Escalonamento de tarefas BoT em grades computacionais considerando o regime de incerteza - Moura, Bruno Moura Paz de (2017)
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.