Escalonamento de tarefas em grid no cenário de TV digital interativa

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Dantas, Carlos Fran Ferreira
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional Memoria (IFRN)
Texto Completo: http://memoria.ifrn.edu.br/handle/1044/1160
Resumo: A popularização dos dispositivos móveis e os avanços no desenvolvimento das tecnologias Wireless e Grid Computing, tem motivado a utilização destes dispositivos na computação distribuída. Grids apresentam-se como uma solução de baixo custo para provê capacidade computacional. No entanto, o escalonamento de tarefas em grid apresenta desafios relacionados à dinamicidade e heterogeneidade, características dos cenários de aplicação do paradigma Grid Computing. Infraestruturas grid com interoperação de dispositivos móveis como provedores de recursos, constitui mais dificuldades para o escalonamento, devido a` comunicação sem fio e ao consumo de energia armazenada nas baterias destes dispositivos. Este trabalho apresenta um algoritmo de escalonamento de tarefas para grid orientado à serviços, com interoperação de dispositivos móveis como provedores de recursos, em redes locais domésticas (HAN – Home Area Network) no contexto de TV digital interativa. O algoritmo denominado PUTS (Power-aware User-preference Task-size based Scheduling) realiza balanceamento dos níveis de energia nas baterias dos dispositivos móveis, com o objetivo de mantê-los por mais tempo no grid, e permite configurações de preferência do usuário que influenciam nas atribuições das tarefas, o que dependendo do número de dispositivos no grid, reduz o número de tarefas no dispositivo. Dois estudos de caso foram realizados e os resultados demonstram a eficácia do algoritmo e o impacto no desempenho devido à configuração de preferências de usuário.
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Infraestruturas grid com interoperação de dispositivos móveis como provedores de recursos, constitui mais dificuldades para o escalonamento, devido a` comunicação sem fio e ao consumo de energia armazenada nas baterias destes dispositivos. Este trabalho apresenta um algoritmo de escalonamento de tarefas para grid orientado à serviços, com interoperação de dispositivos móveis como provedores de recursos, em redes locais domésticas (HAN – Home Area Network) no contexto de TV digital interativa. O algoritmo denominado PUTS (Power-aware User-preference Task-size based Scheduling) realiza balanceamento dos níveis de energia nas baterias dos dispositivos móveis, com o objetivo de mantê-los por mais tempo no grid, e permite configurações de preferência do usuário que influenciam nas atribuições das tarefas, o que dependendo do número de dispositivos no grid, reduz o número de tarefas no dispositivo. Dois estudos de caso foram realizados e os resultados demonstram a eficácia do algoritmo e o impacto no desempenho devido à configuração de preferências de usuário.The popularization of mobile devices and advances in the development wireless technologies and Grid Computing, has motivate the use of these devices for distributed computing. Grids appear as a low cost solution to provide computing power. However, the task scheduling in grid presents challenges related to the dynamic and heterogeneous characteristics of the application scenarios of Grid computing paradigm. Infrastructure grid with mobile devices interoperation such as resource providers, scheduling is more difficult, due to the wireless communication and consumption of energy stored in batteries of these devices. This document presents the task scheduling algorithm for service-oriented grid, with interoperation of mobile devices such as resource providers, in home area networks in the context of digital TV. The algorithm, called PUTS (Power-aware User-preference Task-size based Scheduling), performs balancing of the energy levels of the batteries of mobile devices, in order to keep them longer in the grid, and allows the user-preference settings that influence assignment of tasks, which depending on the number of devices on the grid, reduces the number of tasks on the device. Two case studies were conducted and the results demonstrate the effectiveness of the algorithm and performance impact due to the configuration of user preferences.Submitted by Carlos Fran Ferreira Dantas (carlos.dantas@ifrn.edu.br) on 2017-05-27T02:28:37Z No. of bitstreams: 1 monografia.pdf: 985276 bytes, checksum: 95adb10896f69b8495d1144965198be9 (MD5)Approved for entry into archive by Vanessa Oliveira de Macedo Cavalcanti (vanessa.cavalcanti@ifrn.edu.br) on 2017-05-30T13:33:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 monografia.pdf: 985276 bytes, checksum: 95adb10896f69b8495d1144965198be9 (MD5)Made available in DSpace on 2017-05-30T13:33:35Z (GMT). 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