Computação em Nuvem Verde
Eficiência Energética, Inteligência Artificial e Sustentabilidade em Data CentersBy Thiago Nelson Faria dos Reis
Length4h 33m
About this audiobook
A migração para a computação em nuvem trouxe enormes vantagens, mas também uma responsabilidade compartilhada: enfrentar o crescente impacto ambiental dos data centers. Esse é um dos grandes desafios tecnológicos da atualidade — equilibrar a exigência de alto desempenho dos data centers com a urgência da sustentabilidade ambiental.
Computação em Nuvem Verde: Eficiência Energética, Inteligência Artificial e Sustentabilidade em Data Centers mergulha nesse cenário, apresentando um modelo inovador para otimizar a eficiência energética. A obra analisa algoritmos de escalonamento, desde os tradicionais, como o Round Robin, até abordagens bioinspiradas, como o Ant Colony System (ACS), aplicado de forma pioneira nesse contexto.
Organizado em sete capítulos, o livro explora os fundamentos da computação em nuvem verde, detalha a robusta metodologia utilizada e apresenta resultados que comprovam ser possível reduzir o consumo de energia e as emissões de CO₂ em mais de 50%, sem comprometer o desempenho. Além disso, introduz pioneiramente um sistema de pontuação (scores) e escala de nível energético que constituem ferramentas valiosas para a otimização e a sustentabilidade.
Este livro é uma leitura essencial para gestores, pesquisadores, estudantes, profissionais de TI e todos que buscam não apenas compreender, mas também implementar práticas de computação verde mais eficientes, aliando inovação tecnológica com alto desempenho e responsabilidade ambiental.
Audiobook details
GenreTechnology
Length4 hrs 33 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateJan 28, 2026
LanguagePortuguese
Table of contents
11 INTRODUÇÃO
454.3.2 Interpretação dos Dados
21.1 Contextualização
464.3.3 Impacto Ambiental e Operacional
31.2 Motivação
474.3.4 Metodologia de Análise
41.3 Hipótese
484.3.5 Indicadores Avaliados
51.4 Objetivos
494.4 Scores de Eficiência Energética
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61.4.1 Objetivo Geral
504.4.1 Inicialização dos Dicionários e Métricas
71.4.2 Objetivos Específicos
514.4.2 Normalização dos Dados
81.5 Metodologia
524.4.3 Definição da Baseline
91.6 Estrutura da Tese
534.4.4 Cálculo dos Scores
102 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
544.4.5 Classificação dos Algoritmos
112.1 Conceitos sobre Energia
554.5 Modelo de Nível Energético
122.1.1 Terminologias do Setor Elétrico
564.5.1 Critérios de Classificação
132.1.2 Importância da Gestão da Demanda e do Consumo
574.5.2 Escala Vertical
142.2 Computação em Nuvem
584.5.3 Escala Horizontal
152.2.1 Serviços em Nuvem
594.5.4 Classificadores de Inteligência Artificial
162.2.2 Arquitetura em Nuvem
604.5.5 Utilização de Redes Neurais
172.2.3 Características da Computação em Nuvem
614.6 Considerações Finais
182.2.4 Escalabilidade e Elasticidade
625 RESULTADOS E DISCUSSÃO
192.3 Computação em Nuvem Verde
635.1 Ambiente de Simulação do Consumo Energético
202.3.1 Sustentabilidade em Computação em Nuvem
645.1.1 Algoritmos de Escalonamento de Recursos
212.3.2 Eficiência Energética
655.1.2 Escolha dos Algoritmos
222.3.3 Princípios de Sustentabilidade Aplicados a TI
665.1.3 Definição da Infraestrutura
232.3.4 Uso Sustentável de Recursos
675.2 Validação Funcional: 5.2.1 Aplicação da Validação Funcional
242.3.5 Categorias e Áreas da Computação em Nuvem Verde
685.3 Análise dos Resultados
252.3.6 Metodologias, Tecnologias e Inovações
695.3.1 Cenário 1: Tempo de Execução das Aplicações
262.3.6.1 Metodologias
705.3.2 Cenário 2: Consumo de Energia das Aplicações
272.3.6.2 Métricas Computacionais
715.3.3 Cenário 3: Custo de Execução das Aplicações
282.3.6.3 Design Sustentável de Data Centers
725.3.4 Cenário 4: Emissão de CO2
292.3.6.4 Técnicas Eficientes de Refrigeração
735.3.5 Considerações Adicionais
302.3.6.5 Uso de Energias Renováveis
745.4 Considerações Finais
312.3.7 Benefícios da Computação em Nuvem Verde
756 CONTRIBUIÇÕES DA PESQUISA E EXPANSÃO DO ESCOPO
322.4 Ambiente de Simulação CloudSim Plus: 2.4.1 Execução do CloudSim Plus
766.1 Cálculo dos Scores
332.5 Redes Neurais Recorrentes (RNNs)
776.1.1 Definição dos Pesos
342.6 Algoritmos Bioinspirados
786.1.2 Algoritmo de Cálculo dos Scores
352.7 Considerações Finais
796.1.3 Resultados dos Scores
363 TRABALHOS RELACIONADOS
806.2 Escala de Nível Energético
373.1 O Estado da Arte
816.3 Predição dos Scores e do Nível Energético
383.2 Comparativo entre Trabalhos Relacionados ao Tema
826.4 Quantização como Proposta para Eficiência Energética
393.3 Considerações Finais
836.5 Considerações Finais
404 METODOLOGIA
847 CONCLUSÃO
414.1 Metodologia Adotada: 4.1.1 Modelo de Eficiência Energética
857.1 Conclusões da Tese
424.2 Processo de Coleta de Dados
867.2 Principais Resultados e Contribuições
434.3 Análise dos Resultados
877.3 Trabalhos Futuros
444.3.1 Estratégia de Análise
A máquina do caosMax Fisher18h 34m$20 · $0.00
Introdução ao Red Team OperationsJoas Antonio dos Santos4h 43m$14 · $0.00
No ArAlberto Santos-dumont6h 27m$7 · $0.00
Gestão De ProjetosHelcio Gonçalves4h 4m$9 · $0.00
VírusDouglas Bernardini12h 27m$22 · $0.00
Professor na Era da IACibele Mantovanni, Genilson Valotto Patuzzo2h 32m$10 · $0.00
Direito e tecnologiaJosé Luiz de Moura Faleiros Júnior23h 54m$14 · $0.00
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