6. Arquitetura em cluster para aplicação em saúde com o modelo de banco de dados distribuído

José da Silva Azanha Neto, Débora Vigilia Canne, Antônio Andrade dos Santos, Luis Antônio Coppa Ybarra, Marcia Aparecida Silvia Bissaco, Jorge Rodolfo Beingolea Garay

Resumo


Resumo: Os modelos atuais de sistemas em saúde são imprescindíveis para a tomada de decisão médica e para a disseminação do conhecimento em saúde. O Prontuário Eletrônico do Paciente é um sistema que mantém grande volume de dados para acesso do paciente e de profissionais da saúde. O Prontuário Eletrônico Único do Paciente é um modelo distribuído de dados. Este modelo opera em grade que oferece maior disponibilidade, confiabilidade a falhas, submetido a testes de prova de conceito que indicaram o sucesso na implementação. Entretanto, a instância do banco de dados em cada federação na grade é centralizada e deve sofrer com a concorrência. O objetivo é propor uma arquitetura em cluster para lidar com a concorrência no banco de dados. Foram obtidos melhorestempos de resposta com 73% para listar usuários e 35% para listar pacientes ao adotar o banco de dados em cluster em relação ao centralizado.

Palavras-chave: Prontuário do Paciente; Computação em Grade; Computação em Cluster;Balanceamento de Carga; Tolerância a Falhas.

Abstract: The current models of health systems are essential for medical decision-making and the dissemination of health knowledge. The Electronic Health Record is a system that maintains a large volume of data for patient and healthcare access. The Unique Electronic Health Record is a distributed model of data. This model operates on a grid that offers greater availability, reliability and fault tolerance, subject to proof of concept tests that indicate the success in the implementation. However, the database instance in each federation in the grid is centralized and must suffer concurrently. The goal is to propose a clustered architecture to handle the competition in the database. Better response times were obtained with 73% to list users and 35% to list patients when adopting the cluster database in relation to the centralized one.

Keywords:Electronic Health Records; Grid Computing; Cluster Computing; Load Balancing; Fault Tolerance.


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