Utilize este identificador para citar ou criar um atalho para este documento: http://hdl.handle.net/10923/1606
Tipo: masterThesis
Título: GIStorage: um serviço de informação para grades com suporte a algoritmos de predição de desempenho
Autor(es): Orengo, Jean Paulo Sandri
Orientador: De Rose, César Augusto Fonticielha
Editora: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Data de Publicação: 2007
Palavras-chave: INFORMÁTICA
ALGORITMOS
SERVIÇOS DE INFORMAÇÃO
ESTRUTURA DE DADOS
Resumo: Para alocar recursos e submeter tarefas numa grade computacional serviços de descoberta, alocação e escalonamento precisam conhecer o desempenho dos recursos. Como as tarefas serão executadas num momento futuro, estes serviços podem empregar algoritmos de predição para prever o desempenho dos recursos, melhorando a qualidade de suas decisões. Além disso, algoritmos de predição baseados em séries temporais demandam informações históricas sobre o desempenho dos recursos para prever o comportamento futuro dos mesmos. Para dar suporte a algoritmos e serviços de predição é proposto o GIStorage, um serviço de informação para grades computacionais projetado para armazenar informações sobre recursos. O GIStorage é baseado no modelo GMA, sendo estruturado como uma árvore para obter bom desempenho e armazenar grande volume de dados.
In order to allocate resources and submit jobs to a grid, resource discovery and scheduling services need to know in advance the performance of the candidate resources. Since jobs will be executed in a future time, these services may use prediction algorithms to forecast resources performance, improving the quality of their decisions. Additionally, prediction algorithms that use time series analysis demand historical performance information to predict future behavior. To support prediction algorithms and services we propose GIStorage, a grid information service designed for storing historical performance information about resources. GIStorage is GMA compliant and is structured as a tree in order both to achieve good response times and to store large amount of information.
URI: http://hdl.handle.net/10923/1606
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