Modelo de alocação de recursos baseado em QOC para o balanceamento entre QOE e desempenho em sistemas distribuídos

Abstract

Com o crescimento massivo de dados nos últimos anos, a demanda por capacidade de computação tem crescido notavelmente de forma proporcional. Sendo assim, a demanda por sistemas distribuídos também aumentou significativamente devido às vantagens da computação distribuída, como por exemplo: melhor custo-benefício, grande capacidade de processamento e uma ampla capacidade de compartilhamento de recursos. A utilização em larga escala de sistemas distribuídos tem gerado problemas para alocação de recursos devido à complexidade em estabelecer o desempenho do sistema e a satisfação dos usuários. Para medir a satisfação do usuário, modelos baseados em Qualidade de Experiência (QoE) consideram as percepções subjetivas de qualidade sobre serviços, e dependem de atributos de contexto relacionados as expectativas dos usuários. Informações de contexto são utilizadas para melhorar o desempenho de sistemas sensíveis ao contexto, como também, podem ser aplicadas para predizer a QoE dos usuários. Dessa maneira, é proposto nesta tese de doutorado um modelo baseado em Qualidade de Contexto (QoC) para lidar com o trade-off, ou balanceamento, entre o desempenho do sistema e a QoE dos usuários em sistemas distribuídos. Esta pesquisa envolveu a concepção de um modelo para alocação de recursos em sistemas distribuídos e propôs uma avaliação experimental, realizada por meio de simulações, focada no trade-off entre desempenho e QoE. As simulações foram realizadas com o objetivo de estudar, de maneira flexível, os desafios relacionados ao gerenciamento de recursos em sistemas distribuídos. Os resultados experimentais mostraram que a política de alocação de recursos proposta baseada em QoC apresenta um melhor desempenho e uma estabilidade em comparação com abordagens clássicas.

Abstract : With the massive data growth over the past years, the demand for computing capacity has been notably growing in a proportional way. In view of that, the demand for distributed systems has also increased significantly due to the advantages of distributed computing such as: cost-benefit gains, large processing capacity, and an extensive capability for resources sharing. In this sense, the large scale utilization of distributed systems has generated problems concerning resource allocation because of the heterogeneous characteristics and continuous evolution of distributed systems paradigms, resulting in several challenges in terms of environment performance and users' satisfaction trade-off. Quality of Experience (QoE) models considers the users' subjective perceptions of quality on technology services and depends on context attributes related to the users expectations. In addition, context information can be used to improve performance in context-aware systems. Thus, in this thesis is proposed a Quality of Context (QoC) based model to enhance trade-off between system performance and users QoE in distributed systems. Therefore the QoC-based model proposed in this work aims to establish performance and QoE trade-off for resource allocation in distributed systems. The model conceived in this paper provides an experimental evaluation considering performance and QoE trade-off by means of simulations. Simulations were performed in order to study complex distributed systems scenarios. Experimental results showed that the proposed QoC model policy has an enhanced performance in comparison withclassical approaches.