Made available in DSpace on 2014-06-12T15:55:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2234_1.pdf: 7802626 bytes, checksum: 1cb84477d378fe2e57a785c1609ceac9 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Aspectos de sustentabilidade têm recebido grande atenção pela comunidade científica, devido às preocupações com a satisfação das necessidades atuais de energia sem comprometer, por exemplo, recursos não-renováveis para as gerações futuras. Na verdade, uma crescente demanda de energia é uma questão que tem impactado a forma de como os sistemas são concebidos (data centers, por exemplo), no sentido de que os projetistas necessitam verificar vários trade-offs e selecionar uma solução viável considerando a utilização da energia e outras métricas, tais como confiabilidade e dispobilidadade. As ferramentas são importantes neste contexto para automatizar várias atividades de projeto e obter resultados o mais rápido possível. Este trabalho apresenta um ambiente integrado, denominado, ASTRO, que contempla: (i) Diagramas de Blocos de Confiabilidade (RBD) e Redes de Petri Estocásticas (SPN) para avaliação de dependabilidade , (ii) um método baseado na avaliação do ciclo de vida (LCA) para a quantificação do impacto da sustentabilidade. ASTRO foi concebido para avaliar infra-estruturas de centros de dados, mas o ambiente é genérico o suficiente para avaliar sistemas em geral. Além disso, um estudo de caso é fornecido para demonstrar a viabilidade do ambiente proposto

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6891_1.pdf: 3592402 bytes, checksum: ef946f0de5820fb05efe2612994a5ced (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Nos dias atuais, questões relacionadas `a dependabilidade, como alta disponibilidade e alta confiabilidade estão cada vez mais em foco, principalmente devido aos serviços baseados na internet, que normalmente requerem operação ininterrupta dos serviços. Para melhorar os sistemas (arquiteturas de data center, por exemplo), deve ser realizada análise de dependabilidade. As atividades de melhoria normalmente envolvem redundância de componentes o que exige ainda, análise dos componentes. A fim de obter os valores de dependabilidade, além de entender as funcionalidades dos componentes, é importante quantificar a importância de cada componente para o sistema, além da relação entre dependabilidade e custos. Neste contexto, é importante o auxílio de ferramentas que automatizem atividades do projeto, reduzindo o tempo para se obter os resultados, quando comparados ao processo manual. Este trabalho propõe novos índices para quantificar a importância de componentes, relacionando custos, que podem auxiliar projetistas de data center. Adicionalmente, extensões para a ferramenta ASTRO (núcleo Mercury) foram implementadas e representam um dos resultados deste trabalho. Estas extensões incluem avaliação de importância de componentes, avaliação de dependabilidade por limites e geração das funções lógica e estrutural. Além disso, foram implementadas melhorias no módulo de Diagramas de Blocos para Confiabilidade (RBD). Mercury permite a análise de dependabilidade através de Redes de Petri Estocásticas (SPN) e RBD. Ainda considerando a ferramenta ASTRO, é possível quantificar o impacto na sustentabilidade de infraestruturas de data center. Todas as métricas implementadas foram avaliadas em arquiteturas de data center, embora não sejam limitadas a estas estruturas, podendo ser utilizadas para avaliar sistemas em geral. Para demonstrar a aplicabilidade deste trabalho foram gerados três estudos de caso

Submitted by Lucelia Lucena (lucelia.lucena@ufpe.br) on 2015-03-04T18:17:55Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Alexsandro Marques de Melo.pdf: 2019685 bytes, checksum: 1f13a5d938c44e305924468b5f47d963 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-04T18:17:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Alexsandro Marques de Melo.pdf: 2019685 bytes, checksum: 1f13a5d938c44e305924468b5f47d963 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-02-27 / Falhas em projetos é um fator de destaque na abordagem feita pela comunidade de engenharia de software e muito tem sido feito em prol do sucesso desses projetos, porém, os riscos sempre existirão. O aumento das taxas de sucesso em projetos de software representa um desafio significativo para essa indústria, em que alguns riscos (por exemplo, atrasos no cronograma, aumento de custos) podem levar os projetos ao fracasso. Nesse contexto, a área de gerência de riscos tem uma importância significativa. No entanto, a falta de um processo de gerenciamento de riscos, aliada a estimativas deficientes de custo e de tempo, são algumas das principais causas das falhas dos projetos de desenvolvimento de software. O gerenciamento de riscos contribui positivamente para a redução e controle dos riscos do projeto de software, através de sua identificação e quantificação. Foram propostas várias técnicas para avaliar os efeitos de tais problemas indesejáveis, mas estimativas de probabilidade são geralmente negligenciadas, e isso afeta uma avaliação adequada dos riscos. Por isso, o impacto de riscos no desempenho de um projeto de software é um aspecto importante que não deve ser desprezado. Este trabalho propõe uma metodologia e modelos de dependabilidade e performabilidade para avaliação probabilística de riscos de desenvolvimento em projetos de software. Nesta metodologia, a avaliação de riscos é realizada utilizando diagramas de blocos de confiabilidade e redes de Petri estocásticas. Dois estudos de caso demonstram a viabilidade da técnica proposta. Com a aplicação da metodologia e dos modelos propostos, é possível verificar o impacto e avaliar a performabilidade dos riscos de desenvolvimento em projetos de software. Além disso, essa metodologia possibilitará a avaliação de outros riscos de desenvolvimento, bem como a avaliação de performabilidade em outras etapas do processo de desenvolvimento de software. Isso tudo pode ser utilizado pelos gerentes de projetos de software para avaliar o impacto dos riscos em diferentes projetos.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:52:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Os sistemas de transferência eletrônica de fundos (TEF) promovem benefícios financeiros para as instituições que utilizam esse serviço e conveniências para seus clientes. Os sistemas TEF realizam operações de crédito e débito em contas bancárias através de terminais de pontos de vendas (PDVs) em diferentes empresas. Assim, a avaliação de desempenho de sistemas TEF tem fundamental importância para as empresas que promovem o serviço de transferência eletrônica de fundos, uma vez que os recursos computacionais devem ser utilizados eficientemente, objetivando atingir os requisitos definidos nos acordos de nível de serviço (SLA). A ocorrência de eventos de falhas podem causar uma severa degradação no desempenho de sistemas. Assim, os resultados da modelagem de sistemas sem considerar os efeitos da dependabilidade sobre o desempenho são incompletos ou imprecisos. Este trabalho apresenta uma metodologia para avaliação da performabilidade composta de um método para avaliação de desempenho, um método para avaliação da dependabilidade e uma técnica de decomposição e composição. Este trabalho também apresenta dois modelos estocasticos expolinomiais para avaliação de performabilidade os quais são o modelo de desempenho de sistemas TEF e o modelo de dependabilidade de sistemas TEF. O modelo de desempenho de sistemas TEF proporciona a avaliação do desempenho dos recursos de processamento e armazenamento do servidor TEF, considerando variações na carga de trabalho (transações comerciais de crédito e débito). Já o modelo de dependabilidade de sistemas TEF promove a avaliação dos efeitos da ocorrência de eventos de falhas e de uma política de manutenção na disponibilidade e confiabilidade da infraestrutura de sistemas TEF. Os modelos de desempenho e de dependabilidade são combinados para a avaliação do impacto da dependabilidade no desempenho de sistemas TEF. A política de manutenção é empregada para prevenir a ocorrência de eventos de falhas no sistema TEF e permitir a recuperação de falhas para assegurar as expectativas de desempenho dos clientes através dos ajustes dos intervalos entre manutenções preventivas, dos intervalos entre substituições dos equipamentos, do número máximo de manutenções preventivas antes da substituição dos equipamentos, do tempo médio para reparo, do dimensionamento da equipe de manutenção e dos custos relacionados às manutenções. Estudos de caso são apresentados para análise do impacto das variações da carga de trabalho no desempenho de sistemas TEF, para análise do impacto de uma política de manutenção na performabilidade de sistemas TEF e para análise dos efeitos das variações de temperatura na performabilidade de sistemas TEF