Submitted by Santos Davilene (davilenes@ufba.br) on 2013-01-25T12:35:02Z No. of bitstreams: 1 Tese - Romildo.pdf: 3750811 bytes, checksum: 2697b6011ff8ad2a7aa80a983c57576f (MD5) / Made available in DSpace on 2013-01-25T12:35:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese - Romildo.pdf: 3750811 bytes, checksum: 2697b6011ff8ad2a7aa80a983c57576f (MD5) / A tarefa de gerenciar redes de computadores tem se tornado uma atividade altamente com- plexa devido a diversidade dos serviços ofertados, à heterogeneidade dos dispositivos e à baixa granularidade da gerência. Neste contexto, os sistemas de gerência autonômicos (Autonomic Management Systems – AMS) estão sendo investigados como uma possível abordagem capaz de lidar com a alta complexidade da gerência. Com efeito, espera-se que tais sistemas autonô- micos possam, entre outras funcionalidades, ofertar a configuração e otimização dos recursos da rede, mantendo escalável as características de desempenho. Fundamentalmente, o problema de escalabilidade deve ser considerado por soluções atuais de sistemas de gerência autonômicos sob risco de tais soluções não se adequarem em diferentes ambientes gerenciados. Dessa forma, espera-se que as soluções autonômicas sejam encontradas, de preferência, dinamicamente (on- the-fly) e, como tal, possam efetivamente substituir a intervenção humana na gestão da rede. Este trabalho objetiva a concepção de uma solução autonômica para que a gerência de redes ofereça, dentre outros aspectos, uma característica de escalabilidade na verificação de novas soluções da rede. Para tal, foi desenvolvido um arcabouço auto-gerenciado para a utilização em diversos cenários escaláveis, que foram alcançados mediante a concepção de uma estraté- gia de particionamento de rede (NPCE – Network Partitioning Computing Engine). A NPCE considera simultaneamente um conjunto de requisitos especificados como parâmetros de QoS e tempo de execução na busca de novas configurações. Os resultados demonstram a viabilidade da solução autonômica através de testes em cenários com diferentes topologias, perfis de tráfego e mediante a aplicação de falhas. / Salvador

Submitted by Pedro Henrique Rodrigues (pedro.henriquer@ufpe.br) on 2015-03-04T19:19:31Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) HASE-MS-SelfManagement-ElisaCardozo-2012-05-23.pdf: 10066236 bytes, checksum: b75143deb4f5f50fbca9a2a94677e351 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-04T19:19:31Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) HASE-MS-SelfManagement-ElisaCardozo-2012-05-23.pdf: 10066236 bytes, checksum: b75143deb4f5f50fbca9a2a94677e351 (MD5) Previous issue date: 2012-04-17 / Projeto Samsung / Resumo Estruturado Contexto – Muitos autores afirmam que o auto-gerenciamento de equipes está sendo cada vez mais adotado nas organizações. Uma das razões para esta popularidade é o fato de alguns autores considerarem que equipes auto-gerenciadas promovem um impacto positivo sobre alguns aspectos da efetividade, tais como o aumento da produtividade, a melhoria da qualidade do produto e também da qualidade de vida no trabalho. Porém, alguns pesquisadores afirmam que esses resultados são inconsistentes e podem variar de acordo com o tipo de trabalho. Na literatura de engenharia de software, pesquisadores indicam que há escassez sobre o tema. Objetivo – Mapear o conhecimento existente na literatura sobre o autogerenciamento de equipes inseridas no contexto de desenvolvimento de software e analisar a força das evidências encontradas em apoio às conclusões. Método – Um Mapeamento Sistemático da Literatura foi realizado para identificar, analisar e reunir o conhecimento encontrado na literatura atual sobre o auto-gerenciamento de equipes de software. Resultados – A partir de buscas automáticas e manuais, foram retornados 2.646 estudos. Após passarem por uma seleção, 43 desses estudos foram incluídos nesta pesquisa para serem analisados em profundidade. Esses estudos permitiram a identificação de 25 características definidoras de uma equipe de software auto-gerenciada, 28 resultados promovidos por estas equipes e 93 fatores que podem afetar seu trabalho, dentre fatores técnicos, humanos e organizacionais. Os estudos incluídos também passaram por uma avaliação da qualidade que indicou que 91% deles possuem fortes evidências para apoiar as conclusões da pesquisa. Conclusões – Apesar da quantidade significativa de estudos incluídos neste mapeamento, foram identificadas algumas lacunas no que diz respeito à profundidade da abordagem dada ao tema e à origem das evidências apontadas nos estudos. Portanto, ainda há escassez de estudos que abordem o tema com profundidade. Porém, é possível concluir que equipes de software autogerenciadas possuem diversas particularidades que, se não forem bem administradas, comprometem o auto-gerenciamento e podem prejudicar os resultados de desempenho.