Análise preditiva de desempenho de workflows usando teoria do campo médio - Caro, Waldir Edison Farfán (2017)
Os processos de negócio desempenham um papel muito importante na indústria, principalmente pela evolução das tecnologias da informação. As plataformas de computação em nuvem, por exemplo, com a alocação de recursos computacionais sob demanda, possibilitam a execução de processos altamente requisitados. Para tanto, é necessário definir o ambiente de execução dos processos de tal modo que os recursos sejam utilizados de forma ótima e seja garantida a correta funcionalidade do processo. Nesse contexto, diferentes métodos já foram propostos para modelar os processos de negócio e analisar suas propriedades quantitativas e qualitativas. Há, contudo, vários desafios que podem restringir a aplicação desses métodos, especialmente para processos com alta demanda (como os workflows de numerosas instâncias) e que dependem de recursos limitados. A análise de desempenho de workflows de numerosas instâncias via modelagem analítica é o objeto de estudo deste trabalho. Geralmente, para a realização desse tipo de análise usa-se modelos matemáticos baseados em técnicas Markovianas (sistemas estocásticos), que sofrem do problema da explosão do espaço de estados. Entretanto, a Teoria do Campo Médio indica que o comportamento de um sistema estocástico, sob certas condições, pode ser aproximado por o de um sistema determinístico, evitando a explosão do espaço de estados. Neste trabalho usamos tal estratégia e, com base na definição formal de aproximação determinística e suas condições de existência, elaboramos um método para representar os workflows, e seus recursos, como equações diferenciais ordinárias, que descrevem um sistema determinístico. Uma vez definida a aproximação determinística, realizamos a análise de desempenho no modelo determinístico, verificando que os resultados obtidos são uma boa aproximação para a solução estocástica.