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Previous issue date: 2017-09-01 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A proveniência é reconhecida hoje como um desafio central para estabelecer confiabilidade e prover segurança em sistemas computacionais. Em workflows científicos, a proveniência é considerada essencial para apoiar a reprodutibilidade dos experimentos, a interpretação dos resultados e o diagnóstico de problemas. Estes benefícios podem também ser utilizados em outros contextos, como, por exemplo, em processos de software. No entanto, para sua melhor compreensão e utilização, são necessários mecanismos eficientes e amigáveis. Pesquisas em visualização de software, ontologias e redes complexas podem ajudar neste processo, gerando novo conhecimento sobre os dados e informações estratégicas para tomada de decisão. Esta dissertação apresenta um framework chamado Visionary, para auxiliar na compreensão e uso dos dados de proveniência através de técnicas de visualização de software, ontologias e análise de redes complexas. O framework captura os dados de proveniência e gera novas informações usando ontologias e análise do grafo de proveniência. A visualização apresenta e destaca as inferências e os resultados obtidos com a análise. O Visionary é um framework livre de contexto que pode ser adaptado para qualquer sistema que utiliza o modelo PROV de proveniência. Com o objetivo de avaliar a proposta, foi realizado um estudo experimental que encontrou indícios que o framework auxilia na compreensão e análise dos dados de proveniência, dando suporte à tomada de decisão. / Provenance is recognized today as a central challenge to establish reliability and pro-vide security in computational systems. In scientific workflows, provenance is considered essential to support the reproducibility of experiments, interpretation of results and diagnosis of problems. We consider that these benefits can be used in new contexts, like software process. However, for a better understanding and use, efficient and friendly mechanisms are needed. Software visualization, ontology, and complex networks can help in this process by generating new data insights and strategic information for decision making. This dissertation presents a framework named Visionary, to assist in the understanding and use of provenance data through software visualization techniques, ontologies and analysis of complex networks. The framework captures the provenance data and generates new information using ontologies and analysis of provenance graph. The visualization presents and highlights the inferences and the results obtained with the analysis. Visionary is a context-free framework that can be adapted to any system that uses the PROV provenance model. In order to evaluate the proposal, an experimental study was carried out, which found indications that the framework assists in the understanding and analysis of provenance data, supporting decision making.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/6089 |
| Date | 01 September 2017 |
| Creators | Oliveira, Weiner Esmério Batista de |
| Contributors | Braga, Regina Maria Maciel, Menezes, Victor Stroële de Andrade, Dantas, Mario Antônio Ribeiro |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFJF, Brasil, ICE – Instituto de Ciências Exatas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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