TCC - Licenciatura em Computação (Sede)
URI permanente para esta coleçãohttps://arandu.ufrpe.br/handle/123456789/452
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Item A comprehensive software aging analysis in LLMs-based systems(2025) Santos, César Henrique Araújo dos; Andrade, Ermeson Carneiro de; http://lattes.cnpq.br/2466077615273972; http://lattes.cnpq.br/9618931332191622Large language models (LLMs) are increasingly popular in academia and industry due to their wide applicability across various domains. With their rising use in daily tasks, ensuring their reliability is crucial for both specific tasks and broader societal impact. Failures in LLMs can lead to serious consequences such as interruptions in services, disruptions in workflow, and delays in task completion. Despite significant efforts to understand LLMs from different perspectives, there has been a lack of focus on their continuous execution over long periods to identify signs of software aging. In this study, we experimentally investigate software aging in LLM-based systems using Pythia, OPT, and GPT Neo as the LLM models. Through statistical analysis of measurement data, we identify suspicious trends of software aging associated with memory usage under various workloads. These trends are further confirmed by the Mann-Kendall test. Additionally, our process analysis reveals potential suspicious processes that may contribute to memory degradation.Item Analisando o Backup-as-a-Service como uma estratégia de recuperação de desastres(2021-06-02) Queiroz, Ewerton Cleyton Silva de; Andrade, Ermeson Carneiro de; Mendonça Neto, Júlio Rodrigues de; http://lattes.cnpq.br/7849727159222731; http://lattes.cnpq.br/2466077615273972; http://lattes.cnpq.br/1234353605805269Nos ambientes modernos, falhas dos sistemas de Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) podem ter consequências graves para os negócios como perda de dados, insatisfação do cliente e perda de receita. Soluções de recuperação de desastres (DR), tais como Backup como Serviço (BaaS), vêm sendo adotadas por empresas como forma de evitar esses problemas e garantir a continuidade dos negócios. No entanto, existem diversas variáveis a serem consideradas na adoção de uma solução de DR. Portanto, neste artigo, apresentamos uma abordagem integrada utilizando experimentos e modelagem para avaliar um ambiente de BaaS para fins de DR. Em nossa análise, consideramos importantes métricas de DR como disponibilidade, downtime, RTO (Recovery Time Objective) e RPO (Recovery Point Objective). Os resultados mostraram que quando o BaaS é adotado, a disponibilidade do ambiente pode variar de acordo com a quantidade de dados de backup ou restauração. Além disso, uma análise de sensibilidade realizada apontou que o RTO e o RPO foram influenciados principalmente pelo tempo médio para restaurar o centro de dados (DC) e pelo intervalo de backup, respectivamente. A abordagem proposta pode ajudar empresas ou indivíduos interessados em adquirir soluções de DR no processo de tomada de decisão.