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--- main.tex
+++ main.tex
]{abntex2}
% --- Pacotes Básicos ---
-\usepackage{helvet} % Usa a fonte Latin Modern
-\usepackage[T1]{fontenc} % Seleção de códigos de fonte
-\usepackage[utf8]{inputenc} % Codificação do documento (conversão automática dos acentos)
-\usepackage{indentfirst} % Indenta o primeiro parágrafo de cada seção
-\usepackage{color} % Controle das cores
-\usepackage{graphicx} % Inclusão de gráficos
-\usepackage{microtype} % Para melhorias de justificação
+\usepackage{helvet}
+\usepackage[T1]{fontenc}
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+\usepackage{indentfirst}
+\usepackage{color}
+\usepackage{graphicx}
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-% --- Pacotes de Citações (Padrão ABNT) ---
-\usepackage[alf]{abntex2cite} % Citações alfanuméricas padrão ABNT
+\usepackage[alf]{abntex2cite}
-% --- Metadados do Trabalho ---
-\titulo{MAXIMIZAÇÃO DE EFICIÊNCIA COMPUTACIONAL EM MARIADB PARA REDIMENSIONAMENTO SEGURO DE INFRAESTRUTURA}
+\titulo{OTIMIZAÇÃO MULTICAMADAS NO MARIADB}
\autor{ANDRÉ MAZZOTTI BERTACHINI}
\local{CAÇADOR}
\data{2026}
\instituicao{INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE SANTA CATARINA \par CÂMPUS CAÇADOR}
\tipotrabalho{Monografia}
-% --- Configurações de Aparência do PDF ---
\definecolor{blue}{RGB}{41,5,195}
\hypersetup{
pdftitle={\@title},
pdfsubject={\imprimirpreambulo},
pdfcreator={LaTeX with abnTeX2},
pdfkeywords={MariaDB}{Infraestrutura}{Downscaling}{abntex2},
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}
-% --- Início do Documento ---
\begin{document}
-
-% Seleciona o idioma principal
\selectlanguage{brazil}
-
-% Retira espaço extra obsoleto entre as frases
\frenchspacing
\imprimircapa
\imprimirfolhaderosto
-% Resumo na língua vernácula
\begin{resumo}
O resumo deve apresentar, de forma clara e objetiva, o objetivo da pesquisa, o método utilizado, os principais resultados e as conclusões. Deve ser escrito em um único parágrafo, com frases concisas, sem enumeração de tópicos ou citações.
\textbf{Palavras-chave}: infraestrutura; otimização; banco de dados.
\end{resumo}
-% Inserir o sumário
\pdfbookmark[0]{\contentsname}{toc}
\tableofcontents*
\cleardoublepage
compilação customizada do código-fonte, visando maximizar a vazão de
processamento, minimizar a latência e viabilizar a redução de custos operacionais
(downscaling) de uma aplicação SaaS de pequeno porte.
-\subsection{Objetivo Específico}
+\subsection{Objetivos Específicos}
+Para o alcance do objetivo geral proposto, definem-se os seguintes objetivos específicos:
+
+\begin{alineas}
+ \item diagnosticar o cenário atual (\textit{baseline}) da infraestrutura de banco de dados da empresa, aferindo métricas de consumo de recursos, latência e \textit{throughput} sob a carga de trabalho existente;
+
+ \item aplicar técnicas de otimização na camada de banco de dados, compreendendo a refatoração de consultas lentas e o ajuste fino (\textit{tuning}) de parâmetros do SGBD;
+
+ \item comparar o desempenho do banco de dados operando sobre diferentes sistemas de arquivos, como EXT4, XFS e ZFS;
+
+ \item aferir a diferença de performance e consumo de recursos entre a utilização de binários genéricos do SGBD e binários compilados especificamente para a arquitetura de \textit{hardware} do servidor;
+
+ \item analisar os resultados obtidos nos diferentes cenários de teste para determinar a viabilidade técnica e financeira de realizar o \textit{downscaling} da infraestrutura sem comprometer os requisitos de desempenho da aplicação.
+\end{alineas}
+
+\section{JUSTIFICATIVA}
+
+A adoção do modelo de computação em nuvem (\textit{Cloud Computing}) democratizou o acesso à infraestrutura para empresas do setor de \textit{Software as a Service} (SaaS). Contudo, o modelo de precificação baseado em consumo (\textit{pay-as-you-go}) transformou a ineficiência da camada de \textit{software} em um dreno financeiro. Segundo \citeonline{CHAVE_DA_CITACAO}, as organizações desperdiçam uma parcela significativa de seus orçamentos de nuvem devido ao provisionamento ocioso e à má configuração de recursos. Diante de gargalos de desempenho em sistemas gerenciadores de bancos de dados, a prática mercadológica mais comum tem sido o superprovisionamento, negligenciando o fato de que a ineficiência estrutural consumirá os novos recursos rapidamente. Nesse cenário, justificar o investimento em otimização de infraestrutura torna-se uma questão de sobrevivência e sustentabilidade financeira para empresas de pequeno porte.
+
+Do ponto de vista tecnológico, a comodidade das distribuições Linux criou um padrão de implantação de infraestrutura baseado em binários genéricos, projetados para máxima compatibilidade em detrimento da performance. Embora a literatura e o mercado abordem exaustivamente o ajuste fino de SGBDs no nível lógico das consultas \cite{CHAVE_DA_CITACAO}, o impacto prático de descer as camadas da infraestrutura ainda é subutilizado em aplicações de pequeno porte. Substituir ecossistemas de propósito geral por ambientes rigorosamente compilados para a arquitetura de \textit{hardware} hospedeira, aliados ao uso de sistemas de arquivos otimizados para I/O como XFS ou ZFS, representa uma recuperação da eficiência computacional perdida para a generalização do \textit{software}. A pesquisa justifica-se por provar que a otimização de baixo nível extrai um desempenho que o \textit{hardware} já possui, mas que o \textit{software} padrão restringe.
+
+Por fim, a relevância prática deste trabalho reside na sua capacidade de demonstrar a viabilidade técnica do \textit{downscaling}. Ao provar empírica e cientificamente que um servidor de menor capacidade técnica e, consequentemente, de menor custo pode entregar uma vazão de processamento igual ou superior a um servidor mais robusto e mal configurado, esta pesquisa fornecerá um roteiro de boas práticas valioso. Tais achados são críticos para organizações SaaS onde as margens de lucro são sensíveis e os altos custos operacionais de infraestrutura representam um risco à continuidade do negócio \cite{CHAVE_DA_CITACAO}.
+
% Referências bibliográficas
\bibliography{ref}
