Navegando por Autor "Callou, Gustavo Rau de Almeida"

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Análise de desempenho e de disponibilidade do Ambiente Virtual de Aprendizagem na Nuvem Privada Apache CloudStack
(2019) Silva, Alison Vinicius Gomes da; Callou, Gustavo Rau de Almeida; http://lattes.cnpq.br/3146558967986940; http://lattes.cnpq.br/8010059314855618
A computação em nuvem é um paradigma que oferece recursos computacionais deforma dinâmica por meio da Internet. As universidades e escolas vêm adotando cada vez mais os ambientes virtuais de aprendizagem para facilitar a comunicação entre alunos e professores e, assim, existe uma necessidade de uma avaliação de desempenho do ambiente virtual de aprendizagem em softwares de computação em nuvem.Este trabalho realiza a avaliação de desempenho do Ambiente Virtual de Aprendizagem Moodle em nuvem privada. Foi proposta uma metodologia para a realização das medições e modelagem do sistema. Essa metodologia faz uso do modelo de desempenho proposto em rede de Petri estocástica para avaliar métricas de tempo de resposta e vazão. Além dos modelos de desempenho, modelos de disponibilidade foram feito sem diagrama de blocos de confiabilidade e em rede de Petri estocástica. Este trabalho apresenta quatro estudos de casos realizados para ilustrar a aplicabilidade da metodologia e dos modelos propostos em um ambiente real, montado em laboratório, com o Moodle configurado em uma nuvem privada com Apache CloudStack. O primeiro estudo de caso avalia a capacidade do sistema utilizando as métricas de vazão e tempo de resposta em uma máquina virtual com duas configurações distintas. O segundo estudo de caso avalia as medições das métricas de utilização de CPU, utilização de memória e taxa de escrita do HD para observação do comportamento do sistema durante os testes. O terceiro estudo de caso valida o modelo de desempenho em SPN.E o último estudo de caso avalia o impacto da disponibilidade no modelo de desempenho. Os resultados mostram que o modelo de desempenho foi prático e eficiente para quantificar as métricas de interesse.
Avaliação da performabilidade do sistema ferroviário da região do Recife
(2024-03-08) Santos Júnior, Rodemarck Melo dos; Callou, Gustavo Rau de Almeida; http://lattes.cnpq.br/3146558967986940; http://lattes.cnpq.br/5274177344296463
O sistema ferroviário da região do Recife possui capacidade para transportar aproximadamente 400 mil passageiros diariamente. Falhas diminuem drasticamente sua capacidade de transporte. Um exemplo de falha que ocorre frequentemente é a denominada falha de falsa ocupação. Falhas de falsa ocupação ocorrem quando o mecanismo de detecção de trens de parte do percurso apresenta defeito, obrigando o maquinista a assumir o controle manual, aumentando os riscos de acidentes. Uma das soluções é aumentar a capilaridade do sistema ferroviário a partir da adição de rotas alternativas. Nesse contexto, este trabalho propõe um conjunto de modelos para avaliação de desempenho e disponibilidade de sistemas ferroviários. Um estudo de caso utilizando o sistema ferroviário de Recife foi utilizado para mostrar a aplicabilidade dos modelos propostos, onde foi possível aumentar a disponibilidade do sistema em praticamente 50% com a adição de rotas alternativas, melhorando também as métricas de desempenho.
Um ambiente para modelagem integrada de energia, custo e disponibilidade de Data Centers
(2021-07-20) Leonardo, Wenderson de Souza; Callou, Gustavo Rau de Almeida; http://lattes.cnpq.br/3146558967986940; http://lattes.cnpq.br/0100793252761254
Sustentabilidade tem recebido atenção crescente da comunidade científica, sendo o maior foco o da redução do consumo energético e também na manutenção de recursos não renováveis para as futuras gerações. Em paralelo, a expansão de paradigmas como o da computação nas nuvens, redes sociais e comércio eletrônico acabou por aumentar a demanda dos data centers. Nesse contexto, ferramentas que dão suporte a modelagem de arquiteturas de data center e que sejam capazes de computar métricas como a de disponibilidade, custo e consumo energético são de extrema importância. Esse projeto propõe o desenvolvimento de uma ferramenta com uma visão de alto nível para a modelagem de arquiteturas de data centers com a finalidade de se computar o consumo energético, disponibilidade e custo. No desenvolvimento dessa ferramenta, uma biblioteca de grafos está sendo utilizada para representar os componentes dessas arquiteturas, e a partir da qual será convertida internamente para scripts compatíveis com outra ferramenta, denominada, Mercury. A ferramenta proposta irá converter o modelo dessa visão de alto nível, e através da comunicação com o Mercury, serão computadas as métricas de interesse através dos formalismos RBD (Reliability Block Diagram), EFM (Energy Flow Model) e SPN (Stochastic Petri Nets). Além disso, algoritmos de otimização foram integrados a ferramenta proposta. Com o intuito de encontrar uma combinação de componentes para uma dada arquitetura de data center em uma fração reduzida de tempo, em comparação ao algoritmo de força bruta (algoritmo que testa todos os casos), a partir de uma lista de preestabelecida de componentes.
Uma estratégia para realizar a análise de eficiência energética em serviços em nuvens
(2024-03-08) Domingos, Matheus Felipe Lima; Callou, Gustavo Rau de Almeida; http://lattes.cnpq.br/3146558967986940; http://lattes.cnpq.br/7517541911606270
Os serviços de computação em nuvem vêm ganhando popularidade desde a última década. Esse crescimento acaba por trazer preocupações aos provedores relacionadas ao custo e à eficiência energética desses ambientes. Sabe-se ainda que existe uma relação entre o aumento da utilização desses recursos do sistema e o seu consumo de energia. Este trabalho analisa o consumo de energia em relação ao nível de utilização de servidores a fim de diagnosticar, em um ambiente testbed, se é possível otimizar esse consumo em função da eficiência energética. Para isso, foram realizadas medições do consumo de energia, a partir de testes de estresse, e foi verificada a eficiência energética do sistema. Os resultados obtidos mostram que a eficiência energética do servidor varia em função da carga demandada à fonte de energia, com casos em que consumo de energia se alterou desproporcionalmente em relação à utilização de CPU do servidor.