Seleção distribuída de recursos em grades computacionais usando raciocínio baseado em casos e políticas de granularidade fina

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

Uma das funcionalidades principais para virtualização do serviço de computação em grade é a seleção do recurso adequado para executar um job. Tal funcionalidade pode ser obtida com um broker de recursos. A seleção de recursos feita pelos brokers atuais ainda apresenta desafios para fazer a melhor escolha, principalmente quando são considerados muitos fatores. Neste trabalho, abordamos o problema de seleção de recursos em grades computacionais cujo decisor é o usuário. Lidamos com esse problema considerando a preferência do usuário por determinados objetivos na seleção de um recurso, tais como o desempenho esperado para executar uma aplicação, a restrição de acesso ao recurso, o custo de execução da aplicação no recurso e a confiabilidade do recurso. Para cada objetivo, utilizamos técnicas diferentes e as conjugamos em um modelo de teoria da decisão. Ao considerarmos o desempenho na seleção de um recurso, utilizamos a técnica de raciocínio baseado em casos, que leva em conta execuções passadas de jobs similares para prever o tempo de execução de um novo job. Nesse modelo de predição, desenvolvemos um novo algoritmo de recuperação de casos para memórias desestruturadas baseado em seqüência de relevância e distância geométrica dos atributos do caso. Resultados mostram que o nosso modelo de predição tem boa acurácia e eficiência no tempo para realizar uma predição. O algoritmo de recuperação de casos apresenta melhor desempenho que outras abordagens com o crescimento da base de casos. Ao considerarmos a restrição de acesso ao recurso como fator na seleção, desenvolvemos um modelo de verificação distribuída de restrições de acesso baseado em políticas de granularidade fina. Diferentemente das políticas globais que se aplicam a todos os recursos de uma organização virtual, as políticas de granularidade fina estabelecem regras específicas para recursos e usuários. Nesse caso, a verificação prévia evita a escolha de um recurso que não permitirá o acesso quando da submissão do job. Resultados mostram que o modelo distribuído de verificação de acesso executa mais rapidamente que abordagens centralizadas Ao considerarmos o custo na seleção, analisamos esse fator como um dos atributos de um acordo de nível de serviço estabelecido entre recursos e usuários. Ao considerarmos a confiabilidade do recurso na seleção, utilizamos dados históricos resultantes de cada execução no ambiente, que registra a probabilidade do recurso executar o job no prazo previsto e no custo negociado. O modelo de decisão é formalizado utilizando a teoria da utilidade multiatributo, que relaciona os objetivos acima mencionados e que expressa a preferência do usuário em proporções diferentes para cada objetivo. A solução completa é implementada de forma distribuída utilizando sistema multiagentes, que age como um broker de recursos. Todos os modelos da tese foram avaliados em um ambiente real, apresentando funcionamentos adequados e bons resultados de desempenho. PALAVRAS-CHAVE: Grade computacional, raciocínio baseado em casos, seleção de recursos, sistema multiagentes, teoria da decisão

ASSUNTO(S)

redes de computadores teses. computação teses.

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