Escalonamento de tarefas BoT em grades computacionais considerando o regime de incerteza

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Moura, Bruno Moura Paz de
Orientador(a): Reiser, Renata Hax Sander
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pelotas
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação
Departamento: Centro de Desenvolvimento Tecnológico
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/8488
Resumo: Dentre os desafios de pesquisa, na Computação em Grade temos a necessidade de tornar o sistema robusto tanto quanto as incertezas das diferentes medidas extraídas da infraestrutura computacional, como quanto a imprecisão das computações referente a tomada de decisões. Particularmente, a apropriação de informações relevantes ao escalonamento de tarefas a partir de um conjunto de fontes heterogêneas e de comportamento dinâmico tem sido foco de um significativo número de estudos. Neste cenário, esta dissertação tem como objetivo central a consolidação do módulo fuzzy Grid para o escalonamento de tarefas na Computação em Grade, visando com isso sua extensão, considerando o tratamento das informações relacionadas ao Poder Computacional e ao Custo de Comunicação dos recursos computacionais envolvidos. Para tal, esta abordagem emprega lógica fuzzy do tipo 2 na concepção para a extensão denominada de Int-fGrid, contribuindo, desta forma, em duas relevantes frentes, tanto com o regime de incerteza destas informações, quanto com a imprecisão das computações envolvidas. Neste sentido, o trabalho se embasa em uma abordagem multi-valorada; em particular, integrando a lógica fuzzy e a matemática intervalar. No que diz respeito à avaliação dos módulos, é empregado um framework de simulação para aplicações distribuídas com intuito de facilitar a reprodutibilidade dos diferentes algoritmos em distintos cenários para infraestrutura de grade. Os resultados obtidos através das execuções de simulações com os escalonamentos gerados com auxílio dos módulos fGrid e Int-fGrid se mostram promissores e apontam para continuidade da pesquisa. Estas execuções levaram em consideração diferentes configurações de cenários para as infraestruturas de grades, ao mesmo tempo que, diversificados perfis de aplicações constituídas por tarefas Bag-of-Tasks, mostraram que as abordagens com uso da lógica fuzzy do tipo 1 e tipo 2 obtiveram ganhos de ate 96,37% no makespan, comparado ao metodo Randon de seleção de recursos, 36,9 vezes confrontado ao Round-Robin, e 18,5 vezes em relação ao XSufferage.
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Neste cenário, esta dissertação tem como objetivo central a consolidação do módulo fuzzy Grid para o escalonamento de tarefas na Computação em Grade, visando com isso sua extensão, considerando o tratamento das informações relacionadas ao Poder Computacional e ao Custo de Comunicação dos recursos computacionais envolvidos. Para tal, esta abordagem emprega lógica fuzzy do tipo 2 na concepção para a extensão denominada de Int-fGrid, contribuindo, desta forma, em duas relevantes frentes, tanto com o regime de incerteza destas informações, quanto com a imprecisão das computações envolvidas. Neste sentido, o trabalho se embasa em uma abordagem multi-valorada; em particular, integrando a lógica fuzzy e a matemática intervalar. No que diz respeito à avaliação dos módulos, é empregado um framework de simulação para aplicações distribuídas com intuito de facilitar a reprodutibilidade dos diferentes algoritmos em distintos cenários para infraestrutura de grade. Os resultados obtidos através das execuções de simulações com os escalonamentos gerados com auxílio dos módulos fGrid e Int-fGrid se mostram promissores e apontam para continuidade da pesquisa. Estas execuções levaram em consideração diferentes configurações de cenários para as infraestruturas de grades, ao mesmo tempo que, diversificados perfis de aplicações constituídas por tarefas Bag-of-Tasks, mostraram que as abordagens com uso da lógica fuzzy do tipo 1 e tipo 2 obtiveram ganhos de ate 96,37% no makespan, comparado ao metodo Randon de seleção de recursos, 36,9 vezes confrontado ao Round-Robin, e 18,5 vezes em relação ao XSufferage.Among the research challenges in Grid Computing we need to make the system robust both to the uncertainties of the different measures extracted from the computational infrastructure, and to the imprecision of the computations related to decision making. In particular, the appropriation of information relevant to the scheduling of tasks from a set of heterogeneous sources and dynamic behavior has been the focus of a significant number of studies. In this scenario, this masters dissertation aims to consolidate the fuzzy module fGrid for the scheduling of tasks in Grid Computing, aiming at its extension considering the information processing related to Computational Power and the Communication Cost of resources involved. For this, this approach employs type 2 fuzzy logic in the design for the so-called Int-fGrid extension, thus contributing to two relevant fronts, both with the uncertainty regime of this information and with the imprecision of the computations involved. In this sense, the work is based on a multi-valued approach, in particular integrating fuzzy logic and interval mathematics. As regards the evaluation of the modules, a simulation framework is used for distributed applications in order to facilitate the reproducibility of the different algorithms in different scenarios for grid infrastructure. The results obtained through the simulations with the schedules generated with the help of the fGrid and Int-fGrid modules show promise for the continuity of the study. These executions took into account different configurations of scenarios for grid infrastructures, while different application profiles made up of Bag-of-Tasks tasks showed that the approaches using fuzzy logic type 1 and type 2 obtained gains of up to 96.37% in makespan, compared to the Randon method of resource selection, 36.9 times compared to Round-Robin, and 18.5 times in relation to XSufferage.Sem bolsaporUniversidade Federal de PelotasPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoUFPelBrasilCentro de Desenvolvimento TecnológicoCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOComputaçãoLógica FuzzyComputação em gradeEscalonamento de tarefasFuzzy logicGrid computingScheduling tasksBag-of-TasksEscalonamento de tarefas BoT em grades computacionais considerando o regime de incertezaEmploying fuzzy logic for the scheduling of tasks in computational grids considering the uncertainty regimeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://lattes.cnpq.br/1157874276867537Yamin, Adenauer CorreaReiser, Renata Hax SanderMoura, Bruno Moura Paz deinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPel - Guaiacainstname:Universidade Federal de Pelotas (UFPEL)instacron:UFPELTEXTDissertacao_bruno_moura.pdf.txtDissertacao_bruno_moura.pdf.txtExtracted texttext/plain218254http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/8488/6/Dissertacao_bruno_moura.pdf.txt78baf11dd894e6cb2fdb805c1af1cee9MD56open accessTHUMBNAILDissertacao_bruno_moura.pdf.jpgDissertacao_bruno_moura.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1241http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/8488/7/Dissertacao_bruno_moura.pdf.jpg1ed8bbab52d55da804055b73dcfd3450MD57open accessORIGINALDissertacao_bruno_moura.pdfDissertacao_bruno_moura.pdfapplication/pdf2051522http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/8488/1/Dissertacao_bruno_moura.pdf4a7e98b6534c018c47527c232fae359fMD51open accessCC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; 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