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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/39233

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorLIMA, Ricardo Massa Ferreira-
dc.contributor.authorMENDONÇA NETO, Júlio Rodrigues de-
dc.date.accessioned2021-02-18T11:36:21Z-
dc.date.available2021-02-18T11:36:21Z-
dc.date.issued2020-10-29-
dc.identifier.citationMENDONÇA NETO, Júlio Rodrigues de. Modelos probabilísticos e método de tomada de decisão para avaliação e seleção de estratégias de recuperação de desastres. 2020. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/39233-
dc.descriptionMENDONÇA NETO, Júlio Rodrigues de, também é conhecido em citações bibliográficas por: MENDONÇA, Júlio Rodrigues dept_BR
dc.description.abstractEm empresas de todos os tipos e tamanhos, os sistemas de Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) têm se tornado vitais para delas. A ocorrência de desastres ou falhas inesperadas podem afetar a infraestrutura computacional sob a qual os sistemas de TIC operam, causando a indisponibilidade desses sistemas e/ou perda de dados. A indisponibilidade de tais sistemas ainda pode gerar insatisfação dos clientes e, consequentemente, ocasionar a diminuição de receita. Nos últimos anos, estratégias de Disaster Recovery (DR) têm sido adotadas para auxiliar na redução da indisponibilidade dos sistemas de TIC e na mitigação da perda de dados. Contudo, não existe uma estratégia única que atenda aos requisitos de todas as organizações (ex.: baixo custo e alta disponibilidade). A avaliação eficiente e precisa das estratégias de DR é fundamental para garantir que uma delas seja mais adequada à realidade de uma empresa. Os modelos probabilísticos têm sido usados para representar e analisar infraestruturas computacionais e sistemas de TIC, por serem eficientes para realização de análises quantitativas. Adicionalmente, métodos de decisão multicritério têm sido empregados para auxiliar no processo de tomada de decisão, especialmente quando são considerados critérios conflitantes. Dessa forma, esta tese propõe o uso integrado de modelos probabilísticos, modelos de custo e métodos de decisão multicritério para analisar e selecionar estratégias de DR que sejam mais adequadas aos requisitos ou restrições das empresas. Uma metodologia é definida para guiar o processo de avaliação de tais estratégias com os modelos e método propostos. Embora existam vários tipos de modelos probabilísticos, este trabalho, mais especificamente, adota as redes de Petri devido à sua capacidade de modelar sistemas computacionais e permitir a obtenção de métricas importantes relativas à DR, como disponibilidade, indisponibilidade, Recovery Time Objective (RTO) e Recovery Point Objective (RPO). Os modelos de custos são propostos pois pequenas e médias empresas muitas vezes possuem um orçamento limitado para investimento em DR, sendo este um fator relevante para a escolha de uma estratégia. Apesar desses modelos ajudarem as empresas ou os projetistas na avaliação das estratégias de DR, a quantidade de opções a serem analisadas pode ser imensa. Assim, também é proposto a utilização de um método de decisão multicritério, baseado na Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), para auxiliar no processo de seleção de estratégias de DR mais adequadas aos requisitos definidos pelas empresas ou projetistas. Por fim, estudos de caso demonstram a viabilidade e a utilidade da abordagem proposta em orientar empresas ou projetistas no processo de avaliação e seleção de estratégias de DR que mais se adequam às necessidades delas.pt_BR
dc.description.sponsorshipFACEPEpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEngenharia de Software e Linguagens de Programaçãopt_BR
dc.subjectRecuperação de desastrespt_BR
dc.subjectTolerância a falhaspt_BR
dc.subjectModelospt_BR
dc.titleModelos probabilísticos e método de tomada de decisão para avaliação e seleção de estratégias de recuperação de desastrespt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coANDRADE, Ermeson Carneiro de-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7849727159222731pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0033981436042117pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da Computacaopt_BR
dc.description.abstractxIn companies of all types and sizes, Information and Communication Technology (ICT) systems have become vital to them. The occurrence of disasters or unexpected failures can affect the computational infrastructure under which ICT systems operate, causing these systems’ unavailability and/or data loss. Such systems’ unavailability can still generate customer dissatisfaction and, consequently, cause a decrease in revenue. In recent years, Disaster Recovery (DR) strategies have been adopted to reduce ICT systems’ unavailability and mitigate data loss. However, not a single strategy meets all organizations’ requirements (e.g., low cost and high availability). An efficient and accurate assessment of DR strategies is essential to ensure that one of them is more appropriate for a company’s reality. Probabilistic models have been used to represent and analyze computational infrastructures and ICT systems, as they are efficient for performing quantitative analyzes. Additionally, multicriteria decision-making methods have been used to assist in the decision-making process, especially when conflicting criteria are considered. Thus, this thesis proposes the integrated use of probabilistic models, cost models, and multicriteria decision-making methods to analyze and select DR strategies that are more proper to the companies’ requirements or restrictions. A metodology is defined to guide the evaluation process of these strategies using the proposed models and methods. Although there are several probabilistic models, this work, more specifically, adopts Petri nets due to its capacity to model computational systems and allow obtaining important metrics related to DR, such as availability, unavailability, Recovery Time Objective (RTO), and Recovery Point Objective (RPO). The cost models are proposed as small and medium-sized companies often have a limited budget for DR, which is a relevant factor for a strategy choice. Therefore, this work also proposes cost models that allow the evaluation of DR infrastructures considering the acquisition, maintenance, and operation costs. In this analysis, the costs related to the loss of productivity and sales caused by the evaluated infrastructures’ unavailability are also considered. Although these models help companies or designers to evaluate DR strategies, the number of options to be analyzed can be immense. Thus, this work also proposes a multicriteria decision-making method, based on the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), to assist in selecting DR strategies most appropriate to the requirements defined by companies or designers. Finally, case studies demonstrate the feasibility and usefulness of the proposed approach in guiding companies or designers in evaluating and selecting DR strategies that best suit their needs.pt_BR
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/2466077615273972pt_BR
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