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V Workshop de Sistemas Distribuídos Autonômicos(WoSiDA)ALUNOS: DEROCI NONATO JÚNIOR

MISAEL GOLLUB POLUCHESKI RAFAEL ROMANIECKI

TURMA: TRC4SA

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Agenda Introdução

Fornecimento de Elasticidade Computacionais Híbridas nas Nuvens com Base em Conceitos Autônomos de Computação

Autogerenciamento de Peers Distribuídos através de um Protocolo de Intenção Comum Estendido

Uma Heurística Híbrida para o Roteamento por Múltiplos Caminhos em RSSFs

Uma Proposta Arquitetural de Sistema Autônomos para Redução do Custo de Energia em Laboratórios de Informática

Avaliando o Impacto da Disseminação Assíncrona de Operações na QoS de Bases de Dados Replicadas

Adicionando CBR na Gerência Autônoma de Redes

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Introdução

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Introdução

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Introdução

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Fornecimento de Elasticidade

Computacionais Híbridas nas Nuvens com Base em Conceitos Autônomos de

Computação

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Elasticidade Hibrida Ambiente autônomo responsável por gerenciar seu próprio comportamento

Kephart e Chess Malhas de Controle Coletores Atuadores RegrasConfiguração

Visão InovadoraUso de um complemento para proporcionar elasticidade em nuvens híbridas

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Implementação do Teste Ambiente de Teste

OpenNebula 3.8 Máquinas virtuais com um vCPU e 1 GB de memória RAM Microsoft Azure Instância (1 núcleo e 1,75 GB de memória RAM) Quatro máquinas virtuais Apache Tomcat como armazenador web httperf como gerador de carga de trabalho NGINX como balanceador de cargas

Regras Processamento > 70% = Aloca mais uma maquina Processamento < 60% = Desaloca uma maquina 60% > Processamento < 70% = Permanece estado atual

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Ambiente

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Considerações do grupoTimer ou medidor de uso de processamento

Verificação para autorização de expansão

Serviço global de processamento ilimitado acionado automaticamente por qualquer um que contratar o serviço

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Autogerenciamento de Peers Distribuídos através

de um Protocolo de Intenção Comum

Estendido

Autogerenciamento de Peers Gerenciamento de processo externo X Aplicação de noções de colaboração dos Peers

Teoria da Vontade Comum de Levesque Meta Fraca Meta Persistente Conjunta

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Peer Atividade 1Solicita

Processo 1 Atividade 1Compromisso

Processo 1 Peer

Conclusão;Falha;Irrelevância;

Peer 1 Atividade 1Solicita

Processo 1 Atividade 1 Processo 1Peer 1

Peer 2

Compromisso

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Ambiente 10 Pares distribuídos 150 Ciclos de segundo

ResultadoGanho de 40%

Implementação do Teste

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Hierarquia de Peers Autônomas

Sinalização de Peers ociosos

Tabela de ociosidade de Peers

Considerações do grupo

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Uma Heurística Híbrida para o Roteamento por

MúltiplosCaminhos em RSSFs

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O que é RSSFS?Redes de Sensores Sem Fio

Aplicadas em ambientes de larga escala

FalhasTransmissãoDados

GerenciamentoDificuldade na manutenção

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RoteamentosSolução para o RSSFs

Protocolos de roteamento por múltiplos caminhos

Energia

Algoritmos e Equações

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Uma Proposta Arquitetural de Sistema

Autonômico para Redução do Custo de

Energia em Laboratórios de Informática

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Internet da CoisasAutomação

Implementação de aplicações para simplificar processos de automatização.

RSSFUsado em vários cenários para resolver problemas de automatização

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Redução de CustoReduzir Recursos

Principal característica encontra em laboratórios de informática computadores ociosos que gastam energia desnecessariamente.

Energia

Tempo de vida

Ajudar o planetaRedução da emissão de carbono

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Arquitetura

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Avaliando o Impacto da Disseminação Assíncrona de Operações na QoS de

Bases de Dados Replicadas

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Método Standalone de implementação

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Método Lazy Master

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Conclusões ∆ = Representa o tempo limite que a replica master espera para propagar as requisições de escrita para as outras replicas

O timeout de cópia ∆ influencia no desempenho do banco de dados replicado.

Quanto maior ∆, menor o tempo médio de resposta.

A vazão media do sistema é proporcional ao aumento de ∆ e ao aumento do numero de clientes.

A partir do aumento do ∆ é possível retirar o sistema de uma situação sobrecarga.

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Adicionando CBR na Gerência Autonômica de

Redes

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Case-based reasoning Raciocínio baseado em casos

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Benefícios Redução da tarefa de aquisição de conhecimento

Evita repetição de erros do passado

Proporciona flexibilidade na modelagem do conhecimento

Raciocínio em um domínio com pouco conhecimento

Raciocínio com dados incompletos ou imprecisos

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