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Made available in DSpace on 2013-08-07T18:42:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000397762-Texto+Completo-0.pdf: 1330898 bytes, checksum: 5d70750d721e0c762826c9afce7b0753 (MD5) Previous issue date: 2007 / Xen is a paravirtualizer that allows the simultaneous execution of several virtual machines (VM), each with its own operating system. Inputs for these VMs occur at different resource levels. When the aim is to improve Xen performance, it is interesting to assess the best resource allocation for a given Xen machine when different VMs are executed and the respective parameters adopted. This study puts forward a complete process of knowledge discovering in databases (KDD process). The aim of the process is to (i) capture VM development data, (ii) organize these data as an analytical model, and (iii) implement data mining techniques to suggest new parameters. First, VM development data are obtained by benchmarking each operating system. These data are stored in a data warehouse specially modeled so as to store capture records of benchmark metrics. The data stored are conveniently prepared to be used by data mining algorithms. The predictive models generated are enriched with high-level reconfiguration instructions. These models aim at suggesting the best set of configuration parameters to modify the environment and reach an overall gain in performance, for a given configuration in use. The process proposed was initially implemented and tested in a significant set of benchmarking executions, proving the quality and range of the solution. / Xen é um paravirtualizador que permite a execução simultânea de diversas máquinas virtuais (VM), cada uma com seu próprio sistema operacional. O consumo dessas VMs se dá em diferentes níveis de recursos. Com o objetivo de melhorar a performance do Xen, é interessante verificar qual a melhor alocação de recursos para uma dada máquina Xen, quando várias VMs são executadas, e quais são os respectivos parâmetros. Para auxiliar a eventual reconfiguração de parâmetros, este trabalho propõe um processo completo de descoberta de conhecimento em banco de dados (processo de KDD) para capturar dados de desempenho das VMs, organizá-los em um modelo analítico e aplicar técnicas de mineração para sugerir novos parâmetros. Inicialmente são obtidos dados de desempenho de cada VM, onde a estratégia empregada é a execução de benchmarks sobre cada sistema operacional. Esses dados são armazenados em um data warehouse propriamente modelado para armazenar registros de captura de métricas de benchmarks. Os dados armazenados são convenientemente preparados para serem utilizados por algoritmos de mineração de dados. Os modelos preditivos gerados podem, então, ser enriquecidos com instruções em alto nível de reconfigurações. Tais modelos buscam sugerir, dada uma configuração vigente, qual o melhor conjunto de parâmetros de configuração para modificar o ambiente, e alcançar um ganho global de desempenho. O processo proposto foi implementado e testado com um conjunto significativo de execuções de benchmarks, o que mostrou a qualidade e abrangência da solução.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:42:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000404266-Texto+Completo-0.pdf: 1735778 bytes, checksum: d2509663d82001555e81c857677ae9f9 (MD5) Previous issue date: 2008 / Current software systems are complex. This complexity is augmented due to reliability, availability and security needs. Dependable systems are systems that work acording to their specification despite the existence of faults. In order to implement such systems, it is important to use mechanisms that cope with problems that can happen during their execution. Diverse types of defects and non-expected situations can happen in an application executing in a distributed manner. To cope with these situations or defects one should use techniques to avoid or reduce there effects. Fault tolerance is one of such techniques. Its main goal is to offer alternatives to a system to keep working according to its specification despite residual faults in the system. The complexity to achieve dependability is even greater in systems in which several activites can be happening at the same time (parallel systems). Several mechanisms that are used to develop parallel applications are described in the literature. Usually, these mechanisms are called multiparty interactions. These multiparty interactions are composed by several parties (objects or processes) that somehow come together to produce a temporary combined state and execute a joint activity. When the activity is finished they continue their own execution. However, several times the interacton among the participants can lead the systems to a situation in which all the execution has to be redone (the domino effect). To avoid such situation and to help in the handling of concurrent exceptions when several participants are working together it is possible to use, for example, the Dependable Multiparty Interactions (DMIs). This mechanism has been used in the development of several applications in different areas. Nevertheless we noticed that in all applications, DMIs were applied in a ad hoc situation, that is, they were hard coded manually. Such situation can make the development phase quite tiresome and can also be prone to the introduction of faults in the final system. This work presents a proposal of an environment for the development of dependable applications that use the DMI mechanism. This environment uses the Eclipse Plug-in Development Environment (PDE). We include to the Eclipse PDE a new plug-in whose main goal is to automatize the development of applications that use DMIs as the means for fault tolerance. This proposal intends to improve developers productivity, to reduce the number of residual faults in the code, and also to easy the understanding of DMIs components and their inter-relations. / A complexidade de sistemas de software tem aumentado devido aos novos requisitos impostos pelas aplicações modernas, tais como confiabilidade, segurança e disponibilidade. Sistemas confiáveis são sistemas que mantém seu funcionamento de acordo com sua especificação mesmo na presença de situações excepcionais. Na tentativa de implementar sistemas mais robustos e confiáveis, torna-se imprescindível a utilização de mecanismos capazes de lidar com problemas que potencialmente possam afetar seu perfeito funcionamento. Variados tipos de defeitos e situações inesperadas podem ocorrer em aplicações que rodam sobre sistemas distribuídos. Para que seja atingido um grau satisfatório de utilização destes sistemas é extremamente importante que sejam utilizadas técnicas objetivando coibir ou minimizar a existência de falhas. Tolerância a Falhas é uma técnica que tem por objetivo oferecer alternativas que permitam ao sistema manter o funcionamento conforme sua especificação, mesmo na ocorrência de situações indesejadas. A literatura descreve diversos tipos de mecanismos que auxiliam no desenvolvimento de aplicações que possuem diversas atividades acontecendo simultaneamente. Em geral, um mecanismo composto por diversos participantes (objetos ou processos) executando um conjunto de atividades paralelamente é chamado de interação multiparticipante. Em uma interação multiparticipante diversos participantes de alguma maneira "se unem" para produzir um estado combinado, intermediário e temporário e utilizam este estado para executar alguma atividade. Após a atividade executada a interação é desfeita e então cada participante prossegue sua execução. Entretanto, diversas vezes a interação entre os participantes pode levar a situações onde toda a execução tem que ser refeita (efeito dominó). Para evitar este tipo de situação e para auxiliar no tratamento de exceções concorrentes que podem ocorrer nos diversos participantes de uma interação pode-se utilizar, por exemplo, o mecanismo de interações multiparticipantes confiáveis (Dependable Multiparty Interactions - DMIs). Este mecanismo tem sido utilizado para o desenvolvimento de aplicações em diversas áreas. Todavia, percebemos que todos os estudos de casos desenvolvidos utilizando DMIs foram implementados manualmente, ou seja, sem a utilização de nenhuma ferramenta de apoio. Tal situação além de acarretar um elevado tempo de desenvolvimento também facilita à inclusão de falhas no sistema. Nesta dissertação apresentamos uma proposta de desenvolvimento de aplicações confiáveis que utilizam o mecanismo de DMIs. Utilizando o IDE Eclipse desenvolvemos uma feramenta capaz de automatizar o processo de criação de aplicações que utilizam DMIs para tolerar falhas, proporcionando aos desenvolvedores ganho de produtividade, redução da possibilidade de inserção de falhas no código, assim como facilitar a compreensão dos elementos que compõem uma DMI e a maneira como os mesmos estão relacionados.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:42:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000392134-Texto+Completo-0.pdf: 2697824 bytes, checksum: b47a0044cf99f8b121575ecdcc645a3a (MD5) Previous issue date: 2006 / This work discusses the performance of memory migration algorithms on NUMA machines. lt presents a brief description of the Linux memory management algorithm and also the memory migration algorithms proposed (Jull migration and on demand migration). In order to compare the memory migration strategies a simulation model was used. At the end of this dissertaiion a set of results acquired from the simulation model is presented. This results were obtained for two actual computers: SGl Altix and HP Superdome. / Este trabalho discute o desempenho de algoritmos de migração de memória em computadores do tipo NUMA. É apresentada uma breve descrição do algoritmo de gerenciamento de memória do Linux e, também, dos algoritmos de migração de memória propostos (migração total e migração sob demanda). Em seguida, é descrito o modelo de avaliação de desempenho. Neste trabalho, foi usado modelo de simulação com o desenvolvimento de um simulador que modela os algoritmos de gerência de memória do Linux e os algoritmos de migração de memória propostos. No final, são apresentados os resultados obtidos com o uso de migração de memória, que mostraram que há melhor desempenho quando comparado com o atual algoritmo de gerenciamento de memória do Linux.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:42:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000439096-Texto+Completo-0.pdf: 7558590 bytes, checksum: 4fb2b1caf2e02f0f7ee3d5ffb4741bb7 (MD5) Previous issue date: 2012 / Bathymetry is the measurement of the depth at various places in a body of water, as well as information derived from such measurements. It has several important applications, and has been attracting increasing interest over the last years. Bathymetry maps may cover the entire extent of the Earth globe. However, the analysis of such maps by visual inspection solely is difficult, due to subtle variations on the seafloor conformation. Thus, it would be interesting to have available computational tools capable of assisting a domain expert in problems related to bathymetry images, by analyzing them automatically or semi-automatically. The contribution of this work is an approach to use data mining for such analysis, and an iconography for results visualization, as well as map characteristics. We propose techniques to process input images, in order to extract records and their features, which can be processed by classic data mining algorithms. We also propose an iconography for visualization of knowledge discovery process results, as well as characteristics of areas in the processed map. Finally, the proposed approach is tested by applying it on a real database, under a domain expert supervision. / A batimetria é a medida da profundidade em distintos lugares de uma massa de água, e também a informação derivada de tais medições. Possui diversas aplicações importantes e tem atraído cada vez mais interesse nos últimos anos. Mapas batimétricos podem cobrir toda a extensão do globo terrestre. Entretanto, a análise apenas por inspeção visual destes mapas pode ser difícil, devido a variações sutis na conformação do solo oceânico. Assim, seria interessante a disponibilização de ferramentas computacionais capazes de auxiliar ao especialista de domínio nos mais diversos problemas relativos a imagens batimétricas, analisando-as de forma automática ou semi-automática. A contribuição deste trabalho é uma abordagem para a utilização da mineração de dados para tal análise, e de uma iconografia para a visualização dos resultados da mineração e de características do próprio mapa. São propostas técnicas para o processamento da imagem de entrada, a fim de extrair da mesma registros e atributos que possam ser processados por algoritmos clássicos da mineração de dados. Também é proposta uma iconografia para a visualização dos resultados do processo de descoberta de conhecimento e das características de áreas processadas do mapa. Finalmente a abordagem proposta é testada, aplicando-a sobre uma base de dados real, com supervisão de um especialista de domínio.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:43:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000438673-Texto+Completo-0.pdf: 13692914 bytes, checksum: 3eac0c3d5df974b8965fd601f06ddf20 (MD5) Previous issue date: 2012 / Finding oil is a hard task that requires large amounts of information and resources. Along decades of research, geoscientists from Petrobras have accumulated great amout of data. Therefore, in petroleum geology other sources of important data are generally dispersed and have many forms of representation. This Master Thesis reports the creation of a database that stored various geophysical, paleogeographic and paleoclimatic data from the South Atlantic. Great part of these data were extracted from stratigraphic charts, converted, and stored as a numeric model. This model is the result of an aggregation of data from the Brazilian Sedimentary Basins and the creation of an algorithm solution able to map collected data at the designated geographical area. These data cover the past 140 millions years. The 140 millions of years correspond to a drift period of the South American Plate from the African west coast to the present location. During this drift several natural changes happened in the Ocean Sedimentary Basins until they reached the actual state. The grouping of these data enhances the potential to knowledge discovery on the factors necessary for the deposit of organic matter and oil generation, in consequence, these new factors may improve the chances of finding oil. / Encontrar petróleo é uma tarefa difícil que requer grandes quantidades de informações e recursos. Ao longo de décadas de pesquisa, os geólogos da Petrobras acumularam grandes quantidades de dados. Além disso, na geologia do petróleo outras fontes de dados são importantes, fontes estas, que em geral estão dispersas e possuem várias formas de represenção. Esta dissertação relata a criação de um banco de dados que agrega diversos dados de origem paleoclimática e paleogeográfica provenientes do Atlântico Sul. Grande parte destes dados foram extraídos de cartas estratigráficas, convertidos e armazenados em forma de um modelo numérico. Modelo este, que é resultado de agregações de dados provenientes das bacias sedimentares brasileiras e da criação de uma solução algorítmica capaz de mapear os dados coletados ao longo da área designada. Estes dados são relativos a um período de tempo entre a idade geológica atual até 140 milhões de anos atrás. Os 140 milhões de anos correspondem ao período de deslocamento do continente Sul-Americano desde a costa da África até a posição atual. Durante esse deslocamento houveram diversas mudanças naturais nas bacias sedimentares oceânicas até chegarem ao estado atual. O grupamento destes dados potencializa a descoberta de conhecimento relativo aos fatores necessários para a deposição de matéria orgânica e geração de petróleo no fundo do mar, assim, estes novos fatores podem vir a melhorar as probabilidades de descoberta de petróleo.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:42:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000417649-Texto+Completo-0.pdf: 1251849 bytes, checksum: ad607557163d02817ddb83aa46013681 (MD5) Previous issue date: 2008 / Software organizations aim at improving their Software Development Process (SDP) targeting the quality assessment of their processes and products. They adopt software maturity models to achieve this. Maturity models define quality measuring should be done through a metrics program. The defined metrics must be collected and stored properly, maintaining the history of the organizational quality data. However, measuring alone is not enough. Stored data must be useful to support SDP quality maintenance. To do that, maturity models suggest the use of statistical and analytical techniques. The goal is to make feasible the quantitative understanding of the metrics. Data mining techniques are useful in this scenario as an approach able to improve analytical and predictive capabilities on estimations and performance of SDP. This work introduces a method of performing KDD process, named SPDW-Miner, oriented to software metrics prediction. It is proposed a KDD process that incorporates the SPDW+ data-warehousing environment. Such method is composed by a set of steps that guide users to apply the whole KDD process. In special, instead of considering DW as an intermediate step, SPDW-Miner adopts it as a reference to rule its execution. It is specified all KDD process steps: defining the mining goal; extracting a preparing data; data mining and results optimization. The contribution of this work is the establishing of a KDD process, in a proper, user-comfortable detail level. It enables organizational users can to adopt it as a reference guide to knowledge discovery. / As organizações de software buscam, cada vez mais, aprimorar seu Processo de Desenvolvimento de Software (PDS), com o intuito de garantir a qualidade dos seus processos e produtos. Para tanto, elas adotam modelos de maturidade de software. Esses modelos estabelecem que a mensuração da qualidade seja realizada através de um programa de métricas (PM). As métricas definidas devem ser coletadas e armazenadas, permitindo manter um histórico organizacional da qualidade. Contudo, apenas mensurar não é o bastante. As informações armazenadas devem ser úteis para apoiar na manutenção da qualidade do PDS. Para tanto, os níveis mais altos dos modelos de maturidade sugerem que técnicas estatísticas e analíticas sejam utilizadas, com a finalidade de estabelecer o entendimento quantitativo sobre as métricas. As técnicas de mineração de dados entram neste contexto como uma abordagem capaz de aumentar a capacidade analítica e preditiva sobre as estimativas e o desempenho quantitativo do PDS. Este trabalho propõe um método para a execução do processo de KDD (Knowledge Discovery in Database), denominado de SPDW-Miner, voltado para a predição de métricas de software. Para tanto, propõe um processo de KDD que incorpora o ambiente de data warehousing, denominado SPDW+. O método é composto por uma série de etapas que guiam os usuários para o desenvolvimento de todo o processo de KDD. Em especial, em vez de considerar o DW (data warehouse) como um passo intermediário deste processo, o toma como ponto de referência para a sua execução. São especificadas todas as etapas que compõem o processo de KDD, desde o estabelecimento do objetivo de mineração; a extração e preparação dos dados; a mineração até a otimização dos resultados. A contribuição está em estabelecer um processo de KDD em um nível de detalhamento bastante confortável, permitindo que os usuários organizacionais possam adotá-lo como um manual de referência para a descoberta de conhecimento.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:42:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000438252-Texto+Completo-0.pdf: 1960381 bytes, checksum: f2fbe64a6e6d4c7fc9e87728e86cb0b8 (MD5) Previous issue date: 2011 / The evolution in the deployment of semiconductor technology has enabled the development of System-on-Chip (SoCs) that integrate several processing elements (PEs) and memory modules in a single chip. SoCs that integrate several PEs are referred as Multiprocessor System-on-Chip (MPSoCs). As the number of PEs increases in an MPSoC, techniques that present low energy consumption, low latency and scalability become necessary. In NoC-based MPsoCs that adopt the Shared Memory model in the L2 cache, as the number of PEs increases, the number of accesses to memory modules also increases. This makes memory organization one of the most critical components of the system because it can present high energy consumption and high latency. Such factors may limit the use and scalability of MPSoC systems. Among the factors that contribute to increase latency and energy consumption in memory organizations are: the cache coherence protocol and the mapping of application's data. This work proposes the use of a cache memory organization that presents non-uniform access latency, where accesses to the L1 cache can target different L2 cache banks (NUCA – non uniform cache access architecture), as a function of the address being accessed. Additionally, this work proposes the exploration of the physical services provided by the network-on-chip, such as multicast and priorities, to optimize the implementation of a directory-based cache coherence protocol. The obtained results show an average reduction of 39% in communication energy consumption and 17% reduction in latency for transactions of the cache coherence protocol when exploring NoC services. To improve placement of application's data, a data migration protocol is proposed. The goal of the protocol is to approximate L2 cache blocks to PEs that are mostly accessing it, moving blocks to a closer L2 cache bank, if available. By using a data migration protocol, an average reduction of 29% was obtained in the energy consumption of cache accesses. / O avanço da tecnologia de semicondutores possibilitou o desenvolvimento de sistemas intra-chip (SoCs) que integram, em um mesmo chip, diversos elementos de processamento (PEs) e módulos de memória. SoCs que possuem mais de um PE são denominados de sistemas intra-chip multiprocesados (MPSoCs). À medida que o número de PEs aumenta em um MPSoC, torna-se necessário o uso de técnicas que resultem em um baixo consumo de energia, baixa latência na comunicação e escalabilidade. Em MPSoCs baseados em redes intra-chip, com blocos de memória compartilhada (cache L2), o aumento no número de PEs culmina no aumento da quantidade de acessos realizados a estes módulos. Isto torna a organização de memória um dos componentes mais críticos destes sistemas, tendo em vista que a mesma pode apresentar um alto consumo de energia e alta latência de resposta. Fatores como estes podem limitar o uso e a escalabilidade destes sistemas. Dentre os fatores que afetam o consumo de energia e a latência da organização de memória de um MPSoC estão: o protocolo de coerência de cache e o mapeamento dos dados de aplicações. Este trabalho propõe a utilização de uma organização de memória cache L1 que possui latência de acesso não uniforme, onde acessos realizados podem ser destinados a diferentes bancos de memória cache L2 (NUCA – non uniform cache access architecture). Além disso, o presente trabalho explora os serviços físicos providos pela rede intra-chip, tais como multicast e prioridades, para otimizar a implementação de um protocolo de coerência de cache baseado em diretório. Os resultados obtidos mostram uma redução média de 39% no consumo de energia de comunicação e 17% de latência em transações do protocolo de coerência quando explorando serviços físicos oferecidos pela rede intra-chip. Além disso, a fim de melhorar o posicionamento de dados de aplicações, é proposto um protocolo de migração de dados que posiciona os dados utilizados por uma região de PEs em um banco de memória cache L2 próximo. Com a utilização deste protocolo, é possível obter uma redução média de 29% no consumo de energia nos acessos à memória cache L2.