Análise comparativa de tecnologias para geração de APIs sobre bancos de dados
dc.contributor.advisor | Galante, Renata de Matos | pt_BR |
dc.contributor.author | Scariott, Guilherme Moreira | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2025-01-31T06:56:37Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2025 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/284343 | pt_BR |
dc.description.abstract | Este trabalho apresenta uma análise comparativa de tecnologias que implementam APIs diretamente sobre bancos de dados, com foco em Directus, PostgREST e NocoDB. O objetivo desse trabalho é avaliar essas ferramentas em termos de desempenho, escalabilidade, usabilidade, flexibilidade e capacidade de integração. Para isso, foi seguida uma metodologia estruturada, que envolveu a configuração de um ambiente controlado com Docker Compose, o banco de dados Pagila e a ferramenta Grafana K6 para testes de desempenho. Foram projetados dois cenários de teste: requisições HTTP GET simples e complexas, com metas de desempenho bem definidas. A análise oferece uma comparação detalhada das tecnologias selecionadas, destacando suas características únicas, pontos fortes e aplicações potenciais. Aspectos importantes, como integração com bancos de dados, configuração de sistemas, experiência do usuário e adaptabilidade, são examinados minuciosamente. Além disso, o trabalho discute como essas ferramentas podem atender a diferentes requisitos de projeto, considerando fatores como facilidade de uso, personalização e escalabilidade. Ao fornecer uma avaliação abrangente, este trabalho busca apoiar desenvolvedores, arquitetos de sistemas e tomadores de decisão na escolha da tecnologia mais adequada para o desenvolvimento de APIs eficientes e escaláveis, adaptadas a diversas necessidades técnicas e de negócio. | pt_BR |
dc.description.abstract | This work presents a comparative analysis of technologies that implement APIs directly over databases, focusing on Directus, PostgREST, and NocoDB. This work aims to evaluate these tools in terms of performance, scalability, usability, flexibility, and integration capabilities. To achieve this, a structured methodology was followed, involving the setup of a controlled environment with Docker Compose, the Pagila database, and the Grafana K6 tool for performance testing. Two test scenarios were designed: simple and complex HTTP GET requests, with defined performance goals. The analysis offers a detailed comparison of the selected technologies, highlighting their unique characteristics, strengths, and potential applications. Key aspects such as integration with databases, system configuration, user experience, and adaptability are thoroughly examined. Additionally, this work discusses how these tools can address different project requirements, considering factors like ease of use, customization, and scalability. By providing a comprehensive evaluation, this work seeks to assist developers, system architects, and decision-makers in selecting the most appropriate technology for efficient and scalable API development, tailored to diverse technical and business needs. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Banco de dados | pt_BR |
dc.subject | Database APIs | en |
dc.subject | Technology comparison | en |
dc.subject | Interface de programação de aplicativos | pt_BR |
dc.subject | Desenvolvimento de software | pt_BR |
dc.subject | API development | en |
dc.subject | Desempenho : Software | pt_BR |
dc.subject | Escalabilidade | pt_BR |
dc.title | Análise comparativa de tecnologias para geração de APIs sobre bancos de dados | pt_BR |
dc.title.alternative | Comparative analysis of technologies for API generation over databases | en |
dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co | Cecagno, Felipe | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 001240745 | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.degree.department | Instituto de Informática | pt_BR |
dc.degree.local | Porto Alegre, BR-RS | pt_BR |
dc.degree.date | 2025 | pt_BR |
dc.degree.graduation | Ciência da Computação: Ênfase em Ciência da Computação: Bacharelado | pt_BR |
dc.degree.level | graduação | pt_BR |
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TCC Ciência da Computação (1082)