Desenvolvimento de uma ferramenta de autoria de conteúdo para aprendizado via web

A web tem sido bastante utilizada ultimamente por empresas e instituições de ensino como forma de oferecer aprendizado. A criação de conteúdos para o aprendizado via web é uma atividade que tem demandado recursos humanos especializados em tecnologias e conceitos, de forma que os conteúdos criados não sejam restritos a ferramentas, plataformas e formatos de apresentação. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um protótipo de uma ferramenta de autoria de conteúdo para aprendizado via web, através da qual os conteúdos criados são independentes da ferramenta de autoria, da plataforma operacional e dos formatos de apresentação que sejam utilizados. Por ser um trabalho de desenvolvimento, um processo é definido e suas fases e atividades são utilizadas para organizar trabalho e documentar todas as decisões tomadas.

Estratégias de identificação paramétrica aplicadas à modelagem dinâmica de um servidor web Apache

Este artigo apresenta um estudo experimental de técnicas de identificação paramétrica aplicadas à modelagem dinâmica de um servidor web Apache. Foi desenvolvido um arranjo experimental para simular variações de carga no servidor. O arranjo é composto por dois computadores PC, sendo um deles utilizado para executar o servidor Apache e o outro utilizado como um gerador de carga, solicitando requisições de serviço ao servidor Apache. Foram estimados modelos paramétricos auto-regressivos (AR) para diferentes pontos de operação e de condição de carga. Cada ponto de operação foi definido em termos dos valores médios para o parâmetro de entrada MaxClients (parâmetro utilizado para definir o número máximo de processos ativos) e a saída percentual de consumo de CPU (Central Processing Unit) do servidor Apache. Para cada ponto de operação foram coletadas 600 amostras, com um intervalo de amostragem de 5 segundos. Metade do conjunto de amostras coletadas em cada ponto de operação foi utilizada para estimação do modelo, enquanto que a outra metade foi utilizada para validação. Um estudo da ordem mais adequada do modelo mostrou que, para um ponto de operação com valor reduzido de MaxClients, um modelo AR de 7a ordem pode ser satisfatório. Para valores mais elevados de MaxClients, os resultados mostraram que são necessários modelos de ordem mais elevada, devido às não-linearidades inerentes ao sistema.