
Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado
Centro: Tecnológico
Departamento: Não Informado
Dimensão Institucional: Pós-Graduação
Dimensão ODS: Social
Tipo do Documento: Dissertação
Título: UMA ABORDAGEM DE RESERVA ANTECIPADA DE RECURSOS EM AMBIENTES OPORTUNISTAS
Orientador
- MARIO ANTONIO RIBEIRO DANTAS
Aluno
- ELIZA HELENA AREIAS GOMES
Conteúdo
Grade computacional é muito utilizada quando se deseja alta performance para resolução de problemas que requerem alto poder de processamento. as grades oportunistas, um tipo de grade computacional, possuem o diferencial de utilizar recursos computacionais ociosos de máquinas pessoais para a resolução destes problemas, o que torna esse ambiente mais barato e, consequentemente, mais interessante, principalmente, para a comunidade acadêmica. no entanto, nos ambientes oportunistas a disputa por recursos torna-se maior devido à instabilidade e constante uso de seus recursos. problemas como o excesso de solicitação de alocação de recursos em um mesmo período podem ser recorrentes, o que pode tanto prejudicar o desempenho do sistema quanto tornar o processo de solicitação de recursos trabalhoso para o usuário, uma vez que este terá que repetir o processo até que haja recursos disponíveis para a sua execução. uma maneira eficiente de resolver tal problema é com a utilização da reserva antecipada de recursos. este mecanismo permite que o usuário selecione um conjunto de recursos para que sejam utilizados em um período no futuro. diante disso, esta dissertação propôs a utilização do mecanismo de reserva antecipada em um ambiente de grade oportunista. o objetivo foi oferecer ao usuário melhor esforço para a utilização do sistema, além de melhorar a vazão do uso de recursos oportunistas. estudos de casos foram realizados para ilustrar o comportamento de um ambiente oportunista com a abordagem proposta, bem como para comparar os ambientes que utilizam e não utilizam reserva antecipada. os resultados mostraram a eficiência e validade da utilização de tal abordagem.
Índice de Shannon: 3.98109
Índice de Gini: 0.935851
ODS 1 | ODS 2 | ODS 3 | ODS 4 | ODS 5 | ODS 6 | ODS 7 | ODS 8 | ODS 9 | ODS 10 | ODS 11 | ODS 12 | ODS 13 | ODS 14 | ODS 15 | ODS 16 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
4,97% | 5,94% | 7,52% | 8,10% | 6,34% | 5,38% | 6,10% | 7,55% | 7,19% | 5,28% | 7,41% | 5,49% | 4,78% | 6,56% | 5,15% | 6,26% |
ODS Predominates


4,97%

5,94%

7,52%

8,10%

6,34%

5,38%

6,10%

7,55%

7,19%

5,28%

7,41%

5,49%

4,78%

6,56%

5,15%

6,26%