Metodologia para classificação de padrões de consumo de memória no linux baseada em mapas auto-organizáveis

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Lin, Maurício Tia Ni Gong
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/2015638290124067
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas; Instituto de Computação; BR; UFAM; Programa de Pós-graduação em Informática
• Palavras-chave em Português: Linux; Gerenciamento de Memória; Classificação de Padrões; Redes Neurais; Memory Management; Neural Webs; Pattern Classification; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
• Link de acesso: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/2916

A evolução do sistema operacional Linux possibilitou que o mesmo se tornasse o principal concorrente dos sistemas operacionais do mercado como o Windows da Microsoft e Solaris da Sun. Apesar de diversas funcionalidades e melhorias desenvolvidas no Linux, o problema relacionado à falta de memória e o mecanismo existente de solucioná-lo, chamado de OOM Killer, ainda é motivo de longas discussões na comunidade do kernel Linux. A carência de pesquisas científicas relacionada ao algoritmo de seleção de processos do OOM Killer leva esta dissertação a propor um mecanismo de identificação e classificação de padrões de consumo de memória no Linux baseada no modelo de rede neural auto-organizável. A ferramenta desenvolvida nesta dissertação mostra a possibilidade de utilizar Mapas Auto-Organizáveis para classificar e identificar os padrões de consumo de memória de determinadas aplicações inseridas em contextos de casos de uso.