Arquitetura para clusterização de recursos baseado em seu poder computacional utilizando algoritmo hierárquico e assinatura comportamental - Senger, Wagner (2018)
Em uma Grade Computacional, recursos com baixo poder computacional, ao concorrer diretamente com todos em um ambiente podem vir a ser subutilizados, causando com o tempo a sua fuga. Para mitigar este efeito, e proporcionar um melhor uso dos recursos do ambiente, este estudo propõe uma arquitetura que se baseia na organização dos elementos em grupos, e que para isso, seus componentes internos como um todo sejam levadas em consideração, e não apenas a capacidade da sua CPU. Para tal, a quantidade de cada componente relevante dos recursos para a aplicação alvo é compilada, compondo o seu poder computacional. Os recursos são dispostos em grupos, cuja soma do poder computacional de seus integrantes é aproximada dos demais. A separação dos recursos em grupos é executada por um algoritmo hierárquico com base na maior distância entre os valores, devido ao equilíbrio entre elementos fortes e fracos que ele proporciona, gerando assim grupos com valor total aproximado. Esta organização permite que quando houver a necessidade de definição de qual grupo será o responsável pela execução de uma tarefa, qualquer um tenha capacidade de atendê-la, visto que o poder de processamento não é mais um determinante para tal. Para que exista um parâmetro de escolha do grupo que será selecionado para execução, o comportamento padrão dos recursos é analisado. Cada recurso possui um padrão de utilização, que pode ser identificado através do seu acompanhamento, a ponto de que sua utilização seja previsível. Este padrão de utilização é representado por um perfil de comportamento denominado Assinatura Comportamental. Após determinada a assinatura de cada recurso e também dos grupos aos quais pertencem, como todos estes grupos passam a ter condições similares de atender uma demanda, a assinatura permite a sua distinção, retratando o momento mais oportuno de utilização de cada, proporcionando uma métrica de escolha do destino da requisição. Neste estudo são implementados os métodos propostos para a clusterização, Assinatura Comportamental e a Assinatura dos clusters. O escalonamento das tarefas não é implementado, visto que um aprofundamento específico nesta área é necessário, portanto comparar o número de tarefas recebidas por um recurso neste método, com métodos tradicionais onde o recurso concorre diretamente com outros não é possível. É possível porém determinar os resultados da implantação dos métodos, e se a arquitetura permitiu a criação de um ambiente tal qual proposto.