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dc.creatorSousa Neto, José de
dc.date.accessioned2025-07-03T12:55:29Z
dc.date.available2025-07-03T12:55:29Z
dc.date.issued2024-10-04
dc.identifier.citationSOUSA NETO, Jose de. Testes de carga em ambientes de grande escala: desempenho e confiabilidade de sistemas de análises clínicas dermatológicas. Orientador: Demetrios Araújo Magalhães Coutinho. 2024. 31 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas ) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte , Pau dos Ferros, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://memoria.ifrn.edu.br/handle/1044/2966
dc.description.abstractLarge-scale systems, especially in the healthcare field, demand a high level of reliability and performance, as any failure can compromise them. The overload of poorly optimi zed systems results in delays in data processing, communication failures, and inefficiency during their use. For this reason, this work aims to document and analyze the results obtained from load testing an online system for managing and evaluating dermatological clinical results, by reviewing the system’s performance under high-demand conditions, and identifying and optimizing sensitive points. The tests were conducted in one of the development environments using the Locust tool, which allowed identifying the system’s capacity limits, points of latency, and under-optimized functionalities, related to email sending and questionnaire responses. The results guided updates aimed at performance improvement and highlighted the importance of conducting tests during system develop ment.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Nortept_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectSoftwarept_BR
dc.subjectConfiabilidadept_BR
dc.subjectHealthcare systempt_BR
dc.subjectReliabilitypt_BR
dc.subjectSistema de saúdept_BR
dc.titleTestes de carga em ambientes de grande escala: desempenho e confiabilidade de sistemas de análises clínicas dermatológicaspt_BR
dc.title.alternativeLoad testing in large-scale environments: performance and reliability of dermatological clinical analysis systemspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5281513078354626pt_BR
dc.contributor.advisor1Coutinho, Demetrios Araújo Magalhães
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6749444529357582pt_BR
dc.contributor.referee1Coutinho, Demetrios Araújo Magalhães
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6749444529357582pt_BR
dc.contributor.referee2Moreira, Irlan Arley Targino
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2001832542914377pt_BR
dc.contributor.referee3Dantas, Kaio Henrique Fonseca
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/2022701341654384pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentPau dos Ferrospt_BR
dc.publisher.initialsIFRNpt_BR
dc.description.resumoSistemas de grande escala, especialmente na área da saúde, exigem um alto nível de confiabilidade e desempenho, pois qualquer falha pode compromete-los. A sobrecarga de sistemas mal otimizados resulta em atrasos no processamento de dados, falhas de comunicação e ineficiência durante seu uso. Por conta disso, este trabalho tem como objetivo documentar e analisar os resultados obtidos durante a realização de testes de carga em um sistema online de gerenciamento e avaliação de resultados clínicos dermatológicos, através da revisão do desempenho do sistema sob condições de alta demanda, identificação e otimização de pontos sensíveis. Os testes foram realizados em um dos ambientes de desenvolvimento utilizando a ferramenta Locust e permitiram identificar os limites de capacidade do sistema, pontos de lentidão e funcionalidades menos otimizadas, relacionadas ao envio de e-mails e a resposta a questionários. Os resultados obtidos orientaram atualizações relacionadas a melhoria de desempenho e destacaram a importância da realização de testes durante o desenvolvimento de sistemas.pt_BR
dc.relation.references[1] MedTech Intelligence. (2024). Care Beyond Walls: Six Digital Trends Shaping Health Care in 2024. MedTech Intelligence. [2] Smith, C. U., & Williams, L. G. (2002). Performance Solutions: A Practical Guide to Creating Responsive, Scalable Software. Addison-Wesley. [3] Jain, R. (1991). The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation, and Modeling. John Wiley & Sons. [4] Huo, H., Zhang, X., & Liang, P. (2014). Load testing of web applications. Journal of Software Engineering and Applications, 7(5), 123-135. [5] Kaur, K., & Chana, I. (2018). Cloud load balancing techniques: A review. Cluster Computing, 21(1), 989-1006. [6] Silva, J. P., Oliveira, M. S., & Almeida, R. F. (2020). Load testing in web-based data collection systems: Ensuring reliability and performance in large-scale applications. Journal of Web Engineering and Data Management, 12(3), 215-230. [7] IEEE. (2024). Software Reliability: Elements, Approaches and Challenges. IEEE Xplore. Dispon´ıvel em: IEEE Xplore. [8] Software Testing Material. (n.d.). Performance Testing. Recuperado de https://www.softwaretestingmaterial.com/performance-testing/. [9] Software Testing Material. (n.d.). Load Testing. Recuperado de https://www.softwaretestingmaterial.com/load-testing/. [10] Software Testing Material. (n.d.). Stress Testing. Recuperado de https://www.softwaretestingmaterial.com/stress-testing/. [11] Coulin, D. (2021). Understanding Load Testing and Performance Testing. Recuperado de https://www.talend.com/resources/understanding-load-testing-and performance-testing/. [12] Locust. (n.d.). Locust - Scalable Load Testing Tool. Recuperado de https://locust.io/. [13] Real Python. (2022). Using Celery for Asynchronous Task Management in Python. Recuperado de https://realpython.com/courses/asynchronous-tasks-celery-django/pt_BR


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