Call Center de Emergência Marcus A. de Queiroz V. Lima Modelagem de Performabilidade de Call Center de Emergência Marcus A. de Queiroz V. Lima maqvl@cin.ufpe.br

Agenda Contextualização Objetivos Estrutura do sistema e modelagem de performabilidade Fluxo de atividades para avaliação de performabilidade Modelo para avaliação da disponibilidade Estudo de Caso Avaliação da disponibilidade Avaliação de desempenho Conclusões e Trabalhos Futuros Referências

Contextualização Os serviços de call center de emergência prestados são oferecidos as pessoas e para as pessoas, a fim de ajudá-los em situações críticas. O downtime dos sistemas deve ser estabelecida para ser o menor tempo possível sobre a estrutura dos recursos disponíveis. A avaliação da disponibilidade e desempenho de tais sistemas é a atividade chave para o planejamento de capacidade do sistema. O Brasil foi escolhido como sede da Copa do Mundo de 2014. Durante o evento, o país receberá delegações e turistas de todo o mundo. Portanto, assim como investimentos em outros setores, é necessário ter uma atenção especial aos serviços relacionados à situação de emergência. A demanda aumentará e é necessário investir nos call centers de emergência.

Objetivos Este trabalho propõe modelagem hierárquica heterogênea de performabilidade de call centers de emergência através de um diagrama de bloco de confiabilidade (RBD) e redes de Petri estocásticas (SPN). Além disso, propõe melhorias na arquitetura para uma melhor performance do sistema.

Estrutura do sistema e modelagem de performabilidade

Fluxo de atividades para avaliação de performabilidade O fluxo consiste em seis passos: entendimento do sistema, modelagem RBD/SPN heterogênea e hierárquica, avaliação da disponibilidade, TCO, avaliação desempenho e caso não atenda aos requisitos é realizado o RI. Figura 1. Metodologia para a avaliação de performabilidade.

Modelo para avaliação da disponibilidade Foram realizadas visitas técnicas e observamos que a estrutura física do call center e está apresentada na figura 2, que consiste em quatro partes: energia, voz, dados e o próprio call center. Figura 2. Estrutura física do call center de serviços de emergência.

Modelo para avaliação da disponibilidade Representar a redundân- cia através do modelo RBD não é fácil, uma vez que a estrutura do sistema é dinâmica e o tempo para ativar mecanismo de redun- dância deve ser representado através da técnica cold standby. Assim, neste tra- balho esta foi representada através de modelo SPN. A modelagem RBD foi apresentada para avaliação da disponibilidade. O modelo foi dividido em duas partes onde (A) corresponde a eletricidade e o (B) a estrutura de comunicação. O sub modelo A consiste em uma estrutura dinâmica onde através do modelo RBD não é fácil. E o tempo para ativar mecanismo de redundância deve ser representado através da técnica cold standby redudancy. Figura 3. RBD do modelo da arquitetura atual.

Modelo para avaliação da disponibilidade Modelagem SPN para avaliação da disponibilidade que possui restrições de tempo para ativação da redundância. Porém na figura 4 o tempo é igual a zero e a bateria tem uma duração de duas horas. Figura 4. Componentes do Submodelo (A) - cold standby redundancy.

Modelo para avaliação da disponibilidade As métricas utilizadas neste trabalho para avaliar o sistema de call center de emergência foram: MTTF - Tempo médio entre falhas; MTTR - Tempo médio entre reparos; Disponibilidade (downtime); RI - Importância da confiabilidade dos componentes; TCO - Custo total de propriedade; SLA - Acordo de nível de serviço; Número total de chamadas descartadas.

Estudo de Caso

Avaliação da disponibilidade A avaliação da disponibilidade foi dividida em duas partes: a primeira consistiu na aplicação de redução no submodelo (A) e a segunda no submodelo (B), ambos apresentados na Figura utilizando a ferramenta Astro [Silva et al., 2010]. Aplicado redução no Modelo RBD da arquitetura (A) de forma que o submodelo (A) foi reduzido para um componente de alto nível e o submodelo (B) também foi reduzido. Figura 5. A partir do modelo reduzido foram obtidos as métricas. Figura 3. RBD do modelo da arquitetura atual. Figura 5. Redução do RBD da Arquitetura (A).

Avaliação da disponibilidade Tabela I. Valores do MTTF, MTTR, disponibilidade e TCO das arquiteturas (A) e (B). Arch(A) well-managed Arch(B) high-availability MTTF System (min) 1404080.347 2555807.177 MTTR System (min) 168.213 24.530 Availability (%) 99.988 99.999 Downtime (min/year) 1h 3min 5min TCO ($) $ 6,506,990.40 $ 8,706,626.86 Encontramos que na Arquitetura (A) a avail é de 3 noves com downtime de 1h 3min downtime está alto e isso significa várias pessoas sem atendimento e por isso propomos melhorias. Seu TCO é aproximadamente $ 6,5. Mesma coisa para B

Avaliação da disponibilidade Figura 6. RBD do SubModelo (A) da arquitetura (B).

Avaliação da disponibilidade Modelagem SPN refinado para avaliação da disponibilidade da arquitetura (B) que possui restrições de tempo para ativação da redundância. Porém na figura 7 o tempo é aproximadamente de dois minutos com um banco de bateria de doze horas de duração. Figura 7. Modelo cold standby redundancy.

Avaliação de desempenho [Silva 2010], construiu o modelo refinado SPN para avaliar o desempenho, com ele foi obtido as probabilidade de cada tipo de chamadas e descarte. Figura 8. Modelo refinado [Silva 2010] .

Avaliação de desempenho [Silva 2010] , determinou as probabilidades de cada tipo de chamadas e também de cada categoria de chamada valida. Das chamadas validas a maior é PM com 49% e de todas as chamadas trotes com 41%. Figura 9. Classificação das chamadas do call center de emergência [Silva 2010].

Figura 10. Total chamadas perdidas/ano em função downtime e descartes em 15 atendentes Verificou o total de chamadas descartadas diminui com aumento de nº de atendentes. Com o aumento de atendentes o nº de descarte e chamadas perdidas iram diminuir. As chamadas descartes iram diminuir pq terei uma quantidade aproximada de mil chamadas sendo atendidas. Figura 11. Total chamadas perdidas/ano em função downtime e descartes em 40 atendentes

As chamadas descartes iram diminuir pq terei uma quantidade aproximada de 1700.00 a mais chamadas sendo atendidas. Figura 12. Total chamadas perdidas/ano em função downtime e descartes em 70 atendentes

Figura 14. Número de chamadas válidas perdidas/ano em cada categoria Figura 13. Total chamadas válidas perdidas por ano em função do downtime. Figura 13 e 14. As melhorias propostas na arquitetura (B) diminuiu o downtime e com isso o nº de chamadas perdidas e também por categoria. Figura 14. Número de chamadas válidas perdidas/ano em cada categoria nas arquiteturas (A) e (B) devido ao downtime.

Conclusões e Trabalhos Futuros Verificou-se que a arquitetura (B) é adequada para a demanda; Alta disponibilidade da arquitetura (B) justifica o investi-mento; Brasil sede copa do mundo de 2014; Elaboração de índice que combine disponibilidade, custo e confiabilidade; Avaliação da eficiência energética e emissões de carbono; Alocação de custos de energia; Definição de estratégias de umidificação.

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Referências [Ciardo e Trivedi, 1993] Ciardo, G. and Trivedi, K. (1993). A decomposition approach for stochastic reward net models. Performance Evaluation, pages 37{59. [Jain 1991] Jain, R. (1991). The Art of Computer Systems Performance Analysis. John Wiley & Sons, New York. [Maciel et al., 2011] Maciel, P., Trivedi, K., Junior, R., and Kim, D. (2011). Performance and Dependability in Service Computing: Concepts,Techniques and Research Direction. IEEE Press. [Gray e Siewiorek, 1991] Gray, J. and Siewiorek, D. (1991). High-availability computer systems. Digital Equipment Corp., 24. [Silva 2010] Silva, A. B. Avaliação de desempenho e planejamento de capacidade em call centers de servicos de emergência. Master's thesis, Centro de Informática, Universidade Federal de Pernambuco, Recife. 2010. …

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