Escalonamento adaptativo para sistemas de processamento contínuo de eventos.

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: SOUSA, Rodrigo Duarte.
• 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
• Palavras-chave em Português: Sistemas Distribuídos; Sistemas de Processamento de Fluxo de Eventos; Escalonamento; Ciência da computação; Event stream processing systems; Ciência da Computação
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/381

Sistemasde processamento contínuo de eventos vêm sendo utilizados em aplicações que necessitam de um processamento quase em tempo real. Essa necessidade, junto da quantidade elevada de dados processados nessas aplicações, provocam que tais sistemas possuam fortes requisitos de desempenho e tolerância a falhas. Sendo assim, escalonadores geralmente fazem uso de informações de utilização dos recursos das máquinas do sistema (como utilização de CPU, memória RAM, rede e disco) natentativadereagirapossíveissobrecargasque possam aumentar a utilização dos recursos, provocando uma piora no desempenho da aplicação. Entretanto, devido aos diferentes perfis de aplicações e componentes, a complexidade de se decidir, de forma flexível e genérica, o que deve ser monitorado e a diferença entre o que torna um recurso mais importante que outro em um dado momento, podem provocar escolhas não adequadas por parte do escalonador. O trabalho apresentado nesta dissertação propõe um algoritmo de escalonamento que, através de uma abordagem reativa, se adapta a diferentes perfis de aplicações e de carga, tomando decisões baseadas no monitoramento da variação do desempenho de seus operadores. Periodicamente,o escalonador realiza uma avaliação de quais operadores apresentaram uma piora em seu desempenho e, posteriormente, tenta migrar tais operadores para nós menos sobrecarregados. Foram executados experimentos onde um protótipo do algoritmo foi avaliado e os resultados demonstraram uma melhora no desempenho do sistema, apartirdadiminuiçãodalatênciadeprocessamentoedamanutenção da quantidade de eventos processados. Em execuções com variações bruscas da carga de trabalho, a latência média de processamento dos operadores foi reduzida em mais de 84%, enquanto queaquantidadedeeventos processados diminuiuapenas 1,18%.