Tes e de Desempenho em Aplicações SIG Web
A u o H. To es-Zen eno1, Eliane Ma ins1, Rica do da S. To es1,
Ma í a J. Escalona Cua esma2
1Ins i u o de Compu ação – Uni e sidade Es adual de Campinas (UNICAMP)
Caixa Pos al 6176, 13084-971 – Campinas – SP – B asil.
{a u o.zen eno,eliane, o es}@ic.unicamp.b
2 Depa amen o de Linguagens e Sis emas In o má icos – Uni e sidade de Se illa
A . Reina Me cedes s/n. 401012 – Se illa – Espanha.
[email protected]
Resumo. Es e a igo p opõe um modelo de p ocesso de es e de desempenho
pa a aplicações SIG Web. O modelo conside a os casos de uso mais c í icos ou
de maio isco quan o ao desempenho de um sis ema pa a a c iação de cená ios
de es es. Além disso, p e ê a u ilização de e amen as li es pa a
au oma ização de e apas do p ocesso de a aliação. O modelo oi aplicado ao
p oje o WebMaps, que é uma aplicação SIG Web cuja inalidade é auxilia seus
usuá ios no planejamen o ag ícola a pa i de egiões de in e esse. Os esul ados
p elimina es ob idos indicam que os es es o am ú eis na iden i icação de
p oblemas da a qui e u a p elimina do sis ema.
1In odução
Um Sis ema de In o mação Geog á ica (SIG) é um so wa e ol ado pa a o
ge enciamen o de dados geo- e e enciados. Os SIG’s são sis emas au oma izados
usados pa a a mazena , analisa e manipula dados geog á icos, ou seja, dados que
ep esen am obje os e enômenos em que a localização geog á ica é uma
ca ac e í s ica ine en e e indispensá el pa a analisá-los [1, 2].
Nes e con ex o, um SIG Web é um sis ema que p o ê di e en es se iços SIG de
análise e isualização de dados espaciais a a és da Web [3].O desen ol imen o de
sis emas des e ipo é complexo e de e conside a equisi os pouco encon ados em
aplicações adicionais: po exemplo, o g ande olume de dados ge enciado
(con encionais e geo- e e enciados), a di e sidade de usuá ios no ambien e Web e
p ocessamen o conco en e de equisições. Nes e cená io, um dos meios u ilizados
pa a se ga an i aqualidade des es sis emas é a ealização de es es [4] ao longo do
p ocesso de desen ol imen o.
O p opósi o des e a igo é p opo um modelo de p ocesso de es e pa a aplicações
SIG Web a pa i dos casos de uso mais c í icos ou de maio isco quan o ao
desempenho. A ealização de es es de desempenho é undamen al pa a assegu a que
es as aplicações sejam adequadas quando da sua implan ação e uso.
O p ocesso p opos o de es e de desempenho lida com as ca ac e í s icas ine en es
das aplicações SIG Web, g ande olume de dados e ca ga de usuá ios simul âneos,
o necendo um conjun o de a i idades de es e bem de alhadas. Es as a i idades são
in eg adas em um p ocesso obus o, onde o pon o de pa ida é iden i icação dos casos
de uso c í icos que p ecisam se es ados. Pa a isso se supõe que os equisi os do
sis ema o am co e amen e especi icados.
O modelo de p ocesso de es e de desempenho oi aplicado na a aliação do sis ema
WebMaps, que é uma aplicação SIG Web cuja inalidade é auxilia seus usuá ios no
planejamen o ag í cola a pa i de egiões de in e esse. Es es es es o am ei os de
aco do com cená ios eais cons uí dos baseando-se em es a í s icas de uso eais no
Sis ema de Moni o amen o Ag ome e eológico [5]. Os esul ados p elimina es
ob idos indicam que os es es o am ú eis na iden i icação de p oblemas da a qui e u a
p elimina do WebMaps an es da sua implan ação.
O a igo inicia com uma desc ição ge al dos es es de desempenho, assim como, a
sua iden i icação den o de um p ocesso de desen ol imen o (seção 2).Em seguida, a
seção 3 de alha os ipos de es es de desempenho em aplicações Web, mos ando
alguns p ocessos de es e exis en es. Es as abo dagens se em como base pa a a
especi icação da p opos a do p ocesso de es e de desempenho pa a aplicações SIG
Web (seção 4).A seção 5 ap esen a um caso de es udo onde o p ocesso de es e de
desempenho p opos o é usado na a aliação de um SIG Web eal. Po im, a seção 6
ap esen a as conclusões e abalhos u u os.
2 Tes es de desempenho
A ealização de es es em como inalidade assegu a a qualidade do sis ema, sendo
seu obje i o p incipal encon a e os. Os es es ambém se em pa a se ob e medidas
de equisi os não uncionais do so wa e, ais como con iabilidade ou desempenho,
usando-se écnicas es a í s icas ap op iadas [6].
En e os di e en es ipos de es es de sis ema exis en es [7], des acam-se os es es
de desempenho. A Fig. 1 mos a uma adap ação do modelo “V”, indicando as
di e en es ases do desen ol imen o de sis emas associadas com os ipos de es e
exis en es [8]. Embo a es e modelo de es es seja discu í el [8], ele se á u ilizado
nes e a igo pa a im didá ico.
A ealização de es es em po obje i o de e mina se o desempenho do sis ema
in eg ado é adequado, de aco do com os equisi os do sis ema. Tes es de desempenho
podem se ealizados ao longo do desen ol imen o, mas somen e quando odos os
componen es são inalmen e in eg ados é que se pode e uma medida eal do seu
desempenho [9]. No e que, na Fig. 1, o es e de desempenho se encon a den o dos
es es de sis ema, associados à ase de De alhamen o de Requisi os.
Molina i [10] mos a a elação en e isco de es e e sus equisi o de qualidade em
aplicações Web, ou seja, quais os equisi os de qualidade que mais comp ome em o
co e o uncionamen o des es sis emas caso não sejam co e amen e es ados.
Segundo Molina i, o desempenho é o equisi o de qualidade que de e ia e mais
cuidado em aplicações Web. Es a impo ância é ainda mais c í ica em aplicações SIG
Web endo em is a o g ande olume de dados ge enciados.
Fig. 1. Fases no p ocesso de desen ol imen o s Tipos de es e (modelo V).
3 P ocessos de Tes e de Desempenho em Aplicações Web
Como pa e dos es es de desempenho em os es es de ca ga ( es am o desempenho
do sis ema le ando-se em con a uma ca ga de usuá ios simul âneos eais), es es de
es esse ( es am o desempenho do sis ema conside ando o núme o máximo de
usuá ios simul âneos que pode supo a ) e os es es de olume ( es am a quan idade de
dados que o sis ema pode ge encia ) [9]. A segui é desc i o os p ocessos de es e de
cada um deles.
3.1 P ocesso de Tes e de Ca ga / Es esse
Vá ios p ocessos de es e de desempenho pa a aplicações web êm sendo p opos os
ecen emen e [10,11, 12, 13].A Fig. 2 mos a dois des es p ocessos de es e de
desempenho: ode Molina i [10] que ap esen a o p ocesso em 5 ases (a); e o de
Menascé [13] que possui 7 ases (b). Es es p ocessos são aplicá eis an o pa a es e de
ca ga como es esse.
Molina i inicia o p ocesso com o planejamen o de es e de ca ga / es esse (Fase 1),
cujo obje i o p incipal é iden i ica e p oje a quais uncionalidades pode iam se
es adas no sis ema. Já na Fase 2, se p ocede a especi icação e c iação de usuá ios
i uais. Uma ez c iados os usuá ios i uais, um cená io de es e (Fase 3)
co esponden e a es a quan idade de usuá ios é especi icado.O cená io é execu ado
na Fase 4. Po im, a Fase 5 comp eende a análise do sis ema es ado.
Fig. 2. P ocesso de es e de desempenho em aplicações Web. (a) P ocesso p opos o po
Molina i [10] e (b) p ocesso p opos o po Menascé [13].
Menascé ap esen a ases mais ab angen es. Pa a ele o p ocesso se inicia com uma
ase de de inição de obje i os do es e de desempenho (Fase 1). Logo na Fase 2
es uda-se o ambien e, ou seja, a in aes u u a (se ido es, se iços web), so wa e
(sis emas ope acionais, middlewa e e aplicações), as conexões de ede e os p o ocolos
de ede p esen es no sis ema. A Fase 3 é a mesma da Fase 1 de Molina i. A Fase 4,
de inição do Wo kload, é equi alen e à ase de c iação de cená ios e à ase de c iação
de usuá ios i uais de Molina i. Depois, na Fase 6, as e amen as de es e são
ins aladas e con igu adas. Nas Fases 7 e 8, os es es são execu ados e o sis ema é
analisado, espec i amen e. Tan o o p ocesso de Molina i quan o o de Menascé é
inalizado com o ajus e do sis ema, a pa i da análise dos esul ados dos es es de
desempenho.
3.2 P ocesso de Tes e de Volume
O es e de olume a alia a quan idade de dados ge enciados em um sis ema Web.
O obje i o des e es e é de e mina a capacidade do sis ema em lida com o olume de
dados especi icado nos seus equisi os. Em ge al, es e ipo de es e usa g andes
quan idades de dados, o que pe mi e de e mina os limi es em que o sis ema alha.
Além disso, cos umam se u ilizados na iden icação da ca ga máxima ou olume de
dados que o sis ema pode ge encia em um dado pe í odo de empo.
A pesquisa ealizada a é o momen o não iden i icou nenhum p ocesso de es e de
olume bem de inido que pudesse se u ilizados na a aliação de aplicações web.
4 P ocesso p opos o de Tes e de Desempenho em Aplicações SIG
Web
Es a seção ap esen a uma p opos a de p ocesso de es e de desempenho em aplicações
SIG Web. P imei amen e, as especi icações dos p ocessos de es e de ca ga / es esse
e de olume são ap esen ados de manei a isolada (seções 4.1 e 4.2). Em seguida, suas
a i idades são in eg adas em um p ocesso único (seção 4.3).
4.1 P ocesso p opos o de Tes e de Ca ga / Es esse
Es a p opos a consis e, basicamen e, na adap ação dos p ocessos de es e de ca ga /
es esse em aplicações Web is os na seção 3.1. A Fig. 3(a) mos a que no p ocesso
de Molina i se conside ou uma in e são da o dem das ases 2 e 3. Es a in e são
jus i ica-se pela impo ância da c iação de cená ios pa a a especi icação da quan idade
de usuá ios i uais que de e ão se c iados. Es a in e são pe mi e, po an o, c ia
di e en es cená ios pa a um mesmo es e de ca ga / es esse, conside ando, po
exemplo, di e en es quan idades de usuá ios i uais.
Fig. 3. (a) Adap ação apa i do p ocesso p opos o po Molina i [10]
(b) Adap ação do p ocesso p opos o po Menascé [13].
A Fig. 3(b) mos a que, no p ocesso de Menascé, as ases 1 e 2 o am conside adas
impo an es. Es as ases o am ag upadas e conside adas equi alen es à de inição dos
casos de uso de maio isco.
A e apa de de inição de casos de uso oi inco po ada ao p ocesso de Molina i
modi icado ( eja seção 4.3).
4.2 P ocesso p opos o de Tes e de Volume
Es e abalho ap esen a um p ocesso de es e de olume, ilus ado na Fig. 4. Es e
p ocesso se inicia com uma ase de planejamen o, cujo obje i o p incipal é iden i ica
a inalidade do es e (Fase 1). Já na Fase 2 iden i icam-se os cená ios de olume, ou
seja, cená ios que en ol em a mazenamen o de in o mação em disposi i os de
a mazenamen o p imá ios (unidades de disco í gido), secundá ios (CD, DVD), em
banco de dados ou em algum ou o ipo de a mazenamen o. Es es cená ios são c iados

na Fase 3. A Fase 4 co esponde ao cálculo do olume de dados que o sis ema
ge encia pa a cada cená io de es e. Finalmen e, na Fase 5,o sis ema es ado é
analisado le ando-se em con a os esul ados do es e ealizado e, caso necessá io,
modi icado.
Fig. 4. P ocesso p opos o de es e de olume.
4.3 P ocesso p opos ode Tes e de Desempenho
Es e abalhão p opõe um p ocesso que in eg a os es es de ca ga, es esse e
olume na a aliação do desempenho de um sis ema SIG Web. A Fig. 5 mos a o
modelo p opos o, usando a no ação UML do diag ama de a i idades [14]. A i idades
são mos adas a a és de elipses enquan o se as indicam a o dem nas quais as
a i idades de em se ealizadas. As se as pon ilhadas signi icam que a elação en e
duas a i idades não é ob iga ó ia. O p ocesso se inicia com uma ase de planejamen o
em um ní el supe io (Fase 0), onde se iden i ica os casos de uso que se ão es ados.
Como di o an e io men e, a iden i icação de casos de uso c í icos e de g ande isco é
i al pa a a ealização de um bom es e de desempenho.
O es e de desempenho pode con e um ou mais es es de ca ga, es esse e olume.
Tan o pa a os es es de ca ga como pa a os es es de es esse se conside ou as
modi icações desc i as na seção 4.1. Na pa e A da Fig. 5, essas adap ações são
ap esen adas.
O p ocesso começa com uma ase de planejamen o do es e de ca ga ou es esse
seguido da ase de c iação de cená ios. É impo an e no a que no planejamen o dos
es es da Fase 1 podem se de inidos um ou mais cená ios. Uma ez c iados o(s)
cená io(s) co esponden es a um es e de ca ga ou es esse c iam-se os usuá ios web
i uais. Na Fase 4 são execu ados o(s) cená io(s), enquan o que na úl ima ase (Fase
5), o sis ema es ado é analisado.
A pa e B da Fig. 5 mos a o p ocesso p opos o pa a a ealização de es es de
olume desc i o na seção 4.2. Além disso, mos a como os cená ios de es e de
olume podem se baseia nos cená ios de es e de ca ga ou es esse caso enham sido
c iados. Os es es de olume se iniciam na Fase 1 (planejamen o), onde se de ine o
obje i o do es e. Logo na Fase 2 iden i icam-se o(s) cená io(s) de olume. Es a
iden i icação conside a os cená ios c iados no p oceso pa alelo de ca ga ou es esse,
ou seja, aqueles cená ios que en ol em in e ação com banco(s) de dados ou com
algum ipo de a mazenamen o de in o mação. Uma ez iden i icados, os cená ios são
c iados (Fase 3).Um es e de olume pode con e um ou mais cená ios e pa a cada
cená io se de e mina o olume de dados que supo a (Fase 4). Na Fase 5, es es dados
são usados na análise do sis ema quan o ao olume de dados pe mi ido. Nes a ase
pode-se aze ambém uma p ojeção do olume de dados ao longo do empo
dependendo do planejamen o na Fase 1.
Fig. 5. P ocesso p opos o de es e de desempenho pa a aplicações SIG Web.
A úl ima a i idade do p ocesso de es e de desempenho é o ajus e do sis ema. Es e
ajus e eque a colabo ação de odos os memb os da equipe de es es na análise dos
p oblemas encon ados e na p opos a de soluções.
5Es udo de caso
O p ocesso de es e de desempenho p opos o oi usado na a aliação do sis ema
WebMaps, a pa i de em um caso de uso c í ico. Es a seção desc e e es e SIG web,
bem como ap esen a os esul ados p elimina es ob idos.
5.1 WebMaps
O WebMaps é um p oje o em andamen o no Ins i u o de Compu ação da Unicamp
que em como obje i o pe mi i o moni o amen o e planejamen o de sa as ag í colas
no B asil. Es e sis ema in eg a, em ede, dados he e ogêneos de di e sas on es e
alguns se iços que ge enciam es es dados. Assim, p e ende-se es abelece uma
pla a o ma base pa a a o mulação, implemen ação e a aliação de polí icas in eg adas
de planejamen o ag í cola.
A Fig. 6 mos a o modelo de casos de uso do WebMaps, onde se especi ica os
equisi os uncionais do sis ema. De manei a ge al, o sis ema de e pe mi i cadas os
e consul as an o aos seus usuá ios cadas ados quan o aos não cadas ados.
A e são a ual do sis ema pe mi e que usuá ios cadas em p op iedades ag í colas e
suas di isões ( alhões) indicando as coo denadas geog á icas jun o com a in o mação
de p odu os cul i ados. Além disso,pe mi e a ealização de consul as e e en es à
e olução dos plan ios ao longo do empo.Pa a an o, o sis ema ge a pa a osusuá ios
cu as NDVI (do inglês No malized Di e ence Vege a ion Index) [15], que são
cu as que mos am os í ndices de ege ação po di e ença no malizada, ou seja, a
quan idade de ege ação em um dado local em um pe í odo de e minado. Es es í ndices
são ob idos a pa i do p ocessamen o de imagens de sa éli e ob idas pe iodicamen e.
No momen o, o WebMaps abalha com imagens do ipo MODIS de odo o e i ó io
b asilei o e e en es a 4 anos (2001 a é 2004) o necidas pela NASA [16]. Cada
imagem ocupa 109,6 MB e uma no a imagem oi ob ida a cada 15 dias.
O p ocessamen o das imagens de sa éli e pa a ge ação de cu as NDVI é len o.
Sendo assim, op ou-se pelo uso de eco es (másca as) das imagens, ela i as a cada
p op iedade cadas ada,pa a diminui o empo de p ocessamen o.
A Fig. 7 ap esen a a a qui e u a do sis ema WebMaps. Ela é compos a de uma
camada Clien e e uma de Se ido . Apa e do Clien e é o na egado que mos a as
páginas p ocessadas pela camada se ido a. O Se ido é di idido em ês g andes
módulos, implemen ados usando Ja a e a linguangem C: a) módulo esponsá el pelo
cadas o de usuá ios e p op iedades; b) módulo esponsá el pela ealização de
consul as; e c) eposi ó ios de dados ( Pos g esql e disco í gido (HD)).
Do lado do se ido , emcon am-se páginas JSP’s, bem como o módulo “Código
em C” cuja a e a é p ocessa as imagens de sa éli e ge ando as másca as que se em
pa a mon a a cu a NDVI de in e esse pa a o usuá io quando equisi ado. A
in e ação en e o código na linguagem C e o código Ja a é ei o median e o JNI (Ja a
Na i e In e ace). Em [17], Czajkowski ap esen a os bene ícios do uso de in e aces
com códigos na i os no desen ol imen o de aplicações.
Fig. 6.Modelo de casos de uso do sis ema WebMaps.