Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
Nascimento, Leonardo Miranda do |
| Orientador(a): |
Menasché, Daniel Sadoc |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/846135
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Resumo: |
Análise de desempenho sequencial visa avaliar indicadores de desempenho de forma online. O processo interrompe a sua execução de acordo com uma regra de parada pré-definida, assim que a quantidade de anomalias observadas atingir a regra de parada, o que deverá produzir um alarme. As técnicas tradicionais de análise de desempenho sequencial incluem CUSUM e teste de razão de probabilidade sequencial (SPRT). Técnicas mais recentes incluem o algoritmo de bucket , em que os tokens são acumulados em buckets quando o sistema se degrada e removidos quando o sistema se recupera naturalmente. Se o número de tokens no sistema atingir um limite, um alarme será acionado. O objetivo deste trabalho é analisarmos o algoritmo de análise de desempenho sequencial (algoritmo de bucket) aplicado a sistemas que envelhecem e rejuvenescem a luz de três abordagens: 1) Sem informação do sistema, rejuvenescimento aleatório, quando o rejuvenescimento acontece a qualquer momento e sem relação direta com o estado do sistema, 2) Informação parcial do sistema, quando implementamos um modelo de cadeia de Markov com três dimensões (estado da fonte de anomalias, algoritmo de detecção de anomalias, estado da fila do sistema), nesta abordagem o rejuvenescimento é sinalizado ao sistema pelo estouro do bucket, representando uma criticidade do sistema e a necessidade de intervenção dos administradores, e 3) Informação completa do sistema, onde, utilizando a abordagem 2, simulando uma situação hipotética de conhecimento do estado da fonte de anomalias e estado da fila do sistema, refletido pelo estado do bucket, nesta abordagem, uma vez no estado anômalo o rejuvenescimento é aplicado. Desta forma, as abordagens 2 e 3 pretendem simular um controle de malha fechada, onde os valores de saída do sistema em desacordo com o esperado geram uma ação de correção, visando a normalização do funcionamento do sistema. |
