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Implementando Elasticidade no Nível do Sistema Operacional
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Atualmente, duas abordagens de elasticidade são amplamente utilizadas. Na primeira abordagem, um controlador de elasticidade faz uso de dados de monitoramento do ambiente virtualizado ou da própria aplicação para tomar decisões relacionadas à escalabilidade dos recursos disponíveis. Na segunda abordagem, o controlador de elasticidade é diretamente incorporado ao código-fonte da aplicação, permitindo que a aplicação em si execute as ações de alocação e desalocação de recursos. Ambas as estratégias apresentam suas limitações: os monitores externos nem sempre são adequados para determinados tipos de aplicações, e a abordagem em nível de programação exige modificações e reestruturações no código-fonte da aplicação. Nesse contexto, apresenta-se um controlador de elasticidade integrado a um sistema operacional GNU-Linux para fornecer alocação dinâmica e automatizada de recursos de processamento e memória de forma rápida e efetiva. A solução é validada por meio de benchmarks sintéticos e três aplicações científicas.
Sociedade Brasileira de Computação - SBC
Title: Implementando Elasticidade no Nível do Sistema Operacional
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Atualmente, duas abordagens de elasticidade são amplamente utilizadas.
Na primeira abordagem, um controlador de elasticidade faz uso de dados de monitoramento do ambiente virtualizado ou da própria aplicação para tomar decisões relacionadas à escalabilidade dos recursos disponíveis.
Na segunda abordagem, o controlador de elasticidade é diretamente incorporado ao código-fonte da aplicação, permitindo que a aplicação em si execute as ações de alocação e desalocação de recursos.
Ambas as estratégias apresentam suas limitações: os monitores externos nem sempre são adequados para determinados tipos de aplicações, e a abordagem em nível de programação exige modificações e reestruturações no código-fonte da aplicação.
Nesse contexto, apresenta-se um controlador de elasticidade integrado a um sistema operacional GNU-Linux para fornecer alocação dinâmica e automatizada de recursos de processamento e memória de forma rápida e efetiva.
A solução é validada por meio de benchmarks sintéticos e três aplicações científicas.
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