Caracterização e modelagem do comportamento de usuários de mapas Web para reprodução de carga de trabalho e avaliação de desempenho de sistemas baseados em tiles

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Braga, Vinícius Gonçalves lattes
Orientador(a): Cardoso, Kleber Vieira lattes
Banca de defesa: Cardoso, Kleber Vieira, Almeida, Jussara Marques de, Rocha, Ricardo Couto Antunes da, Rodrigues, Vagner José do Sacramento
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Goiás
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)
Departamento: Instituto de Informática - INF (RG)
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/5216
Resumo: Web mapping systems, or Web GIS, are important tools for geographic orientation and spatial data analysis. In recent years, the use of these systems has increased, as well as the challenge to ensure performance while the number of users and the data volume continue to grow. The performance evaluation is an important activity to investigate and mitigate systems performance issues. The workload is the starting point of the performance evaluation and is responsible for sending resquests to the system under evaluation. The reliability of the evaluation results is related to an appropriate load. Despite the importance of web map systems, the literature as presented little efforts to model the workload of these systems. In this dissertation, we present a methodology to collect and analyze data in order to create a model of Web GIS users’ behavior and to instantiate the model in a workload generator. We also propose a generic model, named MUSe-GM (Maps User Session Generative Model), and present a characterization of the users’ behavior using data of the access to a popular mapping application, collected by an extension developed for the Google Chrome browser. The characterization results were used to develop an instance of the behavior model and to implement a workload generator. The instance was evaluated by testing in a realWeb map system, using the workload generator, and through simulations. The results were compared with two other models from literature. The proposed model in this dissertation was significantly different in several aspects compared to the other, presenting a behavior closer to the real users’ behavior.
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The workload is the starting point of the performance evaluation and is responsible for sending resquests to the system under evaluation. The reliability of the evaluation results is related to an appropriate load. Despite the importance of web map systems, the literature as presented little efforts to model the workload of these systems. In this dissertation, we present a methodology to collect and analyze data in order to create a model of Web GIS users’ behavior and to instantiate the model in a workload generator. We also propose a generic model, named MUSe-GM (Maps User Session Generative Model), and present a characterization of the users’ behavior using data of the access to a popular mapping application, collected by an extension developed for the Google Chrome browser. The characterization results were used to develop an instance of the behavior model and to implement a workload generator. The instance was evaluated by testing in a realWeb map system, using the workload generator, and through simulations. The results were compared with two other models from literature. The proposed model in this dissertation was significantly different in several aspects compared to the other, presenting a behavior closer to the real users’ behavior.Sistemas de mapa Web, ou SIGs Web, são ferramentas importantes para orientação geográfica e análise de dados espaciais. Nos últimos anos, o uso desse tipo de sistema tem aumentado, bem como o desafio para garantir o desempenho frente ao aumento do número de usuários e do volume de dados. A avaliação de desempenho é uma importante atividade para investigar e mitigar problemas de desempenho em sistemas. O ponto inicial da avaliação de desempenho é a carga de trabalho, responsável por enviar requisições ao sistema sob avaliação. A confiabilidade dos resultados da avaliação depende de uma carga adequada. Apesar da importância dos sistemas de mapa Web, existem poucos esforços na literatura para modelar a carga de trabalho desse tipo de sistema. Nesta dissertação, apresentamos uma metodologia para coleta e análise de dados, visando a criação de um modelo do comportamento dos usuários de SIGs Web e sua instanciação em um gerador de cargas de trabalho. Propomos também um modelo genérico, chamado MUSe- GM (Maps User Session Generative Model), e apresentamos uma caracterização do comportamento dos usuários utilizando dados de acesso a um sistema de mapas popular, coletados a partir de uma extensão desenvolvida para o navegador Google Chrome. Os resultados da caracterização foram utilizados para a criação de uma instância do modelo de comportamento e na implementação de um gerador de cargas. A instância foi avaliada através de testes em um sistema de mapas real, utilizando o gerador de cargas, e por meio de simulações. Os resultados foram comparados aos de outros dois modelos da literatura. O modelo proposto nesta dissertação se mostrou significativamente diferente em vários aspectos em relação aos outros dois, apresentando um comportamento mais próximo do comportamento de usuários reais.Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-02-11T11:05:11Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Vinícius Gonçalves Braga - 2015.pdf: 9659356 bytes, checksum: 08fb0b3eae5f3af9311d9db5be529be4 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-02-11T11:06:52Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Vinícius Gonçalves Braga - 2015.pdf: 9659356 bytes, checksum: 08fb0b3eae5f3af9311d9db5be529be4 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)Made available in DSpace on 2016-02-11T11:06:52Z (GMT). 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