Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 505

Aluno: Júlio Rodrigues de Mendonça Neto
Orientador: Prof. Ricardo Massa Ferreira Lima
Co-orientador:  Prof. Ermeson Carneiro de Andrade (DC/UFRPE)
Título: Modelos Analíticos e Método de Tomada de Decisão para Avaliação e 
Seleção de Estratégias de Recuperação de Desastres
Data: 29/10/2020
Hora/Local: 14h – Virtual – https://meet.google.com/jei-jzct-ota
Banca Examinadora:
Prof. Paulo Romero Martins Maciel (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Nelson Souto Rosa (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Bruno Costa e Silva Nogueira (UFAL / Instituto de Computação)
Prof. Gustavo Rau de Almeida Callou (UFRPE / Departamento de Computação)
Prof. Jamilson Ramalho Dantas (UNIVASF / Colegiado em Ciência da Computação)


RESUMO:

Em empresas de todos os tipos e tamanhos, os sistemas de Tecnologia da 
Informação e Comunicação (TIC) têm se tornado vitais para funcionamento 
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 dedados. 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 a escolha de estratégias adequadas à realidade de uma empresa. Os 
modelos analíticos têm sido bastante 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 analíticos, 
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. Embora existam vários tipos de modelos analíticos, 
este trabalho, mais especificamente, adota as redes de Petri devido à sua 
capacidade de modelar e analisar sistemas complexos. Esses modelos permitem obter métricas importantes relativas à DR, como disponibilidade, 
indisponibilidade, Recovery Time Objective (RTO) e RecoveryPoint Objective 
(RPO). No entanto, pequenas e médias empresas muitas vezes possuem um 
orçamento limitado no que tange a DR. Desse modo, este trabalho também 
propõe modelos de custos que possibilitam a avaliação das infraestruturas 
de DR considerando os custos de aquisição, manutenção e operação. Nessa 
análise, também são considerados os custos relativos à perda de 
produtividade e vendas causadas pela indisponibilidade das infraestruturas 
avaliadas. 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, este trabalho também propõe 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.

Palavras-chave: Recuperação de desastres. Tolerância a falhas. Modelos. 
Redes de Petri. Dependabilidade. Tomada de decisão.

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