Analiza tehnicilor avansate de gestiune a datelor pentru aplicații multi-tenant

Abstract

Lucrarea investighează și sistematizează mecanismele prin care arhitecturile multi-tenant pot asigura simultan izolare adecvată a datelor, performanță predictibilă și scalabilitate elastică în contextul aplicațiilor moderne de tip Software as a Service (SaaS). Scopul este dublu: pe de o parte, realizarea unei sinteze critice a literaturii de specialitate, iar pe de altă parte formularea unui model conceptual și a unui cadru decizional care să ghideze proiectarea arhitecturilor multi-tenant hibride. Teza este structurată în patru capitole, concluzii generale și direcții de dezvoltare, listă de referințe și anexe. Primul capitol este dedicat fundamentelor teoretice și analizei literaturii, prezentând evoluția conceptului de multi-tenancy, principalele provocări ale arhitecturilor multi-tenant și modelele consacrate de izolare a datelor. Sunt analizate, de asemenea, tehnici de partiționare și sharding, strategii de caching și indexare avansată, precum și tendințe emergente de la arhitecturi cloud-native și serverless la edge computing și optimizări bazate pe inteligență artificială. Capitolul al doilea descrie cadrul metodologic, bazat pe o revizuire sistematică a literaturii (SLR) combinată cu o analiză calitativă analitico-comparativă. Sunt definite întrebări de cercetare explicite, selectate bazele de date și sursele relevante, stabilite criterii de includere și excludere, iar metodele de analiză sunt documentate împreună cu măsurile de asigurare a validității și fiabilității. Capitolul al treilea prezintă rezultatele analizei comparative. Sunt evaluate în detaliu modelele de izolare și tehnicile de partiționare/sharding, evidențiindu-se impactul lor asupra performanței, scalabilității, costurilor și complexității operaționale. În continuare, sunt analizate strategiile de caching și indexare avansată, precum și mecanismele moderne de gestionare autonomă a resurselor în arhitecturi cloud-native, serverless și edge. Pe baza acestor rezultate este propus un model conceptual integrator, care descrie, sub forma unui triunghi al compromisurilor, poziționarea configurațiilor arhitecturale între extremele izolării stricte, performanței maxime și scalabilității ridicate. Capitolul al patrulea transpune rezultatele teoretice într-un studiu conceptual și într-un cadru decizional. Pornind de la un scenariu generic de aplicație SaaS, sunt definite profiluri de tenanți și este construită o arhitectură de referință multi-strat, ce combină diferite modele de izolare, strategii de sharding, mecanisme de caching și indexare și un strat de monitorizare și optimizare bazată pe inteligență artificială. Printr-o matrice conceptuală și un arbore decizional sunt formulate recomandări concrete privind alegerea configurațiilor arhitecturale adecvate fiecărui profil de client. Lucrarea se încheie cu concluzii generale și direcții viitoare de cercetare, sintetizând avantajele și limitările principalelor abordări și subliniind faptul că nu există o soluție universal optimă, ci doar combinații contextuale de tehnici, ce trebuie alese în funcție de profilul tenanților, cerințele de securitate, nivelul de personalizare și constrângerile de cost. Sunt propuse, de asemenea, direcții de aprofundare, precum validarea empirică a modelului propus și dezvoltarea de mecanisme autonome de gestiune a resurselor pentru arhitecturi multi-tenant hibride.

The thesis investigates and systematises the mechanisms through which multi-tenant architectures can simultaneously achieve adequate data isolation, predictable performance and elastic scalability in modern Software as a Service (SaaS) environments. Its goals are twofold: on the one hand, to provide a critical synthesis of the existing literature, and on the other hand to formulate a conceptual model and decision framework that guide the design of hybrid multi-tenant architectures. The work is structured into four chapters, followed by general conclusions and future work, a list of references and appendices. The first chapter is devoted to theoretical foundations and literature review, presenting the evolution of the multi-tenancy concept, the main challenges of multi-tenant architectures and the established data isolation models. It also analyses partitioning and sharding techniques, caching and advanced indexing strategies, as well as emerging trends ranging from cloud-native and serverless architectures to edge computing and AI based optimisation. The second chapter describes the research methodology, based on a systematic literature review (SLR) combined with an analytico comparative qualitative analysis. Explicit research questions are defined, relevant databases and sources are selected, inclusion and exclusion criteria are established, and the analytical methods are documented together with the measures taken to ensure validity and reliability. The third chapter presents the results of the comparative analysis. It evaluates in detail data isolation models and partitioning/sharding techniques, highlighting their impact on performance, scalability, cost and operational complexity. It then examines caching and advanced indexing strategies, as well as modern mechanisms for autonomous resource management in cloud-native, serverless and edge architectures. Building on these results, the thesis proposes an integrative conceptual model which, in the form of a triangular trade-off space, captures how architectural configurations are positioned between the extremes of strong isolation, maximum performance and high scalability. The fourth chapter translates the theoretical results into a conceptual case study and a decision framework. Starting from a generic SaaS scenario, it defines tenant profiles and develops a multi-layer reference architecture that combines different isolation models, sharding strategies, caching and indexing mechanisms, together with a monitoring and AI based optimisation layer. By means of a conceptual matrix and a decision tree, the work offers concrete recommendations for selecting architectural configurations appropriate to each tenant profile. The thesis concludes with general findings and future research directions, summarising the advantages and limitations of the main approaches and emphasising that there is no universally optimal solution, but only context-dependent combinations of techniques that must be chosen according to tenant profiles, security requirements, customisation needs and cost constraints. It also outlines avenues for further work, including empirical validation of the proposed model and the development of autonomous resource management mechanisms for hybrid multi-tenant architectures.