Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2006 |
| Autor(a) principal: |
Bezerra, Germano Capistrano |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20210729-144423/
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Resumo: |
A computação em grades oportunistas tem por objetivo compartilhar recursos computacionais já existentes nas instituições para escalonamento de tarefas. A decisão de alocar uma máquina para realização de determinada tarefa pode ser facilitada se for possível a predição de ocorrência de ociosidade nessa máquina, considerando sua utilização pelo usuário original. Este trabalho investiga a utilização de técnicas de análise de conglomerados para o reconhecimento de padrões de uso de recursos computacionais. Para tanto, serão identificados comportamentos prototípicos de utilização de um determinado recurso. Assumindo-se que a ocorrência desses padrões de comportamento é recorrente ao longo do tempo, é possível estabelecer um arcabouço para estimar se, em um dado momento, este recurso estará disponível ou não para compartilhamento com a rede. Diversos conceitos envolvidos durante o processo de análise de conglomerados são discutidos e aplicados ao contexto do reconhecimento de padrões de uso de recursos computacionais. A implementação de um módulo de software possibilitou que fossem realizados alguns ensaios para validação das técnicas propostas. |
