@MASTERSTHESIS{ 2019:1396193120,
 	title = {Uma estratégia baseada em modelos para a quantificação do impacto da disponibilidade no fluxo energético de data centers},
 	year = {2019},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/8564",
 	abstract = "Com o aumento da demanda por maior poder computacional, a procura por serviços hospedados em ambientes de nuvens computacionais vem aumentando. Sabe-se, por exemplo, que em 2018 mais de 4 bilhões de pessoas  zeram acessos diários a estes serviços por meio da Internet, valor correspondente a mais da metade da população mundial. Para prover suporte a tais serviços, estas nuvens são disponibilizadas por grandes data centers. Esses sistemas acabam por serem responsáveis pelo consumo cada vez maior de energia elétrica, tendo em vista a crescente quantidade de acessos, aumentando a demanda por uma maior
 capacidade de comunicação, processamento e por alta disponibilidade. Uma vez que esta energia elétrica nem sempre é obtida a partir de recursos renováveis, a incessante busca por serviços de nuvens pode ter como efeito colateral um relevante impacto ambiental. Neste contexto, este trabalho propõe uma estratégia integrada e dinâmica que demostra o impacto da disponibilidade dos equipamentos que compõem a arquitetura de data centers no consumo energético. Para isso, foi utilizado a técnica de modelagem redes de Petri coloridas,
 responsável pela quanti cação do custo, impacto ambiental e disponibilidade da infraestrutura de energia elétrica dos data centers em análise. Tais modelos propostos são suportados pelo ferramental desenvolvido, onde projetistas de data centers não precisam conhecer o formalismo de redes de Petri para computar as métricas de interesse. Dois estudos de caso foram propostos para mostrar a aplicabilidade dos modelos e da estratégia proposta. Resultados signi cativos foram obtidos, mostrando um aumento na disponibilidade do sistema de 100%, com praticamente o mesmo custo operacional e o mesmo impacto ambiental.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada},
 	note = {Departamento de Estatística e Informática}
}