Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 2.221
Aluno: Gervasio Eufrauzino Teixeira
Orientador: Jamilson Ramalho Dantas
Título: Avaliação de desempenho e disponibilidade de um ambiente de gestão de aprendizagem a partir de modelos combinatórios e de espaço de estado
Data: 29/07/2025
Hora/Local: 10h – Virtual – Interessados em assistir entrr em contato com o aluno
Banca Examinadora:
Prof. Andson Marreiros Balieiro (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Gustavo Rau de Almeida Callou (UFRPE / Departamento de Computação)
Prof. Jamilson Ramalho Dantas (UFPE / Centro de Informática)
RESUMO:
Esta trabalho avalia o desempenho e a disponibilidade do ambiente de gestão de aprendizagem Moodle, implantado sobre a pilha LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP), utilizando modelos combinatórios e de espaço de estado. A crescente dependência de plataformas de e-learning, intensificada por eventos como a pandemia de COVID-19, exige sistemas resilientes, com alta disponibilidade e desempenho adequado às demandas educacionais. O Moodle, como solução de código aberto amplamente adotada, requer análises quantitativas que identifiquem vulnerabilidades e proponham melhorias. A metodologia aplicada integra múltiplos formalismos: Diagramas de Blocos de Confiabilidade (RBD) para representar dependências lógicas entre componentes; Cadeias de Markov de Tempo Contínuo (CTMC) para capturar
dinâmicas de falhas e reparos; e Redes de Petri Estocásticas (SPN) para modelar concorrência, sincronização e políticas de escalonamento em nuvem. A validação dos modelos baseia-se em experimentos práticos com injeção controlada de falhas (hardware, sistema operacional, Apache, MySQL, PHP), utilizando scripts Python para simular tempos exponenciais de falha e reparo, além de monitoramento contínuo do estado do sistema, tudo validado em um intervalo de confiabilidade de 95%. Os resultados demonstram que: (i) na arquitetura básica (física), a disponibilidade é de 99,75% , com
downtime anual de 21,89 horas; (ii) a redundância (cold-standby) aumenta a disponibilidade para 99,82% e reduz o downtime em 28,93%; (iii) a virtualização eleva a disponibilidade para 99,87% e reduz o downtime em 47,17%; e (iv) em uma nuvem pública (AWS), modelos SPN indicam equilíbrio entre custo e capacidade sob diferentes cargas. Conclui-se que a virtualização com redundância e o dimensionamento elástico em nuvem asseguram alta disponibilidade (>99,8%) e desempenho consistente para ambientes educacionais. As contribuições incluem um framework analítico híbrido, diretrizes de otimização arquitetural e scripts de injeção de falhas reprodutíveis.
Palavras-chave: Disponibilidade. RBD. CTMC. SPN. LAMP. Moodle.
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