Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-10T13:26:34Z No. of bitstreams: 2 dissertação Cyros da Silva.pdf: 1649531 bytes, checksum: 7f67a5d2cb492b92a5fd69b6fc1ffb74 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-10T13:26:34Z (GMT). No. of bitstreams: 2 dissertação Cyros da Silva.pdf: 1649531 bytes, checksum: 7f67a5d2cb492b92a5fd69b6fc1ffb74 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-09-12 / A virtualização de servidores tem trazido mudanças no mundo da hospedagem de sites e aplicações web. Na abordagem tradicional, por questões de isolamento cada máquina física fica atrelada a uma aplicação ou a um serviço, o que acarreta em uma subutilização dos recursos computacionais. A virtualização de servidores supera essa limitação proporcionando diversos benefícios como: a redução nos custos operacionais (dado que são necessárias menos máquinas físicas), utilização mais eficiente dos recursos e um menor tempo para disponibilização de servidores. A utilização de acordos de nível de serviço (SLAs) é uma prática comum que ocorre na hospedagem de aplicações web. No entanto, existem desafios no cumprimento de SLAs em ambientes virtualizados. Um deles é que não é trivial converter os objetivos de nível de serviço (SLOs) que usam métricas de nível de aplicação, como tempo de resposta ou transações por segundo, na alocação de recursos de baixo nível, como CPU e memória. Além disso, visto que a carga de trabalho em que os servidores são submetidos varia com o tempo, alocações de recursos estáticas só são suficientes para garantir o nível de serviço se os recursos forem alocados para os picos de demanda, o que leva a subutilização no restante do tempo. Nesta dissertação foi desenvolvida uma solução de monitoramento e controle que ajusta dinamicamente os parâmetros do escalonamento de CPU do ambiente virtualizado de forma a evitar que os acordos de nível de serviço sejam violados. A abordagem utilizada foi derivada de um controlador de referência na literatura. Foram realizados experimentos num ambiente com o hypervisor Xen usando uma aplicação e cargas representativas, e as soluções foram avaliadas. Os resultados obtidos foram compatíveis para os cenários investigados.

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7069_1.pdf: 2309680 bytes, checksum: 9f82816fc4ec4e7c3d5e9a9fec8419fe (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Em sistemas embarcados, uma de suas partes críticas é o escalonador de tarefas. Este é responsável por determinar qual tarefa ocupará o processador em cada instante de tempo. Uma escolha de tarefa errada pode ter resultados que vão de uma diminuição de desempenho à perda de vidas humanas. Diante de sistemas cada vez mais complexos, surge a necessidade de criar escalonadores de tarefas especializados para aplicações específicas com o intuito de melhorar o desempenho desses sistemas. Sendo a implementação de escalonadores uma tarefa trabalhosa, que requer o uso de linguagens de baixo nível, esse trabalho de mestrado apresenta uma linguagem específica de domínio, a SchedLanguage, para facilitar a implementação de políticas de escalonamento dirigidas a prioridades. Com uma sintaxe simples, a SchedLanguage facilita a implementação de escalonadores, permitindo que estes sejam especificados em um nível de abstração maior. Além disso, também proporciona uma detecção precoce de erros relacionados ao entendimento e definição do sistema. Também é mostrado neste trabalho a ferramenta SchedTool, que gera um escalonador a partir de uma especificação em SchedLanguage. A utilização da linguagem proposta neste trabalho não é restrita a uma única plataforma. Por necessitar de algumas informações relacionadas à plataforma utilizada, uma mesma especificação nessa linguagem pode ser utilizada em diferentes plataformas. A linguagem e a ferramenta apresentadas neste trabalho foram validadas utilizando uma plataforma de referência ArchC, sendo utilizadas para escalonar diferentes tipos de tarefas

A demanda por alto desempenho é um desafio enfrentado por diversas aplicações científicas. Nesse sentido, ambientes para processamento distribuído, tais como, clusters e grades computacionais, têm sido desenvolvidos para prover suporte ao uso de diversos recursos simultaneamente para uma mesma aplicação. Aplicações computacionalmente intensivas são organizadas em workflows e executadas com suporte de middlewares para abstrair a complexidade de uso de tais ambientes. Em ambientes de grade computacional, a execução de workflows contendo tarefas sequenciais e tarefas com paralelismo interno, obtendo bom desempenho, é um desafio, devido à heterogeneidade e comportamento dinâmico do ambiente. Nesse sentido, o escalonamento de workflows em ambientes de grade computacional é essencial. O problema de escalonamento de tarefas, em sua forma geral, é NPCompleto, dessa forma, o estudo do escalonamento de workflows em ambientes de grade computacional é fundamental para aprimorar a execução de aplicações computacionalmente intensivas. O objetivo dessa tese é propor estratégias de escalonamento de workflows, que exploram os seguintes aspectos: Avaliação da possibilidade de executar cada tarefa com paralelismo interno usando recursos de múltiplos clusters; Adaptação de planos de escalonamento no momento da submissão de novos workflows. Foram desenvolvidas duas estratégias: a primeira é uma estratégia para escalonamento estático de workflows, que considera o ambiente dedicado a execução de um workflow. A segunda foi desenvolvida para ser utilizada em conjunto com a primeira, para melhorar o tempo de resposta de múltiplos workflows que podem ser submetidos em diferentes momentos. As estratégias propostas foram avaliadas em um ambiente de simulação. / The demand for high performance is a common problem in many scientific applications. In this sense, distributed processing environments such as cluster, grid computing and multi-cluster environments have been developed to provide support for the use of several resources simultaneously for the same application. Computationally intensive applications are structured as workflows and executed with the support of middleware to abstract the complexity of using such environments. In grid computing environments the execution of workflows containing sequential and parallel tasks, with good performance is a challenge due to the heterogeneity and dynamic behavior of the environment. In this sense, the scheduling of workflows on grid computing environments is essential. The task scheduling problem in its general form is NP-Complete, in this sense, the study concerning workflow scheduling in grid computing environments is fundamental to improve the performance of computationally intensive applications. The aim of this thesis is to propose strategies for scheduling workflows that exploit the following aspects: Explore the possibility of performing single parallel tasks using multiple clusters; Adaptation plans escalation in accordance with the submission of new workflows. Two strategies were developed: the first one is a strategy for static scheduling of workflows, which considers a dedicated environment to the execution of a workflow. The second one was developed to use in conjunction with the first one, in order to improve the response time of multiple workflows that can be submitted at different times. The proposed strategies were evaluated in a simulation environment.

A evolução dos computadores tem possibilitado a realização de experimentos in-silico, incluindo aplicações baseadas no modelo de workflow. A execução de workflows é uma atividade que pode ser computacional dispendiosa, onde grades e nuvens são adotadas para a sua execução. Inserido nesse contexto, os algoritmos de escalonamento de workflow permitem atender diferentes critérios de execução como o tempo e o custo monetário. Contudo, a segurança é um critério que tem recebido atenção, pois diversas organizações hesitam em implantar suas aplicações em nuvens devido às ameaças presentes em um ambiente aberto e promíscuo como a Internet. Os algoritmos de escalonamento direcionados à segurança consideram dois cenários: (a) nuvens híbridas: mantêm os tarefas que manipulam dados sensitivos/confidenciais na nuvem privada e exporta as demais tarefas para nuvens públicas para satisfazer alguma restrição (ex.: tempo), e; (b) nuvens públicas: considera o uso de serviços de segurança disponíveis em instâncias de máquinas virtuais para proteger tarefas que lidam com dados sensitivos/confidenciais. No entanto, os algoritmos de escalonamento que consideram o uso de serviços de segurança selecionam as tarefas de forma aleatória sem considerar a semântica dos dados. Esse tipo de abordagem pode acabar atribuindo proteção a tarefas não-sensitivas e desperdiçando tempo e recursos, e deixando dados sensitivos sem a proteção necessária. Frente a essas limitações, propõe-se nesta tese duas abordagens de escalonamento de workflow: o Workflow Scheduling - Task Selection Policies (WS-TSP) e a Sensitive Annotation for Security Tasks (SAST). O WS-TSP é uma abordagem de escalonamento que usa um conjunto de políticas para a proteção de tarefas. O SAST é outra abordagem que permite utilizar o conhecimento prévio do Desenvolvedor de Aplicação para identificar quais tarefas devem receber proteção. O WS-TSP e a SAST consideram a aplicação de serviços de segurança como autenticação, verificação de integridade e criptografia para proteger as tarefas sensitivas do workflow. A avaliação dessas abordagens foi realizada através de uma extensão do simulador WorkflowSim que incorpora a sobrecarga dos serviços de segurança no tempo, do custo e do risco de execução do workflow. As duas abordagens apresentaram menor risco de segurança do que as abordagens da literatura, sob um custo e makespan razoáveis. / The evolution of computers has enabled in-silico experiments to take place, including applications based on the workflow model. The execution of workflows is an activity that can be computationally expensive, where grids and clouds are adopted for its execution. In this context, the workflow scheduling algorithms allow meeting different execution criteria such as time and monetary cost. However, security is a criterion that has received attention because several organizations hesitate to deploy their applications in clouds due to the threats present in an open and promiscuous environment like the Internet. Security-oriented scheduling algorithms consider two scenarios: (a) hybrid clouds: holds tasks that manipulate sensitive data in the private cloud and export the other tasks to public clouds to satisfy some constraints (eg, time); (b) public clouds: considers the use of security services available in instances of virtual machines to protect tasks that deal with sensitive data. However, scheduling algorithms that consider the use of security services randomly select tasks without considering data semantics. This type of approach may end up assigning protection to non-sensitive tasks and wasting time and resources and leaving sensitive data without the necessary protection. In view of these limitations, two workflow scheduling approaches are proposed: Workflow Scheduling (WS-TSP) and Sensitive Annotation for Security Tasks (SAST). WS-TSP is a scheduling approach that uses a set of policies for task protection. SAST is another approach that allows using the Application Developers prior knowledge to identify which tasks should be protected. WS-TSP and SAST consider implementing security services such as authentication, integrity verification, and encryption to protect sensitive tasks. The evaluation of these approaches was carried out through an extension of the simulatorWorkflowSim that incorporates the overhead of security services in the execution time, the cost and the risk of execution The two approaches presented a lower security risk than the literature approaches, at a reasonable cost and makespan.

A demanda por alto desempenho é um desafio enfrentado por diversas aplicações científicas. Nesse sentido, ambientes para processamento distribuído, tais como, clusters e grades computacionais, têm sido desenvolvidos para prover suporte ao uso de diversos recursos simultaneamente para uma mesma aplicação. Aplicações computacionalmente intensivas são organizadas em workflows e executadas com suporte de middlewares para abstrair a complexidade de uso de tais ambientes. Em ambientes de grade computacional, a execução de workflows contendo tarefas sequenciais e tarefas com paralelismo interno, obtendo bom desempenho, é um desafio, devido à heterogeneidade e comportamento dinâmico do ambiente. Nesse sentido, o escalonamento de workflows em ambientes de grade computacional é essencial. O problema de escalonamento de tarefas, em sua forma geral, é NPCompleto, dessa forma, o estudo do escalonamento de workflows em ambientes de grade computacional é fundamental para aprimorar a execução de aplicações computacionalmente intensivas. O objetivo dessa tese é propor estratégias de escalonamento de workflows, que exploram os seguintes aspectos: Avaliação da possibilidade de executar cada tarefa com paralelismo interno usando recursos de múltiplos clusters; Adaptação de planos de escalonamento no momento da submissão de novos workflows. Foram desenvolvidas duas estratégias: a primeira é uma estratégia para escalonamento estático de workflows, que considera o ambiente dedicado a execução de um workflow. A segunda foi desenvolvida para ser utilizada em conjunto com a primeira, para melhorar o tempo de resposta de múltiplos workflows que podem ser submetidos em diferentes momentos. As estratégias propostas foram avaliadas em um ambiente de simulação. / The demand for high performance is a common problem in many scientific applications. In this sense, distributed processing environments such as cluster, grid computing and multi-cluster environments have been developed to provide support for the use of several resources simultaneously for the same application. Computationally intensive applications are structured as workflows and executed with the support of middleware to abstract the complexity of using such environments. In grid computing environments the execution of workflows containing sequential and parallel tasks, with good performance is a challenge due to the heterogeneity and dynamic behavior of the environment. In this sense, the scheduling of workflows on grid computing environments is essential. The task scheduling problem in its general form is NP-Complete, in this sense, the study concerning workflow scheduling in grid computing environments is fundamental to improve the performance of computationally intensive applications. The aim of this thesis is to propose strategies for scheduling workflows that exploit the following aspects: Explore the possibility of performing single parallel tasks using multiple clusters; Adaptation plans escalation in accordance with the submission of new workflows. Two strategies were developed: the first one is a strategy for static scheduling of workflows, which considers a dedicated environment to the execution of a workflow. The second one was developed to use in conjunction with the first one, in order to improve the response time of multiple workflows that can be submitted at different times. The proposed strategies were evaluated in a simulation environment.

Problemas de escalonamento ocorrem com freqüência, principalmente em empresas de manufatura. Entretanto, na maioria das vezes, ferramentas matemáticas de apoio à decisão são pouco utilizadas, pois requerem profissionais capacitados, softwares caros e computadores muito potentes. Esta dissertação tem como objetivo mostrar uma heurística capaz de reduzir a quantidade de fôrmas na indústria calçadista. Inicialmente, foram comparadas as soluções fornecidas pela heurística com as soluções obtidas a partir do modelo matemático de programação linear, com a finalidade de verificar o quão próximas estão ambas as respostas. Em seguida, foram comparadas a solução fornecida pela heurística e a solução presentemente adotada por uma empresa de calçados denominada de Empresa de Calçados X. Os principais resultados obtidos foram: a) o resultado fornecido pela heurística apresenta menos de 10% de acréscimo no número de pares de fôrmas em relação ao resultado fornecido pelo modelo matemático de programação linear inteira tipo 0/1; b) a solução fornecida pela heurística reduz, em média, 23,4% a quantidade de fôrmas necessárias, podendo chegar próximo a 40%. Isto pode trazer uma estimativa de redução anual na ordem de R$ 288.100,00; c) o percentual de redução na quantidade de pares de fôrmas é variável, dependendo de cada caso.

Este trabalho descreve uma implementação de um modelo de escalonamento para a linguagem de programação DPC++. Esta linguagem, desenvolvida no Instituto de Informática da UFRGS, possibilita que uma aplicação orientada a objetos seja distribuída entre vários processadores através de objetos distribuídos. Muito mais que uma simples biblioteca de comunicação, o DPC ++ torna a troca de mensagens totalmente transparente aos objetos. A integração do DPC++ com o DECK, também em desenvolvimento, trará grandes inovações ao DPC++, principalmente pelo uso de theads. O escalonador proposto para este modelo utiliza estes recursos para implantar os chamados processos espiões, que monitoram a carga de uma máquina, enviando seus resultados ao escalonador. O escalonador implementado possui, desta forma, dois módulos: objetos espiões implementados como um serviço do DECK e o escalonador propriamente dito, incluído no objeto Diretório, parte integrante do DPC++.

Tese de mestrado integrado. Engenharia Industrial e Gestão. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

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Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2009 / Made available in DSpace on 2012-10-24T19:47:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 270310.pdf: 687729 bytes, checksum: 3142cd72b387e1729623ca7faf587b32 (MD5) / Esta dissertac¸ #ao prop#oe uma infraestrutura para alocac¸ #ao din#amica de tempo de processador em aplicac¸ #oes tempo real multi-modais. A infraestrutura distribui reservas de banda usando modelos de otimizac¸ #ao que podem ser combinados e estendidos para contemplar as necessidades do sistema. Uma vez que a natureza das aplicac¸ #oes varia, diversos modelos s#ao propostos de forma a suportar modos de operac¸ #ao discretos, cont´ýnuos ou h´ýbridos e otimizar um dado crit´erio de desempenho global do sistema ou a justic¸a entre tarefas. Os modelos s#ao generalizac¸ #oes de variada complexidade para o problema da mochila, para os quais algoritmos exatos, heur´ýsticas com garantias de desempenho e esquemas de aproximac¸ #ao em tempo polinomial s#ao propostos. Para fins de avaliac¸ #ao, a infraestrutura foi aplicada no sistema de vis#ao controle e navegac¸ #ao de um rob#o m´ovel, e tamb´em num decodificador multim´ýdia real. Ambas s#ao aplicac¸ #oes que capturam a natureza das tarefas que esta infraestrutura busca suportar. / This dissertation proposes a framework for dynamic, value-based processor time allocation in multi-modal real-time applications. The framework distributes time reservations using optimization models that can be combined and extended to meet the system#s needs. Because the nature of applications varies, several models were proposed to handle discrete, continuous or hybrid modes of operation and optimize task fairness or a given criterion of optimal system performance. The models range from simple to complex generalizations of the knapsack problem for which exac algorithms, heuristics with performance guarantees, and polynomial-time approximation schemes were proposed. As a means of evaluation, the framework was applied to the vision, control and guidance systems on a mobile robot and to a real multimedia decoder, applications that capture the nature of the tasks this framework aims to support.