apostila capacity plan

5 PCRP 1T 1PLANEJAMENTO DE CAPACIDADE ERESOLUÇÃO DE PROBLEMAS EM REDESAutores: Ronaldo Gama Silva

Alexandro A. Paulino

Apostila do Professor1º/2º Bim. – Semestre 5 – PCRP 2

Redes de Computadores

1ª Edição – 1ª Impressão – 1º Semestre de 2007

Copyright Faculdade IBTA

Prezado aluno,

Este material compreende apenas oconteúdo da disciplina. Assim, nãodeve ser a única fonte de consultasem seus estudos. O conteúdo deveser complementado com outras obras,indicadas por seu professor ouencontradas em suas pesquisas.

Revisões:

Ìndice

1. Introdução ...................................................................................................................................1

1.1. O que é Network Capacity Planning?...................................................................................1

2. Etapas do planejamento de capacidade de sistemas computacionais .................................3

2.1. Processos de gerenciamento de capacidade.......................................................................4

2.1.1. Os três processos do capacity planning ....................................................................4

3. Fundamentação matemática ...................................................................................................14

3.1. Estatística ...........................................................................................................................14

3.1.1. Média móvel ............................................................................................................15

3.1.2. Tendência exponencial ............................................................................................16

3.1.3. Regressão linear......................................................................................................18

3.2. Teoria das filas ...................................................................................................................18

3.2.1. Notação de Kendall para descrição de uma fila ......................................................20

4. Análise de desempenho...........................................................................................................21

4.1. Processos de baseline .......................................................................................................22

4.1.1. O que é um baseline?..............................................................................................23

4.1.2. Diagrama principal de um baseline .........................................................................24

5. Monitoramento e coleta de dados em redes de computadores ...........................................28

5.1. Métricas de desempenho ...................................................................................................28

5.1.1. Latência ...................................................................................................................28

5.1.2. Taxa de serviço .......................................................................................................28

5.1.3. Disponibilidade e confiabilidade ..............................................................................29

5.1.4. Utilização .................................................................................................................29

5.2. Monitoramento e coleta de dados ......................................................................................29

5.2.1. Ferramentas de monitoração...................................................................................30

5.3. Identificação de gargalos....................................................................................................33

6. Particionamento e modelagem de carga de trabalho ...........................................................35

7. Modelagem de desempenho....................................................................................................39

7.1. Modelo de baseline e análise de modificação ....................................................................40

7.2. Tipos de modelos ...............................................................................................................40

IBTA 3011RCPlanej. de Capac. e Resoluçãode Problemas em RedesSemestre V


1

Glossário ...................................................................................................................................42

Exercícios ...................................................................................................................................44

Bibliografia ...................................................................................................................................49



2

1. Introdução

Uma das tarefas mais difíceis e ignoradas pelos projetistas de redes é o planejamento decapacidade.

Uma rede bem-planejada deve levar em consideração a real necessidade de banda eequipamentos para o fim a que se destina. Com isso é possível racionar os custos e acompanharperiodicamente a tendência de utilização, bem como planejar investimentos de forma que umpossível gargalo seja identificado antes de se tornar real.

Além disso, a tarefa de identificação, isolamento e resolução de problemas torna-se mais eficientee o “negócio” da empresa não fica prejudicado por paradas não planejadas.

Antes de entrar no escopo da matéria Planejamento de Capacidade e Resolução deProblemas em Redes, devemos conceituar o termo capacity planning.

1.1. O que é Network Capacity Planning?

Capacity planning é uma das mais cruciais responsabilidades no gerenciamento de um sistema, equando realizado corretamente, pode ter um profundo impacto nos custos e confiabilidade dossistemas e serviços disponibilizados.

A maneira mais usual e incorreta de emprego do capacity planning é tratá-lo como simplesmodelo de utilização de banda.

Um modelo de capacity planning eficiente é um processo de negócios que analisa osequipamentos, facilidades e custos individuais necessários para prover um serviço (demandacorrente e futura) para seus clientes.

Pela análise da situação atual e projetada (futura), novos serviços, métodos alternativos paraprover um serviço e outros requisitos de negócios, um capacity planning identifica o método demaior custo-benefício para servir o cliente final aumentando a eficiência da rede.

Para competir mais eficientemente na economia global, as empresas necessitam prever ocrescimento de sua infra-estrutura de rede e serviços.

A infra-estrutura necessita ser hábil o suficiente para disponibilizar serviços de qualidade, dentrode SLAs acordados, sem impactar a dinâmica dos planos de negócio da empresa.

Dessa forma, um funcionamento transparente da infra-estrutura é um componente integral quefacilita o crescimento da organização.

Um capacity planning efetivo fornece as seguintes fontes de informação:

• Uma visão da infra-estrutura para o futuro.

• Roadmap para escolha de infra-estrutura.

• Simplifica e diminui o ciclo de orçamento da área de TI.

• Reduz TCO (Total Cost of Ownership).

• Aperfeiçoa a utilização da infra-estrutura.

• Aumenta o desempenho, disponibilidade, confiabilidade e escalabilidade;



1

• Padroniza processos para coleta e análise de dados.

Uma rede inteligente (ou “application-aware”) introduz novas demandas para os gerentes deredes. Eles agora têm maiores responsabilidades por aplicações que são prejudicadas por umproblema de rede (falha ou desempenho).

De acordo com o Yankee Group 2005 Enterprise Network Management Survey, aproximadamente70% dos gerentes de redes dizem ser responsáveis por isolar a causa de problemas dedesempenho de aplicações (ver gráfico abaixo).

Figura 1. Fonte: Group 2005 Enterprise Network Management Survey.

Atualmente as aplicações são real-time e mais complexas, e usuários requerem desempenho dosacessos WAN semelhantes ao das LANs.

Isso tudo coloca mais pressão sobre os gerentes de rede para assegurar o desempenhoadequado para suas redes.



2

What is your responsibility for managing application performance?

Determine whether or notthe network is causing

the problem

Use performance managementtools to isolate cause of

application performance issues

Test the network prior tonew application deployment

No responsibility forapplication performance 3,2

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Percent of Respondents

64,6

68,5

73,2

2. Etapas do planejamento de capacidade de sistemascomputacionais

O IT Infrastructure Library (ITIL) descreve um conjunto padrão de processos pelo qual uma áreade tecnologia da informação pode atingir eficiência operacional e agregar valor para umaorganização.

ITIL provê um framework de best-practicess que pode ser usado praticamente sem custos, o queo faz crescer em popularidade, como um meio de gerenciar serviços de tecnologia da informaçãoem organizações comerciais e governamentais.

Como mostrado no diagrama abaixo, gerenciamento de capacidade é parte da área Service

Delivery do ITIL. capacity planning é parte do processo ITIL Capacity Management.

Figura 2. Processos ITIL.

ITIL define três subprocessos no processo de gerenciamento de capacidade:

• Gerenciamento de capacidade de negócios – Esse subprocesso é responsável por garantirque requisitos de negócio futuros para serviços de tecnologia da informação sejamconsiderados, planejados e implementados da melhor maneira possível.

• Gerenciamento de capacidade de serviços – O foco desse subprocesso é o gerenciamentodo desempenho da operação dos serviços de tecnologia da informação.

• Gerenciamento de capacidade de recursos – O foco nesse subprocesso é o gerenciamentode componentes individuais da infra-estrutura de tecnologia da informação.



3

2.1. Processos de gerenciamento de capacidade

É muito comum nas organizações o gerenciamento reativo do desempenho do sistema, onde osproblemas são analisados e corrigidos quando os usuários os reportam.

Quando problemas ocorrem, geralmente os administradores do sistema possuem as ferramentasnecessárias para rapidamente analisar e mitigar a situação.

Num mundo perfeito, os administradores se antecipam de maneira a evitar gargalos dedesempenho, usando ferramentas de capacity planning para predizer como servers; dispositivosde rede e acessos LAN/WAN deverão ser configurados para adequadamente manusear futurascargas de trabalho.

O objetivo do capacity planning é prover níveis de serviço satisfatórios para usuários comcusto-benefício também satisfatório.

Descreveremos os passos fundamentais para efetuar o planejamento de um capacity planning.

2.1.1. Os três processos do capacity planning

Abaixo seguem os três passos básicos para desenvolvimento do capacity planning:

1. Determinar requisitos de nível de serviço

O primeiro passo no processo do capacity planning é categorizar o trabalho feito pelossistemas e quantificar as expectativas dos usuários sobre “como” esse trabalho deve seratingido.

2. Analisar a capacidade atual

Em seguida, a capacidade atual dos sistemas precisa ser analisada para determinar como elesinterferem nas necessidades dos usuários (se atingem as necessidades ou não).

3. Planejar visando ao futuro

Finalmente, usando análise das atividades de negócios futuras, futuros requisitos de sistemassão determinados. Programar as mudanças necessárias na configuração do sistema irágarantir que a capacidade suficiente estará disponível para manter os níveis de serviçoprojetados.

Figura 3. Processos capacity planning.



4

Processos de Capacity Planning

Analisar a capacidade atual

Planejar para o futuroVerificar necessidades futurasalinhadas com os objetivos de

crescimento

Verificar a situação atual dosistema

Determinar requisitos deserviço com cliente

Requisitos de nível de serviço

� Determinar requisitos de nível de serviço

O processo de determinar os requisitos de nível de serviço é dividido em três fases:

• Definir workloads.

• Determinar as unidades de trabalho.

• Identificar níveis de serviço para cada workload

Definir workloads

Da perspectiva do capacity planning, um sistema de computação processa workloads (as quaisfornecem a demanda) e disponibiliza serviços para usuários. Durante o primeiro passo noprocesso do capacity planning, essas workloads precisam ser identificadas e uma definição denível de serviço satisfatório precisa ser criada.

Uma workload é uma classificação lógica do trabalho realizado em um sistema de computação.Se considerarmos todo o trabalho realizado em um sistema como o gráfico abaixo, uma workload

será um pedaço deste gráfico.

Figura 4. Workload.

Exemplificando a determinação de workloads:

• considerando o gráfico abaixo, determinamos um sistema (servidor) que roda uma determinadaaplicação.

• o gráfico mostra a utilização de CPU desse servidor durante 24 horas.

• podemos considerar essas informações como o trabalho desse sistema.



5

Banda CPU

Memória

Work e Workloads

Figura 5. Gráfico de utilização de CPU.

• considerando a tabela abaixo, determinamos a divisão da carga total de CPU desse servidorpor processos.

Figura 6. Tabela de utilização de CPU por processo.

• se associarmos cada processo a um usuário (ou área usuária) desse processo, poderemosdeterminar quais usuários (ou áreas) mais utilizam o servidor.

Por exemplo:

° Processo apptslot1 = área Finanças.

° Processo tqweb = área Desenvolvimento WEB.



6

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

01/0200:00

Per

cen

t

05:20 06:40 08:00 09:20 10:40 12:00 13:20 14:40 16:00 18:40 20:00 21:20 22:4017:20

Utilização de CPU de um servidor durante 24 horas

Processo apptslot1Processo tqwebProcesso aptRToutProcesso gilProcesso xcustom2Processo syncdProcesso Multi

% de cada processo

Tabela de processos

° Processo aptRTout = área Suprimentos.

° Processo gil = usuário X.

° Processo xcustom2 = usuário Y.

° Processo syncd = sistema.

° Processo Multi = sistema.

• podemos definir cada processo como uma workload, onde a soma de todas as workloads

resulta na utilização total de CPU do servidor.

Figura 7. Gráfico de utilização de CPU por workload.

Determinar as unidades de trabalho

Para o objetivo do capacity planning é indispensável associar uma unidade de trabalho com umaworkload.

Isso é uma medida de quantidade de trabalho realizada, diferente da quantidade de recursos dosistema necessários para realizar esse trabalho.

Para entender a diferença, vamos considerar a medida de trabalho feita em um restaurante fast

foad. Quando decidimos sobre uma unidade de trabalho, podemos considerar a quantidade declientes atendidos, o número de sanduíches vendidos ou o dinheiro ganho nas vendas.

Isso é diferente dos recursos usados para completar esse trabalho (a quantidade de pães,hambúrgueres, etc.).

Quando traduzimos esse exemplo para o mundo de tecnologia da informação, ao invés de pães ehambúrgueres, falamos em utilizar recursos como disco, I/O channels, CPU e conexões de rede.

Medir a utilização desses recursos é importante para o capacity planning, mas não é relevantepara determinar a quantidade de trabalho feita ou a unidade de trabalho.

Ao invés disso, para uma workload online, a unidade de trabalho pode ser uma transação. Parauma workload interativa ou batch, a unidade de trabalho pode ser um processo.



7

Finanças Des. Web Sistema Suprimento Usuário X Usuário Y Outros

Workloads

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

01/0200:00

Per

cen

t

05:20 06:40 08:00 09:20 10:40 12:00 13:20 14:40 16:00 18:40 20:00 21:20 22:4017:20

Identificar níveis de serviço para cada workload

O próximo passo é estabelecer um SLA (Service Level Agreement).

Um SLA é um acordo entre o provedor do serviço e o usuário que define um nível de serviçoaceitável.

O SLA é geralmente definido pela perspectiva do usuário, tipicamente em termos de tempo deresposta ou throughput.

Usar workloads ajuda no processo de desenvolver SLAs, pois workloads podem ser usadas paramedir a performance do sistema de maneira mais compreensível para clientes/usuários.

Essas possibilidades são análogas ao restaurante fast food requisitando que certo número declientes sejam servidos por hora durante o horário de pico, ou que cada cliente aguarde nomáximo três minutos para ser atendido.

Idealmente, requisitos de nível de serviço são determinados por requisitos de negócios.

Se o SLA for baseado no atual nível de serviço, então será razoável analisar a atual capacidadedos sistemas antes de configurar e acordar os níveis de serviço.

� Analisar a capacidade atual

O processo de analisar a capacidade atual é dividido em quatro fases:

• Medir níveis de serviço e comparar com os objetivos.

• Medir a utilização de recursos.

• Medir a utilização de recursos por workload.

• Identificar componentes de tempo de resposta.

Medir níveis de serviço e comparar com os objetivos

Após a identificação dos níveis de serviço para cada workload, é necessário medir essasworkloads na rede e comparar com os objetivos determinados para cada uma deles.

Comparar as medidas de qualquer item referenciado no SLA com seus objetivos fornece umaindicação básica sobre a adequação de capacidade do sistema.

Por exemplo, vamos tomar como base um router rodando o protocolo de roteamento BGP.

Para que a rede possa convergir de maneira eficiente, é acordado com a operadora de serviçosque a utilização média de CPU do router em um minuto não deve superar 30%, pois issoacarretaria um aumento do tempo de convergência.

Considerando que os processos de roteamento em um router rodando BGP sejam osidentificados abaixo:

Router# show process cpu

CPU utilization for five seconds: 81%/3%; one minute: 36%; five minutes: 28%

PID Runtime(ms) Invoked uSecs 5Sec 1Min 5Min TTY Process

... <omitido>



8

178 398019564 115310529 3451 12.99% 9.26% 8.91% 0 BGP Router

179 17615348 44401545 396 0.23% 0.50% 0.48% 0 BGP I/O

180 832115500 5236207 158922 0.00% 10.52% 9.62% 0 BGP Scanner

... <omitido>

Considerando os três processos como a workload BGP no router e assumindo o valor deutilização média de CPU de um minuto (1min) teremos um total de 20,28% de utilização para essaworkload (dentro do esperado).

Medir a utilização de recursos

É importante observar cada recurso dentro dos sistemas para verificar se nenhum se encontrasaturado.

Vale lembrar que um mesmo recurso pode fazer parte de várias workloads, portanto se forencontrado um recurso que está rodando em 100% de utilização, então as workloads que utilizamesse recurso terão um desempenho ruim.

Essa fase do processo de capacity planning tenta identificar recursos dentro do sistema quepossam onerar várias workloads que possuem esse recurso em comum.

Por exemplo, vamos tomar como base um router rodando o protocolo de encapsulamento PPP,autenticação PPP, roteamento OSPF, gerenciamento SNMP, etc.

Considerando cada item citado como uma workload, teremos a workload PPP, a workload OSPF,a workload SNMP, etc.

O processo IP Input (recurso que faz o encaminhamento de pacotes IP) é um recurso comum atodas essas workloads, visto que o aumento no tráfego IP no router causará impacto nessesprotocolos.



9

Figura 8. Utilização de recursos comuns.

Medir a utilização de recursos por workload

Outra fase importante dentro da análise da capacidade atual é a mensuração de recursos de cadaworkload.

Quando definimos cada unidade de trabalho de cada workload (por exemplo, a workload

RouterInternet deverá conter os recursos Utilização de CPU, Utilização de Memória e Utilizaçãode Banda), devemos medir cada recurso individualmente para observarmos o que mais impacta aworkload.

Essa fase visa mostrar onde deverão ser focados esforços por parte do gerente de planejamentode capacidade.



10

OSPF Hello

IP Input

5%

30%

Workload OSPF

PPP IP Add Route

IP Input

3%

30%

Workload PPP

PPP HA 10%

TACACS+ 20%

SNMP Timers

IP Input

3%

30%

Workload SNMP

SNMP ConfcopyPro 10%

SNMP Engine 5%

SNMP Traps 1%

IP Input 30%

Figura 9. Utilização de recursos por workload.

Identificar componentes de tempo de resposta

A última fase do processo de análise da capacidade atual será determinar quais recursos sãoresponsáveis pela quantidade de tempo necessária para processar uma unidade de trabalho.

Os recursos que são responsáveis pelo maior compartilhamento do tempo de resposta sãoindicadores de onde concentrar esforços de otimização de desempenho.

Figura 10. Componentes de tempo de resposta.

� Planejar visando ao futuro

Nesse processo deve-se planejar futuras configurações e/ou implementações que suportem asdemandas projetadas pela empresa.

O processo de planejar para a capacidade futura é dividido em duas fases:

• Determinar requisitos futuros de processamento.

• Planejar futuras configurações do sistema.



11

% CPU

% Memória

3%

30%

Workload RouterInternet

% Banda 10%

Workload SwitchInternet

% CPU

% Memória

60%

10%

% Backplane 10%

Pontos de observação

0.1

0.2

0.3

0.4

WorkloadAcessoDisco

WorkloadCPU

WorkloadMemória

Maior impactante notempo de resposta

seg

un

do

s

Determinar requisitos futuros

Sistemas podem satisfazer níveis de serviço atuais, mas estarão preparados para atingir esseobjetivo com novas necessidades da empresa?

Requisitos futuros de processamento podem surgir de uma variedade de fontes:

• Crescimento esperado de negócios.

• Requisitos para implementar novas aplicações ou serviços.

• Aquisições planejadas de empresas ou unidades de negócio.

• Limitações de orçamento.

• Requisitos para consolidação de recursos (servidores, gerenciamento, etc.).

Adicionalmente, requisitos futuros de processamento podem ser identificados por tendências nasmedidas históricas (baseline).

Planejar futuras configurações do sistema

Após o requisito futuro de capacidade ter sido devidamente identificado, um plano deverá serdesenvolvido para execução das adequações necessárias.

O primeiro passo para desenvolver esse plano é criar um modelo da configuração atual.

A partir dele, o modelo poderá ser modificado para refletir os requisitos futuros de capacidadepretendidos.

Se os resultados do modelo indicarem que a atual configuração não provê capacidade suficientepara os requisitos futuros, então o modelo poderá ser usado para avaliar configuraçõesalternativas de maneira a encontrar uma forma otimizada para prover a capacidade suficiente.

Para esse tipo de análise são usadas ferramentas como curvas de tendência, análise preditiva,probabilidades, etc.

Por exemplo, consideremos a tabela a seguir que possui os dados de utilização de banda de umacesso Internet até Dez/05 (os dados de 2006 serão projetados):



12

Mês % Utilização

Jan/05 20

Fev/05 20

Mar/05 23

Abr/05 25

Mai/05 25

Jun/05 26

Jul/05 26

Ago/05 24

Set/05 25

Out/05 30

Nov/05 33

Dez/05 33

Jan/06

Fev/06

Mar/06

Abr/06

Mai/06

Jun/06

Tabela 1.

Figura 11.

A linha de tendência aponta para um aumento na utilização de banda que, se comparada aJan-05, representa 100% de acréscimo.



13

jan/

05fe

v/05

mar

/05

abr/0

5

jun/

05

mai

/05

jul/0

5ag

o/05

set/0

5ou

t/05

nov/

05de

z/05

jan/

06fe

v/06

mar

/06

abr/0

6m

ai/0

6ju

n/06

%

4035302520151050

45

% Utilização de Banda

3. Fundamentação matemática

A atividade de capacity planning engloba o cálculo de diversas variáveis de um sistema.

Esses cálculos compreendem o uso de estatística (média móvel, regressão linear, curvas detendência, etc.) e também o uso de teoria das filas.

3.1. Estatística

A literatura descreve várias técnicas de previsibilidade que fazem uso da estatística.

Na seleção de uma dessas técnicas, alguns fatores precisam ser considerados.

A disponibilidade e confiabilidade do baseline (dados históricos), o grau de exatidão e o padrãoencontrado no baseline têm forte influência sobre a técnica a ser empregada.

O padrão dos dados do baseline pode ser determinado através da inspeção visual dos dados emum gráfico.

Existem quatro tipos de padrão encontrados em baselines:

• Padrão de tendência.

• Padrão cíclico.

• Padrão sazonal.

• Padrão estacionário.

A figura abaixo mostra os tipos de padrão de dados:

Figura 12. Tipos de padrão de dados.



14

Variável

Tempo

Tendência

Variável

Tempo

Cíclico

Variável

Tempo

Sazonal

Variável

Tempo

Estacionário

Enquanto o padrão de tendência reflete uma workload que tende a crescer (ou decrescer emalguns casos), o padrão estacionário não mostra qualquer sinal de acréscimo ou decréscimo nasérie de dados (valores praticamente constantes ou com variação mínima).

Padrões cíclicos ou sazonais são similares com respeito à presença de flutuações. A diferença éa periodicidade das flutuações que no caso do padrão sazonal são mais constantes.

As técnicas de previsibilidade mais comumente utilizadas são:

• Média móvel;

• Tendência exponencial;

• Regressão linear.

3.1.1. Média móvel

Essa é uma técnica simples de previsibilidade que faz com que o valor a ser previsto para opróximo período ser igual à média do número de observações anteriores.

Quando aplicada para dados com pouca variação (padrão estacionário), a exatidão conseguidapor essa técnica é geralmente alta.

A maior desvantagem da média móvel é que somente uma única previsão pode ser calculada, oque a torna apropriada para previsões de poucos termos.

Segue a expressão da média móvel:

f =y + y +...+y

nt+1

t t-1 t-n+1

Onde Ft+1 é o valor previsto para o período t+1, yt é o valor atual (observado no tempo t) e n é onúmero de observações usadas para calcular ft+1.

Como pode ser notada na expressão, uma previsão para o período t+2 não pode ser feita até queo valor atual para t+1 seja conhecido.

Um problema com essa técnica é a determinação da variável n (o número de períodos incluído namédia). Uma saída é tentar determinar o valor de n que minimize o erro de previsão, que édefinido pela média da diferença entre o valor previsto e o valor atual (MSE – mean squared

error). A expressão é dada por:

� �MSE =

y - f

n

t=1n

t t

2

�

Exemplo

Há interesse em analisar o padrão de crescimento de uma aplicação que roda em um mainframe.O consumo de CPU é a métrica escolhida para indicar o nível de atividade da aplicação. Dessaforma, o consumo de CPU foi medido mensalmente, conforme a tabela a seguir:



15

Mês % Utilização CPU

Observado Previsão

Abril 38.0 -

Maio 35.0 -

Junho 41.0 -

Julho 44.0 38.0

Agosto 39.0 40.0

Setembro 46.0 41.3

Outubro 42.0 43.0

Novembro 40.0 42.3

Dezembro - 42.7

Tabela 2.

O objetivo da análise é determinar qual a previsão de utilização e CPU para o mês de dezembro.

Aplicando a expressão para determinar o menor erro de previsão (MSE), obtemos o valor de n =3.

Dessa forma, o valor de utilização de CPU para dezembro é dado por:

f = (40 + 42 + 46 /3) = 42.7

3.1.2. Tendência exponencial

Tendência exponencial é similar à média móvel no que diz respeito à forma como ambas astécnicas calculam os valores previstos.

A diferença é que a tendência exponencial aplica mais peso para os dados históricos maisrecentes.

A motivação para utilizar diferentes pesos vem da hipótese que as últimas observações dão umamelhor indicação do futuro.

Como na média móvel, essa técnica é apropriada para dados que apresentam pouca variação.

O valor previsto é calculado pela expressão:

� �f = f + a y - ft+1 t t t

Onde ft+1 é o valor previsto para o período t+1, yt é o valor atual (observação) no tempo t e á é opeso (0 < á < 1).



16

Exemplo

Há interesse em analisar o padrão de crescimento de uma aplicação que roda em um mainframe.O consumo de CPU é a métrica escolhida para indicar o nível de atividade da aplicação. Dessaforma, o consumo de CPU foi medido mensalmente, conforma a tabela abaixo:


Observado � = 0.25 � = 0.60

Abril 38.0 - -

Maio 35.0 38.00 38.00

Junho 41.0 37.25 36.20

Julho 44.0 38.19 39.08

Agosto 39.0 39.64 42.02

Setembro 46.0 39.48 40.21

Outubro 42.0 41.58 43.68

Novembro 40.0 41.33 42.67

Dezembro - 40.99 41.07

Tabela 3.

São mostrados os resultados usando dois valores de � (0.25 e 0.60) para calcular o valor previsto.

O valor estimado para dezembro é f = 41.33 + 0.25(40 – 41.33) = 40.99 ouf = 42.67 + 0.60(40 – 42.67) = 41.07

Figura 13. Exemplo de média móvel e exponencial.



17

% Utilização CPU

Abril

Junh

o

Mai

o

Julh

o

Agost

oSet

embr

o

Out

ubro

Novem

bro

Dezem

bro

50

40

30

20

10

0

ExponencialMédia MóvelObservado

3.1.3. Regressão linear

Modelos de regressão são usados para estimar o valor de uma variável como função de outrasvariáveis.

A variável prevista é chamada variável dependente e aquelas usadas para prever o valor sãoconhecidas como variáveis independentes.

A relação matemática estabelecida entre variáveis pode tomar várias formas. A relação maiscomumente utilizada assume que a variável dependente é uma função linear das variáveisindependentes.

A regressão linear é usada para determinar a relação linear entre duas variáveis. A equação paraa regressão linear é:

y = a + bx

Onde y é a variável dependente, x é a variável independente, a é o ponto de intersecção do eixo ye b é a inclinação da linha que representa a relação linear entre as duas variáveis.

O método do menor quadrado determina os valores de a e b que minimizam a soma dosquadrados do erro de previsão. Portanto:

� �a =

x y - n x y

x - n x

b = y - b x

i=1n

i i

i-1n

i2 2

��

Onde y =1

nyi=1

ni� , x =

1

nxi=1

ni� , e n é o número de observações.

3.2. Teoria das filas

A teoria das filas é a área da pesquisa operacional que trata de sistemas de filas (atrasos oucongestionamentos).

Um sistema de filas é formado por uma demanda de elementos, uma fila e um ou mais canais deatendimento.

Uma rede de filas é formada por vários subsistemas de filas interligados.

Parâmetros fundamentais de um sistema de filas (genérico):

• Taxa de chegadas.

• Capacidade (taxa de atendimento).

• Tempo entre chegadas sucessivas.

• Tempos de atendimento.

• Capacidade da fila ("finito" x "infinita").

• Disciplina:

° First in First Out (FIFO);

° Last in First Out (LIFO);



18

° Prioridades.

O estudo da teoria das filas trata do fenômeno de aguardar em fila usando medidasrepresentativas de desempenho do sistema, tais como comprimento médio da fila, tempo médiode espera na fila, utilização média do sistema, entre outros.

Figura 14. Representação de uma fila.

Modelo para:

• clientes em fila de espera;

• linha de montagem;

• pacotes em uma rede (linha de transmissão).

Deseja-se saber:

• número médio de clientes no sistema;

• atraso médio experimentado por um cliente (ou pacote).

Quantidades obtidas em termos de:

• taxa de chegada dos clientes (número médio de clientes por unidade de tempo);

• taxa de serviço do servidor (número médio de clientes que o servidor pode servir por unidadede tempo).

No âmbito de sistemas computacionais (servers e/ou redes), o conceito de filas é amplamenteutilizado.

Por exemplo, consideremos um servidor web. Os recursos (memória, buffers, CPU, disco, I/O derede, etc.) nessa máquina são finitos.

Digamos que o servidor receba três requisições simultaneamente, mas ele só possua capacidade(nesse dado momento) de processar duas requisições.



19

Ponto de entradano sistema

Origem dosusuários ou

clientes

Processo dechegadas

Magnitude dafonte de usuários

Disciplina ecapacidade da fila

Processo deatendimento

Número deservidores

Fila

C C C C C C

C

C

C

C

C

C

C

Servidores

Ponto de saídado sistema

A terceira requisição deverá ser armazenada em buffer (uma fila lógica) até que os recursosnecessários estejam disponíveis para processá-la.

Outro exemplo seria a transmissão de pacotes em um router.

Figura 15. Exemplo de uma fila.

Os modelos de filas sempre envolvem aproximações e simplificações do sistema real.

Os resultados podem ser úteis para:

• estimativas a respeito da grandeza de medidas de desempenho do sistema;

• análises de sensibilidade a respeito do impacto de mudanças operacionais;

• tomada de decisão sobre melhorias no sistema.

Os resultados são limitados a "condições de equilíbrio", e derivados principalmente a partir desuposições estabelecidas para processos de renovação e sistemas de "fases".

3.2.1. Notação de Kendall para descrição de uma fila

A notação de Kendall para descrição de filas é a apresentada abaixo:

A/B/C/K/m/Z

Onde:

• A = distribuição do tempo entre chegadas (A pode ser: M, D, EK, G, GI);

• B = distribuição do tempo de serviço (B pode ser: M, D, EK, G, GI);

• C = número de servidores;

• K = número máximo de clientes permitidos no sistema;

• m = tamanho da população (omite-se quando m = infinito);



20

Tratamento através de filas

• Z = disciplina de serviço (tipo de fila; pode ser: FIFO, FCFS, LIFO, Randômica, Prioridade, etc.;omite-se quando Z = FIFO).

Onde:

• M = tempo exponencial (M de Markoviano);

• D = tempo determinístico;

• EK = distribuição de Erlang;

• G = distribuição geral quando não se sabe nada sobre os tempos de chegada;

• GI = distribuição geral quando os tempos de chegada são idênticos.

4. Análise de desempenho

O acompanhamento do desempenho é tarefa fundamental para a gerência de um sistema,provendo informações sobre o desempenho do conjunto de sistemas e a sua utilização.

Pode também fornecer subsídios para decisões relacionadas a atualização, ampliação edimensionamento do sistema, em função do crescimento da carga, do seu comportamentotemporal e da otimização do uso dos recursos disponíveis.

Essa sistemática traz melhores resultados quando se faz um acompanhamento de longo prazo,de forma contínua, pois com base em um histórico de dados relativos à utilização do sistema(baseline), podem-se fazer projeções de crescimento de demanda, favorecendo o planejamentode investimentos em expansão dos recursos atuais, de forma a manter ou elevar o nível dequalidade do sistema.

A avaliação de desempenho de sistemas computacionais consiste em um conjunto de técnicas emetodologias que permitem responder à questão de como se obter o melhor desempenho de umsistema computacional a um dado custo. A atividade de avaliação de desempenho compreende:

• seleção de técnicas de avaliação, métricas de desempenho e cargas de trabalho;

• correta condução das medidas de desempenho e das simulações;

• utilização de técnicas estatísticas apropriadas para comparar as diversas alternativas;

• desenvolvimento dos experimentos de medição e simulação visando prover a maior quantidadede informação com o menor esforço;

• utilização de modelos de filas para analisar o desempenho dos sistemas.

Contrário ao pensamento comum, a avaliação de desempenho não pode ser realizada de formaautomatizada.

Cada avaliação exige um conhecimento profundo dos sistemas a serem modelados e umacuidadosa seleção da metodologia, carga de trabalho e ferramentas.

Dessa forma, a criação de um baseline da situação atual do sistema que será analisado (server

farm, backbone de redes, mainframe, banco de dados, etc.) é fundamental para podermos avaliara performance do mesmo.



21

Definir o problema real e convertê-lo em uma forma em que ferramentas e técnicas usuais podemser utilizadas é a parte subjetiva do trabalho.

A análise de desempenho de um sistema computacional pode ser considerada uma arte, pois hánecessidade do domínio de algumas técnicas e também de um senso apurado e vivência porparte do analista de desempenho para obter respostas a partir das informações coletadas e decomo coletá-las.

Não devemos procurar por respostas imediatas, em uma única operação. A análise dedesempenho é baseada no conceito de prever o futuro de um sistema, observando-se seucomportamento passado e presente. Logo, deve-se considerar a formação de uma base deconhecimentos relativos às diversas situações em que o sistema foi submetido e, a partir desta,subsidiar as tomadas de decisão envolvidas.

Com a metodologia e conceitos apresentados nos capítulos anteriores e as ferramentas etécnicas apresentadas nos próximos capítulos, podemos efetuar a análise de desempenho emqualquer sistema computacional (redes ou servidores).

4.1. Processos de baseline

Um processo de baseline ajuda a identificar e planejar aspectos de recursos críticos e limitaçõesno sistema (redes ou servidores).

Esses aspectos podem ser descritos como recursos do plano de controle (control plane

resources) ou recursos do plano de dados (data plane resources).

Recursos do plano de controle são únicos para uma plataforma e módulos específicos dentro deum dispositivo e podem ser impactados por uma série de fatores:

• Utilização de dados.

• Features habilitadas.

• Projeto do sistema.

Recursos do plano de controle incluem parâmetros como:

• Utilização de CPU.

• Utilização de memória.

• Utilização de buffers.

Recursos do plano de dados são impactados somente pelo tipo e quantidade de tráfego e incluemutilização de link e utilização de backplane.

Com a introdução de aplicações sensíveis a atraso como voz e vídeo, o processo de baseline émais importante do que nunca.

Devido ao novo conjunto de aplicações, os processos de baseline nos ajudam a entenderaspectos relacionados à utilização do plano de controle e do plano de dados e, pró-ativamente,planejar mudanças e upgrades para garantir o desempenho desejado.

Para gerenciar um sistema (redes ou servers) é importante ter conhecimento de como essesistema está se comportando.

Para fazer isso, é necessário um processo chamado baseline.



22

4.1.1. O que é um baseline?

Um baseline é um processo de estudar o sistema em intervalos regulares para garantir que essesistema esteja trabalhando conforme o desejado.

É mais que um simples relatório detalhando a saúde do sistema em um determinado intervalo detempo.

Com um processo de baseline pode-se obter as seguintes informações:

• Obter informações sobre a saúde do sistema (hardware e software).

• Determinar a atual utilização dos recursos desse sistema (CPU, memória, disco, rede, etc.).

• Efetuar decisões precisas sobre alarmes e thresholds.

• Identificar atuais problemas no sistema.

• Predizer problemas futuros.

Outra forma de olhar para um processo de baseline é ilustrado na figura:

Figura 16. Baseline.

A linha vermelha (ponto de "quebra" do sistema) é o ponto no qual o sistema irá apresentarproblemas ou até mesmo deixar de funcionar, e é determinado do conhecimento das atividadesde hardware e software.

A linha verde é a carga no sistema. É a progressão natural da carga no sistema quando novasaplicações e/ou usuários são adicionados ao sistema, ou outros fatores.

O propósito do baseline é determinar:

• onde o sistema se encontra (linha verde);

• quão rápida a carga no sistema está crescendo (ângulo da linha verde);

• em que ponto as linhas verde e vermelha irão se intersectar.

Executando um processo de baseline regularmente pode-se encontrar o estado atual e extrapolarquando falhas irão ocorrer e preparar-se para essas falhas.



23

Ponto de “quebra” do sistema

Carga no sistema

Par

ada

do

sist

ema

Tempo

Isso ajuda a efetuar decisões mais precisas sobre quando, onde e como utilizar o orçamento emupgrades e acréscimos ao sistema.

O objetivo de um processo de baseline é:

• determinar o atual estado do sistema;

• comparar esse estado com um guideline padrão de desempenho;

• configurar thresholds para alertar quando o estado do sistema excede esse guideline.

Devido ao grande volume de dados e quantidade de tempo dispensado para a análise, énecessário limitar o escopo do processo de baseline para tornar mais fácil o entendimentomesmo.

O mais lógico é iniciar o processo pelo core (centro) do sistema. Essa parte do sistemageralmente é a menos e requer maior estabilidade.

4.1.2. Diagrama principal de um baseline

O seguinte diagrama mostra os conceitos básicos de um processo de baseline.

Enquanto muitas ferramentas estão disponíveis para executar alguns desses processos, elastendem a apresentar lacunas na flexibilidade de uso.



24

Figura 17.

Tomemos como base, um processo de baseline de uma rede consistindo de diversos routers eutilizando uma estação de gerenciamento através de SNMP.

Passo 1 - Inventário do sistema

É extremamente importante compilar um inventário do hardware, software e configurações.

O inventário de hardware é importante, pois os thresholds necessários após o inicial baseline sãodependentes do tipo de CPU, quantidade de memória, etc.

O inventário de software também é importante, pois dependendo das features disponibilizadaspelo software, os thresholds deverão ser ajustados.



25

Inventário dosistema

( e)

hardwaresoftware

Gerênciasuporta

a coleta?

Coletar, armazenar(SNMP, CMIP, manual,

etc.) e analisar os dados.Identificar problemas

imediatos, tendências e.thresholds

Identificouproblemasimediatos?

Teste osem laboratório ou

ambiente controlado

thresholds

Os testessão

satisfatórios

Implementemonitoração de

thresholds

Verificaralternativa(manual ouautomática)

Determine acausa e efetueas alterações

necessárias paramitigar o problema

Corrija erros,, ,

etc.bugs upgrades

Não

Sim

Não

Sim

Não

Sim

1

2

3

4

5

6

7

O inventário de configuração é importante para conhecermos a implementação atual. Pode sernecessário alterar configurações, após o baseline, para ajustar buffers, quantidade de memória,etc.

Passo 2 - Suporte da estação de gerência para os dados a serem coletados

Após o inventário do sistema é necessário estipular as variáveis que se deseja coletar (no casode coleta SNMP, as OIDs necessárias).

Nessa etapa é necessário verificar se o sistema a ser analisado possui as MIB´s necessárias paraa coleta de dados.

Passo 3 - Coletar, armazenar (SNMP, CMIP, manual, etc.) e analisar os dados

Existem várias formas de coletar e armazenar variáveis.

Várias ferramentas utilizam o processo GET do SNMP para obter essas informações.

A diferença principal é a flexibilidade de configuração e a forma na qual os dados sãoarmazenados em um banco de dados.

É recomendado que a coleta seja feita em intervalos de cinco minutos, pois um intervalo menorpode aumentar a carga no sistema.

Também é recomendável que o baseline contenha dados de pelo menos duas semanas para queseja possível, pelo menos, um ciclo quinzenal.

Passo 4 - Analisar os dados. Identificar problemas imediatos, tendências e thresholds

O próximo passo consiste em analisar os dados.

Essa fase do processo de baseline determina os limites de threshold que se pode utilizar paraobter uma medida exata do desempenho ou falha (e que não irá gerar uma quantidade muitogrande de alarmes).

Para se estabelecer os thresholds, é necessário conhecer os limites que o fabricante do sistemaem análise estipula.

Por exemplo, a Cisco Systems estipula que um router não exceda 60% de utilização de CPU.Esse valor foi escolhido, pois é necessário considerar um overhead de processamento no caso defalhas na rede (nesse caso o router precisará recalcular as tabelas de roteamento).

Obviamente, não é interessante que se deixe chegar ao valor de 60% para que se tome uma ação(nesse exemplo, o valor de 60% não pode ser considerado um threshold).

É necessário estipular valores intermediários que sirvam como alerta, antes que o limite máximoseja atingido.

Se considerarmos a figura 16, podemos determinar o seguinte (conforme nosso exemplo):



26

Figura 18. Thresholds.

O ponto de investigação do sistema (40% em nosso exemplo) atua como um limite para início deuma análise das causas que afetam o sistema (causas para que ele permaneça nesse patamarde utilização).

O ponto de alarme do sistema (50% em nosso exemplo) atua como um limite para que seformulem planos de ação para corrigir o problema, antes que o sistema alcance o ponto de"quebra".

Passo 5 - Corrigir problemas identificados (imediatos)

Uma vez que tenham sido identificadas quais partes do sistema excederam os thresholds, énecessário executar um plano de ação para estabilizar esses componentes e fazer com que elespermaneçam abaixo dos limites de utilização.

Passo 6 - Testar a monitoração dos thresholds

Esse passo envolve testar os thresholds em laboratório utilizando ferramentas que serãoempregadas no ambiente de produção.

Existem duas práticas comuns para monitorar thresholds:

• Coletar e comparar utilizando uma plataforma SNMP. Esse método utiliza mais recursos derede para obter as informações e utiliza mais processamento da estação de gerenciamento.

• Utilizar Remote Monitoring (RMON) Alarm and Event configurado nos sistemas para que elestransmitam um alarme quando um threshold for excedido. Esse método reduz a utilização derecursos na estação de gerenciamento, mas aumenta a utilização de CPU e memória nosistema gerenciado.

Passo 7 - Implementar a monitoração dos thresholds

Uma vez que tenha sido testada a monitoração dos thresholds em laboratório ou em ambientecontrolado, é necessário implementá-los no sistema.

Pode-se, sistematicamente, adicionar ao processo de baseline outras variáveis importantes comoutilização de memória, buffers, erros de CRC, perda de pacotes, I/O de disco, etc.



27

Ponto de “quebra” do sistema

Carga no sistemaPar

ada

do

sist

ema

Tempo

Ponto de alarme do sistema

Ponto de investigação do sistema

60%

50%

40%

5. Monitoramento e coleta de dados em redes decomputadores

Antes de falar do tema, devemos definir as principais métricas de desempenho de um sistema(servidores ou rede).

5.1. Métricas de desempenho

Todas as métricas de desempenho baseiam-se no comportamento do sistema ao longo do tempo.Existem quatro classes principais de métricas:

• Latência ou tempo de resposta -Mede o atraso entre a requisição de alguma ação e a obtençãodo resultado;

• Taxa de serviço -Mede quantidade de trabalho realizado por unidade de tempo ou a taxa emque novos resultados são obtidos (por exemplo, throughput);

• Disponibilidade -Mede quanto tempo o sistema está disponível para operação normal;

• Utilização - Fração de tempo em que um componente do sistema realizou o serviço.

É importante ressaltar que há dezenas de métricas, dependendo do ambiente. Por exemplo,perda de pacotes em redes ou tempo de consulta em um banco de dados.

5.1.1. Latência

A latência ou tempo de resposta é medida em unidades de tempo decorrido.

Por definição, a métrica de latência deve especificar um evento de início e um evento de término,ou seja, quando começar a medição do atraso e quando terminá-la. Por exemplo:

• O tempo decorrido entre digitar um novo endereço em um navegador Web e a página sercompletamente exibida.

• O tempo que um pacote é mantido por um router até que seja retransmitido.

• O tempo decorrido entre receber o pedido de um item em uma loja online e a atualização da"quantidade em estoque" que é reportado ao cliente.

Na maioria dos casos, a latência é relatada ou especificada como uma distribuição estatística. Porexemplo, pode-se exigir que uma estação base de telefonia celular complete 99,5% de todas aschamadas em um segundo.

5.1.2. Taxa de serviço

A taxa de serviço é medida em unidades de tarefas executadas em um intervalo de tempo, e éinversamente proporcional ao tempo de resposta por tarefa.



28

Por exemplo, número de transações completas por minuto, gigabytes de dados escritos em fitapor hora, número de acessos à memória por segundo, quantidade de megabits transmitidos porsegundo.

O termo largura de banda é normalmente usado para descrever a vazão máxima teórica de umfluxo de dados ou de outro componente. Por exemplo, o barramento de dados de 32 bits delargura, operando a um clock de 100 MHz, tem uma largura aproximada de banda de 3,2 bilhõesde bits por segundo.

Uma vez que os componentes impõem uma sobrecarga em termos de cabeçalhos de pacotes,nos atrasos entre transporte dos blocos de dados, ou ainda nos protocolos de controle, a vazãoútil é sempre menor que a largura de banda. A eficiência é definida como a razão entre a vazãoútil e a largura de banda.

Para algumas aplicações, a métrica de vazão pode ser normalizada sobre alguma outracaracterística do sistema como, por exemplo, custo ou consumo de energia. É prática comumespecificar a vazão considerando as restrições de latência, e vice-versa.

5.1.3. Disponibilidade e confiabilidade

Disponibilidade é a fração de tempo em que o sistema está disponível. Por exemplo, se um bancode dados deixa de operar uma hora por dia, a sua disponibilidade é próxima a 0,96.

Entretanto, sozinha, a métrica disponibilidade não é completa. Por exemplo, se o mesmo bancode dados deixa de operar por 10 milissegundos a cada segundo, a sua disponibilidade é de 0,99,mas provavelmente será inútil para propósitos práticos.

Por isso, a métrica confiabilidade é usada para relatar o tempo médio entre falhas (Mean Time

Between Failures ou MTBF), que indica na média o período em que um sistema é utilizável. Umaoutra métrica relacionada é o tempo médio para reparos (Mean Time To Repair ou MTTR), quequantifica o tempo necessário para recuperar o sistema de uma falha.

5.1.4. Utilização

Utilização é a fração de tempo em que um componente do sistema (por exemplo, a CPU, o discoou a rede) realizou serviço, em relação a um período de tempo observado.

Segue dessa definição que os valores de utilização estão entre zero e um (zero e 100%).

Teoricamente, a vazão máxima de um sistema é atingida quando o mais utilizado dos dispositivosatinge a utilização igual a um (100%).

Na prática, o tempo de resposta aumenta rapidamente quando a utilização atinge o máximo.

Dessa forma, muitos sistemas são projetados para manter uma utilização abaixo da capacidademáxima, em geral entre 60% e 80%.

5.2. Monitoramento e coleta de dados

Monitoramento, medição e coleta de dados de um sistema computacional (servers ou redes)podem ser vistos como processos que observam a operação de um sistema sobre um



29

determinado período de tempo e armazenam os valores das variáveis que são relevantes para umentendimento quantitativo desse sistema.

Como demonstrado na figura, um processo de medição envolve três atividades:

• Especificar medidas - Nessa fase deverão ser decididas as variáveis de desempenho a seremmedidas. Por exemplo, supondo que se deseje analisar o comportamento de encaminhamentode pacotes de um router, variáveis como utilização de CPU e utilização de memória seriamaspectos importantes a medir.

• Equipamentos e coleta de dados - Após selecionar as variáveis a serem observadas, deverãoser instaladas ferramentas de medição no sistema. Isso envolve configurar ferramentas paraque as variáveis selecionadas sejam medidas durante o período de observação estipulado e asinformações armazenadas.

• Analisar e transformar dados - As ferramentas de medição obtêm grande quantidade dedados que correspondem a uma observação detalhada da operação do sistema. Geralmente,essa massa de dados especifica intervalos de tempo, contadores de eventos, porcentagens e,por fim, tem uma relação com funções lógicas do sistema. Para ser utilizável, essa massa dedados precisa ser analisada e transformada em informação significativa.

Figura 19. Processo de medição.

Em qualquer processo de medição, monitoração e coleta de dados de desempenho de umsistema, o ponto principal é entender o que está sendo medido e como precisar e tornar confiávelessa medida. Portanto, é essencial conhecer as ferramentas de medição, suas capacidades elimitações.

5.2.1. Ferramentas de monitoração

Ferramentas de monitoração são ferramentas usadas para medir o nível de atividade de umsistema computacional.

A função principal da ferramenta de monitoração é coletar dados a respeito do funcionamento deum sistema.

Idealmente, essa ferramenta pode apenas observar o sistema a ser analisado e de forma alguma,interagir com ele. A monitoração deve ser feita de tal forma, que não afete a operação do sistema



30

AplicaçBanco de Dados

SistemaOperacional

Hardware

Aplicação

Banco de DadosSistema

Operacional

Hardware

Especificarmedidas

Equipamentose coleta de

dados

Analisar etransformar

dados

que está sendo monitorado. Isso significa que o processo de monitoração deverá degradar aomínimo o desempenho do sistema.

É importante chamar a atenção para dois aspectos que caracterizam uma ferramenta demonitoração: o modo e o tipo de monitor.

Ferramentas de monitoração efetuam a coleta de dados de dois modos: trace de eventos eamostragem.

Existem três tipos de implementação para ferramentas de monitoração: hardware, software ehíbridas.

� Tipo hardware monitor

Um hardware monitor é uma ferramenta de medição que detecta eventos em um sistemacomputacional observando sinais predefinidos.

Um hardware monitor examina o estado de um sistema em estudo via probes que são conectadasa esse sistema e armazena as medidas observadas.

As probes podem observar o estado dos componentes de hardware e tráfego dos sistemas comoregistradores, ponteiros de memória, canais de I/O, pacotes de dados, etc.

Existem diversas vantagens em hardware monitors (probes). Como eles são externos ao sistemade medida, não consomem recursos desse sistema. Isso significa que o hardware monitor nãogera overhead no sistema monitorado.

Outra vantagem importante é a portabilidade. Geralmente é possível mover o hardware monitor

para diferentes tipos de sistemas (não há dependência com o sistema).

Uma das maiores desvantagens dos hardwares monitors é o expertise necessário paramanuseá-los. Geralmente eles demandam um grande esforço de configuração.

Outra desvantagem é que os hardware monitors não têm acesso a informações do software dossistemas analisados (como a informação do processo que gerou determinado evento coletado),dificultando análises mais completas.

� Tipo software monitor

Um software monitor consiste de rotinas inseridas no software de um sistema que ajudam aarmazenar status e eventos do sistema.

Ele obtém dados de desempenho sobre a execução de um ou mais programas e sobre oscomponentes da configuração de hardware. As rotinas podem ser ativadas pela ocorrência deeventos específicos ou por interrupções, dependendo do modo do monitor.

Softwares monitors podem basicamente armazenar qualquer informação que está disponível emprogramas e sistemas operacionais.

A desvantagem de softwares monitors é que eles utilizam recursos do sistema para medir suasrotinas, ou seja, eles interferem na utilização do sistema.

Como vantagens, os softwares monitors podem ser facilmente instalados e são fáceis de usar.

Existem dois modos de softwares monitors:



31

• Accounting systems - Ferramentas primariamente destinadas a contabilizar usuários de umsistema, porém podem ser usadas como fonte de dados para o propósito de capacity planning.Geralmente, podem coletar dados em três grupos de informação:

° identificação: especifica usuários, programas, projetos, etc.

° uso de recursos: indica a utilização de determinado recurso consumido pelo programacomo CPU, operações de I/O, rede e memória.

° tempo de execução: mostra o início e fim da execução de um programa.

• Program analyzers - Ao invés de monitorar o sistema todo, program analyzers são ferramentasque coletam informações de programas específicos.

� Tipo hybrid monitor

É a combinação de hardwares e softwares monitors e combina o melhor dos dois tipos.

Basicamente, rotinas de software são responsáveis por observar eventos e mover informaçãopara registradores especiais de monitoração. O componente de hardware executa oarmazenamento de dados (evitando interferência nas atividades de I/O do sistema monitorado).

Um problema associado com hybrid monitor é a necessidade de hardware especial no sistemasendo analisado.

� Modo trace de eventos

Um monitor no modo trace de eventos coleta informações na ocorrência de eventos específicos.

Geralmente, um monitor no modo trace de eventos consiste de codificação especial inserida empontos específicos do sistema operacional.

Após a detecção de um evento, o código especial chama uma rotina apropriada que gera umregistro contendo informações como data, tipo de evento, recurso utilizado, utilização de CPU,memória, disco, etc.

� Modo amostragem

Um monitor no modo amostragem coleta informações sobre um sistema em intervalos de tempo.

Ao invés de ser acionada na ocorrência de um evento, a coleta de dados é ativada em períodosde tempo predeterminados que são estabelecidos no início da sessão de monitoração.

O overhead introduzido pelo monitor depende de dois fatores:

• O número de variáveis medidas em cada amostragem.

• O intervalo de amostragens.

É necessário determinar o ponto de equilíbrio desses dois fatores de maneira que não hajaprejuízo na qualidade das amostras, mas também que não ocorra overhead da ferramenta nautilização do sistema.

Esse tipo de monitor tipicamente fornece informações que podem ser classificadas comoestatísticas.

É o modo de operação básico de ferramentas SNMP na coleta de dados de dispositivos.



32

Figura 20. Modelo básico de coleta de informações.

5.3. Identificação de gargalos

Quando se projeta um sistema (servidores ou redes), utiliza-se de modelos estatísticos para oprojeto.

Dessa forma, considera-se que durante a maior parte do tempo nem todos os usuários dessesistema estarão fazendo uso de seus recursos.

Como exemplo, podemos citar a topologia da figura:

Figura 21. Exemplo de gargalos em uma rede.

Digamos que o switch que atende os usuários desse exemplo seja um equipamento de 48 portasde 100Mbps.

Caso todos os usuários trafeguem em 100% de capacidade simultaneamente, o uplink

representará um ponto de gargalo no sistema.

O link WAN também é um ponto de gargalo natural desse ambiente.

O que torna essa implementação viável é que, estatisticamente, nem todos os usuários irãotrafegar ao mesmo tempo, e nem todos irão utilizar 100% de capacidade de seus acessos locais.



33

Rede IP

Server Farm

Estação degerenciamento

Gerenciamento deAplicação

Gerenciamento deRedes

Gerenciamento deServers

GerenciamentoCentralizado

Gerenciamento de PerformanceFim-a-Fim

.

.

.

.

.

.

100Mbps

100Mbps

1Gbps 1Gbps

100Mbps

100Mbps

2Mbps

Gargalo caso todas asestações transmitam em

100% de capacidadeGargalo

.

.

.

.

.

.

Gargalo caso todas asestações transmitam em

100% de capacidade

Dessa forma, concluímos que pontos de gargalo são aspectos naturais em projetos de sistemas,pois caso eliminássemos qualquer ponto de gargalo, o custo desses projetos seria inviável.

Quando monitoramos um sistema, precisamos identificar que pontos nesse sistema podem gerargargalos que não estavam contemplados no início do projeto.

Esses pontos de gargalo podem ser originados de variáveis que não estavam presentes no iníciodo projeto, por aumento de demanda ou por problemas em hardware ou software.

Como exemplo, vamos trabalhar no seguinte cenário:

• Uma operadora de telecomunicações solicitou a análise de capacidade de um de seusbackbones. Existem indícios de perda de desempenho e a operadora deseja saber ondeinvestir para sanar o problema.

• Foram coletadas e monitoradas as seguintes variáveis:

° utilização de CPU de cada router;

° utilização de memória de cada router;

° utilização dos links conectados a esses routers.

• A topologia desse backbone é a que se segue:

Figura 22. Cenário de rede.

Como se pode observar, o router Rtr2 apresenta alta utilização de CPU e memória.

Isso vai acarretar num desempenho na comutação de pacotes inferior, causando prejuízo à redecomo um todo, ou seja, caracteriza um ponto de gargalo na rede.

Portanto, a operadora deverá dirigir esforços nesse ponto da rede para minimizar eventuaisproblemas.

Um ponto fundamental na identificação de gargalos no sistema é achar dispositivos, meios deacesso, recursos ou programas que, de alguma forma, causem prejuízo à operação do sistemacomo um todo.

Essa identificação é efetuada através dos sistemas de monitoração e coleta de dados.



34

2,5Gbps 2,5Gbps

2,5Gbps 2,5Gbps2,5Gbps 2,5Gbps

20% Utilização CPU40% Utilização Memória30% Utilização nos Links






Rtr1

Rtr2

Rtr3

Rtr4

Rtr5

Rtr6

6. Particionamento e modelagem de carga de trabalho

Como já definido anteriormente, workload é uma classificação lógica do trabalho realizado em umsistema de computação, ou seja, uma workload pode ser vista como uma coleção decomponentes heterogêneos.

Com relação à utilização de recursos, por exemplo, um job batch que realiza o backup de umbanco de dados difere totalmente de uma transação online, que por sua vez é totalmente diferenteda utilização de um link Internet.

Devido a essa heterogeneidade, a representação de uma workload somente por uma classe deparâmetros é deficiente de precisão.

Dessa maneira, faz-se uso do particionamento de características do sistema criando workloads

que aumentem a eficácia da representação da medida a ser analisada e, também, incrementem aexatidão do modelo de predição adotado.

Particionar significa dividir o sistema e agrupar características similares e que objetivem o estudoa ser realizado, modelando a carga de trabalho nesse sistema.

As técnicas de particionamento dividem a workload em uma série de classes que são agrupadaspor componentes homogêneos.

Segue a descrição de alguns atributos utilizados para particionar uma workload em classes decomponentes similares:

• Utilização de recursos - O consumo de recursos pode ser utilizado para quebrar a workload

em classes (ou clusters). Por exemplo, segue tabela que ilustra classes de comandos em umservidor. Nesse exemplo, a utilização de CPU e I/O é considerada elemento crítico do sistema.Os atributos que dividem (particionam) a workload são a máxima utilização de tempo de CPU eo número de operações de I/O requisitadas pelo comando.

Tipo de comando Freqüência (%) CPU Time (msec) Operações de I/O

Trivial 50 20 5

Ligth 25 60 15

Medium 18 160 100

Heavy 7 500 250

Tabela 4.



35

• Aplicações - Uma workload que tenha seus componentes agrupados de acordo com aaplicação à qual ela pertença. Por exemplo, segue tabela que ilustra classes de protocolos emum router e sua utilização de CPU.

Aplicação Processos % Utilização CPUpor processo

% Utilização CPUda aplicação

OSPF OSPF Router 5 7

OSPF Hello 2

BGP BGP Router 4 15

BGP I/O 2

BGP Scanner 9

QoS QOS_MODULE_MAIN 8 8

Outros 15 15 15

CPU Idle 55 55 55

Tabela 5.

Um problema com a escolha desse atributo é a existência de vários componentesheterogêneos dentro da mesma aplicação. Por exemplo, um job batch que atualiza umbanco de dados e transações que efetuam uma consulta simples para o mesmo banco dedados. Esses dois tipos de componentes são completamente diferentes em termos deutilização dos recursos.

• Orientação geográfica - Uma workload pode ser dividida por localização geográfica. Alocalização na qual os componentes estão definem a classe. Por exemplo, segue tabela queilustra um sistema de transações online do tipo ponto-de-venda. As classes são definidas emfunção da quantidade de transações que cada região do país efetuou num determinado períodode tempo.

Região % Transações

Norte 10

Nordeste 15

Centro-oeste 10

Sudeste 40

Sul 25

Tabela 6.



36

• Classe funcional - Os componentes de uma workload podem ser agrupados em classes deacordo com as funções que eles exercem. Por exemplo, segue tabela que ilustra um ambientecomputacional dividido em classes que representam funções de determinados aplicativos.

Função Aplicações % Utilização CPUpor aplicação

% Utilização CPUda função

ServiçosBásicos

Login 2 3

Logout 1

E-mail Outlook 10 21

Lotus Notes 8

Outlook Express 3

Científico MathLab 8 8

Outros 25 25

CPU Idle 43 43 43

Tabela 7.

Via de regra, é interessante manter o menor número de classes necessário para o estudo deplanejamento de capacidade. Se o número inicial de classes for muito grande seráaconselhável agregar as mesmas. Uma dica importante nesse sentido é particionar asclasses de interesse do estudo e agregar as demais classes em uma única classe.

• Unidades organizacionais - Uma workload pode ser particionada baseada nas unidadesorganizacionais de uma companhia. Esse atributo pode ser interessante para companhias quetenham seu planejamento estratégico e previsão de crescimento baseado nas unidades daempresa. Por exemplo, segue tabela que ilustra a utilização do acesso Internet por diversasunidades da empresa.

UnidadeOrganizacional

% UtilizaçãoLink Internet

Recursos Humanos 10

Marketing 25

Operação 18

Diretoria 5

Comercial 42

Tabela 8.



37

• Tipo - Uma workload pode ser particionada pelo tipo de processamento, tipo de tráfego, tipo deparâmetros escolhidos, etc. O atributo tipo está mais relacionado à natureza do estudo decapacidade, podendo assumir várias formas. Por exemplo, segue tabela que ilustra a utilizaçãodo acesso Internet por tipo de tráfego.

Tipo % UtilizaçãoLink Internet

Peer-to-Peer 5

Interativo 25

Streaming 18

VoIP 10

Navegação 42

Tabela 9.



38

7. Modelagem de desempenho

Um modelo é a representação de um sistema.

No caso de sistemas computacionais, modelos podem ser utilizados para dois propósitos:

• representar a operação do sistema - modelo funcional;

• representar o comportamento do sistema em termos de desempenho - modelo de desempenho.

Modelos de desempenho são utilizados para predizer os valores das medidas de desempenho deum sistema dados um conjunto de valores de workload, sistema operacional (software) eparâmetros de hardware.

A figura abaixo mostra uma representação de um modelo de desempenho:

Figura 23. Representação de um modelo de desempenho.

Os parâmetros de entrada são:

• parâmetros de workload;

• parâmetros de software;

• parâmetros de hardware.

Os parâmetros de workloads descrevem a carga imposta no sistema (tráfego, jobs outransações). Exemplos: tempo médio de uma transação, utilização de CPU, utilização de banda,número de terminais ativos no sistema, etc.

Os parâmetros de software descrevem características do software básico (sistema operacional)que afetam o desempenho. Exemplos: grau de multiprogramação, prioridade de dispatching daCPU, variáveis do kernel do sistema, etc.

Os parâmetros de hardware descrevem características do hardware do sistema que afetam odesempenho. Exemplos: velocidade do processador, velocidade de transferência do disco,velocidade da rede, etc.



39

Modelo de Desempenho

Parâmetrosde

Workload

Parâmetrosde

Software

Parâmetrosde

Hardware

Medidas de Desempenho(tempo de resposta, utilização, , etc.)throughput

A saída do modelo de desempenho é um conjunto de medidas de desempenho. Exemplos: tempode resposta, throughput e utilização de recursos.

7.1. Modelo de baseline e análise de modificação

Modelos de desempenho podem ser utilizados em pelo menos duas situações:

• Para modelar um sistema existente.

• Para modelar um sistema sendo desenvolvido.

No primeiro modelo, os parâmetros precisam ser obtidos através de medidas feitas no sistemaexistente.

No segundo modelo os valores dos parâmetros precisam ser estimados.

O propósito de construir um modelo de desempenho é utilizá-lo para análise do efeito dasvariações das medidas de desempenho de vários parâmetros dos sistemas.

Isso é chamado de análise de modificação.

Antes de a análise de modificação ser efetuada, é necessário construir um modelo dedesempenho que reflita as ações das workloads no sistema atual (modelo de baseline).

O modelo de baseline precisa ser validado e calibrado para garantir que ele reflita com exatidão osistema sendo modelado.

Validar e calibrar um modelo de baseline é realizado comparando valores previstos (métricas dedesempenho) com os atuais valores obtidos através de medidas efetuadas no sistema atual.

7.2. Tipos de modelos

Existem basicamente dois tipos de modelos para uma solução de modelagem de desempenho:

• Modelo de simulação.

• Modelo analítico.

Modelo de simulação é baseado em programas de computador especialmente desenvolvidos, queemulam os diferentes e dinâmicos aspectos de um sistema bem como sua estrutura estática.

A parte cliente (transações, jobs, comandos, etc.) é gerada através de processos probabilísticosutilizando geradores de números aleatórios, e seu fluxo através do sistema gera eventos como achegada de um processo na fila de espera do servidor, início de um processo, término doprocesso, etc.

Os eventos são processados de acordo com sua ordem de ocorrência no tempo.

Contadores acumulam estatísticas que serão utilizadas no fim da simulação para estimar asdiversas medidas de desempenho.

Por exemplo, podemos citar o software Chariot de simulação de ambientes computacionais.

Devido ao nível de detalhe geralmente necessário em modelos de simulação, esse tipo de modeloé muito caro para desenvolver, customizar e validar.



40

Por outro lado, ele permite investigar fenômenos em qualquer nível de detalhe provido pelosoftware.

Modelos analíticos são compostos de um conjunto de fórmulas e/ou algoritmos que fornecem asmedidas de desempenho necessárias, como função do conjunto de valores dos parâmetros dedesempenho.

Para modelos analíticos serem matematicamente tratáveis, eles são geralmente menosdetalhados que modelos de simulação.

Dessa forma, eles são geralmente menos exatos, porém mais eficientes para executar.

Podemos sumarizar as vantagens e desvantagens dos modelos de simulação e analíticos:

• Modelos analíticos tendem a ser computacionalmente mais eficientes para executar do que osmodelos de simulação;

• Devido ao seu alto grau de abstração, obter os valores dos parâmetros de entrada em modelosanalíticos é mais simples do que em modelos de simulação;

• Modelos de simulação podem ser mais detalhados (dependendo da necessidade) e podem sermais exatos do que modelos analíticos.

Em algumas situações, modelos analíticos acurados não estão disponíveis ou são ineficientes.Nesses casos, podemos utilizar aproximações que podem tornar o modelo mais simples pararesolver o problema, tornando-o mais eficiente.

Os modelos de simulação são poderosos nesse sentido, uma vez que eles podem comparar osresultados obtidos de um modelo detalhado de simulação com os resultados aproximados domodelo analítico.

Caso os resultados sejam muito próximos, pode-se abandonar o modelo de simulação (maiscomplexo e dispendioso) e utilizar o modelo analítico (mais simples e eficiente).

Em planejamento de capacidade, geralmente estamos interessados em ser rápidos paracomparar e avaliar diferentes cenários.Aproximações na casa de 10 a 20% são aceitáveis para esse propósito. Dessa forma, por causada eficiência e flexibilidade dos modelos analíticos, eles são preferíveis para os objetivos docapacity planning.



41

Glossário

• B

BGP – Border Gateway Protocol

Baseline – Histórico de dados relativos à utilização do sistema.

• C

CMIP – Common Management Information Protocol

• F

FIFO – First In First Out

• I

ITIL – Information Technology Infrastructure Library

• L

LIFO – Last In First Out

• M

MTBF – Mean Time Between Failures

MTTR – Mean Time To Repair

MIPS – Millions of Instructions Per Second

• O

OSPF – Open Shortest Path First

OID – Object Identifiers

Overhead – Informações adicionais de um protocolo (controle) que não compõem a parte dedados.

• P

PPP – Point-to-point Protocol

• R

RMON – Remote Monitoring

• S

SLA – Service Level Agreement

SNMP – Simple Network Management Protocol

Server Farm – Conjunto de servidores.



42

• T

TCO – Total cost of ownership

TACACS+ - Terminal Access Controller Access-Control System

Threshold – Limite entre duas variáveis

Throughput – Vazão de dados em um determinado meio de acesso.

• WWorkload – Classificação lógica do trabalho realizado em um sistema de computação.



43

Exercícios

Exercício capítulos 1 e 2

01. O que é capacity planning?

R: É uma das mais cruciais responsabilidades no gerenciamento de um sistema, que pelaanálise da situação atual e projetada (futura), identifica o método de maior custo-benefíciopara servir o cliente final aumentando a eficiência da rede.

02. O que um capacity planning efetivo fornece como resultado?

R:

• uma visão da infra-estrutura para o futuro;

• roadmap para escolha de infra-estrutura;

• simplifica e diminui o ciclo de orçamento da área de TI;

• reduz TCO (Total Cost of Ownership);

• aperfeiçoa a utilização da infra-estrutura;

• aumenta o desempenho, disponibilidade, confiabilidade e escalabilidade;

• padroniza processos para coleta e análise de dados.

03. Quais são os três subprocessos definidos pelo ITIL no processo de gerenciamento decapacidade?

R:

• Gerenciamento de Capacidade de Negócios

• Gerenciamento de Capacidade de Serviços

• Gerenciamento de Capacidade de Recursos

04. Quais são os três processo do capacity planning?

R:

1. Determinar Requisitos de Nível de Serviço:

2. Analisar a Capacidade Atual:

3. Planejar visando o Futuro

4. O que é uma workload?



44

05. O que é uma workload?

Uma workload é uma classificação lógica do trabalho realizado em um sistema decomputação.



45

Exercício capítulo 3

01. Quais os tipos de padrão encontrados em baselines?

R:

• Padrão de tendência;

• Padrão cíclico;

• Padrão sazonal;

• Padrão estacionário.

02. Defina média móvel:

R: Esta é uma técnica simples de previsibilidade que faz com que o valor a ser previstopara o próximo período, ser igual à média do número de observações anteriores.

03. Dada a tabela abaixo, calcule as previsões (utilize a média móvel):

R:


Observado Previsão

Abril 58.0 -

Maio 85.0 58.0

Junho 61.0 71.5

Julho 65.0 68.0

Agosto 70.0 70.3

Setembro 72.0 65.3

Outubro 80.0 69.0

Novembro 87.0 74.0

Dezembro - 79.7

04. Qual a diferença entre média móvel e tendência exponencial?

R: A tendência exponencial aplica mais peso para os dados históricos mais recentes.

05. Cite os parâmetros de uma fila:

• Taxa de chegadas

• Capacidade (taxa de atendimento)

• Tempo entre chegadas sucessivas



46

• Tempos de atendimento

• Capacidade da fila (“finito” x “infinita”)

• Disciplina

° First in First Out (FIFO),

° Last in First Out (LIFO),

° Prioridades



47


01. O que é baseline?

R: É o histórico de dados relativos à utilização do sistema.

02. O passo 1 do processo de baseline é o inventário do sistema. Defina:

R: É extremamente importante compilar um inventário do hardware, software econfigurações.

O inventário de hardware é importante, pois os thresholds necessários após o inicialbaseline são dependentes do tipo de CPU, quantidade de memória, etc.

O inventário de software também é importante, pois dependendo das features

disponibilizadas pelo software, os thresholds deverão ser ajustados.

O inventário de configuração é importante para conhecermos a implementação atual. Podeser necessário alterar configurações, após o baseline, para ajustar buffers, quantidade dememória, etc.

03. O passo 3 do processo de baseline é coletar, armazenar e analisar os dados. Defina:

R: Existem várias formas de coletar e armazenar variáveis.

Várias ferramentas utilizam o processo GET do SNMP para obter essas Informações.

A diferença principal é a flexibilidade de configuração e a forma na qual os dados sãoarmazenados em um banco de dados.

É recomendado que a coleta seja feita em intervalos de cinco minutos, pois um intervalomenos pode aumentar a carga no sistema.

Também é recomendável que o baseline contenha dados de pelo menos duas semanaspara que seja possível, pelo menos, um ciclo quinzenal.

04. O passo 6 do processo de baseline é testar a monitoração dos thresholds. Defina:

R: Este passo envolve testar os thresholds em laboratório utilizando ferramentas que serãoempregadas no ambiente de produção.

Existem duas práticas comuns para monitorar thresholds:

• Coletar e comparar utilizando uma plataforma SNMP. Este método utilize mais recursosde rede para obter as informações e utilize mais processamento da estação degerenciamento.

• Utilizar Remote Monitoring (RMON) Alarm and Event configurado nos sistemas para queeles transmitam um alarme quando um threshold for excedido. Este método reduz autilização de recursos na estação de gerenciamento, mas aumenta a utilização de CPU ememória no sistema gerenciado.



48

05. O passo 7 do processo de baseline é implementar a monitoração dos thresholds. Defina:

R: Uma vez que tenha sido testada a monitoração dos thresholds em laboratório ou emambiente controlado, é necessário implementá-los no sistema.

Pode-se, sistematicamente, adicionar ao processo de baseline outras variáveis importantescomo utilização de memória, buffers, erros de CRC, perda de pacotes, I/O de disco, etc.



49


01. Quais são as principais classes de métricas de desempenho?

R:

• Latência ou Tempo de Resposta

• Taxa de serviço

• Disponibilidade

• Utilização

02. Quais são os processos de medição?

R:

• Especificar medidas

• Equipamentos e coleta de dados

• Analisar e transformar dados

03. Quais os tipos de ferramentas de monitoração?

R: Hardware, software e híbridas.

04. O que é fundamental na identificação de gargalos na rede?

R: Identificar dispositivos, meios de acesso, recursos ou programas que, de alguma forma,causam prejuízo à operação do sistema como um todo.

05. Como pode ser efetuada a identificação de gargalos?

R: Essa identificação pode ser efetuada através dos sistemas de monitoração e coleta dedados.



50

Exercício capítulo 6 e 7

01. Defina particionamento:

R: Particionar significa dividir o sistema e agrupar características similares e que objetivemo estudo a ser realizado, modelando a carga de trabalho nesse sistema.

02. Quais são as classes de componentes em um particionamento?

R:

• Utilização de recursos

• Aplicações

• Orientação geográfica

• Classe Funcional

• Unidades organizacionais

• Tipo

03. O que é um modelo?

R:

É a representação de um sistema.

04. Quais são os parâmetros de entrada em um modelo de desempenho?

R:

• Parâmetros de workload;

• Parâmetros de software;

• Parâmetros de hardware.

05. Quais os tipos de modelo de desempenho?

R:

• Modelo de simulação;

• Modelo analítico.



51

Bibliografia

Capacity Planning and Performance Modeling: From Mainframes to Client-Server Systems

Autores Harcourt Brace Publishing, Daniel A. Menasce, Virgilio A. F. Almeida, Larry W. Dowdy

ISBN: 0137895461

Computer Systems Performance and Capacity Planning

Autores John Cady, Bruce Howarth

ISBN: 0131684930

Performance by Design: Computer Capacity Planning By Example

Autores Daniel A. Menasce, Lawrence W. Dowdy, Virgilio A.F. Almeida

ISBN: 0130906735

Capacity Planning for Computer Systems

Autor Tim Browning

ISBN: 0121364909

Sites

www.cisco.comwww.opnet.comwww.itilsurvival.com



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5 PCRP 2T 1PLANEJAMENTO DE CAPACIDADE ERESOLUÇÃO DE PROBLEMAS EM REDESAutores: Ronaldo Gama Silva

Alexandro A. Paulino

Apostila do Professor2º Bim. – Semestre 5 – PCRP 2

Redes de Computadores

1ª Edição – 1ª Impressão – 1º Semestre de 2007


Prezado aluno,

Este material compreende apenas oconteúdo da disciplina. Assim, nãodeve ser a única fonte de consultasem seus estudos. O conteúdo deveser complementado com outras obras,indicadas por seu professor ouencontradas em suas pesquisas.

Revisões:

Índice

8. Predição de desempenho ..........................................................................................................1

8.1. Rules of Thumb ....................................................................................................................3

8.2. Análise de tendência ............................................................................................................4

8.3. Benchmarks..........................................................................................................................5

9. Ferramentas de geração de cargas sintéticas .........................................................................6

9.1. Algumas ferramentas de geração de carga..........................................................................7

10. Ferramentas de simulação de redes de computadores........................................................9

10.1. Algumas ferramentas de simulação de redes ..................................................................10

11. Estudo de caso – Capacity planning ....................................................................................13

12. Resolução de problemas .......................................................................................................16

12.1. Modelo de resolução de problemas.................................................................................17

12.1.1. Definir o problema .................................................................................................17

12.1.2. Obter fatos e características ..................................................................................18

12.1.3. Considerar as possibilidades .................................................................................19

12.1.4. Criar um plano de ação .........................................................................................19

12.1.5. Implementar um plano de ação .............................................................................19

12.1.6. Observar os resultados..........................................................................................20

12.1.7. Rever os processos ...............................................................................................20

12.1.8. Resolução..............................................................................................................21

12.2. Modelo de baseline da rede .............................................................................................21

12.3. Ferramentas .....................................................................................................................21

12.3.1. Equipamentos de testes de meio físico .................................................................22

12.3.2. Monitores de rede..................................................................................................23

12.3.3. Analisadores de protocolo .....................................................................................24

12.3.4. Sistemas de gerenciamento de rede .....................................................................25

Glossário ...................................................................................................................................27

Exercícios ...................................................................................................................................29

Bibliografia ...................................................................................................................................31



1



2

8. Predição de desempenho

Qual é a workload esperada para o próximo ano?

Essa é um pergunta típica que surge durante o curso de um projeto de capacity planning.

Antes de tentar respondê-la, vamos examinar por que as mudanças em uma workload precisamser previstas.

Workloads mudam, sua utilização pode aumentar ou pode diminuir, dependendo docomportamento dos negócios da empresa.

Uma empresa que fechou uma linha de negócios e eliminou as aplicações associadas a essalinha é um exemplo de diminuição da utilização da workload. Porém, a situação mais comum éque a utilização de uma workload aumente.

A utilização de uma workload pode aumentar pelos seguintes motivos:

• Novas aplicações.

• Aumento no número de usuários.

• Aumento no volume processado.

• Troca de tecnologia.

• Modificações no ambiente.

• Novos negócios.

• Etc.

Três problemas são geralmente encontrados em um processo de capacity planning quando seexecuta a fase de previsão de utilização:

1. É difícil obter informações confiáveis dos usuários, pois essas informações não são de fácilentendimento pelos mesmos.

2. É difícil obter informações de utilização para novos sistemas que ainda não tenham sidodesenvolvidos completamente.

3. Por fim, é difícil obter informações sobre a demanda reprimida, ou seja, a porção de workload

não submetida ao sistema por qualquer motivo (por exemplo, um usuário que não submeteuma consulta a um banco de dados quando ele está saturado e o tempo de resposta serámuito alto).

O coração de um processo de capacity planning é a habilidade para prever adequadamente odesempenho de um sistema executando uma determinada workload.

Será necessário analisar várias configurações, pois muitas opções existem para construir umasolução. Workstations, servidores, mainframes, aplicações e redes podem ser combinados emdiferentes topologias.

Como previsões sempre carregam um grau de incerteza, vários cenários de workloads deverãoser considerados para tornar a previsão mais acurada.

O que é necessário nessa fase do processo de capacity planning é uma técnica que preveja odesempenho do sistema.



1

Obtendo as alternativas de configuração e a previsão de workload como dados de entrada,pode-se calcular as medidas de desempenho para o sistema em questão.

O gráfico abaixo mostra o tempo de resposta de uma transação como função da intensidade daworkload para várias configurações do sistema.

Figura 1. Cenário de técnica de previsão.

Cada cenário corresponde a uma previsão específica.

Vamos assumir que o cenário 2 (15 tps – transações por segundo) é o mais provável.

Duas alternativas para a workload prevista devem ser consideradas. O cenário 1 corresponde auma estimativa de crescimento pessimista (9 tps). O cenário 3 considera uma estimativa otimistade 20 tps.

A linha pontilhada indica o nível aceitável de tempo de resposta para as transações, que éconsiderado no acordo de nível de serviço (SLA).

Nota-se que a configuração C tem o melhor desempenho das três alternativas de configuração,provendo um tempo de resposta dentro dos limites aceitáveis e com alto índice de carga.

Mas como podemos afirmar que a configuração C é a melhor opção?

Obviamente que a configuração A está fora de questão, pois não satisfaz o nível de serviçodesejado para os cenários futuros.

Uma comparação de custo entre as configurações B e C irá determinar a decisão final.

Quando consideramos vários cenários futuros, criamos diferentes alternativas para o sistema emanálise, com diferentes níveis de serviço e diferentes custos.

Esse tipo de análise encoraja os usuários a executarem melhores previsões de crescimento demaneira a obter o melhor custo-benefício de seus serviços.

Várias técnicas são utilizadas para a previsão de desempenho.

Basicamente elas diferem em três aspectos:

• Complexidade.



2

Cenário 19 tps

Tem

po

de

resp

ost

a

Cenário 215 tps

Cenário 320 tps

Intensidade da Workload

Configuração A

Configuração B

Configuração C

Limite aceitável

• Exatidão.

• Custo.

A figura abaixo ilustra o espectro das técnicas de previsão mais utilizadas em função dacomplexidade e custos.

Figura 2. Técnicas de previsão de desempenho.

8.1. Rules of Thumb

A técnica “Rules of Thumb” é utilizada para determinar a capacidade total de um sistema emfunção da utilização de componentes principais nesse sistema.

Focando os elementos principais, essa técnica tenta prevenir atrasos excessivos que podemdegradar o tempo de resposta do sistema.

De maneira geral, essa técnica define limites que serão utilizados como guia para a análise.

Geralmente essas informações são extraídas dos fabricantes, experiência de campo, benchmarks

e relatórios de empresas de pesquisa.

Exemplo de algumas regras comuns:

• Utilização média de CPU de um router não deve ser superior a 60%.

• Utilização média de um link WAN não deve ser superior a 70%.

• Utilização de um segmento compartilhado Ethernet não deve ser superior a 40%.

• Memória livre de um router não deve ser inferior a 30%.

• Etc.

Os componentes mais utilizados são:

• CPU;

• memória;

• velocidade do acesso LAN;

• velocidade do acesso WAN;

• disco rígido ou storage;

• capacidade de comutação de pacotes;

• etc.



3

Complexidade e Custo AltoBaixo

Análisede

Tendência

Rulesof

Thumb

Modelos de Desempenho

Analítico SimulaçãoBenchmarks

Essa técnica oferece a vantagem da simplicidade, baixo custo e facilidade de utilização.

Apesar de ser eficaz em alguns casos, existem alguns problemas em seu uso.

Primeiro, essa técnica não endereça o aspecto importante dos níveis de serviço. Mesmo que osníveis de utilização dos componentes estejam abaixo dos limites especificados, não é certeza queas medidas de desempenho satisfaçam o nível de serviço desejado.

Por exemplo, o tempo de resposta de uma transação depende do tempo gasto em cadacomponente do sistema (servidores, banco de dados, aplicações, redes, etc.). Se o gargalo nessesistema não coincidir com os recursos estipulados como principais na análise, o resultado nãocontemplará esse aspecto.

Na verdade, essa é uma séria restrição ao uso dessa técnica. Ela não leva em consideração ainteração entre os componentes do sistema.

A aplicabilidade dessa técnica nas redes atuais é limitada, pois os componentes das mesmas sãoextremamente dependentes e interligados, tornando difícil encontrar os elementos principais paraa análise.

8.2. Análise de tendência

Análise de tendência pode ser vista como uma técnica que prevê o que irá acontecer a umsistema baseado em dados históricos.

No caso de capacity planning, dados históricos armazenados (logs, coleta SNMP, CMIP, etc.) sãoutilizados para analisar a relação entre desempenho e as workloads.

Desses dados tenta-se identificar uma tendência no comportamento de desempenho.

O processo de predição consiste em extrapolar a tendência para o nível de carga de serviçodesejado.

Predição é realizada usando extrapolação linear dos dados coletados. Da intensidade de cargaesperada, tenta-se obter o ponto correspondente ao valor de desempenho predito.

Figura 3. Análise de tendência.



4

Limite predito

Atual Esperado

Tendência

Des

emp

enh

o

Intensidade da Workload

Existe um problema com esse tipo de técnica.

Primeiro, ela assume uma relação linear entre o desempenho e a intensidade da carga.

Essa afirmativa pode ser uma aproximação válida para sistemas com pouca carga, onde acontenção de recursos é mínima.

Conforme a carga no sistema aumenta, gargalos irão aparecer, o congestionamento irá aumentare o desempenho irá decrescer de forma exponencial.

Aproximação linear não mantém qualquer relação com o comportamento real de um sistema.

Sistemas reais executam diferentes classes de workloads. Geralmente, a análise de tendênciaprediz desempenho para cada classe separadamente.

Nessa situação, surgem efeitos negativos sobre o desempenho, pois não é levada emconsideração a interação entre essas classes, tornando a análise de tendência excessivamenteotimista.

8.3. Benchmarks

Benchmarking tem sido uma importante ferramenta para predizer a capacidade de sistemascomputacionais.

Um estudo dirigido para prever o desempenho de um sistema será tido como corretamenteimplementado se tanto as workloads e os recursos do sistema forem adequadamenterepresentados no benchmark.

Na predição de desempenho, a questão-chave é como a configuração de um sistema particularirá se comportar dada uma determinada carga de utilização.

Para responder a essa questão utilizando a técnica de benchmark, simplesmente é efetuada acarga de trabalho desejada no sistema e é medido o desempenho dela.

Como podemos observar, essa técnica só é aplicável em sistemas que estejam em operação.Dessa forma, uma análise das várias configurações possíveis não é possível na prática, poisimplicaria um alto custo para implementação.

Sistemas distribuídos e de múltiplos fornecedores tornam o problema ainda maior.

Outro ponto negativo do benchmarking é impossibilidade de avaliar o impacto de novasaplicações (que ainda não tenham sido completamente desenvolvidas).

Quando conduzido apropriadamente, benchmarks irão produzir resultados extremamenteacurados e confiáveis.

Benchmarks geralmente são vistos como uma técnica para comparar sistemas, tornando suautilização em processos de capacity planning bastante limitada.



5

9. Ferramentas de geração de cargas sintéticas

O desempenho de um sistema pode ser medido em qualquer tempo com qualquer carga detrabalho.

Alguns administradores de sistemas coletam regularmente dados de desempenho como parte domonitoramento do estado geral do sistema.

As medidas de desempenho e análises baseadas em sistemas e cargas reais parecem atrativasnum primeiro momento, mas possuem diversas limitações. A carga aplicada a um sistema podevariar muito de dia para dia ou até mesmo de minuto a minuto, e existe a dificuldade, senão aimpossibilidade, de executar a carga de um dia em particular em uma data posterior.

Entretanto, a maioria das medidas de desempenho baseia-se em uma carga sintética, que possuicaracterísticas similares a uma carga real, mas é definida e implementada de maneira a serreproduzida.

Em muitos casos, a carga é descrita através de alguns parâmetros-chave, e o objetivo damedição é avaliar como as mudanças nos parâmetros de carga afetam o desempenho dosistema.

Todos os experimentos sobre medição de desempenho requerem três elementos básicos:

• O sistema a ser testado.

• Geradores de carga (que aplicam uma carga de trabalho ao sistema).

• Ferramentas para coleta de dados.

Dependendo do experimento, geradores de carga podem ser implementados por hardwares

específicos para geração de carga, softwares rodando em servidores separados ou por umprocesso rodando no próprio sistema sob teste (não recomendado, pois a geração da carga detrabalho irá afetar o desempenho do próprio sistema).

Existem duas técnicas básicas para geração de carga de trabalho sintéticas:

• Geração de carga de trabalho estocástica.

• Geração de carga de trabalho trace-driven.

Técnicas estocásticas descrevem os padrões de entrada de clientes e outros aspectos da cargade trabalho por amostragem de uma distribuição probabilística.

Muitas cargas de trabalho podem ser descritas precisamente utilizando a distribuição apropriada.

Cargas de trabalho estocásticas são uma boa escolha quando informações detalhadas da cargade trabalho não estão disponíveis ou onde há necessidade de variar características da carga detrabalho.

A geração da carga de trabalho é eficiente e não requer grandes arquivos de dados.

Na carga de trabalho trace-driven, os geradores de carga repetem uma seqüência de requisiçõesde um arquivo de log. Por exemplo, uma seqüência de pacotes de leitura/escrita foi capturada deum file server e será utilizada para gerar a carga de trabalho no sistema a ser testado.

Dependendo da fonte do trace, esse método pode prover uma carga de trabalho bem realística, àcusta de certa perda de flexibilidade da técnica.



6

De maneira geral, os geradores de carga sintética efetuam testes que podem nos ajudar adeterminar o seguinte:

• Até que ponto de stress, um sistema pode chegar.

• Validação do projeto do sistema.

• Verificação da capacidade da rede sobre diferentes condições de carga.

Abaixo segue uma figura que ilustra possíveis utilizações de um gerador de carga sintética:

Figura 4. Geradores de carga sintética.

9.1. Algumas ferramentas de geração de carga

Existem várias ferramentas de geração de carga no mercado.

Desde ferramentas simples baseadas geralmente em software, até ferramentas completas degeração de carga, simulação, coleta de dados e relatórios, geralmente baseadas em hardware esoftware.

Existe também uma grande variedade de ferramentas free, geralmente baseadas em distribuiçõesLinux.



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Geração de carga para testar WAN eprocessamento dos e

linkrouters switches Geração de carga para testar

LAN e processamentodos servidoreslinks

Segue uma tabela com algumas ferramentas de geração de carga de trabalho sintéticas:

Ferramenta Baseada emhardware

ou software

Sistemaoperacional

Comercial oudistribuiçãoopen source

Descrição

Hammerhead Software Linux Open Source Ferramenta de geração de carga projetada para testar acapacidade de um web server ou web site.

ISIC Software Linux Open Source Ferramenta de geração de carga projetada para testesem redes. Ela transmite pacotes pseudo-aleatórios paratestar a estabilidade dos drivers de rede e para checarfalhas em firewalls.

LMBench Software Linux Open Source Benchmark sintético, composto de uma série demicro-benchmarks, utilizado para mensurar váriosaspectos de desempenho do kernel.

SPEC Software Unix Comercial O SPEC SDET é um benchmark sintético que tentamodelar um ambiente de desenvolvimento de umsoftware real. Esse modelo de tarefas é implementadoatravés de um script montado aleatoriamente por umconjunto de comandos básicos predefinidos.

Netperf Software Unix, Linux,

Windows

Open Source Esse é um gerador de carga que pode ser usado paramedir o desempenho de diferentes tipos de operaçõesde rede. Seu principal foco é o volume de transferênciade arquivos e o desempenho de requisição/respostausando tanto TCP quanto UDP.

Visual Studio

2005 Team

System

Software Windows Comercial Simula múltiplos usuáriossimultaneamente transmitindorequisições para o sistema em teste.

IxChariot Software +

Hardware

Windows +clientes emqquer SO

Comercial IxChariot é líder em ferramentas de teste para emulaçãode ambientes e aplicações para predizer desempenho dedevices e sistemas sob condições de alta carga.

Tabela 1.



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10. Ferramentas de simulação de redes de computadores

Simulação é uma técnica fundamental para a avaliação de desempenho de redes decomputadores, tanto na área de pesquisa, quanto no ambiente corporativo.

Conceitualmente, a simulação modela um sistema do mundo real como um programa decomputador.

A simulação permite que um sistema seja modelado em qualquer nível de detalhe, de umatradução direta de um modelo de redes de filas à captura de todo aspecto do comportamento dosistema.

A simulação suporta qualquer coleção de métricas de desempenho que possam ser definidas.

Simulações de sistemas de computadores escritas para o propósito de análise de desempenhosão, em geral, simulações de eventos discretos, isto é, a representação do tempo é discretizada eocorrem mudanças de estado somente quando ocorre um evento.

Por comparação, uma simulação contínua modela o tempo como uma progressão contínua.

A simulação de eventos discretos pode ser classificada em dirigida por eventos ou baseada emciclo.

Uma simulação dirigida por eventos modela a atividade do sistema como uma série de eventosque ocorrem assincronamente e em intervalos irregulares. Por exemplo, a simulação de umservidor de arquivos de rede deve incluir eventos como a chegada de um pacote ethernet ou afinalização da escrita em disco. Esse tipo de simulação modela uma grande variedade desistemas.

Na simulação baseada em ciclos, todas as mudanças no sistema são síncronas, isto é, asimulação é, em essência, uma grande máquina de estados que muda de estado a cada ciclo.

Este tipo de simulação é tipicamente utilizado para modelar núcleos de processador ou outralógica digital com uma única freqüência de clock.

Note, porém, que as duas abordagens podem ser combinadas em uma simulação que incluaeventos síncronos e assíncronos.

Existem três técnicas básicas para gerar cargas de trabalho para realizar simulações:

• Estocástica.

• Rastreamento.

• Baseada em execução.

A simulação estocástica descreve a chegada de padrões de clientes e outros aspectos da cargapor amostragem a partir de uma distribuição probabilística.

Muitas cargas podem ser descritas precisamente pelo uso de uma distribuição apropriada. Ascargas estocásticas são uma boa escolha quando a informação detalhada sobre a carga não estádisponível ou quando existe necessidade de variar as características da carga. A geração decarga é eficiente e não necessita de grandes arquivos de dados.

A simulação por rastreamento representa a carga como uma seqüência de operações ourequisições. Por exemplo, para a simulação de um servidor Web, uma seqüência de requisiçõeshttp deve ser rastreada, enquanto na simulação de uma CPU, as operações do microcódigodevem ser rastreadas.



9

Se dados de rastreamento que representam corretamente a carga estiverem disponíveis, serãoobtidos bons resultados de simulação, sendo desnecessário escrever o código que modela acarga.

A desvantagem dessa técnica é que montar uma coleção de rastreamentos é um esforço nãotrivial e o tamanho dos arquivos de dados é muito grande.

A simulação baseada em execução é utilizada para modelar processadores em detalhes.

A entrada de uma simulação baseada em execução é o mesmo código executável que seriaprocessado no sistema real.

A principal desvantagem de utilizar qualquer técnica de simulação é o esforço necessário paraescrever e validar o programa de simulação e os consideráveis requisitos de processamento(tempo de CPU para todas as simulações e espaço em disco para rastreamentos).

A principal aplicação de um simulador de redes é validar um design de rede antes de,efetivamente, executar o projeto dela.

Dessa forma, é possível prever determinadas características e comportamentos da rede e evitarpossíveis desvios no projeto que podem gerar aumento de custos, desvio de prazos ouinviabilidade do mesmo.

10.1. Algumas ferramentas de simulação de redes

As ferramentas de simulação de redes encontradas no mercado geralmente são baseadas emsoftware e, muitas vezes, agregam geradores de carga e coletores de medidas de desempenho.

Basicamente, essas ferramentas possuem uma interface gráfica para a construção do modelo aser testado e um gerador de relatórios para posterior análise do sistema simulado.



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Segue um exemplo de software de simulação de redes:

Figura 5. Exemplo de simulador de redes - produto da empresa OPNET.



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Network model

Node model

Process model

Open modelsource code

Segue uma tabela com algumas ferramentas de simulação de redes:

Característicada plataforma

Plataforma desimulação NS2

Plataforma desimulaçãoGloMoSim

Plataforma desimulação

NCTUns 1.0

Plataforma de simulaçãoOPNET Modeler

Origemprincipal de suaconcepção

Univ. of California,

Berkeley – UCBUniv. of

California, Los

Angeles - UCLA

Nacional Chiao

Tung University of

Taiwan (NCTU)

Empresa OPNET

Padronização Ferramenta padrãopara simulação deredes

NASA, MIT,Cisco Systems.

Desde seulançamento em11/01/2002, oNCTUns foitestado e utilizadopor mais de 750organizações

Utilizado pela maioria dosfabricantes deequipamentos de redepara simulação de novosprodutos.

Escalabilidade Alta Alta Limitada Alta

Nível deaplicação

HTTP, FTP, Telnet CBR, FTP,HTTP and

Telnet

FTP, HTTP,Telnet. Tcpdump,Traceroute

Multi-Tier Applications,Voice, HTTP, TCP, IPv4,BGP, EIGRP, RIP, VoIP,OSPFv3, RSVP, FrameRelay, FDDI, Ethernet,ATM, IPv6, MPLS, PNNI,DOCSIS, IP Multicast,Circuit Switch, IS-IS,

Nível detransporte

TCP e UDP TCP e UDP TCP e UDP TCP e UDP

Ferramenta GUI Sim (NAM –Network Animator)

VT (Visual Tool)com Java

Embutida Embutida

Aplicação livre Sim Sim Sim Comercial

Freeware Sim Sim Sim Comercial

Sistemaoperacional

Todos Windows,GNU/Linux,FreeBSD

FreeBSD Todos

Site oficial [1] [2] [3] [4]

Tabela 2.

[1] http://www.isi.edu/nsnam/ns/

[2] http://pcl.cs.ucla.edu/projects/glomosim/

[3] http://nsl.csie.nctu.edu.tw/nctuns.html

[4] http://www.opnet.com



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11. Estudo de caso – Capacity planning

Vamos exemplificar a modelagem de desempenho de um sistema cliente-servidor (a topologiamais encontrada atualmente).

Consideremos o seguinte cenário:

Uma rede local é composta de vinte workstations diskless e um servidor de banco de dados quecontém um único database em um único disco rígido. As workstations e o banco de dados estãoconectados a 10Mbps numa rede Ethernet, como indicado na figura.

Figura 6.

O modo de operação do sistema é realizado da seguinte forma:

• O servidor SQL recebe comandos de todas as workstations, submete-os ao gerenciador dobanco de dados e transmite o resultado de volta às workstations;

• As características das máquinas são:

° servidor SQL é implementado com uma CPU de 25 MIPS;

° cada workstation tem um processador de 1 MIPS.

• As características das mensagens (comandos e respostas) é:

° comandos para o banco de dados com média de 110 bytes;

° respostas do banco de dados com média de 960 bytes.

• As características de pré-processamento dos comandos é:

° as workstations processam aproximadamente 10.000 instruções de máquina;

° a execução do comando no banco de dados processa aproximadamente 100.000 instruçõesde máquina.

• As características do disco são:

° 16 msec de tempo médio de rotação;

° 20 msec de tempo médio de busca;

° 5 Mbyte/sec de taxa de transferência;

° cada acesso ao disco lê ou escreve 4 Kbytes de dados.

• Um comando no banco de dados significa uma média de 15 operações de I/O.

Construiremos um modelo de desempenho para responder às seguintes questões:

• Qual o impacto no tempo de resposta dos comandos ao banco de dados se o número deworkstations dobrar?



13

. . .

10Mbps

• Qual o impacto sobre a performance se o poder de processamento da CPU do servidor foraumentada em 50%?

• Qual o impacto sobre o tempo de resposta se um disco adicional for instalado no servidor debanco de dados?

Para construir o modelo de desempenho, vamos examinar os tipos de atrasos sofridos por umcomando do banco de dados desde que ele é submetido na workstation até que o resultado sejarecebido de volta a ela.

• A mensagem contendo o comando é transmitida para o servidor. Essa mensagem sofre umdelay de transmissão (tempo necessário para transmitir a mensagem na rede local) e um delay

de acesso à rede (tempo necessário para se obter acesso à rede, visto que é uma redeEthernet com protocolo CSMA-CD). O delay de transmissão é constante e o delay de acesso aomeio é variável em função da carga na rede:

° delay de transmissão = tamanho do comando/velocidade da rede

° delay de transmissão = 110*8/10.000.000 = 88ìsec

° delay de acesso ao meio = consideraremos igual a zero

• O comando é recebido pelo servidor processado e o resultado enviado à workstation:

• O resultado é transmitido para a workstation:

° delay de transmissão = tamanho do comando/velocidade da rede

° delay de transmissão = 960*8/10.000.000 = 768ìsec

° delay de acesso ao meio = consideraremos igual a zero

A figura abaixo demonstra o modelo de desempenho do cenário mostrado.

Figura 7.

A figura representada por WS é a workstation. O serviço demandado por esse componente é asoma de todos os tempos desde a solicitação do comando até sua resposta pelo servidor debanco de dados.

A figura de um círculo cruzado por uma seta representa o atraso total imposto pela rede (atrasode propagação, queuing, etc.).



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WS

Tempode Rede

CPU

Fila deMemória

Fila deCPU

Disco

Fila deI/O

Servidor deBanco de Dados

Agora vamos calcular os valores dos parâmetros numéricos do modelo de desempenho.

Tomemos as seguintes variáveis:

• DWS = delay da workstation WS;

• Dserv = delay do servidor de banco de dados;

• Ddisk = delay do disco do servidor;

• Dnet = delay da rede.

A carga de trabalho (workload) da workstation pode ser calculada como o número médio deinstruções executadas pela workstation dividida pela velocidade do processador:

DWS = nº instruções de CPU / veloc. CPU

DWS = 10.000 / 1.000.000

DWS = 0,01 segundos

A carga de trabalho (workload) do servidor pode ser obtida da mesma forma:

Dserv = nº instruções de CPU / veloc. CPU

Dserv = 100.000 / 25.000.000

Dserv = 0,004 segundos

A carga de trabalho (workload) do disco do servidor pode ser estimada multiplicando o númeromédio de operações de I/O por comando, pelo tempo médio para executar uma operação de I/O:

Ddisk = nº operações I/O * tempo médio operação I/O

Ddisk = nº operações I/O * (delay de rotação + delay de busca + tempo de transferência)

Ddisk = 15 * [(0,016 / 2) + 0,020 + (4 / 5.000)]

Ddisk = 0,432 segundos

A carga de trabalho (workload) da rede pode ser computada como o tempo médio gasto paratransmitir um comando ao servidor mais o tempo necessário para transmitir o resultado de volta àworkstation, multiplicado por duas vezes o tempo médio de acesso à rede (um para a workstation

e outra para o servidor, como o tempo de acesso à rede é variável, utilizaremos a variável � para

representá-la):

Dnet = (atraso rede comando + atraso rede resposta) * 2�

Dnet = (0,000088 + 0,000768) * 2�

Dnet = (0,000856 * 2�) segundos

Parâmetro Valor

DWS 0,01 segundos

Dserv 0,004 segundos

Ddisk 0,432 segundos

Dnet (0,000856 * 2�) segundos

Tabela 3.



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Como podemos observar pelos resultados, o tempo de atraso no sistema de disco é o gargalodesse sistema.

Modelos de desempenho podem ser utilizados para, por exemplo, avaliar o impacto de utilizaruma configuração de cache no servidor para reduzir a quantidade de acesso ao disco.

Respondendo às questões anteriormente levantadas:

• Qual o impacto no tempo de resposta dos comandos ao banco de dados se o número deworkstations dobrar?

° Uma vez que o gargalo se encontra no sistema de disco, o tempo de resposta aos comandosnão vai variar em função da quantidade de usuários. Uma vez que o usuário digite ocomando e submeta-o ao servidor, o tempo de resposta será praticamente igual com 20 ou40 usuários.

• Qual o impacto sobre a performance se o poder de processamento da CPU do servidor foraumentada em 50%?

° Da mesma forma, o gargalo se encontra no sistema de disco, efetuar um upgrade na CPUmelhorará muito pouco o tempo de resposta como um todo (diminuirá o atraso na CPU de0,004 segundos para 0,0026 segundos).

• Qual o impacto sobre o tempo de resposta se um disco adicional for instalado no servidor debanco de dados?

° Se o disco adicional tiver tempos de rotação, de busca e de leitura/escrita melhores e obanco de dados for instalado nele, o tempo de resposta será melhorado.

12. Resolução de problemas

As redes e sistemas atualmente têm um papel altamente estratégico nas companhias.

Isso significa que indisponibilidade resulta em perda de dinheiro.

Dessa forma, as equipes de suporte das empresas estão sob constante pressão para descobrir eresolver problemas na rede o mais rápido possível.

Por outro lado, a complexidade das redes e sistemas aumentou exponencialmente, tornando aresolução de problemas muito mais complexa e demorada.

Sendo assim, é extremamente aconselhável empregar uma técnica (ou metodologia) que possaeliminar diferentes possibilidades e que irá guiá-lo passo a passo até a causa real do problema.

Outro ponto a observar é que um problema resolvido com uma metodologia eficiente aumenta abase de conhecimento sobre a rede, fazendo com que problemas futuros sejam sanados commais rapidez e, até mesmo, correções na rede sejam feitas de maneira a corrigir definitivamentepossíveis causas de interrupção.



16

12.1. Modelo de resolução de problemas

Um modelo de resolução de problemas que abrange tanto técnicas para descobrir a causa de umproblema, como ações para mitigá-lo ou resolvê-lo e aspectos de documentação desse problemaé apresentado na forma de diagrama abaixo:

Figura 8. Metodologia de resolução de problemas.

Vamos detalhar cada etapa dessa metodologia de resolução de problemas.

12.1.1. Definir o problema

Definir o que realmente está acontecendo de errado é uma tarefa de extrema importância.

A definição do problema é uma etapa clara da metodologia de resolução de problemas em termosdos sintomas associados e possíveis causas.



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Definir oproblema

Obter fatos ecaracterísticas

Considerar aspossibilidades

Criar um planode ação

Implementar oplano de ação

Observar osresultados

Reveja o processo

Documentar fatos

Problema resolvido

Os sintomas doproblemapararam?

Término

Início

Não

Sim

Essa etapa também é importante para se formar uma referência entre uma situação normal darede e o que a está afetando.

Se existe um baseline da rede fica mais claro definir o que está errado e em que ponto estáerrado.

A definição do problema também pode mencionar que falhas e/ou desconfigurações poderão serpossíveis causas desses sintomas.

A etapa de definição do problema e a de obtenção de fatos do problema caminham muito juntas,quase se confundindo. Quando você define o problema, inevitavelmente está obtendo fatospreliminares sobre esse problema.

Analise o que é reportado pelos usuários e tente observar o problema pessoalmente.

A seguir, algumas questões efetuadas aos usuários que podem ajudar a obter a definição precisado problema:

• Você está autorizado a realizar essa ação?

• Quando foi a última vez que você realizou essa operação com sucesso?

• Quando você notou o problema pela primeira vez?

• Você conhece alguma mudança no ambiente recentemente?

• O problema é constante ou intermitente?

• Você sabe se mais alguém está com o mesmo problema?

Essas questões não fazem parte da fase de obtenção de fatos.

Durante essa fase será necessário obter dados mais técnicos e específicos do problema.

12.1.2. Obter fatos e características

É possível obter fatos de diversas fontes. Pode-se falar com os administradores da rede,engenheiros de suporte, gerentes ou qualquer profissional que possa prover informaçõesrelevantes sobre o problema.

Em muitos casos, uma mudança em uma parte da rede não é reportada, pois se acredita que nãoirá gerar problemas.

A etapa de obter fatos pode envolver algumas ferramentas de teste básicas (como ping,

traceroute, etc.) ou envolver ferramentas mais sofisticadas (como debugging, analisadores deprotocolos e sistemas de gerenciamento).

Pode-se exigir a comparação das configurações atuais de outros equipamentos da rede ( routers,

switches, servidores, etc.) com o equipamento ou sistema com problema.

O mais importante nessa fase é que muitas possibilidades ou hipóteses são geralmenteeliminadas baseadas nos fatos obtidos.



18

12.1.3. Considerar as possibilidades

O foco principal dessa etapa é usar o conhecimento da rede, dispositivos e softwares obtidos naetapa de obtenção de fatos para eliminar possibilidades improváveis e determinar o perímetro doproblema.

É usual terminar essa etapa com umas poucas hipóteses sobre uma pequena porção da rede.Dessa forma, será dado foco no que realmente interessa cercado por umas poucaspossibilidades.

É importante também, priorizar as possibilidades restantes.

Essas possibilidades serão testadas e corrigidas de acordo com essa prioridade definida.

12.1.4. Criar um plano de ação

Para cada possibilidade (definida anteriormente), é necessário tomar uma ou mais ações queserão implementadas de maneira a resolver o problema.

É crucial que as ações não sejam misturadas, evitando que sejam modificadas muitas coisas aomesmo tempo.

Se essas ações misturadas corrigirem o problema, não será possível identificar a causa domesmo e que ação realmente o corrigiu.

Sendo assim, é possível que uma ação que não precisava ser tomada tenha sido implementada epossa, muitas vezes, gerar outros problemas.

Por outro lado, se o problema persistir, pode-se perder o controle do que está causando essapermanência.

Quando se tem um conjunto de possibilidades que se acredita ser a causa do problema, énecessário primeiro priorizar a ordem de correção dessas possibilidades baseado naprobabilidade de ocorrência.

Então é necessário planejar uma ou mais ações para cada possibilidade.

É uma boa prática particionar o problema em pequenas seções e planejar a correção para cadaseção.

Uma vez que é dado foco a uma seção do problema é interessante preparar alguns testes paradeterminar precisamente o que funciona e o que não funciona.

Esses testes irão confirmar a validade do seu plano de ação ou fazer com que ele tenha de serrevisto.

12.1.5. Implementar um plano de ação

Nessa etapa são tomadas as mais prováveis possibilidades (em ordem de prioridade), e ocorrespondente plano de ação será implementado para tentar corrigir o problema.

Esse plano pode ser composto somente por uma ação, ou por várias.

Se existirem várias ações, será importante ter certeza que cada ação será implementadaindividualmente. De outra forma, a correção do problema poderá ser afetada.



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Por exemplo, seu plano pode ser iniciar um processo OSPF em uma determinada interface de umrouter e redistribuir rotas RIP nesse processo. Nesse caso, se você não esperar muito resultadode somente iniciar o processo OSPF e não implementar a redistribuição, então você poderárealizar as duas ações de uma vez. Mas se implementar a redistribuição servir para um segundopropósito, você poderá iniciar o processo OSPF, observar os resultados e, aguardar a ação deredistribuição do protocolo RIP até que você tenha confirmado a correta operação do processoOSPF.

Durante o período que foi implementado o plano de ação, é preciso manter as etapas anterioresem mente. Cada ação e mudança precisam ser documentadas. É preciso poder reverter essasações rapidamente.

Preste atenção para as implicações de segurança e desempenho dessas ações e tenha certezade que elas são aceitáveis.

Sempre que possível, tente evitar ações invasivas, como um router reload.

12.1.6. Observar os resultados

Após implementar cada ação do plano de ação, os resultados precisam ser observados.

Você não pode somente observar se os problemas e/ou sintomas foram eliminados, mas épreciso ter certeza de que outras operações normais da rede não foram afetadas.

Se os sintomas desapareceram e se tiver certeza de que o problema foi resolvido (sem criaroutros problemas), poderá proceder com a próxima etapa: reportar a solução do problema edocumentar os resultados.

Se existirem aspectos não resolvidos, porém, será necessária outra iteração das açõesimplementadas e deverá observar os resultados.

Como discutido anteriormente, para cada possibilidade é criado um plano de ação.

Se não foram obtidos os resultados desejados desse plano de ação, antes de avançar para apróxima possibilidade será necessário tomar uma decisão importante: manter as alteraçõesimplementadas ou reverter para o estado anterior?

Dependendo da situação, pode ser necessário manter as implementações independente de terresolvido o problema ou não. A razão para isso é que o problema pode ser tão complexo que sãonecessárias múltiplas correções e/ou mudanças.

Por outro lado, se suas ações mascararem sua hipótese do problema, então será mandatárioreverter as ações e retornar à configuração inicial.

12.1.7. Rever os processos

Assumindo que, após implementar o plano de ação, o problema persiste, é necessário considerara próxima possibilidade e implementar as ações correspondentes.

Caso não existam mais possibilidades e o problema ainda persistir, é inevitável rever o processo edeterminar novas possibilidades.

Isso pode acontecer caso nem todos os fatos tenham sido obtidos, os resultados não tenham sidodevidamente observados ou haja desconhecimento de algum protocolo ou tecnologia em uso.



20

12.1.8. Resolução

Depois que tiver certeza que todos os sintomas do problema desapareceram, que nenhuma açãofoi implementada desnecessariamente e que não houve ocorrência de anormalidades, a últimaetapa será documentar o trabalho.

Essa etapa irá ajudar a resolução de problemas semelhantes, criando uma base de conhecimentoda rede.

É interessante documentar o motivo das alterações para que qualquer pessoa possa entender oproblema, a causa e a solução.

Também pode ser necessário documentar alguma recomendação relativa a aspectos dedesempenho, segurança e operacionalidade da rede.

É importante frisar que pode ser necessário salvar as configurações anteriores e modificá-las parase montar um baseline da rede

12.2. Modelo de baseline da rede

De maneira a tornar possível o suporte, resolução de problemas ou modificações na rede, énecessário obter e manter uma certa quantidade de informações sobre ela.

A lista seguinte inclui algumas informações recomendadas para que se insira na documentaçãode rede:

• Topologia física e lógica da rede.

• Protocolos ativos.

• Esquema de endereçamento.

• Baseline do tráfego de rede e estatísticas de desempenho (em situação normal de operação).

• Dispositivos, configurações, sistemas operacionais e softwares na rede.

• Casos históricos de resolução de problemas.

• Etc.

12.3. Ferramentas

Existem diversas ferramentas para auxiliar o processo de resolução de problemas em redes.

Basicamente escolhemos a ferramenta de acordo com o problema, porém em muitos casos énecessário utilizar mais que uma ferramenta para se determinar e corrigir um problema noambiente de redes.

As ferramentas podem ser classificadas de acordo com a camada do modelo OSI em que elasoperam:



21

Figura 9. Ferramentas de resolução de problemas.

12.3.1. Equipamentos de testes de meio físico

Existem três classes de equipamentos para teste do meio físico:

• Multímetros (digitais ou analógicos) – Os parâmetros testados por esse equipamento sãovoltagem, corrente, resistência e capacitância. De fato, o propósito de utilizar esse equipamentoé verificar conectividade e continuidade dos cabos. Esses dispositivos são simples de usar,mas é necessário estar habituado com as especificações do meio sendo testado. Por exemplo,se for usado um multímetro para testar um segmento 10Base2 e for observada uma resistênciade 50 Ohms, será necessário interpretar esse valor como normal ou aceitável para este tipo demeio.

• Cable testers – Também chamados scanners, essas ferramentas que também testam aconectividade dos cabos são mais sofisticadas que os multímetros. A diferença entre eles é quecable testers podem avaliar vários outros parâmetros como atenuação, near-end-crosstalk

(NEXT), ruído e impedância.

• TDRs e OTDRs – No topo dos equipamentos de teste de meio físico, esses dispositivosdisponibilizam time domain reflectometer (TDR), mapeamento de fios (wire-map) efuncionalidades de monitoramento de tráfego. Um TDR para meios ópticos é chamado OTDR.TDRs atuam como “sonares” para cabos e podem localizar rupturas no cabo e problemas deimpedância.

Obviamente, os produtos disponíveis no mercado evoluem rapidamente e fornecem features quepodem tornar difícil encaixá-los em qualquer uma dessas categorias.



22

Física

Enlace

Rede

Transporte

Sessão

Apresentação

Aplicação

Equipamentos deteste do meio físico

Monitores de rede

Analisadores deprotocolos

Sistemas deGerenciamento deRedes

Figura 10. Cable tester.

12.3.2. Monitores de rede

Monitores de rede foram inicialmente construídos para capturar, mostrar e gravar tráfego de ummeio físico. Uma vez que os frames são capturados e a informação obtida refere-se à camada deenlace, essa ferramenta é considerada de Camada 2. A feature mais comum de monitores derede é sua habilidade para sumarizar estatísticas para o usuário. Informações como tamanho dosframes, quantidade de frames com erro, endereços MAC observados, quantidade de broadcasts,etc. são informações disponibilizadas por esses equipamentos. Monitores de rede sãoconsiderados aptos a executar as seguintes tarefas:

• Estabelecer um baseline da rede – Armazenando coletas regulares da atividade da rede por umperíodo de tempo.

• Observar padrões consistentes de mudança de utilização da rede.

• Descobrir sobrecargas de tráfego e gargalos.

A opção de configurar filtros (baseado nos endereços origem e/ou destino, tipo de protocolo, etc.)faz dos monitores de rede uma boa ferramenta de resolução de problemas.

Alguns tipos de monitores de rede implementam SNMP (Simple Network Management Protocol) eRMON (Remote Monitoring) MIBs (Management Information Bases) para sistemas degerenciamento de redes.



23

Figura 11. Monitores de rede.

12.3.3. Analisadores de protocolo

Analisadores de protocolo capturam (armazenam), mostram (interpretam), analisam (decodificam)e guardam tráfego de rede.

A diferença entre analisadores de protocolo e monitores de rede é que os analisadores podeminterpretar além da Camada 2 (Camada de Enlace), podendo mostrar dados até a Camada 7(Camada de Aplicação).

Mostrar o conteúdo do tráfego capturado em um formato estruturado e compreensível é afuncionalidade mais básica dos analisadores de protocolo.

Opções de filtro para os pacotes capturados permitindo flags para iniciar ou parar a captura,geração de tráfego, timestamp de cada frame, etc. são outras opções dos analisadores deprotocolo.

As áreas de aplicação dos analisadores de protocolos são diversas. Pode-se utilizá-los paraestudar o formato ou comportamento de certos protocolos.

Outra utilização é verificar o delay entre requisições e respostas, utilizando as diferenças detimestamp.

A opção para gerar e transmitir frames com o conteúdo desejado permite utilizá-lo para efetivardiagnóstico e /ou teste de stress da rede.



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Figura 12. Analisador de Protocolos.

12.3.4. Sistemas de gerenciamento de rede

Redes de computadores têm se tornado extremamente complexas. Existem várias topologias,diferentes tipos de dispositivos e protocolos.

Redes locais, de longa distância, acesso remoto, VPNs e diversas tecnologias foramdesenvolvidas.

Fazer todos esses componentes trabalharem juntos de forma confiável e com o máximo dedisponibilidade não é uma tarefa trivial.

Sistemas de gerenciamento de redes são ferramentas para ajudar-nos a entender, monitorar,resolver problemas, modificar e deixar seguras as redes.

As cinco áreas funcionais do gerenciamento de redes definidos pela ISO ( International

Organization for Standardization) são:

• Gerenciamento de falhas.

• Gerenciamento de contabilidade.

• Gerenciamento de configuração.

• Gerenciamento de desempenho.

• Gerenciamento de segurança.

Gerenciamento de falhas, o maior tópico de resolução de problemas, define as técnicas paradescobrir comportamentos anormais antes ou tão logo eles ocorram.

Uma vez que um problema é detectado, as seguintes tarefas devem ser efetuadas:

• Determinar a área de problema.



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• Isolar a área de problema e utilizar rotas alternativas (caso elas existam).

• Tentar minimizar o impacto das falhas.

• Descobrir dispositivos específicos que estejam causando as falhas.

• Identificar o componente/subsistema que não estão funcionando apropriadamente e quenecessitam ser substituídos ou reconfigurados.

• Implementar a solução do problema e restaurar a operação normal da rede.

Figura 13. Sistema de gerenciamento de redes.



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Glossário

• B

BGP – Border Gateway Protocol

Baseline – Histórico de dados relativos à utilização do sistema.

• C

CMIP – Common Management Information Protocol

• F

FIFO – First In First Out

• I

ITIL – Information Technology Infrastructure Library

• L

LIFO – Last In First Out

• M

MTBF – Mean Time Between Failures

MTTR – Mean Time To Repair

MIPS – Millions of Instructions Per Second

• O

OSPF – Open Shortest Path First

OID – Object Identifiers

Overhead – Informações adicionais de um protocolo (controle) que não compõe a parte de dados.

• P

PPP – Point-to-point Protocol

• R

RMON – Remote Monitoring

• S

SLA – Service Level Agreement

SNMP – Simple Network Management Protocol

Server Farm – Conjunto de servidores.

• T

TCO – Total cost of ownership



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TACACS+ - Terminal Access Controller Access-Control System

Threshold – limite entre duas variáveis

Throughput – Vazão de dados em um determinado meio de acesso.

• WWorkload – Classificação lógica do trabalho realizado em um sistema de computação.



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Exercícios


01. Defina a técnica Rules of Thumb:

R: Essa técnica é utilizada para determinar a capacidade total de um sistema como funçãoda utilização de componentes principais nesse sistema.

02. Defina análise de tendência:

R: Análise de tendência pode ser vista como uma técnica que prevê o que irá acontecer aum sistema baseado em dados históricos sobre esse sistema.

03. Em relação à complexidade e custo, Benchmark é alto ou baixo?

R: Alto.

04. Quais os pontos negativos da análise de tendência?

R: Ela assume uma relação linear entre o desempenho e a intensidade da carga.

Não é levada em consideração a interação entre as classes, tornando a análise detendência excessivamente otimista.

05. Quais os pontos negativos do benchmarking?

R: Essa técnica só é aplicável em sistemas que estejam em operação.

Impossibilidade de avaliar o impacto de novas aplicações (que ainda não tenham sidocompletamente desenvolvidas).



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Exercício capítulos 9 e 10

01. Defina um gerador de carga sintética:

R: É uma ferramenta que gera uma carga de trabalho (tráfego de rede, requisições HTPP,FTP, etc., requisições de CPU, etc.) para testar um determinado sistema.

02. Quais são as duas técnicas básicas para geração de carga de trabalho sintéticas?

R:

• Geração de carga de trabalho estocástica;

• Geração de carga de trabalho trace-driven.

03. Defina um gerador de carga sintética que utiliza a técnica estocástica:

R: Técnicas estocásticas descrevem os padrões de entrada de clientes e outros aspectosda carga de trabalho por amostragem de uma distribuição probabilística.

04. Defina simulação de redes:

R: Conceitualmente, a simulação modela um sistema do mundo real como um programa decomputador.

05. Defina simulação dirigida por eventos:

R: Uma simulação dirigida por eventos modela a atividade do sistema como uma série deeventos que ocorrem assincronamente e em intervalos irregulares. Por exemplo, asimulação de um servidor de arquivos de rede deve incluir eventos como a chegada de umpacote ethernet ou a finalização da escrita em disco.



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Bibliografia

Capacity Planning and Performance Modeling: From Mainframes to Client-Server Systems

Autores Harcourt Brace Publishing, Daniel A. Menasce, Virgilio A. F. Almeida, Larry W. Dowdy

ISBN: 0137895461

Computer Systems Performance and Capacity Planning

Autores John Cady, Bruce Howarth

ISBN: 0131684930

Performance by Design: Computer Capacity Planning By Example

Autores Daniel A. Menasce, Lawrence W. Dowdy, Virgilio A.F. Almeida

ISBN: 0130906735

Capacity Planning for Computer Systems

Autor Tim Browning

ISBN: 0121364909

Sites:

www.cisco.com

www.opnet.com

www.itilsurvival.com



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apostila capacity plan

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