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Pós-Graduação em Ciência da Computação tem cinco defesas amanhã (5)

Um mestrando e quatro doutorandos apresentam o resultado de suas pesquisas no Centro de Informática

O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação vai realizar amanhã (5) a defesa de uma dissertação de mestrado e de quatro teses de doutorado. Todas as apresentações serão realizadas no próprio Centro de Informática (CIn), no Campus Recife.

A dissertação de mestrado “Validating, Verifying and Testing Timed Data-Flow Reactive Systems in Coq from Controlled Natural-Language Requirements”, redigida por Igor de Araújo Meira, orientada pelo professor Gustavo Henrique Porto de Carvalho (UFPE) e com banca examinadora composta pelo orientador e os professores Juliano Manabu Iyoda (UFPE/Centro de Informática) e Marcel Vinicius Medeiros Oliveira (UFRN/Departamento de Informática e Matemática Aplicada), será defendida às 9h, no anfiteatro.

Às 11h, também no anfiteatro, o doutorando Cleyton Vanut Cordeiro de Magalhães, defende a tese “The Role of Job Specialization in Software Engineering”, orientada pelo professor Fabio Queda Bueno da Silva, tendo como banca examinadora as professoras Carolyn Seaman (UMBC/Information Systems Department), Patricia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco (UFPE/Centro de Informática) e os professores André Luis de Medeiros Santos (UFPE/Centro de Informática), Sergio Castelo Branco Soares (UFPE/Centro de Informática) e Jorge da Silva Correia Neto (UFRPE/Unidade Acadêmica de Educação a Distância e Tecnologia). 

Às 16h30, também no anfiteatro do Centro de Informática (CIn), será defendida a tese de doutorado “Algoritmo Evolucionário Multi-Objetivo Dinâmico com Estratégia de Previsão no Espaço Objetivo”, redigida por Elaine Guerrero Peña e orientada pelo professor Aluizio Fausto Ribeiro Araújo. Farão parte da banca examinadora as professoras Aurora Trinidad Ramirez Pozo (UFPR/Departamento de Informática), Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza (UFPE/Centro de Informática), Isis Didier Lins (UFPE/Departamento de Engenharia de Produção) e pelos professores Luiz Satoru Och i (UFF/Instituto de Computação) e Carmelo Jose Albanez Bastos Filho (UPE/Escola Politécnica de Pernambuco).

Na sala A014, às 13h, será defendida a tese de doutorado “Modelos em Tempo de Execução para Redes Definidas por Software Auto-Adaptáveis”, redigida por Felipe Alencar Lopes e orientada pelo professor Stênio Flávio de Lacerda Fernandes. Farão parte da banca examinadora os professores Nelson Souto Rosa (UFPE/Centro de Informática), Robson do Nascimento Fidalgo (UFPE/Centro de Informática), Glauco Estácio Gonçalves (UFRPE/Departamento de Informática e Estatística), Denio Mariz Timoteo de Sousa (IFPB/Campus João Pessoa) e Rafael Thyago Antonello (Ifal/Campus Palmeira dos Índios).

O doutorando Michel Sales Bonfim, orientado pelo professor Stênio Flavio de Lacerda Fernandes e coorientado pelo professor Frederico Luiz Gonçalves de Freitas, defende a tese “A Solution for Goal-oriented Policy Refinement in NFV Management and Orchestration Systems” às 9h, no auditório. A banca examinadora será composta pela professora Anjolina Grisi de Oliveira (UFPE/Centro de Informática e pelos professores Nelson Souto Rosa (UFPE/Centro de Informática), Kelvin Lopes Dias (UFPE/Centro de Informática), Lisandro Zambenedetti Granville (UFRGS/Instituto de Informática) e Rostand Edson Oliveira Costa (UFPB/Centro de Informática)

Resumo 1 

A estratégia NAT2TEST permite gerar casos de testes a partir de requisitos em linguagem natural controlada. Esta estratégia se destina ao teste de sistemas reativos baseados em fluxos de dados (DFRSs), uma classe de sistemas embarcados cujas entradas e saídas estão sempre disponíveis como sinais. Sinais de entrada podem ser vistos como dados providos a sensores, enquanto que dados de saída são encaminhados a atuadores do sistema. Em trabalhos anteriores, a verificação de propriedades de boa formação de modelos DFRS era realizada de forma programática, sem garantias formais, e casos de testes eram gerados traduzindo estes modelos em outras notações. Aqui, faz-se uso de Coq, como um ambiente único para especificar, validar e verificar modelos DFRS. Adicionalmente, a especificação de DFRSs em Coq é gerada automaticamente a partir de requisitos em linguagem natural controlada, e propriedades de boa formação são formalmente verificadas sem intervenção do usuário. A validação do sistema é suportada através da exploração controlada de modelos, e testes são gerados com o apoio da ferramenta QuickChick. A estratégia baseada em Coq desenvolvida neste trabalho foi integrada à ferramenta NAT2TEST, que é uma ferramenta multiplataforma escrita em Java, usando o ambiente Eclipse RCP. Considerando exemplos tanto da literatura, como também da indústria aeroespacial (Embraer) e automotiva (Mercedes), a estratégia de testes proposta aqui foi avaliada em termos de desempenho e de habilidade em detectar defeitos gerados por mutação. Em poucos segundos, casos de testes foram gerados automaticamente a partir dos requisitos, alcançado uma taxa de detecção de mutantes de cerca de 75%. Descartando mutantes equivalentes, em um dos exemplos industriais, a taxa de detecção real é de 100\%; os casos de testes gerados foram capazes de detectar todos os erros introduzidos sistematicamente.

Resumo 2

Contexto: A maneira como o trabalho é estruturado afeta vários aspectos de uma organização, resultando em implicações práticas nos níveis individual, social e organizacional. Nesse contexto, algumas pesquisas na área de Design do Trabalho propuseram algumas características do trabalho. No entanto, alguns deles não foram profundamente investigados em Engenharia de Software. A Especialização no Trabalho é uma característica do trabalho que já foi associada a alguns problemas relacionados à produtividade dos trabalhadores na área de gerenciamento, no entanto, como o cenário organizacional tem mudado e também considerando que os engenheiros de software podem ter uma percepção diferente das características do trabalho, acredita-se que uma investigação mais profunda sobre a Especialização no Trabalho é necessária. Objetivo: O principal objetivo desta pesquisa é entender o papel e as particularidades da especialização do trabalho em tarefas na prática de engenharia de software. Em particular, investigaram-se os aspectos relacionados a esse fator e como ele afeta os engenheiros de software no trabalho, a fim de orientar os profissionais em processos gerenciais. Método: Foi usada uma abordagem de método misto composta pelas seguintes fases: 1) A fase 1 deste trabalho de doutorado foi o desenvolvimento de estudos de apoio à identificação do problema de pesquisa abordado nesta pesquisa, como Replicação de estudos empíricos e Design do trabalho. 2) A segunda fase definiu uma abordagem de pesquisa para coletar, analisar e integrar dados quantitativos e qualitativos sobre a Especialização no Trabalho em Engenharia de Software. 3) Na fase 3, foram usadas técnicas da meta-etnografia para sintetizar os achados das quatro fases anteriores. 4) Finalmente, a Fase 4 é caracterizada como a conclusão deste trabalho com o desenvolvimento de uma verificação especializada sobre os resultados deste trabalho de doutorado. Resultados: A análise em dados quantitativos demonstrou um conjunto de correlações relevantes entre a especialização no trabalho e vários fatores relacionados ao trabalho, como autonomia e variedade e também com alguns resultados, como desgaste (burnout) e satisfação. Também investigamos a relação entre especialização e variedade e, diferentemente da literatura em outros campos, os resultados mostram que o trabalho especializado pode variar em termos de tarefas e habilidades em engenharia de software.

Resumo 3

Os Algoritmos Evolucionários (EA) têm sido amplamente explorados e aplicados em problemas de otimização. Nos ambientes dinâmicos, a solução ótima se modifica e o algoritmo de otimização deve encontrá-la ao longo do tempo. Nestas situações, se o tempo disponível entre as alterações dos objetivos for relativamente curto, não haverá tempo hábil para a convergência do algoritmo entre as mudanças. Portanto, um algoritmo bem-sucedido deve produzir algum tipo de diversidade para poder escapar de um conjunto de soluções e convergir rapidamente para um novo conjunto, à medida que as mudanças ocorram no ambiente. Diferentes algoritmos foram propostos modificando a maneira como uma mudança é manipulada. Entre eles, os métodos baseados em previsão têm se mostrado promissores em acelerar a convergência dos EA dinâmicos. Eles fornecem orientação para a evolução da população por meio de um mecanismo de previsão que ajuda o EA a responder rapidamente à nova mudança. Com base nessas estratégias, propomos um algoritmo dinâmico baseado na Evolução Diferencial (DE) com Previsão no Espaço Objetivo (Dynamic Non-dominated Sorting Differential Evolution improvement with Prediction in the Objective Space: DOSP-NSDE). Quando várias premissas baseadas na métrica de Hipervolume Aproximado são alcançadas, o DOSP-NSDE aciona a estratégia de Previsão de Espaço do Objetivo (OSP). O OSP identifica tendências nos movimentos de indivíduos não dominados no espaço objetivo, e então rapidamente encontra regiões promissoras no espaço de busca e gera uma nova população considerando essas regiões. Os operadores de variação do DE e a mutação polinomial são usados para produzir a descendência sempre que a condição de OSP não é satisfeita. A proposta usa a estratégia de previsão tanto no processo evolucionário estático (entre mudanças) como no mecanismo de reação à mudança para prever a nova localização da frente ótima. Primeiramente, a eficácia do OSP foi verificada no processo estático. Para isto, foram realizados um conjunto de experimento em 31 funções de múltiplos objetivos bem conhecidas, comparando com algoritmos baseados em EA e outros da inteligência coletiva. Comprovada a eficácia e a eficiência da proposta em ambientes estáticos, foram realizados experimentos em 19 funções de teste multiobjetivas dinâmicas e em um problema do mundo real. As comparações do DOSP-NSDE com diversos algoritmos da literatura considerando três métricas evidenciaram que a proposta é competitiva na maioria dos problemas.

Resumo 4

O surgimento do paradigma de Redes Definidas por Software (SDN) permitiu diversas possibilidades de inovação no desenvolvimento e gerenciamento de redes. Entretanto, estas possibilidades não vieram, necessariamente, acompanhadas de facilidades para desenvolvedores e operadores de rede. Atividades como a criação de aplicações e o próprio gerenciamento destas redes muitas vezes envolve um baixo nível de abstração e um alto grau de complexidade e incerteza para os envolvidos. Linguagens de programação, algoritmos de roteamento e posicionamento de controlador são exemplos de categorias de propostas que visam contornar os problemas atuais das redes SDN. Entretanto, a literatura ainda não conta com uma solução que possa integrar os diversos avanços e o alto potencial de abstração e aplicação de inteligência artificial na área de SDN. Neste cenário, este trabalho (1) evolui uma técnica anterior para modelagem de aplicações de rede e (2) propõe um framework chamado MOSES que se baseia no conceito de Modelos em Tempo de Execução para prover gerenciamento autonômico em SDN. Seguindo conceitos da Engenharia de Software Baseada em Modelos, e arquiteturas de referência como MAPE-K e GANA, o MOSES é baseado em três pilares: i) a camada modelo de rede que permite a modelagem da rede desejável; ii) a camada de adaptabilidade, que realiza – através de algoritmos de Aprendizagem por Reforço Profunda – as mudanças necessárias na rede para atingir a lógica e comportamento definidos pelo modelo alvo; e iii) camada de rede composta pelas sub-camadas da arquitetura SDN. Além destas camadas, MOSES prevê a integração de blocos funcionais intermediários para a realização de tarefas como a geração de código, a reflexão do estado da rede na camada modelo de rede, e a análise das ações de rede a serem tomadas visando alcançar os objetivos modelados. Tal integração visa resolver os seguintes problemas: i) baixo nível de abstração no gerenciamento e desenvolvimento de SDN; ii) complexidade ao lidar com infraestruturas heterogêneas; e iii) má utilização de recursos de rede (e.g., controladores, switches). Para avaliar o MOSES, nós implementamos os blocos da arquitetura proposta e verificamos sua viabilidade em cenários de uso, visando identificar seus benefícios, utilizando a ferramenta Mininet para realizar simulações. Nos experimentos realizados, nós modelamos topologias reais e simuladas interagindo com modelos de aplicações de balanceamento de carga, monitoramento e QoS. Os resultados mostram que os blocos funcionais do MOSES permitem: i) a validação semântica de aplicações SDN, ii) o aumento do nível de abstração e compatibilidade (este último a um custo de 15\% de sobrecarga); e iii) a garantia dos níveis de QoS fazendo uso unicamente de algoritmos de aprendizagem de máquina e modelos ao invés de técnicas tradicionais de enfileiramento, os quais melhoraram taxas de atraso em até 22\% quando comparados com implementações padrões.

Resumo 5

Alguns estudos estão abordando a integração da Network Function Virtualization (NFV) e da Rede Definida por Software (SDN) em diferentes ambientes (por exemplo, Cloud Computing e Wide Area Network). O uso da tecnologia NFV, juntamente com a SDN, desempenhará um papel significativo nas redes 5G, pois elas permitem a programação da rede e a rápida entrega de novos serviços. Embora as arquiteturas NFV/SDN tenham benefícios potenciais claros, elas ainda estão em um estágio inicial de desenvolvimento. Um dos principais desafios é a definição de políticas de alto nível necessárias para simplificar a configuração das operações de gerenciamento e orquestração de NFV (NFV-MANO), como mecanismos de alocação e otimização de recursos, e para atender aos requisitos dos clientes. Nesta tese, pretendemos abordar parte desse problema, a saber, questões nos procedimentos de refinamento de políticas. Apresentamos o problema para a criação de um procedimento de refinamento de políticas para sistemas NFV, bem como os requisitos que consideramos necessários para sua composição. Nesse sentido, destacamos a necessidade de uma abordagem que forneça uma solução funcional para o refinamento automatizado de políticas em sistemas de gerenciamento e orquestração de NFV baseados em políticas. Esse método deve suportar vários recursos, como refinamento orientado a objetivos, detecção e resolução de conflitos de políticas. Nesse contexto, propomos o Sistema de Refinamento de AuTomated POlicy para NFV (ATOM), uma estrutura que fornece uma solução completa para o processo de refinamento de políticas para Sistemas de Gerenciamento Baseado em Políticas (PBM) em cenários de NFV. Para atingir seu objetivo, o ATOM compreende 3 blocos funcionais: NSChecker, NSPlanner e Feedback Module. O NSChecker é um sistema de verificação semântica para encontrar inconsistências entre as políticas definidas no NS Request (NS-Req) e as políticas globais criadas anteriormente no NFVI, ou seja, políticas específicas de aplicativos. O NSPlanner fornece uma solução que permite ao NFV-MANO registrar objetivos de alto nível extraídos do Network Service Descriptor (NSD) e executar um refinamento de política totalmente automatizado, que deriva políticas aplicáveis (regras de Event-Condition-Action (ECA)) para governar a NFV – escolhas comportamentais MANO enquanto satisfaz os objetivos. Além disso, o NSPlanner realiza análises de políticas entre políticas específicas de gerenciamento, ou seja, regras que serão geradas pelo processo de refinamento e armazenadas no NFV-PBM para controlar o comportamento do sistema. Finalmente, o Módulo de Feedback é um sistema de monitoramento que visa auxiliar o operador na tarefa de verificar se as políticas executáveis estão cumprindo os objetivos de alto nível. Realizamos uma avaliação de desempenho do NSChecker e do NSPlanner. Os resultados demonstram que o NSChecker é eficiente mesmo em cenários com 50.000 nós de infraestrutura de NFV (NFVI-Nodes), enquanto o NSPlanner é eficiente mesmo em cenários com 1.000 objetivos e 1000 alarmes pré-registrados.

Data da última modificação: 05/03/2020, 09:18