Metodologia para classificação de padrões de consumo de memória no linux baseada em mapas auto-organizáveis

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lin, Maurício Tia Ni Gong
Data de Publicação: 2006
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/2015638290124067
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
Texto Completo: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/2916
Resumo: A evolução do sistema operacional Linux possibilitou que o mesmo se tornasse o principal concorrente dos sistemas operacionais do mercado como o Windows da Microsoft e Solaris da Sun. Apesar de diversas funcionalidades e melhorias desenvolvidas no Linux, o problema relacionado à falta de memória e o mecanismo existente de solucioná-lo, chamado de OOM Killer, ainda é motivo de longas discussões na comunidade do kernel Linux. A carência de pesquisas científicas relacionada ao algoritmo de seleção de processos do OOM Killer leva esta dissertação a propor um mecanismo de identificação e classificação de padrões de consumo de memória no Linux baseada no modelo de rede neural auto-organizável. A ferramenta desenvolvida nesta dissertação mostra a possibilidade de utilizar Mapas Auto-Organizáveis para classificar e identificar os padrões de consumo de memória de determinadas aplicações inseridas em contextos de casos de uso.
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spelling Metodologia para classificação de padrões de consumo de memória no linux baseada em mapas auto-organizáveisA Methodology for Classification of Memory use Pattern in Linux based on Auto-Organized Maps.LinuxGerenciamento de MemóriaClassificação de PadrõesRedes NeuraisLinuxMemory ManagementNeural WebsPattern ClassificationCIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOA evolução do sistema operacional Linux possibilitou que o mesmo se tornasse o principal concorrente dos sistemas operacionais do mercado como o Windows da Microsoft e Solaris da Sun. Apesar de diversas funcionalidades e melhorias desenvolvidas no Linux, o problema relacionado à falta de memória e o mecanismo existente de solucioná-lo, chamado de OOM Killer, ainda é motivo de longas discussões na comunidade do kernel Linux. A carência de pesquisas científicas relacionada ao algoritmo de seleção de processos do OOM Killer leva esta dissertação a propor um mecanismo de identificação e classificação de padrões de consumo de memória no Linux baseada no modelo de rede neural auto-organizável. A ferramenta desenvolvida nesta dissertação mostra a possibilidade de utilizar Mapas Auto-Organizáveis para classificar e identificar os padrões de consumo de memória de determinadas aplicações inseridas em contextos de casos de uso.The growth of Linux operating system has taken it to become a worthy competitor to commercial software such as Microsoft s Windows and Sun s Solaris. Although the development and the improvement of several Linux s features, the problem related to Linux out of memory and the current mechanism used to solve it, named as OOM Killer, has brought a long discussion at Linux kernel community. The lack of scientific works related to OOM Killer process selection algorithm motivates this dissertation to propose a mechanism for identifying and classifying memory consumption patterns of Linux applications. Such mechanism is based on a neural network technique known as Self Organizing Maps. The development of a tool based on Self Organizing Maps presented the possibility of applying such approach for memory consumption patterns classification related to Linux applications use cases.Universidade Federal do AmazonasInstituto de ComputaçãoBRUFAMPrograma de Pós-graduação em InformáticaMota, Edjard de Souzahttp://lattes.cnpq.br/0757666181169076Lin, Maurício Tia Ni Gonghttp://lattes.cnpq.br/20156382901240672015-04-11T14:02:53Z2007-07-062006-02-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfLIN, Maurício Tia Ni Gong. Metodologia para classificação de padrões de consumo de memória no linux baseada em mapas auto-organizáveis.. 2006. 76 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2006.http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/2916porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAMinstname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)instacron:UFAM2016-04-22T14:33:35Zoai:https://tede.ufam.edu.br/handle/:tede/2916Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://200.129.163.131:8080/PUBhttp://200.129.163.131:8080/oai/requestddbc@ufam.edu.br||ddbc@ufam.edu.bropendoar:65922016-04-22T14:33:35Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)false
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