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Ciência da Computação realiza três defesas na próxima semana

As defesas ocorrerão no Centro de Informática

O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação promove três defesas na próxima semana. As defesas ocorrerão no Centro de Informática.

1 - Defesa de tese

17/02 – às 9h – Centro de Informática – anfiteatro
Discente: Thaís Alves Burity Rocha
Orientador: Paulo Henrique Monteiro Borba
Título: Avoiding Merge Conflicts by Test-Based Task Prioritization

Banca examinadora:
Hermano Perrelli de Moura (UFPE/Centro de Informática)
Carla Taciana L. Lourenço Silva Schuenemann (UFPE/Centro de Informática)
Breno Alexandro Ferreira de Miranda (UFPE/Centro de Informática)
Alessandro Fabricio Garcia (PUC-RJ/Departamento de Informática)
Alfredo Goldman Vel Lejbman (USP/Instituto de Matemática e Estatística)

Resumo

No contexto de desenvolvimento colaborativo, conflitos de integração podem comprometer a qualidade do software e a produtividade dos desenvolvedores. Para reduzir conflitos, uma possibilidade seria evitar a execução paralela de tarefas de programação que irão alterar os mesmos arquivos. Embora esperançosa, essa estratégia é desafiadora porque depende da predição dos arquivos que precisam ser alterados para concluir uma tarefa. Como é difícil prever os arquivos alterados, investigamos sua viabilidade para projetos BDD (Behavior-Driven Development), que escrevem testes de aceitação automatizados antes de implementar funcionalidades. Desenvolvemos uma ferramenta que, para uma determinada tarefa, analisa estaticamente os testes do Cucumber e infere as interfaces baseadas em testes ou TestI (arquivos que podem ser executados pelos testes), aproximando os arquivos que seriam alterados pela tarefa. Para avaliar a confiabilidade dessa aproximação, medimos a precisão e a revocação de interfaces baseadas em teste de 513 tarefas de 18 projetos Rails no GitHub. Também comparamos interfaces baseadas em testes com interfaces definidas aleatoriamente, interfaces obtidas pela similaridade textual das especificações de teste com tarefas anteriores e interfaces calculadas pela execução de testes. Nossos resultados evidenciam que, no contexto específico de BDD, os testes do Cucumber podem ajudar a prever arquivos alterados pelas tarefas. Em seguida, avaliamos se é possível prever o risco de conflitos de integração com base na interseção entre interfaces de tarefas baseadas em teste. Para avaliar as previsões de risco de conflito, medimos a precisão e a revocação de 6.360 pares de tarefa de 19 projetos Rails no GitHub. Dentre outras descobertas, nossos resultados confirmam que os testes do Cucumber podem ajudar a prever o risco de conflitos de integração, uma vez que a interseção entre interfaces de tarefas indica uma maior probabilidade das tarefas alterem algum arquivo em comum. Uma interseção mínima prediz risco de conflito com 0,59 de precisão e 0,98 de revocação. Além disso, quanto maior o tamanho da interseção, maior o número de arquivos alterados por ambas as tarefas. Dessa forma, os desenvolvedores podem usar o tamanho da interseção entre TestI como grau de risco de conflito entre tarefas, priorizando a seleção de uma tarefa para executar cujo TestI possui a menor interseção com as demais. Finalmente, um preditor de risco de conflito baseado em interfaces de tarefa tem melhor performance que um preditor baseado em tarefas passadas similares.
Apesar dos resultados promissores, a interseção entre interfaces de tarefa muitas vezes não consegue acertar os arquivos conflitantes

2 - Defesa de dissertação

17/02 – às 9h – Centro de Informática – Sala B020
Discente: José Carlos Ferreira de Melo Júnior
Orientador: Carlos André Guimarães Ferraz
Título: Gerenciamento Adaptativo de Redes baseado em Contexto e SDN

Banca examinadora:
Daniel Carvalho da Cunha (UFPE / Centro de Informática)
Zuleika Tenorio Cavalcanti do Nascimento (Itep)
Carlos André Guimarães Ferraz (UFPE/Centro de Informática)

Resumo

Com redes de computadores em todos os lugares, seu gerenciamento está se tornando cada vez mais complexo, levando a custos mais altos, tempos de resposta mais longos e mais erros humanos na tomada de decisões. Com isso, a busca pelo Smart Management, com menos intervenção humana e mais automação, torna-se bastante importante. Várias tecnologias foram propostas para permitir este “Gerenciamento Inteligente”, incluindo aprendizado de máquina, principalmente para casos mais complexos. O paradigma de Redes Definidas por Software (Software-Defined Networking - SDN) é um dos mais promissores. A literatura mostra que ainda existem vários desafios e oportunidades de pesquisa para a automação de muitas tarefas de gerenciamento de rede. Este artigo propõe adicionar sensibilidade a contexto ao paradigma SDN em uma abordagem leve para o Gerenciamento Inteligente, ou Gerenciamento Adaptativo, para lidar de maneira simplificada com os eventos do dia a dia, como queda de enlace e congestionamento de tráfego. Esta pesquisa apresenta casos de uso implementados usando SDN e os resultados mostram que a adaptação ao contexto é rápida e realizada sem nenhuma intervenção humana.

3 - Defesa de dissertação

17/02 – às 15h – Centro de Informática –auditório
Discente: Leylane Graziele Ferreira da Silva
Orientador: Djamel Fawzi Hadj Sadok
Coorientadora: Patricia Takako Endo (UPE)
Título: Utilizing Optimization Algorithms to Maximize the Availability of Composable Data Center

Banca examinadora:
Aluizio Fausto Ribeiro Araújo (UFPE/Centro de Informática)
Carmelo José Albanez Bastos Filho (UPE/Escola Politécnica de PE)
Djamel Fawzi Hadj Sadok (UFPE/Centro de Informática)

Resumo

O paradigma de computação em nuvem tem desempenhado por anos um papel fundamental na entrega de recursos de tecnologia da informação (TI), normalmente disponíveis em Data Centers, permitindo redução de custos e provendo características como alta disponibilidade, escalabilidade e elasticidade. Apesar das inúmeras vantagens, as infraestruturas de Data Centers sofrem com problemas de ineficiência devido a fatores como excesso de provisionamento de redundância e resiliência e subutilização da infraestrutura. Uma solução idealizada de modo a mitigar tais problemas trata-se do paradigma de Composable Data Center (ou Data Center composto), o qual propõe a desagregação de recursos computacionais distribuídos em racks com diferentes configurações de chassi. Neste contexto, as diferentes combinações de recursos, alocadas via software e denominadas de Composable Infrastructure  (ou infraestrutura compostas), podem afetar diretamente na disponibilidade do sistema. Deste modo, neste trabalho é apresentado um problema de otimização para realizar alocação de Composable Infrastrucutures em Composable Data Centers levando em consideração restrições orçamentárias e de modo a atender requisitos da aplicação para maximizar a disponibilidade nestes Data Centers. Para tal, foram utilizados diferentes algoritmos de otimização em duas principais abordagens: mono-objetivo e multiobjetivo. A partir dos resultados é possível identificar as melhores configurações e como cada recurso pode impactar na disponibilidade.

Data da última modificação: 14/02/2020, 13:27