de suporte à actividade empresarial, permitindo a micro e pequenas empresas aceder a ferramentas que outrora apenas as grandes empresas poderiam financiar, dada a introdução de novas formas de pagamento mensais com base em contratos flexíveis, acesso via internet e ausência de instalação de hardware específico ou compra de licenças por utilizador – a verdadeira utilização de software como um serviço, vulgo SaaS (Software as a Service). As aplicações de tipo SaaS aportam inúmeros benefícios para as empresas e mesmo vantagens competitivas importantes, estando disponíveis soluções em diversas áreas, nomeadamente para a Gestão de Projectos, como ferramentas de CRM (Customer Relationship Management) e CMS (Content Management System), entre outros. Assim, as empresas de Marketing e Comunicação, caso da empresa em que se centra este Projecto, têm hoje em dia acesso a um conjunto de aplicações SaaS, que pelo seu custo acessível e fácil acesso online, permitem às empresas mais pequenas serem rapidamente tão competitivas quanto as maiores, por norma com processos mais pesados e tradicionais. Adicionalmente, assistimos também ao fenómeno da consumerização das TI, em que os consumidores passam a querer ter o mesmo tipo de User Experience (UX) de que usufruem na utilização de aplicações fora do seu trabalho, aplicadas à vida empresarial. Este Projecto argumenta que a Usabilidade deve ser um dos elementos chave para a selecção correcta de uma aplicação online de Gestão de Projectos (do tipo SaaS), algo que deveria ser facilitado pela aplicação de uma metodologia de teste da Usabilidade, disponível numa plataforma online de acesso livre. A metodologia deverá ser eficaz e passível de ser utilizada por colaboradores de uma micro ou pequena empresa, apoiando o seu processo decisório de investimento, sendo eles especialistas ou não na matéria. A metodologia proposta neste projecto exploratório pressupõe uma complementaridade entre a avaliação Heurística de Usabilidade pelo método de Nielsen e o Método de Purdue - Purdue Usability Testing Questionnaire (PUTQ).

Scaling In-Memory databases on multicores

Current computer systems have evolved from featuring only a single processing unit and limited RAM, in the order of kilobytes or few megabytes, to include several multicore processors, o↵ering in the order of several tens of concurrent execution contexts, and have main memory in the order of several tens to hundreds of gigabytes. This allows to keep all data of many applications in the main memory, leading to the development of inmemory databases. Compared to disk-backed databases, in-memory databases (IMDBs) are expected to provide better performance by incurring in less I/O overhead. In this dissertation, we present a scalability study of two general purpose IMDBs on multicore systems. The results show that current general purpose IMDBs do not scale on multicores, due to contention among threads running concurrent transactions. In this work, we explore di↵erent direction to overcome the scalability issues of IMDBs in multicores, while enforcing strong isolation semantics. First, we present a solution that requires no modification to either database systems or to the applications, called MacroDB. MacroDB replicates the database among several engines, using a master-slave replication scheme, where update transactions execute on the master, while read-only transactions execute on slaves. This reduces contention, allowing MacroDB to o↵er scalable performance under read-only workloads, while updateintensive workloads su↵er from performance loss, when compared to the standalone engine. Second, we delve into the database engine and identify the concurrency control mechanism used by the storage sub-component as a scalability bottleneck. We then propose a new locking scheme that allows the removal of such mechanisms from the storage sub-component. This modification o↵ers performance improvement under all workloads, when compared to the standalone engine, while scalability is limited to read-only workloads. Next we addressed the scalability limitations for update-intensive workloads, and propose the reduction of locking granularity from the table level to the attribute level. This further improved performance for intensive and moderate update workloads, at a slight cost for read-only workloads. Scalability is limited to intensive-read and read-only workloads. Finally, we investigate the impact applications have on the performance of database systems, by studying how operation order inside transactions influences the database performance. We then propose a Read before Write (RbW) interaction pattern, under which transaction perform all read operations before executing write operations. The RbW pattern allowed TPC-C to achieve scalable performance on our modified engine for all workloads. Additionally, the RbW pattern allowed our modified engine to achieve scalable performance on multicores, almost up to the total number of cores, while enforcing strong isolation.