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Previous issue date: 2011-09-05 / Computers grids are characterized by the high dynamism of its execution
environment, resources and applications heterogeneity, and the requirement for high
scalability. These features turn tasks such as configuration, maintenance and recovery
of failed applications quite challenging and is becoming increasingly difficult to
perform them only by human agents.
The autonomic computing paradigm denotes computer systems capable
of changing their behavior dynamically in response to changes in the execution
environment. For achieving this, the software is generally organized following
the MAPE-K (Monitoring, Analysis, Planning, Execution and Knowledge) model,
in which managers perform the execution environment sensing activities, context
analysis, planning and execution of dynamic reconfiguration actions, based on shared
knowledge about the controlled system.
In this work we present an autonomic mechanism based on the MAPE-K
model to provide fault tolerance for applications running on computer grids, which
is capable of monitoring the execution environment and, based on the evaluation of
the collected data, to decide which reconfiguration actions must eventually be applied
to the fault tolerance mechanism in order to keep the system in balance with the
goals of minimizing the applications average completion time and to provide a high
success rate in completing their tasks. This paper also describes the performance
evaluation of the proposed autonomic mechanism, accomplished through the use
of simulation techniques that took into account several opportunistic desktop grids
typical environmental scenarios. / Grades de computadores são caracterizadas pelo alto dinamismo de seu ambiente de execução, alta heterogeneidade de recursos e tarefas e por requererem grande escalabilidade. Essas características tornam tarefas como configuração, manutenção e recuperação da execução de aplicações em caso de falhas bastante desafiadoras e cada vez mais difíceis de serem realizadas exclusivamente por agentes humanos. A computação autonômica denota sistemas computacionais capazes de mudar seu comportamento dinamicamente em resposta a variações do ambiente de execução. Para isso, o software é geralmente organizado seguindo-se o modelo MAPE-K (Monitoring, Analysis, Planning, Execution and Knowledge), no qual gerentes autonômicos realizam as atividades de sensoriamento do ambiente de execução, análise de contexto, planejamento e execução de ações de reconfiguração dinâmica, compartilhando algum conhecimento sobre o sistema controlado. Nesse trabalho apresentamos um mecanismo autonômico baseado no modelo MAPE-K para prover tolerância a falhas na execução de aplicações em grades de computadores capaz de monitorar o ambiente de execução e, a partir da avaliação dos dados coletados, decidir quais ações de reconfiguração devem eventualmente ser aplicadas ao mecanismo de tolerância falhas para manter o sistema em equilíbrio com os objetivos de minimizar o tempo médio de conclusão das aplicações e prover alta taxa de sucesso na conclusão de suas tarefas. Este trabalho descreve ainda a avaliação de desempenho do mecanismo autonômico proposto, realizada através do uso técnicas de simulação e que levou em consideração aos diversos cenários típicos de ambientes de desktop grids oportunistas.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/479 |
Date | 05 September 2011 |
Creators | Viana, Antonio Eduardo Bernardes |
Contributors | Silva, Francisco José da Silva e |
Publisher | Universidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET, UFMA, BR, Engenharia |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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