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dc.contributor.advisorSobral, João Luís Ferreira-
dc.contributor.authorMedeiros, Bruno Silvestre-
dc.date.accessioned2014-02-05T15:45:13Z-
dc.date.available2014-02-05T15:45:13Z-
dc.date.issued2011-09-26-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1822/27831-
dc.descriptionDissertação de mestrado em Engenharia de Informáticapor
dc.description.abstractA recente popularidade dos ambientes de grelhas introduziu a necessidade de suportar a execução robusta de aplicações numa gama alargada de recursos computacionais. Em contextos de grelhas computacionais, onde a fiabilidade e disponibilidade dos recursos não é garantida, as aplicações deverão ser capazes de suportar dois requisitos fundamentais: 1) tolerância a faltas; 2) adaptação aos recursos disponíveis. As técnicas tradicionais utilizam uma abordagem "caixa-negra", onde a camada intermédia de software (mediador) é a única responsável por assegurar estes dois requisitos. Estes tipos de abordagens possibilitam o suporte a estes serviços com uma intervenção mínima do programador, mas limitam a utilização de conhecimento sobre as características da aplicação, visando a otimização destes serviços. Nesta tese são apresentadas abordagens orientadas aos aspetos para suportar tolerância a faltas e adaptação dinâmica aos recursos em grelhas computacionais. Nas abordagens propostas, as aplicações são aprimoradas com capacidades de tolerância a faltas e de adaptação dinâmica através da ativação de módulos adicionais. A abordagem de tolerância a faltas utiliza a estratégia de ponto de controlo e restauro, enquanto a adaptação dinâmica utiliza uma variação da técnica de sobre-decomposição. Ambas são portáveis entre sistemas operativos e restringem a quantidade de alterações necessárias no código base das aplicações. Além disso, as aplicações poderão adaptar de uma execução sequencial para uma configuração multi-cluster. A adaptação pode ser realizada efetuando o ponto de controlo da aplicação e restaurando-a em diferentes máquinas, ou então, realizada em plena execução da aplicação.por
dc.description.abstractGrids’ recent popularity introduced the necessity of supporting robust execution of applications on a wide range of computing resources. In computational grids’ context, where reliability and availability are not granted, applications must support two fundamental requirements, namely, fault tolerance and adaptation to available resources. Traditional techniques use a "black-box"approach, where middleware is the only sponsor for those requirements. These kind of approaches enable this services’ support with a minimum programmer’s intervention, but limits knowledge utilization of application’s features in order to optimize services. This thesis presents aspect-oriented approaches to support fault tolerance and dynamic adaptation to resources in computational grids. In the proposed approaches, applications are enhanced with the ability of fault tolerance and dynamic adaptation through additional modules activation. Fault tolerance approach uses a check point and restore strategy while dynamic adaptation uses a variation of the over-decomposition technique. Both are portable between operating systems and minimize alterations to base code of applications. Moreover, applications can adapt from a sequential execution to a multi-cluster configuration. Adaption can be performed by checkpointing the application and restarting on a different mode or can be performed during run-time.por
dc.language.isoporpor
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/FCT/3599-PPCDT/81880/PT-
dc.rightsopenAccesspor
dc.subjectPonto de controlo e restauropor
dc.subjectAdaptação dinâmica aos recursospor
dc.subjectGrelhas computacionaispor
dc.subjectProgramação orientada aos aspectospor
dc.subjectCheckpointing and restartpor
dc.subjectRun-time adaptationpor
dc.subjectGrid computingpor
dc.subjectAspect oriented programmingpor
dc.titleTécnicas de ponto de controlo e adaptação em grelhas computacionaispor
dc.typemasterThesispor
dc.commentseeum_di_dissertacao_pg12793por
dc.subject.udc681.3-
Appears in Collections:BUM - Dissertações de Mestrado
DI - Dissertações de Mestrado

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