Comparação de Regressão Linear e Redes Neurais para Predição de Desempenho e Alocação Autônoma de Recursos em Nuvem - Mendes, Aldo Henrique Dias; Ralha, Célia Ghedini (Anais do Workshop-Escola de Sistemas de Agentes, seus Ambientes e Aplicações (WESAAC), 2025)
Este artigo investiga a eficácia de modelos de Regressão Linear Múltipla (RLM) e Redes Neurais Artificiais (RNA) para o gerenciamento autônomo de recursos em ambientes de computação em nuvem, aplicados na arquitetura de sistemas multiagentes Multi-Agent System for Cloud (MAS-Cloud+). O objetivo é otimizar a alocação de Máquina Virtuals (MVs) e garantir o cumprimento de Acordo de Nível de Serviços (SLAs). Avaliamos os modelos através de métricas de acurácia (Coeficiente de Determinação (R²), Erro Quadrático Médio (MSE) e Erro Absoluto Médio (MAE)) e pelo impacto de suas predições nas decisões de provisionamento. Os experimentos, conduzidos com a aplicação MASA-OpenMP em diversas cargas de trabalho, demonstram que a RLM oferece desempenho superior em consistência e precisão. A RLM alcançou um R² médio de 0,97 e um MSE de 0,03, superando a RNA, que apresentou alta variabilidade e erros significativamente maiores. Consequentemente, a RLM resultou em escolhas de MVs mais econômicas e com menor taxa de violação de SLA, consolidando-se como a abordagem mais robusta para o cenário avaliado.