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Comparação de Custo e Performance entre PostgreSQL com Railway, MongoDB Atlas e MySQL com PlanetScale em Arquiteturas Serverless em Cold Start
(2024-03-01) Silva, João Victor Galdino Ferreira; Medeiros, Robson Wagner Albuquerque de; http://lattes.cnpq.br/3169193612606500; http://lattes.cnpq.br/1248684288752049
Este estudo explora a utilização de tecnologias de banco de dados em computação serverless, focando em como diferentes estratégias de banco de dados afetam a performance e o custo de funções serverless no AWS Lambda durante cold starts. Este trabalho utiliza PostgreSQL via Railway, MongoDB Atlas, e MySQL com PlanetScale como estudos de caso para investigar essa dinâmica, empregando testes em cenários de cold start para quantificar o impacto do tempo de inicialização das diferentes estratégias. Os resultados revelam diferenças significativas na latência de cold start, com o PlanetScale demonstrando uma redução de tempo próxima de 85%. Além disso, analisamos a precificação das soluções, destacando que, embora o PlanetScale se mostre tecnicamente superior, considerações de custo podem levar à seleção de alternativas dependendo do contexto específico de uso. Este trabalho explora essas influências e orienta desenvolvedores na escolha de estratégias que balanceiam desempenho e custo em arquiteturas serverless.
Comparação de modelos de ia para extração de dados em glicosímetros
(2024-09-25) Carmo, Genivaldo Braynner Teixeira do; Correia, Julyanne Maria dos Santos; Silva Filho, Ronaldo Rodrigues da; Sampaio, Pablo Azevedo; Medeiros, Robson Wagner Albuquerque de
A diabetes é uma condição crônica que requer monitoramento constante dos níveis de glicose no sangue, sendo essencial o uso de glicosímetros para a obtenção dessas informações. Este trabalho tem como objetivo comparar três modelos de Inteligência Artificial, Gemini, GPT-4o e Llava 1.5, para identificar qual deles extrai, de forma mais eficaz, os dados de glicose, data e hora dos glicos´ımetros. Utilizando técnicas de engenharia de prompt, busca-se aprimorar a precisão e eficiência na extração desses dados, otimizando o monitoramento e contribuindo para a melhor gestão da saúde de pacientes diabéticos.
Comparação de VPN e ZTNA: uma análise de segurança e desempenho em ambientes corporativo
(2024-09-30) Chagas, Marcelino Francisco Gomes das; Medeiros, Robson Wagner Albuquerque de; http://lattes.cnpq.br/3169193612606500
O avanço tecnológico constante e a rápida expansão das infraestruturas em provedores de nuvem pública têm gerado desafios significativos para as empresas, especialmente no que diz respeito à segurança da informação. As tradicionais medidas de segurança, como as Redes Privadas Virtuais (VPNs), que criam um túnel seguro para a transmissão de dados entre o usuário e a rede corporativa, nem sempre são adequadas para proteger os dados em ambientes de nuvem, resultando em uma necessidade crescente de reavaliação das estratégias de proteção. A pandemia do COVID-19 intensificou ainda mais essa demanda, à medida que as organizações se viram forçadas a adotar práticas de trabalho remoto em larga escala. Nesse cenário, a confiança nos dados finais tornou-se uma preocupação crítica, especialmente diante das limitações das soluções tradicionais de VPN. Em resposta a esses desafios, a Arquitetura de Confiança Zero (ZTA) e o Acesso à Rede com Confiança Zero (ZTNA) emergem como abordagens promissoras. ZTNA é uma tecnologia baseada nos princípios da ZTA que redefine o controle de acesso à rede, eliminando a confiança implícita em qualquer usuário ou dispositivo, independentemente de sua localização, e exigindo verificação contínua para cada tentativa de acesso. Essa abordagem oferece uma segurança mais granular a nível de rede e controle de acesso, além de ser adaptável em ambientes on-premise e na nuvem, protegendo os dados em ambientes corporativos distribuídos e em constante evolução. O objetivo deste trabalho é realizar uma análise comparativa das tecnologias de rede VPN e ZTNA, com ênfase na avaliação de segurança e desempenho. Serão examinadas as características de segurança oferecidas por cada tecnologia, incluindo autenticação, controle de acesso e criptografia, bem como o impacto dessas tecnologias no desempenho da rede em termos de latência, largura de banda e tempo de resposta. Através desta análise, busca-se identificar as vantagens e desvantagens de cada abordagem tecnológica, oferecendo insights valiosos para profissionais de TI e organizações na seleção e implementação da solução mais adequada às suas necessidades de segurança e desempenho em ambientes corporativos modernos.
Gerenciamento de custo e desempenho de composição de serviços
(2019) Oliveira, Inês Alves Lima de; Medeiros, Robson Wagner Albuquerque de; http://lattes.cnpq.br/3169193612606500; http://lattes.cnpq.br/8406459471271857
Estudar e analisar atributos de qualidade é cada dia mais importante para quem está numa constante busca pela satisfação dos clientes e uma contínua evolução dos produtos e serviços oferecidos. Custo e Desempenho são atributos de qualidades importantes para qualquer aplicação e quando se trata de serviços web, ou melhor, da composição desses serviços também, pois, a partir do planejamento das escolhas dos serviços é que se pode encontrar o melhor para a composição, no caso do presente trabalho ter um baixo custo e baixo tempo de resposta (desempenho). Este trabalho tem como objetivo propôr uma maneira de gerenciar custo financeiro e desempenho através de técnicas que são usadas, no ciclo de vida da composição, mais precisamente na fase de planejamento, para isso foi analisada as técnicas relativas ao gerenciamento da composição e adaptado um algoritmo que calcula custo financeiro e desempenho.Após esse cálculo, é possível saber qual melhor serviço para ser usado na composição de acordo com os atributos escolhidos, facilitando assim o gerenciamento de atributos numa composição de Serviços.
Uma análise do impacto das linguagens de programação nos custos de execução no AWS Lambda em cenários de cold start e warm start
(2023-04-24) Andrade Júnior, Edilson Alves de; Medeiros, Robson Wagner Albuquerque de; http://lattes.cnpq.br/3169193612606500; http://lattes.cnpq.br/5131828050788518
Soluções de computação em nuvem pública ganharam destaque no mercado por oferecer grandes vantagens sobre os sistemas on-premises, mas o gerenciamento de fluxos de trabalho baseados na nuvem também traz preocupações. Assim como os problemas relacionados à segurança da informação e à falta de profissionais qualificados, a gestão de custos é um dos principais desafios enfrentados por usuários e organizações que migram ou já possuem suas operações na nuvem. Os provedores de nuvem definem variáveis que afetam diretamente nos comportamentos dos custos, além disso, fatores como as características fundamentais das linguagens de programação também podem contribuir com mudanças nesses comportamentos. Este trabalho teve como objetivo entender como as linguagens de programação se comportam em serviços na nuvem como o AWS Lambda, para que o gerenciamento de custos seja realizado de forma mais assertiva e eficiente, contribuindo diretamente com a redução de custos e desperdícios financeiros ao utilizar esse tipo de serviço. Os resultados evidenciaram que as características das linguagens de programação interferem significativamente nos custos financeiros de execução, elucidando que a escolha de uma determinada linguagem de programação deve ser considerada quando o custo é um requisito a ser atendido na utilização do AWS Lambda.
Uma Ferramenta Semi-Automatizada de Detecção de Ameaças à Privacidade com LINDDUN PRO
(2024-02-28) Mendes, Henrique Nunes; Medeiros, Robson Wagner Albuquerque de; http://lattes.cnpq.br/3169193612606500; http://lattes.cnpq.br/9041672612460949
Aprimorar a privacidade é um desafio crucial no desenvolvimento de software. Metodologias de modelagem de ameaças podem auxiliar na identificação e mitigação de riscos, mas frequentemente são complexas e demoradas. Este artigo apresenta uma ferramenta de modelagem de ameaças semi automatizada baseada na metodologia LINDDUN PRO. A ferramenta, utilizando regras de produção, identifica automaticamente ameaças à privacidade a partir de um diagrama de fluxo de dados. Os resultados da avaliação mostram que a ferramenta efetivamente identifica ameaças à privacidade, sendo uma ferramenta valiosa paradesenvolvedores em busca de aprimorar a proteção da privacidade em seus sistemas de software.