Os processos de negócio desempenham um papel muito importante na indústria, principalmente pela evolução das tecnologias da informação. As plataformas de computação em nuvem, por exemplo, com a alocação de recursos computacionais sob demanda, possibilitam a execução de processos altamente requisitados. Para tanto, é necessário definir o ambiente de execução dos processos de tal modo que os recursos sejam utilizados de forma ótima e seja garantida a correta funcionalidade do processo. Nesse contexto, diferentes métodos já foram propostos para modelar os processos de negócio e analisar suas propriedades quantitativas e qualitativas. Há, contudo, vários desafios que podem restringir a aplicação desses métodos, especialmente para processos com alta demanda (como os workflows de numerosas instâncias) e que dependem de recursos limitados. A análise de desempenho de workflows de numerosas instâncias via modelagem analítica é o objeto de estudo deste trabalho. Geralmente, para a realização desse tipo de análise usa-se modelos matemáticos baseados em técnicas Markovianas (sistemas estocásticos), que sofrem do problema da explosão do espaço de estados. Entretanto, a Teoria do Campo Médio indica que o comportamento de um sistema estocástico, sob certas condições, pode ser aproximado por o de um sistema determinístico, evitando a explosão do espaço de estados. Neste trabalho usamos tal estratégia e, com base na definição formal de aproximação determinística e suas condições de existência, elaboramos um método para representar os workflows, e seus recursos, como equações diferenciais ordinárias, que descrevem um sistema determinístico. Uma vez definida a aproximação determinística, realizamos a análise de desempenho no modelo determinístico, verificando que os resultados obtidos são uma boa aproximação para a solução estocástica.

Business processes play a very important role in the industry, especially by the evolution of information technologies. Cloud computing platforms, for example, with the allocation of on-demand computing resources enable the execution of highly requested processes. Therefore, it is necessary to define the execution environment of the processes in such a way that the resources are used optimally and the correct functionality of the process is guaranteed. In this context, different methods have already been proposed to model business processes and analyze their quantitative and qualitative properties. There are, however, a number of challenges that may restrict the application of these methods, especially for high-demanded processes (such as workflows of numerous instances) and that rely on resources that are limited. The analysis of the performance of workflows of numerous instances through analytical modeling is the object of study of this work. Generally, for the accomplishment of this type of analysis, mathematical models based on Markovian techniques (stochastic systems) are used, which suffer the problem of the state space explosion. However, the Mean Field Theory, indicates that the behavior of a stochastic system, under certain conditions, can be approximated by that of a deterministic system, avoiding the explosion of the state space. In this work we use such a strategy, based on the formal definition of deterministic approximation and its conditions of existence, we elaborate a method to represent the workflows, and their resources, as ordinary differential equations, which describe a deterministic system. Once the deterministic approximation has been defined, we perform the performance analysis in the deterministic model, verifying that the obtained results are a good approximation for the stochastic solution.