Revised based on feedback

Stationarity implies that the statistical properties of a time series are constant over time, meaning that the past is informative for predicting the future. It is a key requirement for ensuring the validity of forecasts based on time series models. In this document, we study standard tests used to assess whether a time series is stationary.

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.