Estudo de algoritmos de controle de admissão em

servidores WEB distribuídos com QoS.

Aluno: Paulo Sérgio Franco Eustáquio Orientadora: Profa. Dra. Sarita Mazzini Bruschi

Roteiro

• Introdução

• SWDS

• Objetivo do trabalho

• Partes desenvolvidas

• Proposta sugerida

• Média Móvel Exponencial

• Histograma

Introdução

Internet cresce a cada dia mais Pessoas podem se comunicar em tempo real em

lugares distintos Meio de comunicação comum

Com o crescimento da rede... Degradação dos recursos

Introdução

Soluções para a degradação Aumento na largura de banda

Não é suficiente :-( Criação de protocolos para diminuir o

congestionamento da rede Modelo atual da internet é o best effort

Não diferencia as requisições :-(

Introdução

Usuários diferentes têm necessidades diferentes. Diretor de empresa tem mais privilégios do que os

programadores Usuários pagantes tem mais prioridade que não

pagantes

Introdução

Com a intenção de satisfazer as requisições de modo eficiente e respeitando as prioridades de cada usuário Desenvolveu-se a arquitetura SWDS (Teixeira,

2004)

Servidor Web com Diferenciação de Serviços

Servidor Web com Diferenciação de Serviços

Classificador: separa as requisições em classes

Controle de Admissão: onde a requisição é aceita ou descartada, de acordo com as políticas de atendimento vigentes e a carga de trabalho

Escalonamento: assim que a requisição é aceita, ela é escalonada para um dos nós servidores, e a resposta é enviada a quem originou a requisição

Objetivo do Trabalho

O objetivo principal deste trabalho é o estudo, implementação e teste de algoritmos de controle de admissão, visando o emprego no Servidor Web com Diferenciação de Serviços.

Partes Desenvolvidas

Estudos de artigos relacionados ao trabalho (estudando)

Estudo da arquitetura SWDS (estudando) Testes realizados para o trabalho de avaliação

de desempenho Escrita de dois capítulos da qualificação

Proposta Sugerida

Algoritmo de Controle de Admissão Drop Tail:

Modelo estático

– Descarta requisições depois que atinge um limite.

Proposta Sugerida

• Problema:

– Neste modelo as requisições de classe 1 e 2 são descartadas se a fila de requisições ultrapassar este limite

– A diferenciação de serviços entre a classe 1 e 2 fica somente na alocação de recursos para cada classe

Proposta Sugerida

• Sabe-se que a internet é um ambiente dinâmico e que é difícil prever quais serão os tipos de requisições que um servidor web receberá

• Algoritmo Drop Tail com Fila Dinâmica

– Trazer uma parte da diferenciação de serviços para o controle de admissão

Proposta Sugerida

Forma de conseguir a diferenciação de serviços no controle de admissão

– A princípio cada classe terá um limite de aceitação na fila de requisições, p.ex:

• 50% requisições classe 1: limite de 500 requisições

• 50% requisições classe 2: limite de 300 requisições

Proposta Sugerida

• Suponhamos que em um determinado momento, 70% das requisições do servidor seja de classe 1 e 30% seja de classe 2

– Ajustar o tamanho das filas:• Se com 50% de requisições de classe 1 o

tamanho máximo da fila era de 500 requisições e com 50% de requisições de classe 2 o tamanho máximo da fila era 300

• Ajustando os valores o tamanho máximo da fila para classe 1 fica 700 e o tamanho máximo da fila para classe 2 fica 100

Proposta Sugerida

• Suponhamos que em um determinado momento, 30% das requisições do servidor seja de classe 1 e 70% seja de classe 2

– Ajustar o tamanho das filas:

• Se com 70% de requisições de classe 1 o tamanho máximo da fila era de 700 requisições e com 30% de requisições de classe 2 o tamanho máximo da fila era 100

• Ajustando os valores o tamanho máximo da fila para classe 1 fica 300 e o tamanho máximo da fila para classe 2 fica 500

Proposta Sugerida

• Prever qual será a porcentagem de requisições de classe 1 e 2 que chegará no sistema

– Com base nas porcentagens anteriores• Basear a próxima porcentagem no intervalo de

tempo anterior

• Média Móvel Exponencial (mercado financeiro)

Média Móvel Exponencial

Média Móvel Exponencial

• EMA = (K x (C - P)) + P

– EMA = Média Móvel Exponencial

– K = Constante de ajuste

– C = Preço atual

– P = Período anterior da EMA

Histograma

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

0

1

2

3

4

5

quantidade

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• Dúvidas?