Avaliação de desempenho e disponibilidade de um ambiente de Gestão de Aprendizagem a partir de modelos combinatórios e de espaço de estado

Abstract

A crescente dependência de plataformas de e-learning, intensificada por eventos globais (a exemplo da Covid-19) que as transformaram em infraestruturas educacionais de alta critici dade operacional, exige arquiteturas resilientes, com elevada disponibilidade e desempenho compatível com as demandas institucionais. O Moodle, amplamente adotado como solução de código aberto, carece de análises quantitativas que revelem vulnerabilidades em suas arquitetu ras de implantação e permitam propor melhorias fundamentadas em evidências analíticas. Este trabalho busca preencher essa lacuna ao propor e validar um framework híbrido e hierárquico de modelagem que combina modelos combinatórios e de espaço de estado para avaliar, de forma integrada, a disponibilidade e o desempenho do ambiente Moodle sobre a pilha LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP). A metodologia desenvolvida integra Diagramas de Blocos de Confiabilidade (RBD) para representar dependências estruturais, Cadeias de Markov de Tempo Contínuo (CTMC) para capturar a dinâmica de falhas e reparos, e Redes de Petri Estocásticas (SPN) para modelar a concorrência e as políticas de escalonamento automático em ambientes de nuvem. A validação dos modelos, conduzida por meio de injeção controlada de falhas em componentes críticos e análise estatística com intervalo de confiança de 95%, demonstrou que: (i) a arquitetura básica em hardware físico apresenta disponibilidade de 99,75%, corres pondendo a 21,89 horas de inatividade anual; (ii) a introdução de redundância física eleva a disponibilidade para 99,9994%, reduzindo o tempo de inatividade em 99,75%; (iii) a virtua lização, embora reduza a disponibilidade isoladamente (38,92 horas de inatividade), quando associada à redundância no nível do host, atinge 99,86% de disponibilidade, representando uma redução de 44,82% no tempo de inatividade em relação ao cenário base; e (iv) em nuvem pública, os modelos SPN revelam que políticas de escalonamento reativo podem levar à sa turação e à degradação da vazão sob carga elevada. Conclui-se que arquiteturas virtualizadas com redundância e dimensionamento elástico em nuvem são estratégias eficazes para assegu rar alta disponibilidade (>99,8%) e desempenho consistente. As principais contribuições deste trabalho incluem um framework analítico validado para planejamento de capacidade, diretrizes quantitativas para aprimoramento arquitetural e uma metodologia experimental reprodutível para avaliação de plataformas de aprendizagem