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Título: Middleware para coordenar tolerância a falhas e elasticidade em clusters de alto desempenho com produtores e consumidores baseados em filas de mensagens
Autor(es): Teixeira, Eduardo Henrique Ferreira Mendes
Orientador(es): Von Paumgartten, Aletéia Patrícia Favacho de Araújo
Assunto: Computação de alto desempenho
Processamento paralelo (Computação)
Data de publicação: 15-Dez-2014
Data de defesa: 7-Jul-2014
Referência: TEIXEIRA, Eduardo Henrique Ferreira Mendes. Middleware para coordenar tolerância a falhas e elasticidade em clusters de alto desempenho com produtores e consumidores baseados em filas de mensagens. 2014. xiii, 89, [10] f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.
Resumo: Este trabalho propôs e avaliou um middleware com suporte à tolerância a falhas e à elasticidade em um cluster de alto desempenho. Para isso, foi construída uma arquitetura elástica para se adaptar dinamicamente ao crescimento da fila de requisições, para que as mensagens não se acumulem, e tolerante a falhas para que eventuais paradas do sistema, por queda ou falha dos serviços, não impactem na operacionalidade do cluster. Assim sendo, o middleware desenvolvido foi capaz de diminuir o número de servidores necessários para processar as filas de mensagens, liberando recursos da infraestrutura do cluster para uso como failover do sistema distribuído ou em outras aplicações. Consequentemente, a qualidade dos serviços prestados melhorou, devido a diminuição dos tempos de atualização do sistema por conta de manutenções evolutivas e corretivas. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT
This work proposed and evaluated a middleware with support for fault tolerance and elasticity in a high performance cluster. For this purpose, it was constructed an elastic architecture to dynamically adapt to growth in the request queue, so that messages do not accumulate. Also the architeture provides fault-tolerance to system outages, in the cases of failure of service, so these failures do not impact on the operation of the cluster. The middleware developed was able to decrease the number of servers needed to process the message queue, freeing infrastructure resources of the cluster for use as a failover of the distributed system or in other applications. Consequently, the quality of service has improved due to shortened time to update the system on behalf of progressive and corrective maintenance.
Informações adicionais: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Ciência da Computação, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, 2014.
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