Modelos de Previsão de Curto Prazo para um Sistema Automatizado de Backup de Dados.

• Autor(a) principal: PEREIRA, Leandro Duarte
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)
• Texto Completo: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/225

À medida em que cada vez mais a Tecnologia da Informação e Comunicação – TIC torna-se uma área crítica ao sucesso dos negócios, as organizações precisam adotar medidas adicionais para assegurar a disponibilidade de seus serviços (dados, aplicações, entre outros). Entretanto, os serviços de TIC muitas vezes não são planejados, analisados e monitorados a contento, o que impacta na garantia de qualidade aos clientes. O backup (cópia de segurança), serviço abordado nesta pesquisa, pode ser definido como sendo a replicação e armazenamento de dados com vistas ao restabelecimento dos negócios em situações de perdas. O objeto de estudo desta pesquisa é um dos sistemas automatizado de backup de dados em operação na Universidade Federal de Itajubá. Contudo, o principal objetivo é a construção de uma sequência lógica de passos (algoritmo), para a obtenção de modelos de previsão de curto prazo capazes de estimar em que ponto cada mídia de gravação atingirá sua capacidade limite de armazenamento. Os registros analisados foram coletados através dos metadados disponibilizados pelo sistema de backup em um período compreendido entre Outubro de 2012 à Maio de 2014. Para a obtenção dos modelos de previsão utilizou-se uma metodologia composta por Regressão Linear Simples Univariada em conjunto com Regressão Linear Simples Segmentada em alguns casos. Os resultados obtidos pela execução iterativa do algoritmo proposto mostraram aderência às características das séries analisadas. Foram verificadas: medidas de acurácia, significância da regressão, normalidade dos resíduos através de cartas de controle, ajuste do modelo, entre outras. Ao final, foi concebido um pseudocódigo que torna possível a automação da metodologia aplicada.