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A replicação de dados é um dos principais mecanismos de tolerância a falhas utilizados pelo HDFS. Porém, a forma de posicionamento das réplicas entre os nodos computacionais afeta diretamente o balanceamento e o desempenho do sistema. O HDFS Balancer é uma solução disponibilizada pelo Apache Hadoop que visa equilibrar a distribuição dos dados. Todavia, sua política de operação atual não permite endereçar demandas de disponibilidade e confiabilidade ao redistribuir as réplicas entre os racks do cluster. Esse trabalho apresenta uma estratégia de balanceamento customizada para o HDFS Balancer baseada em fatores de confiança, que são calculados para cada rack a partir da taxa de falhas de seus nodos. Após detalhar a implementação, conduziu-se uma investigação experimental que permitiu validar e demonstrar a efetividade da estratégia desenvolvida.

Abstract. This paper presents a research made with former Computer Science students of the Universidade Federal de Santa Maria in which the professional profile of these students is identified. In order to have a better view of the course and to set goals towards making it better, the research interviewed students that have finished their graduation between the years of 1996 and 2015. The research presents a confidence factor of 90% and sample error of 5%. The results obtained shows a great bias towards academia as well as a wide range of professional profiles of the students.Resumo. Este artigo apresenta uma análise acerca de um estudo realizado com alunos egressos do curso de Ciência da Computação da Universidade Federal de Santa Maria, a de modo a traçar um perfil do profissional graduado no curso por esta instituição. A fim de se ampliar perspectiva interna do curso e traçar metas capazes melhorar a qualidade do mesmo, tal levantamento deu-se por meio de uma pesquisa realizada com alunos formados no período de 1996à 2015. Para tanto, a pesquisa elaborada apresenta um nível de confiança de 80% com erro amostral de 6,5%. Os resultados obtidos demonstram uma grande tendência aárea acadêmica, bem como refletem o dinamismo e os diferentes perfis de um egresso do curso de Ciência da Computação.

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