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Metodologia para classificação de padrões de consumo de memória no linux baseada em mapas auto-organizáveis / A Methodology for Classification of Memory use Pattern in Linux based on Auto-Organized Maps.Lin, Maurício Tia Ni Gong 10 February 2006 (has links)
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Previous issue date: 2006-02-10 / The growth of Linux operating system has taken it to become a worthy competitor to commercial software such as Microsoft s Windows and Sun s Solaris. Although the development and the improvement of several Linux s features, the problem related to Linux out of memory and the current mechanism used to solve it, named as OOM Killer, has brought a long discussion at Linux kernel community. The lack of scientific works related to OOM Killer process selection algorithm motivates this dissertation to propose a mechanism for identifying and classifying memory consumption patterns of Linux applications. Such mechanism is based on a neural network technique known as Self Organizing Maps. The development of a tool based on Self Organizing Maps presented the possibility of applying such approach for memory consumption patterns classification related to Linux applications use cases. / A evolução do sistema operacional Linux possibilitou que o mesmo se tornasse o principal concorrente dos sistemas operacionais do mercado como o Windows da Microsoft e Solaris da Sun. Apesar de diversas funcionalidades e melhorias desenvolvidas no Linux, o problema relacionado à falta de memória e o mecanismo existente de solucioná-lo, chamado
de OOM Killer, ainda é motivo de longas discussões na comunidade do kernel Linux. A carência de pesquisas científicas relacionada ao algoritmo de seleção de processos do OOM Killer leva esta dissertação a propor um mecanismo de identificação e classificação de padrões de consumo de memória no Linux baseada no modelo de rede neural auto-organizável. A ferramenta desenvolvida nesta dissertação mostra a possibilidade de utilizar Mapas Auto-Organizáveis para classificar e identificar os padrões de consumo de memória de determinadas aplicações inseridas em contextos de casos de uso.
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