Modelización de aplicaciones auto-adaptativas para entornos de computación distribuida
- Autores: María Botón Fernández
- Directores de la Tesis: Miguel Ángel Vega Rodríguez (dir. tes.), Francisco Prieto Castrillo (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Extremadura ( España ) en 2015
- Idioma: español
- Número de páginas: 125
- Tribunal Calificador de la Tesis: Consolación Gil Montoya (presid.), José María Granado Criado (secret.), Diego R. Llanos (voc.), María de los Santos Pérez Hernández (voc.), Ignacio Blanquer Espert (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: Dehesa
- Resumen
- español
Los entornos de computación distribuida surgen para resolver problemas de cómputo masivo. Dentro de este campo surge el paradigma de computación Grid, basado en el uso coordinado de recursos de cómputo y almacenamiento, geográficamente dispersos, para facilitar la ejecución de dichas aplicaciones. Una de las principales características de este tipo de entornos es que los recursos que lo componen son de naturaleza heterogénea. A pesar de las ventajas que presenta esta clase de entornos, existen varios problemas relacionados con la gestión de tareas, el descubrimiento y monitorización de recursos así como la posterior selección de los mismos para realizar las tareas de una determinada aplicación. Por ello, surge la necesidad de introducir la auto-adaptación en este tipo de entornos. Sin embargo, debido a las características y principios de este paradigma, el aplicar la autoadaptación en cualquier nivel de un sistema grid se ha convertido en un reto en sí mismo. En este trabajo nos centraremos en mejorar el proceso de selección de recursos grid para optimizar la productividad de la infraestructura y mejorar el despliegue de las aplicaciones en este tipo de entornos. Para ello se propone un modelo de selección eficiente de recursos, que se encargará de buscar aquellos elementos que mejor se adapten a los requisitos de la aplicación durante su ejecución. La idea es que dicho modelo proporcione una capacidad de auto-adaptación a las aplicaciones grid. Además, el modelo será definido a nivel de usuario, sin realizar ningún cambio en la infraestructura ni en los elementos grid.
- English
The distributed computing environments appeared for solving massive computational problems. A new paradigm known as Grid Computing emerged for solving these problems by sharing computational power and storage capacities. Moreover, the resources that compose a grid infrastructure have different geographical locations. One of the main characteristics of grid environments is the heterogeneous nature of their components. In spite of the advantages of grid computing systems, there are several problems related to tasks management, resource discovery, resource monitoring and resource selection. Considering all these problems, the adaptation concept is introduced as a feasible solution within the grid community. However, applying the adaptation at any grid level has become a challenge itself due to the grid systems characteristics and principles. This work is focused on improving the grid resource selection process with the aim of optimizing the infrastructure throughput and the application execution in this type of environments. We propose an efficient resource selection model, which identifies the resources that best fit the application requirements. The main idea is that the model provides a self-adaptive capability to grid applications. Besides, the model will be defined from the user point of view. That is to say, it does not change the grid infrastructure or its elements, it does not modify or control the behaviour of these resources, and, finally, no new policies or scheduling techniques will be applied.
- español
