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* Usar o conceito de [http://en.wikipedia.org/wiki/Entropy entropia] poderia ajudar?
 
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* Claude Shannon definiu [http://en.wikipedia.org/wiki/Information_entropy entropia na teoria da informação]. Será que não poderia ser útil?
 
* Claude Shannon definiu [http://en.wikipedia.org/wiki/Information_entropy entropia na teoria da informação]. Será que não poderia ser útil?
 
* Tratar da Complexidade em âmbito global, e não de sistemas computacionais individuais
 
* Tratar da Complexidade em âmbito global, e não de sistemas computacionais individuais
* Definição de complexidade em software <ref>[http://portal.acm.org/citation.cfm?doid=7538.7540 Software Complexity Measurement]</ref>
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* Definição de complexidade em software <ref>[http://portal.acm.org/citation.cfm?doid=7538.7540 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.]</ref>
* Complexidade em Sistemas Distribuídos <ref>[http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1276875.1276881&coll=&dl=ACM Complexidade em Sistemas Distribuídos]</ref>
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* Complexidade em Sistemas Distribuídos <ref>[http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1276875.1276881&coll=&dl=ACM 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.]</ref>
 
* Se valores numéricos absolutos forem difíceis de se achar, calcular dC/dt e integrar.
 
* 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?
 
* 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?
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* Está "desempregando" vs. QI "desempregado"
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** E.g., Gerentes substituídos
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* Quantidade de Processos (Business Process) envolvido
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* Medida da inflação (financeira) para o tempo
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** E calcular tempo economizado.
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** I.e., monetarizar o tempo economizado
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* Nível de abstração dos requisitos e aplicações
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* Quantidade de safety envolvido nos projetos
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** Algo como transferência de responsabilidades
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* Flexibilidade/Dinâmica requisitada
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** Por exemplo, autômatos adaptativos
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** Por exemplo, mudar um endereço numa ficha cadastral "na hora"
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* Auditoria dos processos
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** Quanto mais simples o processo e mais fácil auditar
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* Originalidade do sistema (quantos existem com funções parecidas?)
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** Adaptabilidade (não acelerar mais que o motorista costuma)
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==Introdução==
 
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A seguir serão apresentadas as variáveis relevantes para o modelo de complexidade em termos globais.
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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.
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''Estes valores são proporcionais?''
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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 <math>C_T(Q)=C_F+C_V=C_F+Q \cdot C_{Mg}</math>, onde <math>C_T</math> é o custo total, <math>C_F</math> é o custo fixo, <math>C_V</math> é custo variável, <math>Q</math> é a quantidade produzida e <math>C_{Mg}</math> é o custo marginal. Portanto, a complexidade da arquitetura de hardware global é dada por <math>\mathbb{C}_{HW}=f(Q)\cdot \mathbb{C}_{HW, local}</math>, sendo este <math>f(Q)</math> um fator de aumento linear da complexidade em função da quantidade produzida (portanto, proporcional a <math>C_T</math>).
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Juntar todas as fórmulas, aplicando pesos a cada valor.
  
 
==Aplicação de Modelo==
 
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* Ver [http://pt.wikipedia.org/wiki/MIPS_(medida) Tabela da evolução dos processadores (em MIPS e frequência de clock)].
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Avalia o modelo proposto.
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Avalia o resultado atingido com o modelo.
  
 
==Referências==
 
==Referências==
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==Outras Referências==
 
* [http://www.freepatentsonline.com/7177774.html System and methods for quantitatively evaluating complexity of computing system configuration]
 
* [http://www.freepatentsonline.com/7177774.html System and methods for quantitatively evaluating complexity of computing system configuration]
 
* [http://ieeexplore.ieee.org/Xplore/login.jsp?url=/iel3/4906/13521/00622318.pdf?temp=x Problem complexity; Jackson, M.; IEEE Xplore]
 
* [http://ieeexplore.ieee.org/Xplore/login.jsp?url=/iel3/4906/13521/00622318.pdf?temp=x Problem complexity; Jackson, M.; IEEE Xplore]
 
* [http://www.freepatentsonline.com/70162874.html Method and computer system for evaluating the complexity of a user interface]
 
* [http://www.freepatentsonline.com/70162874.html Method and computer system for evaluating the complexity of a user interface]
 
* [http://ee.stanford.edu/~gray/it.pdf Entropy and Information Theory; Robert M. Gray; Stanford University]
 
* [http://ee.stanford.edu/~gray/it.pdf Entropy and Information Theory; Robert M. Gray; Stanford University]
 
==Outras Referências==
 
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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

Ferramentas pessoais
Espaços nominais

Variantes
Ações
Navegação
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Ferramentas