Título :	Uma arquitetura resiliente baseada em agentes para instâncias transientes na computação em nuvem
Autor :	Araújo Neto, José Pergentino de
Orientador(es)::	Ralha, Célia Ghedini
Assunto::	Instâncias transientes Agentes inteligentes (Software) Arquitetura de software Tolerância a falhas Raciocínio baseado em casos
Fecha de publicación :	9-jun-2020
Data de defesa::	12-dic-2019
Citación :	ARAÚJO NETO, José Pergentino de. Uma arquitetura resiliente baseada em agentes para instâncias transientes na computação em nuvem. 2019. xi, 126 f., il. Tese (Doutorado em Informática)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Abstract:	Unused resources are being exploited by cloud computing providers, which are offering them as unreliable services. Known as transient instances, these services are sublet with low costs compared to on-demand, but without availability guarantee. Spot instances are transient instances offered by Amazon AWS, with rules that define prices according to supply and demand in a market model. These instances will run for as long as the current price is lower than the maximum bid price given by users. Spot instances have been in- creasingly used for executing computation and memory-intensive applications. By using dynamic fault-tolerant mechanisms and appropriate strategies, users can effectively use spot instances to run applications at a cheaper price and avoid losing processed data. In this scenario, this research addresses the problem involving the use of transient instances in a trusted environment that ensures application execution in the shortest possible time. This research presents a resilient agent-based architecture for transient instances in cloud computing, namely BRA2Cloud (A Brand new Agent Based Architecture for Cloud Com- puting). For appropriate usage of transient instances, using an multi-strategic approach, the architecture uses intelligent agents that combines machine learning and a statistical model to predict instance survival time, refine fault tolerance parameters and reduce total execution time. Experiments show that the proposed model is capable of presenting a prediction on revocation time guarantee with levels of accuracy up to 91%. The proposal evaluation used approximately 21 million records of actual price changes collected from Spot Instances, enabling the creation of over 357 million records in the case base. As a result, the approach used achieved a reduction in cost and a reduction in total execution time of up to 70.12% compared to other approaches in the literature.
metadata.dc.description.unidade:	Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)
Descripción :	Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019.
metadata.dc.description.ppg:	Programa de Pós-Graduação em Informática
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Aparece en las colecciones:	Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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