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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.55.2009.tde-05082009-205709
Documento
Autor
Nome completo
Evgueni Dodonov
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2009
Orientador
Banca examinadora
Mello, Rodrigo Fernandes de (Presidente)
Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo
Sato, Liria Matsumoto
Schulze, Bruno Richard
Trevelin, Luis Carlos
Título em português
Uma abordagem de predição da dinâmica comportamental de processos para prover autonomia a ambientes distribuídos
Palavras-chave em português
Computação Autônoma
Inteligência artificial
Sistemas dinâmicos
Sistemas distribuídos Escalonamento distribuído
Teoria do caos
Resumo em português
A evolução de sistemas distribuídos resultou em aumento significativo de complexidade para manutenção e gerenciamento, tornando pouco eficientes técnicas convencionais baseadas em intervenções manuais. Isso motivou pesquisas que deram origem ao paradigma de computação autônoma (Autonomic Computing), que provê aspectos de auto-configuração, auto-recuperação, auto-otimização e auto-proteção a fim de tornar sistemas auto-gerenciáveis. Nesse contexto, esta tese teve como objetivo prover autonomia a ambientes distribuídos, sem a necessidade de mudar o paradigma de programação e as aplicações de usuários. Para isso, propôs-se uma abordagem que emprega técnicas para compreensão e predição de dinâmicas comportamentais de processos, utilizando abordagens de sistemas dinâmicos, inteligência artificial e teoria do caos. Os estudos realizados no decorrer desta pesquisa demonstraram que, ao predizer padrões comportamentais, pode-se otimizar diversos aspectos de computação distribuída, suportando tomadas de decisão autônomas pelos ambientes. Para validar a abordagem proposta, foi desenvolvida uma política de escalonamento distribuído, denominada PredRoute, a qual utiliza o conhecimento sobre o comportamento de processos para otimizar, transparentemente, a alocação de recursos. Experimentos realizados demonstraram que essa política aumenta o desempenho em até 4 ordens de grandeza e apresenta baixo custo computacional, o que permite a sua adoção para escalonamento online de processos
Título em inglês
An approach to provide autonomy to distributed environments by predicting the dynamics of process behavior
Palavras-chave em inglês
Artificial intelligency Chaos theory
Autonomic computing
Distributed scheduling
Distributed systems
Dynamical systems
Resumo em inglês
The evolution of distributed systems resulted in a significant growth in management and support complexities, which uncovered the inefficiencies incurred by the usage of conventional management techniques, based in manual interventions. This, therefore, has motivated researches towards the concept of Autonomic Computing, which provides aspects of self-configuration, self-healing, self-optimization and self-protection, aiming at developing computer systems capable of self-management. In this context, this thesis was conceived with the goal of providing autonomy to distributed systems, without changing the programming paradigm or user applications. In order to reach this goal, we proposed an approach which employs techniques capable of modelling and predicting the dynamics of application behavior, using concepts introduced in dynamical systems, artificial intelligence, and chaos theory. The obtained results demonstrated that it is possible to optimize several aspects of distributed computing, providing support for autonomic computing capabilities to distributed environments. In order to validate the proposed approach, a distributed scheduling policy was developed, named PredRoute, which uses the knowledge about the process behavior to transparently optimize the resource allocation. Experimental results demonstrated that this policy can improve the system performance by up to a power of 4, and also requires a considerably low computational cost, which suggests its adoption for online process scheduling in distributed environments
 
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thesis.pdf (1.60 Mbytes)
Data de Publicação
2009-09-01
 
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