Modelagem Matemática para a Simulação Computacional de uma Solução de Integração no Contexto da Administração Pública de Ijuí-RS

Autores

  • Alexsandro Queiroz Lencina
  • Rafael Zancan Frantz
  • Fabricia Roos Frantz
  • Sandro Sawicki

DOI:

https://doi.org/10.5540/03.2018.006.02.0431

Palavras-chave:

Integração de Aplicações Empresariais, Redes de Petri, Simulação, Gargalos de Desempenho.

Resumo

A grande maioria das empresas possui um ecossistema de software composto por um conjunto de aplicações, para auxiliar na tomada de decisões ou na melhoria dos seus processos de negócio. O campo de estudo Integração de Aplicações Empresarias oferece ferramentas e metodologias para criar soluções de integração que possibilitam que as aplicações do ecossistema, geralmente heterogêneas, possam trabalhar de maneira conjunta e sincronizada. Este trabalho utiliza como caso de estudo uma solução de integração projetada para a geração dos boletos do Imposto Predial e Territorial Urbano (IPTU) e do Imposto sobre Serviços de Qualquer Natureza (ISSQN) da Prefeitura no município de Ijuí RS. Esta solução, projetada com uma linguagem de modelagem de alto nível de abstração, ´e caracterizada como um sistema de eventos discretos. Existem vários paradigmas para a modelagem de sistemas de eventos discretos, dentre eles aqueles baseados em modelos probabilísticos. Neste trabalho, utiliza-se uma abordagem baseada em simulação com redes de Petri Estocásticas para a identificação de gargalos de desempenho em soluções de integração, caracterizando, assim, uma solução como um processo probabilístico. Para a redução desses gargalos utilizou-se as redes de Petri Estocásticas Generalizadas. A simulação de uma solução de integração, a partir do seu modelo conceitual, possibilita a análise do seu comportamento ainda na fase de projeto, reduzindo custos, riscos e tempo no desenvolvimento da solução. Os resultados da simulação mostram que os gargalos de desempenho podem ser identificados ainda na fase de projeto e que é possível reduzi-los dedicando recursos computacionais às tarefas mais críticas do modelo.  

Downloads

Não há dados estatísticos.

Downloads

Publicado

2019-02-05

Edição

Seção

Trabalhos Completos