Predição da qualidade de serviço em grades computacionais P2P.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: CARVALHO, Marcus Williams Aquino de.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
UFCG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/7560
Resumo: As grades computacionais entre pares (P2P) possibilitam a agregação de uma grande quantidade de recursos, espalhados em diferentes domínios administrativos, formando uma infraestrutura de computação de alto desempenho em larga escala com um baixo custo associado. Em uma grade P2P, um nó disponibiliza aos outros participantes do sistema seus recursos quando estes estão ociosos e, em troca, pode usar os recursos ociosos de outros nós, sempre que sua demanda de processamento for superior à capacidade que ele possui localmente. Como se trata de um ambiente colaborativo, mecanismos de incentivo são necessários para motivar os usuários a doarem seus recursos ociosos e promover a colaboração entre os participantes da grade. Porém, mesmo com a utilização de mecanismos de incentivo, as grades P2P ainda possuem como característica a variação significativa, ao longo do tempo, de vários atributos associados à qualidade de serviço (QoS). Os fatos dos recursos não serem dedicados e da demanda não ser conhecida previamente trazem incertezas à QoS oferecida. Se, por um lado, é aceitável a incerteza da QoS das grades P2P em troca dos seus baixos custos operacionais, por outro lado, existem várias ocasiões em que ter alguma estimativa da QoS fornecida é bastante importante. Para que as grades P2P possam ser utilizadas por usuários que possuem aplicações com restrições de tempo, por exemplo, é necessário que se tenha uma estimativa de atributos de qualidade de serviço a serem oferecidos pela grade. Tendo em vista a alta variação em atributos de qualidade de serviço e a falta de estimativas desses atributos para os usuários, neste trabalho são propostos modelos de predição para a capacidade de processamento que estará disponível para um determinado participante da grade P2P em períodos de tempo futuros. Os resultados mostram que os modelos que se baseiam no funcionamento interno do sistema para realizar suas predições (caixa-branca e caixa-cinza) são, no geral, melhores do que modelos de predição que se baseiam apenas em dados históricos (caixa-preta). Para avaliar os modelos de predição, é proposto nesse trabalho um modelo de geração de carga sintética para grades computacionais P2P.
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Como se trata de um ambiente colaborativo, mecanismos de incentivo são necessários para motivar os usuários a doarem seus recursos ociosos e promover a colaboração entre os participantes da grade. Porém, mesmo com a utilização de mecanismos de incentivo, as grades P2P ainda possuem como característica a variação significativa, ao longo do tempo, de vários atributos associados à qualidade de serviço (QoS). Os fatos dos recursos não serem dedicados e da demanda não ser conhecida previamente trazem incertezas à QoS oferecida. Se, por um lado, é aceitável a incerteza da QoS das grades P2P em troca dos seus baixos custos operacionais, por outro lado, existem várias ocasiões em que ter alguma estimativa da QoS fornecida é bastante importante. Para que as grades P2P possam ser utilizadas por usuários que possuem aplicações com restrições de tempo, por exemplo, é necessário que se tenha uma estimativa de atributos de qualidade de serviço a serem oferecidos pela grade. 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In a P2P grid, a peer donates its idle resources to the other peers in the system, and, in exchange, can use the idle resources of other peers when its processing demand surpasses its local computing capacity. For collaborative systems like these, incentive mechanisms are needed in order to make the systems work. However, even using incentive mechanisms, the quality of the service provided by P2P grids varies significantly over time. The facts that the resources are not dedicated to the grid and that the demand is unknown bring uncertainties for QoS attributes. Despite their cost-effectiveness, scheduling of processing demands on IT infrastructures that encompass P2P desktop grids is more difficult. At the root of this difficulty is the fact that the quality of the service provided by P2P desktop grids varies significantly over time. This way, users that execute time constraint applications are compromised by this best-effort behaviour. The research we report in this work tackles the problem of estimating the quality of service of P2P grids. The models proposed are able to estimate total processing capacity that is available for a peer in the system at future periods of time. Our results show that, in general, the prediction models that uses system knowledge to perform the predictions (grey-box and white-box models) outperforms the approaches which use only historical data to apply the predictions (black-box models). In order to evaluate the prediction models, we proposed a synthetic workload generator for P2P grids.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOUFCGBRASILEIRO, Francisco Vilar.Brasileiro, F.V.http://lattes.cnpq.br/5957855817378897ANDRADE, Nazareno Ferreira de.DUARTE, Alexandre Nóbrega.CARVALHO, Marcus Williams Aquino de.2011-03-172019-10-01T11:48:07Z2019-10-012019-10-01T11:48:07Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/7560CARVALHO, M. W. A. de. Predição da qualidade de serviço em grades computacionais P2P. 2011. 106 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2011. 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