Arquitetura para clusterização de recursos baseado em seu poder computacional utilizando algoritmo hierárquico e assinatura comportamental
Ano de defesa: | 2018 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | , , |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Ponta Grossa |
Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: | |
Área do conhecimento CNPq: | |
Link de acesso: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3745 |
Resumo: | Em uma Grade Computacional, recursos com baixo poder computacional, ao concorrer diretamente com todos em um ambiente podem vir a ser subutilizados, causando com o tempo a sua fuga. Para mitigar este efeito, e proporcionar um melhor uso dos recursos do ambiente, este estudo propõe uma arquitetura que se baseia na organização dos elementos em grupos, e que para isso, seus componentes internos como um todo sejam levadas em consideração, e não apenas a capacidade da sua CPU. Para tal, a quantidade de cada componente relevante dos recursos para a aplicação alvo é compilada, compondo o seu poder computacional. Os recursos são dispostos em grupos, cuja soma do poder computacional de seus integrantes é aproximada dos demais. A separação dos recursos em grupos é executada por um algoritmo hierárquico com base na maior distância entre os valores, devido ao equilíbrio entre elementos fortes e fracos que ele proporciona, gerando assim grupos com valor total aproximado. Esta organização permite que quando houver a necessidade de definição de qual grupo será o responsável pela execução de uma tarefa, qualquer um tenha capacidade de atendê-la, visto que o poder de processamento não é mais um determinante para tal. Para que exista um parâmetro de escolha do grupo que será selecionado para execução, o comportamento padrão dos recursos é analisado. Cada recurso possui um padrão de utilização, que pode ser identificado através do seu acompanhamento, a ponto de que sua utilização seja previsível. Este padrão de utilização é representado por um perfil de comportamento denominado Assinatura Comportamental. Após determinada a assinatura de cada recurso e também dos grupos aos quais pertencem, como todos estes grupos passam a ter condições similares de atender uma demanda, a assinatura permite a sua distinção, retratando o momento mais oportuno de utilização de cada, proporcionando uma métrica de escolha do destino da requisição. Neste estudo são implementados os métodos propostos para a clusterização, Assinatura Comportamental e a Assinatura dos clusters. O escalonamento das tarefas não é implementado, visto que um aprofundamento específico nesta área é necessário, portanto comparar o número de tarefas recebidas por um recurso neste método, com métodos tradicionais onde o recurso concorre diretamente com outros não é possível. É possível porém determinar os resultados da implantação dos métodos, e se a arquitetura permitiu a criação de um ambiente tal qual proposto. |