Planejamento Regional Adaptativo em Sistemas Self-Adaptive de Larga Escala

  • Eudes S. Andrade IFBA
  • Gabriel F. Sousa IFBA
  • Sandro S. Andrade IFBA

Resumo


Com a crescente adoção de sistemas distribuídos de larga escala, tais como clusters para cloud computing, as atividades de implantação e configuração destas soluções se tornam consideravelmente mais complexas. Uma solução promissora é dotar tais sistemas com capacidades de autogerenciamento e diversos padrões de projeto para Sistemas Self-Adaptive estão disponíveis na literatura. Alguns são mais efetivos para operação em ambientes que sugerem a adoção de arquiteturas mais centralizadas. Outros apresentam melhores resultados ao operar de forma mais distribuída. Em ambientes altamente dinâmicos e incertos, no entanto, é difícil encontrar uma única solução efetiva para todos os cenários experimentados. Este trabalho apresenta um modelo adaptativo para implementação de Sistemas Self-Adaptive de larga escala que realizam autogerenciamento com diferentes graus de centralização. Os resultados obtidos mostram que o modelo apresenta desempenho satisfatório tanto em situações onde o sistema monitorado e o ambiente sugerem a adoção de topologias mais centralizadas, quanto em situações onde padrões mais descentralizados apresentam melhor custo-benefício.

Referências

Abuseta, Y. and Swesi, K. (2015). Design patterns for self adaptive systems engineering. CoRR, abs/1508.01330.

DARPA, B. A. A. (1997). Self-adaptive software. Technical Report 98-12, DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency).

Hellerstein, J. L., Diao, Y., Parekh, S., and Tilbury, D. M. (2004). Feedback Control of Computing Systems. John Wiley & Sons.

Huebscher, M. C. and McCann, J. A. (2008). A survey of autonomic computing - degrees, models, and applications. ACM Comput. Surv., 40(3).

Jain, R. (1991). The art of computer systems performance analysis: techniques for experimental design, measurement, simulation, and modeling. SIGMETRICS Performance Evaluation Review, 19:5–11.

Kephart, J. O. and Chess, D. M. (2003). The vision of autonomic computing. IEEE Computer, 36(1):41–50.

Northrop, L. M. (2013). Does scale really matter? ultra-large-scale systems seven years after the study (keynote). In Notkin, D., Cheng, B. H. C., and Pohl, K., editors, 35th International Conference on Software Engineering, ICSE ’13, San Francisco, CA, USA, May 18-26, 2013, page 857. IEEE / ACM.

Patikirikorala, T., Colman, A., Han, J., and Wang, L. (2012). A systematic survey on the design of self-adaptive software systems using control engineering approaches. In Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems (SEAMS), pages 33 –42.

Salehie, M. and Tahvildari, L. (2009). Self-adaptive software: Landscape and research challenges. TAAS, 4(2).

Weyns, D. (2010). On patterns for decentralized control in self-adaptive systems. In de Lemos, R., Giese, H., M¨uller, H. A., and Shaw, M., editors, Software Engineering for Self-Adaptive Systems II, volume 7475 of Lecture Notes in Computer Science, pages 76–107. Springer.
Publicado
04/07/2016
ANDRADE, Eudes S.; SOUSA, Gabriel F.; ANDRADE, Sandro S.. Planejamento Regional Adaptativo em Sistemas Self-Adaptive de Larga Escala. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO UBÍQUA E PERVASIVA (SBCUP), 8. , 2016, Porto Alegre. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2016 . p. 1076-1085. ISSN 2595-6183. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcup.2016.9456.