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Title: Convertendo recursos compartilhados no espaço em recursos intermitentes.
Other Titles: Converting shared resources in space to intermittent resources.
???metadata.dc.creator???: COSTA, Lauro Beltrão.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: CIRNE FILHO, Walfredo da Costa.
Keywords: Aprendizagem de Máquina;Negociação Automatizada;Inteligência Artificial;Machine Learning;Automated Trading;Artificial Intelligence
Issue Date: Dec-2005
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: COSTA, L. B. Convertendo recursos compartilhados no espaço em recursos intermitentes. 2005. 86 f. Dissertação (Mestrado em Informática) – Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2005.
???metadata.dc.description.resumo???: Grids computacionais estão se transformando de promessa em realidade. Naturalmente, isto não está acontecendo para todas as aplicações em uma vez. As aplicações Bag-of-Tasks (BoT) (aplicações paralelas compostas por tarefas independentes) são, devido à sua simplicidade, a primeira classe de aplicações a serem executadas de maneira maciça em grids (e.g. SETIhome). As aplicações BoT são especialmente adequadas para a execução em grids pois podem rodar em recursos intermitentes (i.e. recursos sem garantias de disponibilidade ou de confiabilidade). Neste cenário, bom desempenho e resultados confiáveis são fornecidos por escalonadores gulosos (eager schedulers), que utilizam replicação para compensar más associações tarefa-processador. Todavia, escalonadores gulosos não são preparados para usar recursos compartilhados no espaço (e.g. supercomputadores paralelos). Isto acontece porque usar um recurso compartilhado no espaço envolve submeter um pedido detalhado ao escalonador do recurso, especificando o número dos processadores e a quantidade de tempo estes processadores devem ser alocados – uma informação que os escalonadores gulosos não estão preparados para fornecer. Uma vez que recursos compartilhados no espaço são os mais poderosos recursos computacionais, o uso deles poderia melhorar o tempo de execução de aplicações BoT. Este trabalho propõe uma maneira automática de elaborar tais pedidos ao recurso compartilhado no espaço a fim de converter recursos compartilhados no espaço em intermitentes, consequentemente tornando-os naturalmente usáveis por escalonadores gulosos. Tal conversão é baseada em heurísticas que visam diminuir o tempo de execução das aplicações e permite aos escalonadores gulosos o uso destes poderosos recursos computacionais sem modificações.
Abstract: Computational grids are turning from promise to reality. Of course, this is not happening for all applications at once. Bag-of-Tasks (BoT) applications (parallel applications composed of independent tasks) are, due to their simplicity, the first class of applications to be executed massively in grids (e.g. SETIhome). BoT applications are especially suitable for running on grids as they can run on intermittent resources (i.e. resources without guarantees of availability or reliability). In this scenario, good performance and reliable results are provided by eager schedulers, who use replication to compensate for poor task-processor associations. However, greedy schedulers are not prepared to use shared resources in space (e.g. parallel supercomputers). This is because using a shared resource in space involves submitting a detailed request to the resource scheduler, specifying the number of processors and the amount of time these processors must be allocated - information that greedy schedulers are not prepared to provide. Since shared resources in space are the most powerful computational resources, using them could improve the execution time of BoT applications. This work proposes an automatic way of elaborating such requests to the shared resource in space in order to convert shared resources in space into intermittent, consequently making them naturally usable by greedy schedulers. Such conversion is based on heuristics that aim to decrease the execution time of the applications and allows greedy schedulers to use these powerful computational resources without modifications.
Keywords: Aprendizagem de Máquina
Negociação Automatizada
Inteligência Artificial
Machine Learning
Automated Trading
Artificial Intelligence
???metadata.dc.subject.cnpq???: Ciência da Computação
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/12130
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LAURO BELTRÃO COSTA – DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2005.pdf1.88 MBAdobe PDFView/Open


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