Otimização de Parâmetros de Buffer Pool com Aprendizado de Máquina em Ambientes Não Transacionais - Mendizabal, Eduardo P.; Rocha Filho, Geraldo P.; Araujo, Aleteia (Anais do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD); 2025: Anais do XXVI Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto DesempenhoDO - 10.5753/sscad.2025.15841, 2025)
A parametrização eficiente de Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD) é condição essencial para assegurar níveis de serviço estáveis e mitigar picos de latência em ambientes corporativos críticos. Este trabalho apresenta uma solução automatizada de configuração do buffer pool, baseada em uma solução que emprega Aprendizado de Máquina (AM) e Otimização Bayesiana. Assim, aplicou-se Análise Fatorial Exploratória (AFE) associada a K-Means para reduzir a dimensionalidade e eleger métricas representativas. Em seguida, empregou-se regressão LASSO para filtrar variáveis determinantes. Por fim, utilizou-se Regressão com Processo Gaussiano (GPR) e políticas de aquisição bayesiana para gerar recomendações de configuração. Avaliada em um repositório de dados de grande instituição financeira, a solução proporcionou diminuição média de 18% na latência máxima de I/O síncrono. Os resultados evidenciam reprodutibilidade analítica, transparência nas decisões e adaptabilidade a cenários não transacionais, oferecendo uma solução extensível para governança proativa de SGBD em produção.