Predição da qualidade de serviço em grades computacionais P2P. - CARVALHO, Marcus Williams Aquino de. (2011)
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.