Responsive image
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
ODS 4
ODS 1

4,97%

ODS 2

5,94%

ODS 3

7,52%

ODS 4

8,10%

ODS 5

6,34%

ODS 6

5,38%

ODS 7

6,10%

ODS 8

7,55%

ODS 9

7,19%

ODS 10

5,28%

ODS 11

7,41%

ODS 12

5,49%

ODS 13

4,78%

ODS 14

6,56%

ODS 15

5,15%

ODS 16

6,26%