Sobre a confiabilidade da amostragem de dados para apoio à tomada de decisões de gerenciamento de sistemas de cache.

• Ano de defesa: 2026
• Autor(a) principal: LIRA , Anna Beatriz Lucena.
• Orientador(a): SILVA, Thiago Emmanuel Pereira da Cunha. , BRASILEIRO, Francisco Vilar.
• Banca de defesa: SILVA, Giovanni Farias da., LOPES, Raquel Vigolvino.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
• Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
• Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Trace-driven; Amostragem de rastros; Sistemas de cache; Trace sampling; Caching systems
• Área do conhecimento CNPq: Ciência da Computação
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/46343

A análise de cargas de trabalho é necessária para o projeto e a otimização de sistemas de cache, orientando decisões como o planejamento de capacidade, seleção de políticas de substituição de itens, seleção de políticas de controle de admissão, entre outras. Em geral, essa análise baseia-se em rastros (traces) de sistemas em produção. Embora o ideal seja analisar a totalidade das requisições recebidas pelo sistema, a sobrecarga computacional imposta pela coleta de dados muitas vezes torna a amostragem uma necessidade prática. Apesar de seu uso generalizado, o impacto da amostragem na representatividade da carga de trabalho tem sido negligenciado. Este trabalho evidencia esses problemas de representatividade ao mostrar que a amostragem sistemática, uma técnica simples, pode distorcer significativamente as características da carga de trabalho, levando a decisões equivocadas. Especificamente, nossos resultados revelam que os rastros amostrados podem causar erros expressivos na estimativa de métricas importantes, como a frequência de acesso a itens, produzindo resultados que divergem daqueles baseados em rastros completos. Por outro lado, descobrimos que, para algumas cargas de trabalho, outra técnica, a amostragem em bloco, embora imperfeita, pode melhorar a representatividade das amostras, preservando características importantes da carga de trabalho. Essas descobertas servem como um alerta para pesquisadores e profissionais que dependem de rastros amostrados, destacando os riscos de aplicar a amostragem de forma acrítica na análise de sistemas de cache.