PB3Opt : uma estratégia para selecionar aglomerados de computadores na nuvem computacional para cargas computacionais de alto desempenho

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Camacho, Thais Aparecida Silva, 1997-
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: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Computação em nuvem
Otimização bayesiana
Computação de alto desempenho
Cloud computing
Bayesian optimization
High performance computing
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/3945
Resumo: Orientador: Edson Borin
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spelling PB3Opt : uma estratégia para selecionar aglomerados de computadores na nuvem computacional para cargas computacionais de alto desempenhoPB3Opt : profile-based biased Bayesian optimization to select computing clusters on the cloudComputação em nuvemOtimização bayesianaComputação de alto desempenhoCloud computingBayesian optimizationHigh performance computingOrientador: Edson BorinDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: A grande variedade de configurações na nuvem computacional para a criação de aglomerados de computadores tornou a seleção do aglomerado de computadores ótimo, ou quase ótimo, um problema complexo. Com isso, surgiram várias abordagens que focam em buscar o melhor aglomerado de computadores para cargas de trabalho de computação de alto desempenho e, ao mesmo tempo, em reduzir o custo da busca. Entre as abordagens encontradas na literatura, uma das mais conhecidas e aplicadas é a otimização Bayesiana. No entanto, ainda é possível melhorar o desempenho da mesma integrando-a com dados históricos relacionados com o comportamento da carga de trabalho. Nesse contexto, propomos a abordagem PB3Opt, que por sua vez, introduz um viés na função de aquisição Melhoria Esperada (do inglês, Expected Improvement) da busca com otimização Bayesiana. O enviesamento é realizado considerando o ranking de aglomerados de computadores das cargas de trabalho anteriormente exploradas, e que possuam o mesmo comportamento da carga de trabalho sendo otimizada. Os resultados apontam que a PB3Opt consegue classificar o comportamento de uma carga de trabalho em um grupo que o ranking médio possui em média 88,7% de similaridade com o ranking da carga de trabalho em questão. Com isso, a PB3Opt encontra, para quase 95% das cargas de trabalho, uma solução que é, no máximo, 1,2 vezes pior que o aglomerado de computadores ótimo. Além disso, a PB3Opt funciona bem quando combinada com a Paramount Iteration e é capaz de reduzir o custo da busca significativamenteAbstract: Given the wide variety of cloud computing resources for creating computer clusters, finding the optimal, or near-optimal, cluster is a complex problem. As a result, several approaches have been proposed to find the optimal, or near-optimal, cluster for a given high-performance computing workload, while reducing the search cost. Among the approaches found in the literature, Bayesian optimization is one of the most known and applied. However, it is still possible to increase its performance by integrating it with historical data related to workload behavior. In this context, we suggest the \abordagemproposta (Profile-Based Biased Bayesian Optimizatio) approach, which introduces a bias in the Bayesian optimization Expected Improvement acquisition function. The new acquisition function uses the ranking of computer clusters of previously explored workloads, which have the same behavior as the workload being optimized. The results show that PB3Opt classifies the behavior of a workload in a group that the average ranking has 88.7% similarity with the ranking of the workload. With this, PB3Opt finds, for almost 95% of workloads, a solution that is less than or equal to 1.2x worse than the optimal computer cluster. In addition, the PB3Opt works well when combined with the Paramount Iteration technique and is capable of reducing the search cost significantlyMestradoCiência da ComputaçãoMestra em Ciência da ComputaçãoCNPQ02042/2020-00[s.n.]Borin, Edson, 1979-Boeres, Maria Cristina SilvaFrança, Breno Bernard Nicolau deUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASCamacho, Thais Aparecida Silva, 1997-20222022-02-22T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (96 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/3945CAMACHO, Thais Aparecida Silva. PB3Opt: uma estratégia para selecionar aglomerados de computadores na nuvem computacional para cargas computacionais de alto desempenho. 2022. 1 recurso online (96 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: 20.500.12733/3945. Acesso em: 29 set. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1241594https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1241594Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-07-24T14:36:17Zoai::1241594Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2025-07-24T14:36:17Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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