Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2017-03-03T18:16:47Z No. of bitstreams: 1 2016_GabrielSiqueiraRodrigues.pdf: 1418859 bytes, checksum: 2ee51220d6f243fc8432fb73a19952c2 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2017-04-04T21:54:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_GabrielSiqueiraRodrigues.pdf: 1418859 bytes, checksum: 2ee51220d6f243fc8432fb73a19952c2 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-04T21:54:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_GabrielSiqueiraRodrigues.pdf: 1418859 bytes, checksum: 2ee51220d6f243fc8432fb73a19952c2 (MD5) / Vemos um crescente interesse em aplicações que devem contar com ambientes de computação heterogêneos, como a Internet das Coisas (IoT). Esses aplicativos são destinados a executar em uma ampla gama de dispositivos com diferentes recursos computacionais disponíveis. Para lidar com algum tipo de heterogeneidade, como dois tipos possíveis de processadores gráficos em um computador pessoal, podemos usar abordagens simples como um script que escolhe a biblioteca de software certa a ser copiada para uma pasta. Essas abordagens simples são centralizadas e criadas em tempo de design. Eles requerem um especialista ou equipe para controlar todo o espaço de variabilidade. Dessa forma, essas abordagens não são escaláveis para ambientes altamente heterogêneos. Em ambientes altamente heterogêneos, é difícil prever o ambiente computacional em tempo de projeto, implicando provavelmente indecidibilidade na configuração correta para cada ambiente. Em nosso trabalho, propomos GoalD: um método que permite a implantação autônoma de sistemas, refletindo sobre os objetivos do sistema e seu ambiente computacional. Por implantação autônoma, queremos dizer que o sistema é capaz de encontrar o conjunto correto de componentes para o ambiente computacional alvo, sem intervenção humana. Nós avaliamos nossa abordagem em um estudo de caso: conselheiro de estação de abastecimento, onde uma aplicação aconselha um motorista onde reabastecer / recarregar seu veículo. Nós projetamos a aplicação com variabilidade em nível de requisitos, arquitetura e implantação, o que pode permitir que a aplicação projetada seja executada em diferentes dispositivos. Para cenários com diferentes ambientes, foi possível planejar a implantação de forma autônoma. Além disso, a escalabilidade do algoritmo que planeja a implantação foi avaliada em um ambiente simulado. Os resultados mostram que usando a abordagem é possível planejar de forma autônoma a implantação de um sistema com milhares de componentes em poucos segundos. / We see a growing interest in computing applications that should rely on heterogeneous computing environments, like Internet of Things (IoT). Such applications are intended to execute in a broad range of devices with different available computing resources. In order to handle some kind of heterogeneity, such as two possible types of graphical processors in a desktop computer, we can use simple approaches as a script at deployment-time that chooses the right software library to be copied to a folder. These simple approaches are centralized and created at design-time. They require one specialist or team to control the entire space of variability. However, such approaches are not scalable to highly heterogeneous environments. In highly dynamic and heterogeneous environment it is hard to predict the computing environment at design-time, implying likely undecidability on the correct configuration for each environment at design-time. In our work, we propose GoalD: a method that allows autonomous deployment of systems by reflecting about the goals of the system and its computing environment. By autonomous deployment, we mean that the system can find the correct set of components, for the target computing environment, without human intervention. We evaluate our approach on the filling station advisor case study where an application advises a driver where to refuel/recharge its vehicle. We design the application with variability at requirements, architecture, and deployment, which can allow the designed application be executed in different devices. For scenarios with different environments, it was possible to plan the deployment autonomously. Additionally, the scalability of the algorithm that plan the deployment was evaluated in a simulated environment. Results show that using the approach it is possible to autonomously plan the deployment of a system with thousands of components in few seconds.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:56:49Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2997_1.pdf: 2902249 bytes, checksum: 0400469daafc0cecd48c85c7dffb770d (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / O atual modelo de negócios de uma empresa moderna está cada vez mais dependente das tecnologias e dos sistemas de informação. Com isso, é necessário que se mantenha os dados protegidos através de uma cópia segurança, conhecida como backup, que garantirá a restauração e migração dos dados quando necessário. Além disso, é comum uma empresa adotar mais de um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) para armazenamento dos dados, gerando ambientes heterogêneos e dificultando a interoperabilidade entre os sistemas quando necessário. Isso porque os SGBD existentes realizam backup, restauração e migração dos dados sob tecnologias específicas e limitadas como (Oracle, Sqlserver, Mysql), não permitindo a restauração dos dados em outros SGBD, somente no seu ambiente de origem. Nesse contexto, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma estrutura padrão para os arquivos de backup, utilizando a linguagem de marcação eXtensible Markup Language (XML), denominada como Backup Markup Language (BKPML). A BKPML tem por objetivo desvincular a dependência dos arquivos de backup de sua fonte de origem, possibilitando manter a interoperabilidade necessária entre SGBD heterogêneos através dos arquivos de backup, e a transformação dos dados para arquivos secundários, como TEXTO, EXCEL, JavaScript Object Notation (JSON), YAML Ain t Markup Language (YAML), Comma-Separated Values (CSV) e XML. Para isso, foi necessário o desenvolvimento de uma ferramenta responsável por administrar os arquivos BKPML gerados. Como proposta de armazenamento seguro, além do armazenamento local, este trabalho utiliza Cloud Computing como alternativa para armazenamento dos arquivos BKPML

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-05-15T14:39:21Z No. of bitstreams: 1 thiagomarquessoares.pdf: 1372109 bytes, checksum: 0decc31aa35ac2d0364f017e2f671861 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-05-17T15:59:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 thiagomarquessoares.pdf: 1372109 bytes, checksum: 0decc31aa35ac2d0364f017e2f671861 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-17T15:59:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 thiagomarquessoares.pdf: 1372109 bytes, checksum: 0decc31aa35ac2d0364f017e2f671861 (MD5) Previous issue date: 2017-03-09 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O modelo LogP foi desenvolvido em 1993 para medir os efeitos da latência de comunicação, ocupação dos processadores e banda passante em multiprocessadores com memória distribuída. A ideia era caracterizar multiprocessadores de memória distribuída usando estes parâmetros chave, analisando seus impactos no desempenho. Este trabalho propõe um novo modelo, baseado no LogP, que descreve a influência destes parâmetros no desempenho de aplicações regulares executadas em um agregado (cluster) de computadores heterogêneos. O modelo considera que um agregado heterogêneo é composto por diferentes tipos de processadores, aceleradores e controladores de rede. Os resultados mostram que o pior erro nas estimativas feitas pelo modelo para o tempo de execução paralelo foi de 19,2%, e, em muitos casos, a execução estimada foi igual ou próxima do tempo real. Além disso, com base neste modelo, foi desenvolvido um escalonador, que baseado nas características da aplicação e do ambiente, escolhe um subconjunto de componentes que minimizem o tempo total de execução paralelo. O escalonador obteve êxito na escolha da melhor configuração para a execução de aplicações com diferentes comportamentos. / The LogP model was proposed in 1993 to measure the effects of communication latency, processor occupancy and bandwidth in distributed memory multiprocessors. The idea was to characterize distributed memory multiprocessor using these key parameters and study their impact on performance in simulation environments. This work proposes a new model, based on LogP, that describes the impacts on performance of regular applications executing on a heterogeneous cluster. The model considers that a heterogeneous cluster is composed of distinct types of processors, accelerators and networks. The results show that the worst error in the estimations of the parallel execution time was about 19,2%, and, in many cases, the estimated execution time is equal to or very close to the real one. In addition, based on this model, a scheduler was developed. Based on the applications and computational environment characteristics, the scheduler chooses the subset of processors, accelerators and networks that minimize the parallel execution time. For applications with different behaviors, the scheduler successfully chose the best configuration.