TIPS, uma proposta de escalonamento direcionada à computação pervasiva/

Resumo:A evolução das tecnologias de rede estão impulsionando o avanço da área da computação pervasiva. O projeto ISAM (Infra-estrutura de Suporte às Aplicações Móveis Distribuídas), em desenvolvimento no II/UFRGS, tem como foco atender as demandas de pesquisa desta área e tem como premissa uma abor...

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Detalhes bibliográficos
Principais autores: Real, Rodrigo Araújo., Geyer, Cláudio Fernando Resin.
Formato: Dissertação
Publicado em:
Assuntos:
Computação -
Dissertação.
Computação pervasiva -
Escalonamento -
TiPS -
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description Resumo:A evolução das tecnologias de rede estão impulsionando o avanço da área da computação pervasiva. O projeto ISAM (Infra-estrutura de Suporte às Aplicações Móveis Distribuídas), em desenvolvimento no II/UFRGS, tem como foco atender as demandas de pesquisa desta área e tem como premissa uma abordagem integrada na concepção do ambiente de desenvolvimento e do ambiente de execução. O EXEHDA (Execution Environment for High Distributed Applications) constitui o ambiente de execução do ISAM, sendo responsável pela gerência do processamento das aplicações pervasivas. Esta dissertação propõe um framework de escalonamento denominado TiPS concebido como um módulo do EXEHDA. O escopo de pesquisa do TiPS tem como tônica o escalonamento na computação pervasiva e a sua concepção na forma de um framework permite a utilização de diferentes estratégias de escalonamento, através da troca de seus componentes mesmo durante a execução. A modelagem do TiPS considera o uso de inteligência artificial baseada em redes bayesianas na proposição da heurística de escalonamento a ser empregada no Seu framework. A utilização de redes bayesianas tem por objetivo o tratamento das incertezas relacionadas à elevada dinamicidade típica do ambiente de computação pervasiva. O TiPS foi implementado em Java, com suas funcionalidades integradas aos outros serviços do EXEHDA. Neste sentido foi desenvolvido para gerenciar o framework do TiPS, um módulo para a ferramenta EXEHDA-AMI, utilizada para gerenciar o EXEHDA como um todo. O TiPS foi comparado com outros dois escalonadores, para tanto foi desenvolvida uma aplicação de teste e um módulo de geração sintética de carga para promover a dinamicidade do contexto de execução. Os resultados obtidos com o TiPS foram promissores e apontam para a viabilidade do emprego de heurísticas de escalonamento que envolvem técnicas de inteligência artificial na computação pervasiva.#$&Abstract:The evolution of the network technologies are strengthening the pervasive computing development. The ISAM (Infra-estrutura de Suporte às Aplicações Pervasivas) is under development in the II/UFRGS and has as it's main focus on assisting the research demands related to this theme, and its approach is to integrate the development environment and the execution environment. The EXEHDA (Execution Environment for High Distributed Applications) constitutes the execution environment of ISAM, being responsible for the management of the pervasive applications execution. This dissertation proposes a framework for scheduling called TiPS, which was conceived as an EXEHDA module. The research scope of TiPS has as its tonic the scheduling in the pervasive computing environment, and its conception as a framework permits the use of different scheduling strategies, by the exchange of its components even during the execution. The TiPS modeling considers the integration of an artificial intelligence strategy based on bayesian networks, within the scheduling framework. The use of bayesian networks has the objective to handle the uncertainties related to the highly dynamic behavior, which is typical in the pervasive computing. TiPS was implemented in Java and its functionalities were integrated to other EXEHDA services, in this sense it was also developed a management module to the EXEHDA-AMI tool, which is used to manage EXEHDA. TiPS was compared to two other schedulers, for this comparison it was developed a test application and a synthetic load generator to create dynamics of the execution environment. The results obtained by TiPS points to the viability of the use of scheduling heuristics based on artificial intelligence tools in the pervasive computing.
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