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Edição atual tal como às 22h22min de 12 de novembro de 2010

Conteúdo

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[editar] Idéias

  • Usar o conceito de entropia poderia ajudar?
  • Claude Shannon definiu entropia na teoria da informação. Será que não poderia ser útil?
  • Tratar da Complexidade em âmbito global, e não de sistemas computacionais individuais
  • Definição de complexidade em software [1]
  • Complexidade em Sistemas Distribuídos [2]
  • Se valores numéricos absolutos forem difíceis de se achar, calcular dC/dt e integrar.
  • Para conclusão, não saberemos se o resultado obtido realmente condiz com a realidade futura, uma vez que a base de dados histórica é muito pequena. Por exemplo, se a complexidade tiver tendência exponencial nesses 50, 60 primeiros anos de Computação, mas daqui a 200 anos assumir um caráter estacionário?

[editar] Brainstorm

  • Está "desempregando" vs. QI "desempregado"
    • E.g., Gerentes substituídos
  • MIPS
  • Quantidade de Processos (Business Process) envolvido
  • Medida da inflação (financeira) para o tempo
    • E calcular tempo economizado.
    • I.e., monetarizar o tempo economizado
  • Nível de abstração dos requisitos e aplicações
  • Quantidade de safety envolvido nos projetos
    • Algo como transferência de responsabilidades
  • Flexibilidade/Dinâmica requisitada
    • Por exemplo, autômatos adaptativos
    • Por exemplo, mudar um endereço numa ficha cadastral "na hora"
  • Auditoria dos processos
    • Quanto mais simples o processo e mais fácil auditar
  • Responsabilidades
    • "Fiscais" - caixa de supermercado
    • Safety
    • Security
    • Acurácia
  • Ajuste à realidade
    • Computação Gráfica
    • Processamento Paralelo
    • Processamento em Tempo Real
  • Facilidade de uso (usabilidade)
  • Inferência de contextos
  • Inferência do futuro (ter feeling de situações)
  • Confiança do usuário no sistema
  • Número de (correção de) falhas
  • Originalidade do sistema (quantos existem com funções parecidas?)
  • Independência/Inter-relação dos dados e sistemas
  • Porque é difícil projetar um piloto automático?
    • Segurança (Safety)
    • Acurácia
    • Tempo de Resposta
    • Adaptabilidade (não acelerar mais que o motorista costuma)
    • Fácil ligar e desligar (usabilidade)
    • Visão espacial (curvas, carro a frente, etc...)
    • Capacidade de Decisão
      • Qual dos lados deve "jogar" o carro?
      • Inferência do futuro
    • Responsabilidade ("jurídica")
    • Confiança do usuário no sistema


[editar] Introdução

[editar] Objetivos

Este trabalho tem por objetivo analisar a complexidade em sistemas computacionais em um âmbito global e evolutivo através da definição de uma metodologia, identificando-se métricas relevantes para o cálculo da curva de complexidade. Aplicando-se o modelo proposto, espera-se verificar a tendência da complexidade em função do tempo.

[editar] Conceitos Teóricos

Para um estudo sobre a complexidade de sistemas computacionais, vê-se a necessidade de se definir o conceito de complexidade, para então reduzir esta definição ao escopo de sistemas computacionais e, assim, poder considerar os aspectos relevantes para a criação do modelo.

[editar] Complexidade

Warren Weaver, em seu artigo "Science and Complexity" (1948) [3], introduziu o conceito de complexidade na litetura científica como o grau de dificuldade de se prever as propriedades de um sistema se as propriedades de cada parte for dada. Classifica-se então a complexidade sistêmica em organizada e desorganizada. Os sistemas de complexidade desorganizada caracterizam-se pelo número elevado de variáveis e pelo seu comportamento caótico, embora as propriedades do sistema como um todo possam ser entendidas utilizando-se métodos probabilísticos e estatísticos. A complexidade organizada, por outro lado, refere-se a interações entre as partes constituintes do sistema, sendo o comportamente deste redutíveis às interações, e não às propriedades das partes elementares. A visão proposta por este artigo influenciou fortemente o pensamento contemporâneo acerca da complexidade.

Empiricamente, observa-se que uma proporção alta dos sistemas complexos encontrados na natureza possuem uma estrutura hierárquica. Em teoria, espera-se que qualquer sistema complexo seja hierárquico, tendo como a decomposição uma propriedade de sua dinâmica [4]. Esta simplifica tanto o estudo do comportamento como a descrição desses sistemas.

Em 1988, Seth Lloyd afirma que a complexidade de uma propriedade física de um objeto é função processo ou conjunto de processos responsáveis por sua criação [5]. Em outras palavras, a complexidade é uma propriedade da evolução de um estado, e não do estado em si. Consequentemente, uma medida da complexidade deve classificar sistemas em estados aleatórios como de baixa complexidade, e quantificar a evolução deste sistema para seu estado final.

[editar] Organização de Sistemas Computacionais

O termo "arquitetura" é amplamente utilizado para se referir à estrutura na qual um sistema é organizado. Em Tecnologia da Informação, sistemas computacionais são representados pela arquitetura de hardware, de software, de rede e de informação [6]. Em relação ao escopo coberto por cada uma delas, observa-se que a arquitetura de hardware é essencialmente local, sendo assim definido para apenas um nó do sistema, enquanto as arquiteturas de rede e de informação requerem necessariamente a interação entre diversos componentes. A arquitetura de software, no entanto, pode tanto indicar a organização do software em apenas um componente como também em diversos componentes distribuídos, quando aplicável. Esta decomposição vê-se necessária para melhor endereçar a complexidade de cada vertente de um sistema computacional.

[editar] Definição de Modelo

[editar] Variáveis Relevantes

A seguir serão apresentadas as variáveis relevantes para o modelo de complexidade em termos globais.

[editar] Arquitetura de Hardware

Valores representativos para o cálculo de complexidade relacionada à arquitetura de hardware incluem métricas normalmente utilizadas para benchmarks, como por exemplo o número de instruções por segundo do processador, a capacidade de armazenamento das memórias de acesso aleatório, cache e do disco rígido.

Estes valores são proporcionais?

Contudo, deve-se observar que a arquitetura de hardware possui escopo local, como já mencionado anteriomente. Para transpor este valor para um âmbito global, assume-se uma proporção direta entre o aumento de complexidade e o aumento de custo de produção. Dado o custo total de produção como C_T(Q)=C_F+C_V=C_F+Q \cdot C_{Mg}, onde C_T é o custo total, C_F é o custo fixo, C_V é custo variável, Q é a quantidade produzida e C_{Mg} é o custo marginal. Portanto, a complexidade da arquitetura de hardware global é dada por \mathbb{C}_{HW}=f(Q)\cdot \mathbb{C}_{HW, local}, sendo este f(Q) um fator de aumento linear da complexidade em função da quantidade produzida (portanto, proporcional a C_T).

[editar] Arquitetura de Software

[editar] Arquitetura de Rede

[editar] Arquitetura de Informação

[editar] Modelo Matemático

Juntar todas as fórmulas, aplicando pesos a cada valor.

[editar] Aplicação de Modelo

[editar] Dados Históricos

[editar] Arquitetura de Hardware

[editar] Arquitetura de Software

[editar] Arquitetura de Rede

[editar] Arquitetura de Informação

[editar] Curva de Complexidade

[editar] Conclusão

[editar] Avaliação do Modelo

Avalia o modelo proposto.

[editar] Avaliação da Curva de Complexidade

Avalia o resultado atingido com o modelo.

[editar] Referências

  1. ↑ KEARNEY, J. P. et al. Software complexity measurement. Commun. ACM, ACM, New York, NY, EUA, v. 29, n. 11, p. 1044–1050, 1986. ISSN 0001-0782.
  2. ↑ RANGANATHAN, A.; CAMPBELL, R. H. What is the complexity of a distributed computing system? Complex., John Wiley & Sons, Inc., New York, NY, USA, v. 12, n. 6, p. 37–45, 2007. ISSN 1076-2787.
  3. ↑ WEAVER, W. Science and complexity. American Scientist, v. 36, p. 536–544, 1948.
  4. ↑ SIMON, H. A. The architecture of complexity. Proceedings of the American Philosophical Society, v. 106, n. 6, p. 467–482, 1962.
  5. ↑ LLOYD, S. Black Holes. Demons and the Loss of Coherence: How complex systems get information, and what they do with it. Tese (Doutorado em Física Teórica) — The Rockefeller University, Nova York, NY, EUA, 1988.
  6. ↑ GENTLEMAN, W. M. Dynamic architecture: Structuring for change. 2005.

[editar] Outras Referências

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