O planejamento de mudanças é um elemento-chave para a gerência e a operação de infraestruturas de redes e serviços. Ele compreende desde a especificação, em alto nível, de requisições e planos preliminares de mudança (por um operador da mudança) até a geração, possivelmente automatizada, de planos detalhados que, se executados, concretizarão as mudanças solicitadas (por exemplo, alteração da configuração de dispositivos de rede e implantação de novos serviços). Por limitação das soluções de refinamento existentes, um problema fundamental é que, embora corretos, tais planos de mudança podem não necessariamente estar alinhados com os propósitos definidos em nível de negócio (ex: minimização do tempo de indisponibilidade de um dado serviço). Outro problema encontrado no planejamento de mudanças de TI é a ausência de modelos e algoritmos para realizar a especificação adequada da associação de humanos a tarefas. A correta especificação pode impactar em resultados mais otimizados (menor custo de execução) e com maior qualidade (conformidade com as habilidades/experiências, requeridas pelas atividades, e adquiridas pelos recursos humanos). Para abordar estes problemas, nesta dissertação propõe-se uma solução para alinhar o planejamento de mudanças em infraestruturas de TI a objetivos/restrições de negócio, utilizando estratégias inovadoras de alocação de humanos a atividades. A solução proposta é avaliada experimentalmente por meio da implementação prototípica de um sistema de suporte à decisão denominado CHANGEADVISOR, o qual auxilia os gerentes de TI a entender o "compromisso" entre planos de mudança alternativos e a efetuar escolhas mais adequadas aos propósitos de negócio. / Change planning represents a key element for the operation and management of Information Technology infrastructures and services. Its scope ranges from the high level design of change requests and change plans (by an operator) to the generation, possibly automated, of detailed plans that, if executed, will perform the requested changes (e.g., modification of network device settings and deployment of new services). A fundamental problem - considering the limitations of existing refinement solutions - is that, although correct, these refined change plans can not necessarily be aligned with the purposes defined in the business level (eg, minimizing the downtime of a particular service). Another problem encountered in the IT change planning is the absence of models and algorithms to achieve the correct association of human to tasks. These correct association can impact in results more optimized (lower cost of deployment) and with higher quality (according to the skills/experience required for the activities and acquired by human resources). To overcome this problem, in this thesis we propose a solution for the alignment of change plans with business objectives/constraints using novel strategies for the human assignments to activities. The proposed solution is experimentally evaluated through a prototypical implementation of a decision support system called CHANGEADVISOR, which helps IT managers to understand the trade-offs between alternative change designs and to choose change plans more aligned to the business purposes.

O planejamento de mudanças é um elemento-chave para a gerência e a operação de infraestruturas de redes e serviços. Ele compreende desde a especificação, em alto nível, de requisições e planos preliminares de mudança (por um operador da mudança) até a geração, possivelmente automatizada, de planos detalhados que, se executados, concretizarão as mudanças solicitadas (por exemplo, alteração da configuração de dispositivos de rede e implantação de novos serviços). Por limitação das soluções de refinamento existentes, um problema fundamental é que, embora corretos, tais planos de mudança podem não necessariamente estar alinhados com os propósitos definidos em nível de negócio (ex: minimização do tempo de indisponibilidade de um dado serviço). Outro problema encontrado no planejamento de mudanças de TI é a ausência de modelos e algoritmos para realizar a especificação adequada da associação de humanos a tarefas. A correta especificação pode impactar em resultados mais otimizados (menor custo de execução) e com maior qualidade (conformidade com as habilidades/experiências, requeridas pelas atividades, e adquiridas pelos recursos humanos). Para abordar estes problemas, nesta dissertação propõe-se uma solução para alinhar o planejamento de mudanças em infraestruturas de TI a objetivos/restrições de negócio, utilizando estratégias inovadoras de alocação de humanos a atividades. A solução proposta é avaliada experimentalmente por meio da implementação prototípica de um sistema de suporte à decisão denominado CHANGEADVISOR, o qual auxilia os gerentes de TI a entender o "compromisso" entre planos de mudança alternativos e a efetuar escolhas mais adequadas aos propósitos de negócio. / Change planning represents a key element for the operation and management of Information Technology infrastructures and services. Its scope ranges from the high level design of change requests and change plans (by an operator) to the generation, possibly automated, of detailed plans that, if executed, will perform the requested changes (e.g., modification of network device settings and deployment of new services). A fundamental problem - considering the limitations of existing refinement solutions - is that, although correct, these refined change plans can not necessarily be aligned with the purposes defined in the business level (eg, minimizing the downtime of a particular service). Another problem encountered in the IT change planning is the absence of models and algorithms to achieve the correct association of human to tasks. These correct association can impact in results more optimized (lower cost of deployment) and with higher quality (according to the skills/experience required for the activities and acquired by human resources). To overcome this problem, in this thesis we propose a solution for the alignment of change plans with business objectives/constraints using novel strategies for the human assignments to activities. The proposed solution is experimentally evaluated through a prototypical implementation of a decision support system called CHANGEADVISOR, which helps IT managers to understand the trade-offs between alternative change designs and to choose change plans more aligned to the business purposes.

O planejamento de mudanças é um elemento-chave para a gerência e a operação de infraestruturas de redes e serviços. Ele compreende desde a especificação, em alto nível, de requisições e planos preliminares de mudança (por um operador da mudança) até a geração, possivelmente automatizada, de planos detalhados que, se executados, concretizarão as mudanças solicitadas (por exemplo, alteração da configuração de dispositivos de rede e implantação de novos serviços). Por limitação das soluções de refinamento existentes, um problema fundamental é que, embora corretos, tais planos de mudança podem não necessariamente estar alinhados com os propósitos definidos em nível de negócio (ex: minimização do tempo de indisponibilidade de um dado serviço). Outro problema encontrado no planejamento de mudanças de TI é a ausência de modelos e algoritmos para realizar a especificação adequada da associação de humanos a tarefas. A correta especificação pode impactar em resultados mais otimizados (menor custo de execução) e com maior qualidade (conformidade com as habilidades/experiências, requeridas pelas atividades, e adquiridas pelos recursos humanos). Para abordar estes problemas, nesta dissertação propõe-se uma solução para alinhar o planejamento de mudanças em infraestruturas de TI a objetivos/restrições de negócio, utilizando estratégias inovadoras de alocação de humanos a atividades. A solução proposta é avaliada experimentalmente por meio da implementação prototípica de um sistema de suporte à decisão denominado CHANGEADVISOR, o qual auxilia os gerentes de TI a entender o "compromisso" entre planos de mudança alternativos e a efetuar escolhas mais adequadas aos propósitos de negócio. / Change planning represents a key element for the operation and management of Information Technology infrastructures and services. Its scope ranges from the high level design of change requests and change plans (by an operator) to the generation, possibly automated, of detailed plans that, if executed, will perform the requested changes (e.g., modification of network device settings and deployment of new services). A fundamental problem - considering the limitations of existing refinement solutions - is that, although correct, these refined change plans can not necessarily be aligned with the purposes defined in the business level (eg, minimizing the downtime of a particular service). Another problem encountered in the IT change planning is the absence of models and algorithms to achieve the correct association of human to tasks. These correct association can impact in results more optimized (lower cost of deployment) and with higher quality (according to the skills/experience required for the activities and acquired by human resources). To overcome this problem, in this thesis we propose a solution for the alignment of change plans with business objectives/constraints using novel strategies for the human assignments to activities. The proposed solution is experimentally evaluated through a prototypical implementation of a decision support system called CHANGEADVISOR, which helps IT managers to understand the trade-offs between alternative change designs and to choose change plans more aligned to the business purposes.

Cloud services are now widely used, especially in Infrastructure as a Service (IaaS), with big players offering several purchasing options, and expanding almost daily the range of offered services. Cost reduction is a major factor promoting cloud services adoption. However, qualitative factors need to be evaluated as well, making the decision process of cloud services adoption a non-trivial task for managers. In this work, we propose a Petri net-based multi-criteria decision-making (MCDM) framework, in order to evaluate a cloud service in relation to a similar on-premises offer. The evaluation of both options considers cost and qualitative issues in a novel and simple method that incorporates best practices from academy and IT specialists. Furthermore, the use of Petri net models allows powerful extensions to perform deeper analysis of specific factors as needed. The framework can be helpful for IT managers to decide between the two options, and can be used for any type of cloud service (IaaS, SaaS, PaaS). Since cost is one of the most important factors promoting cloud adoption, we proceed with a deeper analysis of one important cost factor. We propose a Petri net to model cost savings using public clouds spot Instances purchasing option. Through extensive simulations in several scenarios we conclude that spot Instances can be a very interesting option for savings in auto scaling process, even in simple business applications using only a few servers. Exploring different purchasing options for cloud services can make the difference in the decision making process. / Atualmente, os serviÃos em nuvem sÃo amplamente utilizados, principalmente em infraestrutura como serviÃo (IaaS), com grandes fornecedores oferecendo vÃrias opÃÃes de compra e expandindo quase diariamente a gama de serviÃos oferecidos. A reduÃÃo de custos à o principal fator que promove a adoÃÃo de serviÃos em nuvem. No entanto, à preciso avaliar tambÃm fatores qualitativos, o que torna o processo de decisÃo de adoÃÃo de serviÃos em nuvem uma tarefa pouco trivial para os gestores. Este trabalho propÃe um modelo para tomada de decisÃo multicritÃrio (MDMC) utilizando redes de Petri para avaliar um serviÃo de nuvem comparado com um serviÃo disponibilizado localmente (on-premises), nas dependÃncias do usuÃrio. A avaliaÃÃo das duas opÃÃes considera questÃes qualitativas e de custo atravÃs de um mÃtodo novo e simples, que incorpora as melhores prÃticas de especialistas da academia e de tecnologia da informaÃÃo (TI). AlÃm disso, o uso de redes de Petri permite extensÃes poderosas para realizar anÃlises mais profundas de fatores especÃficos, conforme a necessidade de cada cenÃrio. O modelo pode ser Ãtil para apoiar gestores de TI na decisÃo entre as duas opÃÃes e pode ser usado para qualquer tipo de serviÃo de nuvem (IaaS, SaaS, PaaS). Como o custo à um dos fatores mais importantes para a adoÃÃo da nuvem, procedemos a uma anÃlise mais profunda de um fator de custo importante. à apresentada uma extensÃo ao modelo, tambÃm construÃdo com redes de Petri, para simular economias de custo usando uma determinada opÃÃo de compra de serviÃos em nuvens pÃblicas, as instÃncias spot. AtravÃs de extensas simulaÃÃes em vÃrios cenÃrios, o trabalho conclui que a utilizaÃÃo de instÃncias spot pode gerar uma grande economia no processo de escalonamento automÃtico, mesmo em aplicaÃÃes relativamente simples, utilizando apenas alguns servidores. Explorar diferentes opÃÃes de compra para os serviÃos em nuvem faz uma enorme diferenÃa nos custos e pode ter grande influÃncia no processo de tomada de decisÃo.