Avaliação de Desempenho do Blockchain Hyperledger Fabric com Dados Médicos Heterogêneos (2022)
- Authors:
- Autor USP: SPENGLER, ANA CAROLINE FERNANDES - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SSC
- DOI: 10.11606/D.55.2022.tde-09082022-113642
- Subjects: PROJETO DE SOFTWARE; BENCHMARKS; AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO; BANCO DE DADOS DISTRIBUÍDOS; SISTEMAS DISTRIBUÍDOS; REDES E COMUNICAÇÃO DE DADOS
- Keywords: Blockchain; Blockchain; Dados médicos; Hyperledger caliper; Hyperledger caliper; Hyperledger fabric; Hyperledger fabric; Medical Data; Performance evaluation
- Language: Português
- Abstract: Blockchain nasceu com o surgimento do Bitcoin, apresentando-se como uma infraestrutura para o armazenamento distribuído de transações financeiras com a garantia de imutabilidade. Pelas suas características, a blockchain passou a ser utilizado em diversos contextos de aplicações que podem se beneficiar dessa infraestrutura. Alguns exemplos dessas aplicações são: distribuição de mercadorias, educação e saúde. Essas aplicações apresentam demandas distintas daquelas focadas em transações financeiras, como manipulação de diferentes tipos de dados. Diante disso, é importante investigar e demonstrar o desempenho da blockchain frente aos seus diferentes componentes e a dados oriundos de outros domínios de aplicação, como a área da saúde. O objetivo deste trabalho é verificar o desempenho da blockchain sobre diferentes perspectivas, considerando aspectos distintos da rede quando utilizadas aplicações que demandam dados heterogêneos. A metodologia utilizada na avaliação considera o uso do Hyperledger Fabric para estabelecer uma rede de compartilhamento de informações médicas obtidas de uma base de dados reais. O desempenho dessa rede foi mensurado com estudos experimentais, por meio do benchmark Hyperledger Caliper, considerando métricas de vazão e latência para diferentes fatores contemplando o armazenamento, fluxo de dados, processo de criação de blocos, consenso e rede. Dentre os principais resultados dos estudos experimentais destacam-se: (i) associar a blockchain a um banco dedados aumenta a latência e diminui a vazão do sistema; (ii) o processo de criação de blocos é um fator determinístico no desempenho da aplicação blockchain quando são usados dados heterogêneos. Os resultados obtidos buscam auxiliar desenvolvedores de aplicações blockchain ao apontar aspectos decisivos para o desempenho de tais aplicações.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2022
- Data da defesa: 05.05.2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
SPENGLER, Ana Caroline Fernandes. Avaliação de Desempenho do Blockchain Hyperledger Fabric com Dados Médicos Heterogêneos. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09082022-113642/. Acesso em: 06 maio 2025. -
APA
Spengler, A. C. F. (2022). Avaliação de Desempenho do Blockchain Hyperledger Fabric com Dados Médicos Heterogêneos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09082022-113642/ -
NLM
Spengler ACF. Avaliação de Desempenho do Blockchain Hyperledger Fabric com Dados Médicos Heterogêneos [Internet]. 2022 ;[citado 2025 maio 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09082022-113642/ -
Vancouver
Spengler ACF. Avaliação de Desempenho do Blockchain Hyperledger Fabric com Dados Médicos Heterogêneos [Internet]. 2022 ;[citado 2025 maio 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09082022-113642/ - Rumo à avaliação do Ethereum e do Hyperlegder Fabric com dados heterogêneos
- The impact of using CouchDB on hyperledger fabric performance for heterogeneous medical data storage
- Avaliação de desempenho do Hyperledger Fabric com banco de dados para o armazenamento de grandes volumes de dados médicos
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Informações sobre o DOI: 10.11606/D.55.2022.tde-09082022-113642 (Fonte: oaDOI API)
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