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Mestrado - Wagner Senger

por sistemasdirppg-pg publicado 02/10/2018 10h37, última modificação 18/01/2019 10h50
Arquitetura para Clusterização de Recursos baseado em seu Poder Computacional Utilizando Algoritmo Hierárquico e Assinatura Comportamental
Quando
05/11/2018
de 14h00 até 18h00
(America/Sao_Paulo / UTC-200)
Onde
Bloco E - sala da DIRPPG
Participantes
Prof. Dr. Rodolfo Miranda de Barros (UEL)
Prof. Dr. Augusto Foronda (UTFPR)
Prof. Dr. Lourival Aparecido de Góis (UTFPR) - Orientador
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A composição de uma grade possui um formato bastante característico, onde a alocação dos recursos é feita com base na sua topologia, ou seja, na estrutura do ambiente em que este recurso está aplicado, desta forma, a organização dos recursos não é feita com base na sua capacidade, e sim na localização geográfica. 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. 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. O peso dos componentes dos recursos podem variar de acordo com o ambiente em que o modelo está aplicado, por isso é possível parametrizar o cálculo para que recebam o peso inerente a sua importância dentro ambiente. 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 então 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 prevista para um determinado dia. Do mesmo modo, quando um grupo é formato ele passa a retratar o comportamento de todos os seus recursos, sendo possível determinar os momentos em que eles possuem uma menor ou maior capacidade de contribuição. 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 {\itshape 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. Também pode-se avaliar a diferença de concorrência enfrentada por um recurso inserido e gerenciado em um método tradicional de grade computacional, e estando ele inserido nos grupos gerados pela arquitetura.