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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/2916 |
| Date | 10 February 2006 |
| Creators | Lin, Maurício Tia Ni Gong |
| Contributors | Mota, Edjard de Souza |
| Publisher | Universidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Informática, UFAM, BR, Instituto de Computação |
| 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 UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -312656415484870643, 600 |
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