Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 705
Aluno: Daliton da Silva
Orientador: Prof. Paulo Romero Martins Maciel
Título: Methodologies and Models for Evaluate Availability, Reliability, and Performance of Augmented Reality Systems
Data: 31/07/2026
Hora/Local: 9h – Auditório do CIn – Bloco B
Banca Examinadora:
Prof. Paulo Roberto Freire Cunha (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Jamilson Ramalho Dantas (UFPE/ Centro de informática)
Prof. Nelson Souto Rosa (UFPE/Centro de Informática)
Prof. Edmundo Roberto Mauro Madeira (UNICAP/Instituto de Computação)
Prof. Antonio Alfredo Ferreira Loureiro (UFMG/ Departamento de Ciência da Computação)
RESUMO:
Sistemas móveis de Realidade Aumentada (RA) vêm sendo empregados em diversos domínios de aplicações. Embora a RA exija processamento intensivo e respostas em tempo real, os dispositivos móveis apresentam limitações de capacidade computacional, consumo de energia e autonomia. Esta tese investiga a dependabilidade e o desempenho de aplicações de RA Móvel que utilizam offloading computacional para servidores de borda. A transferência de partes do processamento para a borda pode aliviar essas restrições, mas também introduz dependências da infraestrutura de comunicação, dos servidores e dos mecanismos de distribuição da carga, tornando necessário avaliar conjuntamente desempenho, disponibilidade e confiabilidade. A pesquisa propõe uma abordagem de modelagem e análise capaz de representar os principais componentes de uma arquitetura de RA com execução local, processamento na borda e, quando aplicável, suporte em nuvem. Modelos combinatórios e baseados em estados são empregados para investigar falhas, redundância, mecanismos de recuperação e continuidade do serviço. Diagramas de Blocos de Confiabilidade e Cadeias de Markov de Tempo Contínuo permitem estimar métricas de disponibilidade e confiabilidade, enquanto Redes de Petri Estocásticas representam o comportamento dinâmico do processamento, a variação da carga e a disputa por recursos computacionais. Como principal contribuição, a tese oferece uma visão integrada dos efeitos que decisões arquiteturais e operacionais exercem sobre a qualidade do serviço. Os resultados permitem identificar gargalos, comparar configurações e compreender os compromissos entre desempenho, eficiência energética e dependabilidade, contribuindo para o desenvolvimento de aplicações de RA Móvel mais responsivas, robustas e adequadas a ambientes reais.
Palavras-chave: Realidade Aumentada; Offloading; Dependabilidade; Disponibilidade; Confiabilidade; Cadeias de Markov, Redes de Petri Estocásticas.
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