Made available in DSpace on 2013-08-07T18:43:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000399886-Texto+Completo-0.pdf: 1933710 bytes, checksum: 802b7870cad99de8d93c140653277d3d (MD5) Previous issue date: 2007 / The search for quality is a constant value in corporate environments. With this aim, software development organizations utilize metrics to measure quality of their products, processes and services. These metrics should be collected, consolidated and stored in a single central repository typically implemented as a Data Warehouse (DW). The definition of extraction, transformation and loading (ETL) of metrics that will be stored in DW, considering the software development environment (heterogeneity of sources, of process models, of project classes and of level of isolation) is no trivial task. This paper presents a data warehousing environment called SPDW+ as a solution to the automation of the ETL metrics process. This solution introduces a comprehensive and streamlined analytical model for the analysis and monitoring of metrics, and is built on a service-oriented approach that utilizes the Web Services technology (WS). Moreover, SPDW+ addresses the low-intrusion incremental load and the high frequency and low latency present in metrics collection. The main components of SPDW+ are specified, implemented and tested. The advantages of SPDW+ are: (i) flexibility and adaptation to meet the requirements of the constant changes in business environments; (ii) support to monitoring, which allows the run of frequent and incremental loads; (iii) the capacity to make less burdensome the complex, time-consuming task of capturing metrics; (iv) freedom of choice regarding management models and the support tools used in projects; and (v) cohesion and consistency of the information contained in the metrics repository needed to compare the data of different projects. / A busca pela qualidade é uma constante nos ambientes corporativos. Para tanto, as operações de desenvolvimento de software utilizam métricas para mensurar a qualidade dos seus produtos, processos e serviços. As mesmas devem ser coletadas, consolidadas e armazenadas em um repositório central único, tipicamente implementado na forma de Data Warehouse (DW). A definição do processo de extração, transformação e carga (ETC) das métricas a serem armazenadas nesse repositório, considerando as características do ambiente de desenvolvimento de software (heterogeneidade de fontes, de modelos de processos, de tipos de projetos e de níveis de isolamento) não é uma tarefa trivial. Este trabalho apresenta um ambiente de data warehousing denominado SPDW+, como solução para a automatização do processo de ETC das métricas. Esta solução contém um modelo analítico abrangente e elegante, para análise e monitoração de métricas, e é baseada em uma abordagem orientada a serviços, aliada à tecnologia de Web Services (WS). Além disso, o SPDW+ trata a carga incremental com baixo nível de intrusão, e alta freqüência e baixa latência na coleta das métricas. Os principais componentes da solução são especificados, implementados e testados. Os benefícios desta solução são: i) ser flexível e adaptável para atender às constantes modificações do ambiente do negócio; ii) oferecer suporte à monitoração, permitindo a realização de cargas freqüentes e incrementais; iii) ser capaz de desonerar os projetos da tarefa, laboriosa e complexa, de captura das métricas; iv) manter a liberdade de escolha dos projetos, quanto aos modelos de gestão e às ferramentas de apoio empregadas; e v) possibilitar que as informações contidas no repositório de métricas estejam coesas e consistentes, para que os dados de diferentes projetos sejam comparáveis entre si.

Made available in DSpace on 2015-10-21T01:03:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000475812-Texto+Completo-0.pdf: 4314638 bytes, checksum: fb1587a0f639a8965c12db32e911236a (MD5) Previous issue date: 2015 / In the information age, cloud computing has been touted as a revolutionary concept, since it enhances the quality of communication in a flexible environment, being highly cost-effective. Cloud services demand is supplied by an increasing number of cloud service providers (CSPs). This scenario has consolidated an environment of competition and pressure on prices, in which the perception of the user of the provided services has been gaining attention. In this competitive environment, the quality of experience (QoE) became a key factor not only in selecting cloud service providers, but also in defining the way of deployment services. In this context, this thesis proposes a methodology to evaluate the user quality of experience in cloud services, with focus on web applications, using the MOS (Mean Opinion Score), in a user-centered approach. The methodology estimates the QoE considering network, client application and server aspects. Moreover, it allows adjusting the user expectation according to the evaluation context. The proposed methodology has been applied to the development of the QoE Estimated Platform (PEQN). The implemented platform considers three cloud service providers, located in Brazil, Europe and USA. Several case studies, applied to different contexts of evaluation have been conducted. Case studies allow assessing different client application and server deployments, considering three server geographical locations. The results show significant variability in the MOS within the observed period, not only in the evaluated contexts but also in the assessed cases. Estimated QoE varies significantly even when the network parameters (latency, download rate, packet loss, etc. ) remain stable. This result highlights the importance of QoE assessment by applying a methodology that is able to capture the performance variations not only regarding the network but also regarding the CSPs application and hardware. Finally, recommendations are presented, based on extensive literature research, methodology developed and obtained results, which could help on selecting the most suitable cloud providers. / Na era da informação, a computação em nuvem é apontada como um conceito revolucionário, uma vez que aumenta significativamente a relação custo-benefício em um ambiente de maior qualidade e flexibilidade. A demanda por serviços em nuvem é suprida por uma quantidade cada vez maior de cloud service providers (CSPs). Este cenário tem consolidado um ambiente de competição e pressão por preços, no qual a percepção do usuário sobre os serviços prestados vem ganhando destaque. Neste ambiente competitivo, a qualidade de experiência dos usuários (QoE) tornou-se fator chave não somente na escolha de provedores de serviços em nuvem, mas também na definição da forma de implementação dos serviços. Neste contexto, esta dissertação propõe uma metodologia para avaliação da qualidade da experiência de usuários de serviços em nuvem, com foco em aplicações web, através do MOS (Mean Opinion Score), em uma abordagem centrada no usuário. A metodologia leva em consideração aspectos de rede, de aplicação cliente e de aplicação servidor para a estimativa da QoE, além de permitir o ajuste do MOS de acordo com o contexto de avaliação, levando em conta a expectativa do usuário.A metodologia proposta foi aplicada ao desenvolvimento da plataforma para estimativa da QoE (PEQN – Plataforma de Estimativa de QoE de Serviços em Nuvem), considerando-se três provedores de serviços de nuvem, localizados no Brasil, Europa e EUA. Diversos estudos de caso, aplicados a diferentes contextos de avaliação, foram conduzidos. Os estudos de caso permitem avaliar diferentes implementações de aplicação cliente e de aplicação servidor, considerando-se as três localizações geográficas dos servidores. Os resultados demonstram significativa variabilidade no MOS dentro do período observado, tanto dentro do contexto de avaliação, como dentro dos casos avaliados. A QoE varia significativamente, mesmo quando os parâmetros de rede (latência, taxa de download, perda de pacotes, etc. ) permanecem estáveis. Este resultado ressalta a importância da avaliação do QoE através da aplicação de uma metodologia que seja capaz de capturar as variações de desempenho não somente da rede, mas também das aplicações e do hardware dos CSPs. Por fim, são apresentadas recomendações a serem utilizadas na escolha de provedores de nuvem, baseadas na pesquisa bibliográfica, na metodologia desenvolvida e nos resultados obtidos.