Proposta de um ambiente de simulação e aprendizado inteligente para RAID. - Lobato, Daniel Corrêa (2000)
O desempenho global dos sistemas computacionais é limitado, geralmente, pelo componente de menor desempenho. Os processadores e a memória principal têm experimentado um aumento de desempenho bem maior que o da memória secundária, como os discos magnéticos. Em 1984, Johnson introduziu o conceito de fragmentação, onde um dado é gravado em uma matriz de discos, de forma que os seus fragmentos podem ser recuperados em paralelo e, por conseqüência, de forma mais rápida. O principal problema da fragmentação é a redução da confiabilidade da matriz pois, a falha de um dos discos torna o dado inacessível. Patterson, Gibson e Katz propuseram, em 1988, 5 formas de armazenar informação redundante na matriz de discos e, dessa forma, aumentar sua confiabilidade. A essas formas foi dado o nome de RAID - Redundant Arrays of Independent Disks. Com o passar do tempo, outras formas de armazenamento de redundância foram criadas, tornando complexa a taxonomia da área. Além disso, alterações de parâmetros na matriz implicam em variações de desempenho nem sempre fáceis de se perceber em um primeiro momento. Com o objetivo de facilitar a compreensão da taxonomia e permitir que sejam feitos experimentos na matriz buscando um melhor desempenho, esta dissertação propõe um ambiente de simulação e aprendizado para RAID, onde o usuário pode interagir com diversos modelos de RAID, ou até criar o seu próprio, para avaliar seu desempenho em várias situações, além de oferecer ao usuário acesso ao conhecimento da área, agindo como um tutor. Esta dissertação apresenta, ainda, um protótipo de um simulador de discos magnéticos que pode ser utilizado como base para o desenvolvimento de um simulador de RAID para ser utilizado pelo ambiente.