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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2000.tde-26072001-181852
Documento
Autor
Nome completo
Daniel Corrêa Lobato
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2000
Orientador
Banca examinadora
Santana, Regina Helena Carlucci (Presidente)
Manacero Junior, Aleardo
Marques, Eduardo
Título em português
Proposta de um ambiente de simulação e aprendizado inteligente para RAID.
Palavras-chave em português
avaliação de desempenho
matriz de discos
RAID
simulação
Resumo em português
O desempenho global dos sistemas computacionais é limitado, geralmente, pelo componente de menor desempenho. Os processadores e a memória principal têm experimentado um aumento de desempenho bem maior que o da memória secundária, como os discos magnéticos. Em 1984, Johnson introduziu o conceito de fragmentação, onde um dado é gravado em uma matriz de discos, de forma que os seus fragmentos podem ser recuperados em paralelo e, por conseqüência, de forma mais rápida. O principal problema da fragmentação é a redução da confiabilidade da matriz pois, a falha de um dos discos torna o dado inacessível. Patterson, Gibson e Katz propuseram, em 1988, 5 formas de armazenar informação redundante na matriz de discos e, dessa forma, aumentar sua confiabilidade. A essas formas foi dado o nome de RAID - Redundant Arrays of Independent Disks. Com o passar do tempo, outras formas de armazenamento de redundância foram criadas, tornando complexa a taxonomia da área. Além disso, alterações de parâmetros na matriz implicam em variações de desempenho nem sempre fáceis de se perceber em um primeiro momento. Com o objetivo de facilitar a compreensão da taxonomia e permitir que sejam feitos experimentos na matriz buscando um melhor desempenho, esta dissertação propõe um ambiente de simulação e aprendizado para RAID, onde o usuário pode interagir com diversos modelos de RAID, ou até criar o seu próprio, para avaliar seu desempenho em várias situações, além de oferecer ao usuário acesso ao conhecimento da área, agindo como um tutor. Esta dissertação apresenta, ainda, um protótipo de um simulador de discos magnéticos que pode ser utilizado como base para o desenvolvimento de um simulador de RAID para ser utilizado pelo ambiente.
Palavras-chave em inglês
disk array
performance evaluation
simulation
Resumo em inglês
The component with the worst performance usually limits the overall performance of a computing system. The performance of processors and main memory has improved faster than the secondary memory, such as magnetic disks. Johnson, in 1984, introduced the concept of fragmentation, in which a data file is written into a disk array, in a way that its stripes can be recovered in parallel and therefore, in a faster way. The main problem with fragmentation is the reduction of the reliability. If one disk fails, all data file becomes inaccessible. Patterson, Gibson and Katz proposed, in 1988, five ways to store redundant information in the array, increasing the reliability, comprising the main RAID (Redundant Array of Independent Disks) configurations. Some other ways to store the redundant information have been proposed over the years, making the RAID taxonomy more complex. Furthermore, changes in the array parameters takes to performance variations that are not always understood. With the purpose of facilitating the comprehension of the taxonomy and allowing the execution of experiments looking forward to improve performance, this MSc Dissertation proposes an Intelligent Simulation and Learning Environment for RAID, where the user can interact with several RAID models, or even create his/her own models, in order to evaluate their performance under different situations. The environment also allows the user to interact with the knowledge of the area, acting as a tutor. This Dissertation also presents a prototype of a magnetic disk simulator, that can be used as the kernel for the development of a RAID simulator to be used by the environment.
 
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MScDissert.dclobato.pdf (723.19 Kbytes)
Data de Publicação
2002-01-29
 
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