Modelagem matemática do makespan em motores de execução de plataformas de Integração de aplicações baseadas em tarefas: uma abordagem aplicada a plataforma Guaraná

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Parahyba, Fernando
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://bibliodigital.unijui.edu.br:8080/xmlui/handle/123456789/5985
Resumo: O uso de aplicações é necessário para dar suporte aos processos de negócio das empresas. A maior parte das aplicações não foi desenvolvida para trabalhar de forma conjunta. Um processo de integração orquestra as aplicações para que seja possível integrar dados e funcionalidades entre elas. O desempenho de um processo de integração é medido pelo makespan e é fundamental para entender seu funcionamento. A correta configuração do número de threads no(s) pool(s) do motor de execução fornecido pelas plataformas de integração, bem como a taxa de entrada de mensagens é determinante no comportamento do makespan, observando os motores que trabalham baseado em tarefas que é uma forma alternativa ao modelo padrão existente que é baseado em processos. A modelagem do comportamento do makespan para pool global e local é possível ser realizada e por meio dela explicar o funcionamento dos motores baseados em tarefas, buscando o seu aperfeiçoamento. Este trabalho apresenta a construção desses modelos que podem ser instrumentos na tomada de decisão dos engenheiros de software. A modelagem possibilita a observação e compreensão do funcionamento dos motores de integração, permitindo inferir possíveis melhorias e ajustes. Usou-se para validação um experimento do estudo de caso Café. O modelo para pool global foi validado e ajuda a entender o comportamento do makespan quando considerando diferentes taxas de entrada e números de threads. Dessa forma, foi possível identificar com o auxílio do modelo o número de threads com o qual se obtém omakespan menor.