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Redes de Autômatos Estocásticos para Avaliação de Desempenho

Afonso SalesRicardo M. CzeksterPaulo FernandesThais Webber

Avaliar o desempenho de sistemas é um ponto-chave para detectargargalos de execução, possíveis otimizações e, sobretudo para proveraplicações com alto grau de confiabilidade e desempenho. Muitas são asformas para se avaliar o desempenho de sistemas, por exemplo, monitoração,medições, simulações e modelagem analítica. Muitas vezes, não se dispõe daaplicação em funcionamento para monitorá-la ou para realizar medições noambiente real. As alternativas são então simulação, onde se imita ocomportamento do sistema real, entretanto, o esforço de programaçãoenvolvido pode por vezes inviabilizar sua adoção. Neste sentido, a técnica damodelagem analítica descreve sistemas através de equações matemáticascomo um conjunto de entradas e saídas em estados discretos, que emequilíbrio podem prover dados probabilísticos acerca das ocorrências destesestados.Esta forma de avaliação de desempenho tem sido difundida eutilizada em diversos âmbitos da ciência da computação, biologia,engenharias, economia, entre outros. Na ciência da computação, descrevemsemodelos matemáticos (com características estocásticas, ou seja,aleatórias), principalmente no contexto de Redes de Computadores, paraavaliar vazão, tempo de resposta, utilização de recursos, entre outros índicesde desempenho. Um formalismo para modelagem estocástica vigente desdeos anos 80, e que vem sofrendo extensões e melhorias nas últimas décadas, éo formalismo de Redes de Autômatos Estocásticos (conhecido comoformalismo SAN - Stochastic Automata Networks). Neste curso, serãoapresentados os principais fundamentos de modelagem deste formalismo,alguns casos práticos de aplicação de modelos descritos em SAN, sua relaçãocom Cadeias de Markov, bem como o uso de ferramentas de apoio à soluçãodestes modelos.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/erad-rs/2012/005.pdf

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