Linhas de Pesquisa

Linhas de pesquisa e temas de interesse para trabalhos de pesquisa e desenvolvimento em programas de graduação, mestrado e doutorado.

Engenharia de Software

█ Área de Concentração: Engenharia de Software

Tema de Pesquisa: Padrões de Projeto de Aplicações Modernas

Título: Evolução e Impacto de Padrões de Projeto em Aplicações Nativas na Nuvem

Resumo: Este estudo investiga como padrões de projeto tradicionais, como MVC, Singleton, Factory, entre outros, são adaptados e expandidos para aplicações modernas baseadas em arquiteturas nativas na nuvem. O trabalho aborda práticas emergentes como "Serverless Design Patterns" e padrões de comunicação em microsserviços.

Objetivo de Pesquisa: Identificar padrões mais eficazes em cenários de alta escalabilidade e variabilidade de carga, propondo um guia de boas práticas para arquitetos e desenvolvedores.

Referências:

• Gamma, E., et al. (1994). Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software.

• Fowler, M. (2019). Patterns of Enterprise Application Architecture.

• Baldini, I., et al. (2017). "Serverless computing: Current trends and open problems." ACM.

█ Área de Concentração: Engenharia de Software

Tema de Pesquisa: Processos de Desenvolvimento de Software

Título: Integração de Práticas Ágeis e DevOps na Engenharia de Software Contemporânea

Resumo: Explora como metodologias ágeis, como Scrum e Kanban, podem ser harmonizadas com práticas DevOps, analisando impactos na eficiência do ciclo de vida do software e na entrega contínua de valor.

Objetivo de Pesquisa: Propor um framework híbrido que otimize o fluxo de trabalho em equipes multidisciplinares de desenvolvimento e operações.

Referências:

• Schwaber, K., & Beedle, M. (2001). Agile Software Development with Scrum.

• Humble, J., & Farley, D. (2010). Continuous Delivery.

• Bass, L., Weber, I., & Zhu, L. (2015). DevOps: A Software Architect's Perspective.

Sistemas Distribuídos

█ Área de Concentração: Sistemas Distribuídos

Tema de Pesquisa: Padrões de Projeto de Migração de Aplicações Monolíticas para Microsserviços

Título: Estratégias para Transformação de Arquiteturas Monolíticas em Microsserviços Escaláveis

Resumo: Analisa os principais desafios, estratégias e padrões de migração, incluindo o uso de ferramentas automatizadas, técnicas de estrangulamento de funcionalidade e refatoração.

Objetivo de Pesquisa: Desenvolver uma taxonomia de padrões e ferramentas que facilite a migração de monólitos para microsserviços.

Referências:

• Newman, S. (2015). Building Microservices.

• Richardson, C. (2018). Microservices Patterns: With Examples in Java.

• Lewis, J., & Fowler, M. (2014). "Microservices: A definition of this new architectural term." ThoughtWorks.

█ Área de Concentração: Sistemas Distribuídos

Tema de Pesquisa: Observabilidade, Resiliência e Performance em Sistemas

Título: Medições de Observabilidade e Resiliência em Arquiteturas Distribuídas Críticas

Resumo: Este trabalho explora métricas de observabilidade como SLIs e SLOs, correlacionando-as com a resiliência e performance de sistemas distribuídos em ambientes de produção.

Objetivo de Pesquisa: Propor um modelo de avaliação para medir e melhorar observabilidade e resiliência em sistemas de missão crítica.

Referências:

• Burns, B., et al. (2016). Site Reliability Engineering.

• Morgan, J. (2020). Observability Engineering.

• Sharma, A., et al. (2016). "Beyond request tracing: The essential role of logs in microservices observability." IEEE.

█ Área de Concentração: Sistemas Distribuídos

Tema de Pesquisa: Engenharia de Confiabilidade de Sistemas

Título: Frameworks de Engenharia de Confiabilidade Aplicados a Sistemas de Alta Criticidade

Resumo: Investiga práticas modernas de confiabilidade, como Chaos Engineering, para prevenir falhas e assegurar alta disponibilidade em sistemas distribuídos.

Objetivo de Pesquisa: Criar diretrizes práticas para equipes de SRE implementarem confiabilidade como disciplina técnica.

Referências:

• Basiri, A., et al. (2020). Chaos Engineering: Building Confidence in System Behavior through Experiments.

• Jones, C., et al. (2017). "A framework for engineering reliability in distributed systems." IEEE.

• Veeraraghavan, K., et al. (2018). "Doubletake: Fast and reliable resource provisioning for large-scale internet services." USENIX.

Computação em Nuvem

█ Área de Concentração: Computação em Nuvem

Tema de Pesquisa: Planejamento de Capacidade de Computação em Nuvem

Título: Modelos e métodos de planejamento de capacidade de cargas de trabalho de computação em nuvem sem precedentes históricos

Resumo: Aborda técnicas, métodos e modelos para planejar a capacidade de recursos para cargas de trabalho de computação em nuvem.

Objetivo de Pesquisa: Evoluir o modelo C2PF (Cloud Capacity Planning Framework) para planejamento de capacidade de cargas de trabalho de computação em nuvem.

Referências:

• Cavalcanti Pereira, C. D. (2024). "Capacity Planning of Cloud Computing Workloads". CESAR.

• Armbrust, M., et al. (2010). "A view of cloud computing." Communications of the ACM.

• Lorido-Botran, T., et al. (2014). "Auto-scaling techniques for elastic applications in cloud environments." ACM.

█ Área de Concentração: Computação em Nuvem

Tema de Pesquisa: Planejamento de Capacidade de Computação em Nuvem

Título: Modelagem de Capacidade Escalável em Ambientes de Nuvem Híbrida

Resumo: Aborda técnicas e ferramentas para prever a demanda de capacidade em ambientes de nuvem, otimizando custos e garantindo desempenho.

Objetivo de Pesquisa: Desenvolver um modelo preditivo de capacidade baseado em Machine Learning para ambientes de nuvem híbrida.

Referências:

• Armbrust, M., et al. (2010). "A view of cloud computing." Communications of the ACM.

• Lorido-Botran, T., et al. (2014). "Auto-scaling techniques for elastic applications in cloud environments." ACM.

• Smith, J. E., & Nair, R. (2005). Virtual Machines: Versatile Platforms for Systems and Processes.

█ Área de Concentração: Computação em Nuvem

Tema de Pesquisa: Padrões Arquiteturais Nativos em Nuvem para Software como Serviço (SaaS)

Título: Práticas de Arquitetura Nativa para Otimização de Aplicações SaaS na Nuvem

Resumo: Explora a aplicação de padrões nativos de nuvem, como Multi-Tenancy, Escalabilidade Horizontal, Padrões de Bilhetagem, entre outras disciplinas, em soluções SaaS.

Objetivo de Pesquisa: Criar um guia de boas práticas para a arquitetura de SaaS com foco em escalabilidade e otimização de custos.

Referências:

• Reiss, S. P. (2016). "Cloud-based software engineering." IEEE.

• Fowler, M. (2011). Patterns of Enterprise Application Architecture.

• Jamshidi, P., et al. (2014). "Cloud Migration Patterns: A Multi-Cloud Service Architecture Perspective." IEEE.

█ Área de Concentração: Computação em Nuvem

Tema de Pesquisa: Modelos de Maturidade de Infraestruturas de Computação em Nuvem

Título: Modelos de Maturidade para Evolução de Infraestruturas de Computação em Nuvem em Organizações

Resumo: Analisa modelos de maturidade, como CMMI, adaptados para a nuvem, propondo uma estrutura específica para medir a maturidade de infraestrutura em empresas que utilizam computação em nuvem.

Objetivo de Pesquisa: Propor um framework de maturidade para organizações, cobrindo desde o uso inicial até o estágio avançado de otimização em nuvem.

Referências:

• Lenk, A., et al. (2011). "What is inside the cloud? An architectural map of the cloud landscape." IEEE.

• Smith, J. E., et al. (2020). "Maturity models in cloud computing: A systematic review." Springer.

• CMMI Institute (2020). Capability Maturity Model Integration (CMMI) Version 2.0.