Uma Perspectiva Analítica para Avaliação de Desempenho no Aprendizado Federado - Silva, Francisco Airton; Souza, Allan M. de; Almeida, Iago; Cerqueira, Eduardo; Bittencourt, Luiz Fernando; Rosário, Denis (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2025: Anais do XLIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2025.5813, 2025)
Implementar e avaliar o desempenho de soluções de Aprendizado Federado (FL) em ambientes reais ou simulados apresenta desafios significativos, não apenas devido a limitações de escalabilidade, tempo e custo, mas também à heterogeneidade estatística e sistêmica, incluindo restrições de rede e problemas de desempenho, que são difíceis de reproduzir em cenários experimentais ou simulados. Nesse contexto, os modelos analíticos emergem como uma abordagem poderosa para compreender o comportamento de sistemas de FL em larga escala e densos. Esses modelos permitem uma análise mais detalhada e eficiente, ao integrar cenários densos com diferentes opções de conectividade, por exemplo, intermitente, e incorporar a variabilidade estocástica em transições e estados, capturando de forma realista a complexa dinâmica de sistemas distribuídos. Este artigo apresenta a modelagem de Stochastic Petri Net (SPN) como uma abordagem analítica complementar aos simuladores de FL tradicionais em cenários dinâmicos e densos. O modelo SPN permite a simulação detalhada da dinâmica FL principal, incluindo participação assíncrona, seleção de clientes e utilização de recursos. A aplicação do modelo de SPN para análise de FL é ilustrada, calibrada e validada com um estudo de caso utilizando dados de um experimento real. Os resultados fornecem insights importantes para a otimização de sistemas distribuídos em diferentes domínios.