Navegando por Autor "Rehbein, Matheus Henrique"
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Item Estudo comparativo de Deep Learning e regressão linear na predição de mensagens processadas pela plataforma de integração guaraná(2020-05-07) Rehbein, Matheus HenriqueGeralmente as empresas possuem uma vasta quantidade de softwares em seu ecossistema de software, sendo eles utilizados para dar suporte aos mais diversos processos de negócio. Muitas vezes é necessário que as aplicações operem de forma integrada, auxiliando na operação de suas rotinas. Ferramentas de integração são utilizadas para possibilitar a colaboração entre as aplicações. As ferramentas de integração visam processar a maior quantidade de mensagens em menor tempo, para isso, é necessário que a configuração de seus parâmetros ocorra corretamente. Uma das configurações é a quantidade de threads que estará disponível para realizar os processos de integração. Normalmente essa quantidade é definida por um engenheiro de software, porém a utilização de modelos matemáticos para identificação da quantidade ideal de threads é uma alternativa. Para os modelos matemáticos, é importante ter conhecimento da quantidade de mensagens que serão processadas em um determinado tempo, para que assim possam aumentar ou diminuir a quantidade de threads disponíveis durante a integração em tempo real. Para ter o conhecimento da quantidade de mensagens que serão processadas, é necessário a utilização de modelos de predição, sejam eles modelos específicos para o problema ou modelos de contexto geral, como modelos provenientes de inteligência artificial, como Regressão Linear e Deep Learning. Este trabalho tem como objetivo desenvolver e verificar a assertividade de modelos de Deep Learning e Regressão Linear na predição da quantidade de mensagens que serão processadas a partir da quantidade de threads e entrada de mensagens. Dentre os modelos desenvolvidos, destacou-se os modelos de Deep Learning, onde a assertividade foi próxima a 95%, enquanto que os modelos de Regressão Linear não foram capazes de obter conhecimento suficiente a partir dos dados.