Este relatório apresenta uma análise comparativa do uso de memória em diferentes configurações de execução simuladas em ambiente de nuvem. Utilizando o R, os dados foram importados diretamente de arquivos CSV hospedados em um repositório GitHub, processados e posteriormente visualizados por meio de gráficos de linha. Cada conjunto de dados representa uma situação com variação no controle de execução (por exemplo, delays de 0.1, 0.5, 1 segundo e uma execução sem controle – NONE). O objetivo é observar o comportamento da memória RAM utilizada ao longo do tempo, a fim de identificar padrões de consumo e possíveis gargalos. Durante a análise, foi realizado o pré-processamento dos dados: Conversão de datas e horas (currentTime) para o formato apropriado, Limpeza e conversão da coluna de uso de memória (usedMemory) para valores numéricos. Os gráficos resultantes permitem comparar visualmente o impacto das diferentes frequências de coleta de dados na utilização da memória, contribuindo para futuras decisões em ambientes de computação em nuvem. Este projeto reforça o uso do R para manipulação de dados, visualização e integração com fontes externas como o GitHub, promovendo práticas reprodutíveis e automatizadas de análise de desempenho em sistemas distribuídos.

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This report is my final project for my stats course at Middlebury College, taught by Professor Alex Lyford: STAT 218, Statistical Learning. Its objective was to address a research question in the context of supervised & unsupervised learning methods we learned this semester, alongside a description of a new method in context that we had not learned in class.

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I am not sure if I did the title page correct, I kept the new page but it kep the introduction on the same page.

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