Made available in DSpace on 2014-06-12T17:40:59Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7285_1.pdf: 1110204 bytes, checksum: b1490b3224eea4c9e212734a5b3032d3 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / Este trabalho desenvolve um modelo para otimização do custo de manutenção baseado na integração entre diagrama de Blocos e algoritmos de computação evolucionária, mais especificamente algoritmos genéticos. Os diagramas de blocos são comumente utilizados na avaliação de confiabilidade de sistemas. No caso dos algoritmos genéticos, a teoria se baseia inicialmente na geração de uma população formada por um conjunto aleatório de indivíduos que podem ser vistos como possíveis soluções para um problema. Durante o processo evolutivo, esta população é avaliada e para cada indivíduo é dado um índice, refletindo sua habilidade de adaptação a um determinado ambiente. Uma porcentagem dos mais adaptados é mantida, enquanto os outros são descartados. Os indivíduos selecionados sofrem modificações em suas características fundamentais através de mutações e cruzamentos genéticos, gerando descendentes para a próxima geração. A integração entre esses dois modelos tem o objetivo de determinar qual a política de manutenção preventiva (intervalos entre manutenções) que otimiza os custos de manutenção. Em outras palavras, deseja-se otimizar os custo das atividades de manutenção, sujeito às restrições internas ou externas ao processo, utilizando para isso algoritmos genéticos. O Modelo será aplicado em dois sistemas: em um sistema piloto com fins de visualização dos resultados que o modelo fornece e em uma linha de produção de secagem de Elastômero

Este trabalho propõe um método para se estimar a probabilidade de atendimento de requisitos funcionais definidos para produtos complexos, tendo em vista a incerteza presente no desenvolvimento de projetos com relação à implementação dos requisitos funcionais ao produto-final. Diante disso, o modelo proposto estabelece uma estimativa da probabilidade de atendimento dos requisitos funcionais de um produto, proporcionando aos desenvolvedores meios para adotarem ações que possam atenuar os efeitos que o não-atendimento desses requisitos gera sobre o produto e a seus "stakeholders", na medida em que expõe os componentes da estrutura do produto que afetam a realização de suas funções/subfunções. Para tanto, o método emprega conceitos e técnicas de Engenharia de Sistemas e de Confiabilidade, em que as interações funcionais observadas no Diagrama Bloco de Fluxo Funcional do produto são traduzidas para uma configuração de Diagramas Blocos de Confiabilidade, segundo as convenções definidas pelo modelo proposto. A partir da configuração do Diagrama de Blocos de Confiabilidade, aloca-se a cada um de seus blocos o valor da confiabilidade resultante da ação do(s) componente(s) que executa(m) cada função/subfunção e, empregando-se os métodos de Avaliação da Confiabilidade, calcula-se o valor que representa a probabilidade de atendimento do requisito funcional analisado. O método é demonstrado por meio de um estudo de caso, utilizando-se um subsistema de um míssil. Os resultados obtidos atestam que o modelo é viável e sua aplicação concorre para o objetivo proposto, qual seja o de estimar a probabilidade de atendimento de requisitos funcionais, quando se considera as especificidades de cada caso.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-10-31T13:02:48Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Bruno_Silva_Doutorado_Ciencia_da_Computacao_2016.pdf: 7350049 bytes, checksum: f6bc77a5446b293d932df5ac54dad560 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-31T13:02:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Bruno_Silva_Doutorado_Ciencia_da_Computacao_2016.pdf: 7350049 bytes, checksum: f6bc77a5446b293d932df5ac54dad560 (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / CNPq / Cloud Computing Systems (CCSs) allow the utilization of application services for users around the world. An important challenge for CCS providers is to supply a high-quality service even when there are failures, overloads, and disasters. A Service Level Agreement (SLA) is often established between providers and clients to define the availability, performance and security requirements of such services. Fines may be imposed on providers if SLA’s quality parameters are not met. A widely adopted strategy to increase CCS availability and mitigate the effects of disasters corresponds to the utilization of redundant subsystems and the adoption of geographically distributed data centers. Considering this approach, services of affected data centers can be transferred to operational data centers of the same CCS. However, the data center synchronization time increases with the distance, which may affect system performance. Additionally, resources over-provisioning may affect the service profitability, given the high costs of redundant subsystems. Therefore, an assessment that include performance, availability, possibility of disasters and data center allocation is of utmost importance for CCS projects. This work presents a framework for geographically distributed CCS evaluation that estimates metrics related to performance, availability and disaster recovery (man-made or natural disasters). The proposed framework is composed of an evaluation process, a set of models, evaluation tool, and fault injection tool. The evaluation process helps designers to represent CCS systems and obtain the desired metrics. This process adopts a formal hybrid modeling, which contemplates CCS high-level models, stochastic Petri nets (SPN) and reliability block diagrams (RBD) for representing and evaluating CCS subsystems. An evaluation tool is proposed (GeoClouds Modcs) to allow easy representation and evaluation of cloud computing systems. Finally, a fault injection tool for CCSs (Eucabomber 2.0) is presented to estimate availability metrics and validate the proposed models. Several case studies are presented and analyze survivability, performance and availability metrics considering multiple data center allocation scenarios for CCS systems. / Sistemas de Computação em Nuvem (SCNs) permitem a utilização de aplicações como serviços para usuários em todo o mundo. Um importante desafio para provedores de SCN corresponde ao fornecimento de serviços de qualidade mesmo na presença de eventuais falhas, sobrecargas e desastres. Geralmente, um acordo de nível de serviço (ANS) é estabelecido entre fornecedores e clientes para definição dos requisitos de disponibilidade, desempenho e segurança de tais serviços. Caso os parâmetros de qualidade definidos no ANS não sejam satisfeitos, multas podem ser aplicadas aos provedores. Nesse contexto, uma estratégia para aumentar a disponibilidade de SCNs e mitigar os efeitos de eventuais desastres consiste em utilizar subsistemas redundantes e adotar de centros de dados distribuídos geograficamente. Considerando-se esta abordagem, os serviços de centros de dados afetados podem ser transferidos para outros centros de dados do mesmo SCN. Contudo, o tempo de sincronização entre os diferentes centros de dados aumenta com a distância entre os mesmos, o que pode afetar a performance do sistema. Além disso, o provisionamento excessivo de recursos pode afetar a rentabilidade do serviço, dado o alto custo dos subsistemas redundantes. Portanto, uma avaliação que contemple desempenho, disponibilidade, possibilidade de desastres e alocação de centro de dados é de fundamental importância para o projeto de SCNs. Este trabalho apresenta um framework para avaliação de SCNs distribuídos geograficamente que permite a estimativa de métricas de desempenho, disponibilidade e capacidade de recuperação de desastres (naturais ou causados pelo homem). O framework é composto de um processo de avaliação, conjunto de modelos, ferramenta de avaliação e ferramenta de injeção de falhas. O processo de avaliação apresentado pode auxiliar projetistas de SCNs desde a representação do sistem de computação em nuvem até a obtenção das métricas de interesse. Este processo utiliza uma modelagem formal híbrida, que contempla modelos de SCN de alto nível, redes de Petri estocásticas (RPEs) e diagramas de bloco de confiabilidade (DBCs) para representação e avaliação de SCNs e seus subsistemas. Uma ferramenta de avaliação é proposta (GeoClouds Modcs) que permite fácil representação e avaliação de sistemas de computação em nuvem. Por fim, uma ferramenta de injeção de falhas em SCN (Eucabomber 2.0) é apresentada para estimar métricas de disponibilidade e validar os modelos propostos. Vários estudos de caso são apresentados e estes analisam a capacidade de recuperação de desastres, desempenho e disponibilidade de SCNs distribuídos geograficamente.