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Título: Autonomic goal-driven deployment in heterogeneous computing environments
Autor(es): Rodrigues, Gabriel Siqueira
Orientador(es): Rodrigues, Genaína Nunes
Assunto: Ambientes heterogêneos
Ambiente computacional
Internet das Coisas (IoT)
Data de publicação: 4-Abr-2017
Data de defesa: 28-Dez-2016
Citação: RODRIGUES, Gabriel Siqueira. Autonomic goal-driven deployment in heterogeneous computing environments. 2016. vi, 45 f., il. Dissertação (Mestrado em Informática)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Resumo: Vemos um crescente interesse em aplicações que devem contar com ambientes de computação heterogêneos, como a Internet das Coisas (IoT). Esses aplicativos são destinados a executar em uma ampla gama de dispositivos com diferentes recursos computacionais disponíveis. Para lidar com algum tipo de heterogeneidade, como dois tipos possíveis de processadores gráficos em um computador pessoal, podemos usar abordagens simples como um script que escolhe a biblioteca de software certa a ser copiada para uma pasta. Essas abordagens simples são centralizadas e criadas em tempo de design. Eles requerem um especialista ou equipe para controlar todo o espaço de variabilidade. Dessa forma, essas abordagens não são escaláveis para ambientes altamente heterogêneos. Em ambientes altamente heterogêneos, é difícil prever o ambiente computacional em tempo de projeto, implicando provavelmente indecidibilidade na configuração correta para cada ambiente. Em nosso trabalho, propomos GoalD: um método que permite a implantação autônoma de sistemas, refletindo sobre os objetivos do sistema e seu ambiente computacional. Por implantação autônoma, queremos dizer que o sistema é capaz de encontrar o conjunto correto de componentes para o ambiente computacional alvo, sem intervenção humana. Nós avaliamos nossa abordagem em um estudo de caso: conselheiro de estação de abastecimento, onde uma aplicação aconselha um motorista onde reabastecer / recarregar seu veículo. Nós projetamos a aplicação com variabilidade em nível de requisitos, arquitetura e implantação, o que pode permitir que a aplicação projetada seja executada em diferentes dispositivos. Para cenários com diferentes ambientes, foi possível planejar a implantação de forma autônoma. Além disso, a escalabilidade do algoritmo que planeja a implantação foi avaliada em um ambiente simulado. Os resultados mostram que usando a abordagem é possível planejar de forma autônoma a implantação de um sistema com milhares de componentes em poucos segundos.
Abstract: We see a growing interest in computing applications that should rely on heterogeneous computing environments, like Internet of Things (IoT). Such applications are intended to execute in a broad range of devices with different available computing resources. In order to handle some kind of heterogeneity, such as two possible types of graphical processors in a desktop computer, we can use simple approaches as a script at deployment-time that chooses the right software library to be copied to a folder. These simple approaches are centralized and created at design-time. They require one specialist or team to control the entire space of variability. However, such approaches are not scalable to highly heterogeneous environments. In highly dynamic and heterogeneous environment it is hard to predict the computing environment at design-time, implying likely undecidability on the correct configuration for each environment at design-time. In our work, we propose GoalD: a method that allows autonomous deployment of systems by reflecting about the goals of the system and its computing environment. By autonomous deployment, we mean that the system can find the correct set of components, for the target computing environment, without human intervention. We evaluate our approach on the filling station advisor case study where an application advises a driver where to refuel/recharge its vehicle. We design the application with variability at requirements, architecture, and deployment, which can allow the designed application be executed in different devices. For scenarios with different environments, it was possible to plan the deployment autonomously. Additionally, the scalability of the algorithm that plan the deployment was evaluated in a simulated environment. Results show that using the approach it is possible to autonomously plan the deployment of a system with thousands of components in few seconds.
Descrição: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2016.
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