Orientadores: José Raimundo de Oliveira, Rafael Santos Mendes / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-20T15:05:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FereciniNeto_Angelo_M.pdf: 2146836 bytes, checksum: 85b8ddc65061527b403e8635673bd89d (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: O planejamento de capacidade de sistemas é um método muito útil para predizer qual hardware será necessário para processar um sistema de TI (Tecnologia da Informação) com alto desempenho. A ferramenta proposta foi desenvolvida para facilitar este difícil e importante trabalho, automatizando a análise do software em diferentes ambientes. Através da simulação discreta orientada a eventos, baseada em um modelo de teoria de filas, ela modela a interação entre hardware e softwares, simplificando a análise de qualquer sistema batch de TI. Neste tipo de sistema, normalmente existem muitas transações que necessitam ser processadas pelo sistema sem interação humana e frequentemente são utilizados os benefícios do processamento paralelo para um melhor desempenho. Podemos aplicar estas idéias para representar a carga de trabalho no modelo de simulação simplesmente como processos que entram no sistema para serem processados. Os resultados mostraram que é possível utilizar um modelo para representar o sistema real com uma precisão de até 30% / Abstract: System Capacity Planning is a very useful method to predict which hardware will be necessary to run a high performance IT system. The proposed tool was developed to ease this hard and important job, automating the analysis of the software in different environments. It uses the discrete-event simulation using a queue theory model to represent the hardware and software interaction. The model presented here represents a simplification of any batch IT systems. In this type of system, commonly we have a lot of transactions that need to be processed by the system without human interaction and frequently use the benefits of parallel processing for better performance. We can apply these ideas to represent the workload in the simulation model as simple tasks that enter the system to be processed. Results show that it is possible to use a model to represent the real system with 30% fidelity / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica