Aplicação de Machine Learning à Predição de Tempo de Execução em FaaS com o Framework Orama - Carvalho, Leonardo Rebouças de; Rocha Filho, Geraldo Pereira; Araujo, Aleteia (Anais da Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO); 2025: Anais da XIII Escola Regional de Informática de Goiás, 2025)
Um dos principais desafios em Function-as-a-Service (FaaS) é a imprevisibilidade do tempo de execução das funções, o que pode causar aumento de custos e degradação de desempenho em aplicações distribuídas entre provedores de nuvem. Este artigo apresenta um preditor baseado em Machine Learning (ML) integrado ao Framework Orama, que combina métricas estáticas de código (medidas de complexidade de Halstead) e dados empíricos de desempenho para estimar o tempo de execução diretamente a partir do código-fonte. Foram avaliadas três arquiteturas de redes neurais (Dense, LSTM e BLSTM), sendo a BLSTM a que apresentou maior precisão.