Área: CV ( ) CHSA ( ) ECET ( )

Transcrição

1 Área: CV ( ) CHSA ( ) ECET ( ) MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO E CULTURA MEC UNIVERSIDADE FEDERAL DO PIAUÍ UFPI PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO PRPPG Coordenadoria Geral de Pesquisa CGP Campus Universitário Ministro Petrônio Portela, Bloco 06 Bairro Ininga Cep: Teresina-PI Brasil Fone (86) Fone/Fax (86) pesquisa@ufpi.br; pesquisa@ufpi.edu.br PROJETO DE TECNICAS DE MONITORAÇÃO PARA O ENVELHECIMENTO E REJUVENESCIMENTO DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS Joana Darc Carvalho de Sousa (bolsista do PIBIC/UFPI), Francisco Vieira de Souza (Orientador, Depto de Computação UFPI) Resumo Esta pesquisa diz respeito ao Plano de Trabalho realizado pela aluna de Iniciação Científica Joana Darc Carvalho de Sousa, bolsista PIBIC-UFPI, no período de Agosto de 2012 a Setembro de 2013, sob a orientação do Professor Francisco Vieira de Souza, sob o título Análise de Técnicas de Monitoração para o envelhecimento e rejuvenescimento de sistemas computacionais usando Cadeias de Markov. Ele é parte de um Projeto de Pesquisa do Coordenador sob o título Análise de Técnicas de Monitoração para o envelhecimento e rejuvenescimento de sistemas computacionais, previsto para ser executado em um período de 2 (dois) anos. Palavras-chave: Análise de desempenho. Cadeias de Markov. Teoria das filas. Introdução Diversos estudos tem mostrado que a maioria das falhas na execução de sistemas são devido a falhas de software em contraposição às falhas de hardware. Estes estudos tem se reportado ao fenômeno do envelhecimento do software, onde ele se degrada com o tempo. As causas disso podem ser a exaustão de recursos do sistema operacional, a corrupção de dados ou a acumulação de erros numéricos que podem levar à degradação do desempenho, à falha na execução, ou a ambos. Em alguns casos, pode levar à exaustão de memória, ao bloqueio de arquivos, à corrupção de dados, à fragmentação da memória e à acumulação de erros. A solução até então adotada consiste na parada ocasional do software para uma limpeza de seu estado interno e no reinício da execução. Esta técnica tem sido chamada de rejuvenescimento do software, conhecida na literatura como software rejuvenation. Entre os métodos utilizados na solução desses problemas destacam-se as Redes de Petri Estocásticas, as Redes de Atividades Estocásticas e as Álgebras de Processos Estocásticas ou

2 métodos formais. O estudo destes métodos envolve o conhecimento e domínio de duas técnicas principais, conhecidas como Cadeias de Markov e Teoria das filas. As cadeias de Markov são os blocos fundamentais sobre os quais muitas técnicas de análise de desempenho são construídas. Esses modelos podem ser usados para representar as interações entre os componentes de um sistema, com propósitos descritivos e preditivos. As cadeias de Markov podem ser utilizadas para capturar o comportamento do sistema e permitir a descrição e previsão de métricas de confiabilidade, como o tempo médio para falha (MTTF), assim como a disponibilidade e o downtime anuais. A análise conjunta dos aspectos de desempenho e confiabilidade, chamada de análise de performabilidade, é importante dado que muitos sistemas podem permanecer funcionais mesmo nas falhas. Metodologia Este projeto de pesquisa foi realizado no Departamento de Computação do Centro de Ciência da Natureza da UFPI. Esta pesquisa envolveu inicialmente um estudo aprofundado da parte teórica inerente ao tema. Inicialmente foi feita uma revisão profunda sobre Estatística e Probabilidades, buscando a compreensão das principais distribuições de Probabilidades envolvidas neste tema. Este estudo foi acompanhado da utilização de sistemas computacionais adequados tais como o sistema R, o Excel e o Minitab. Dando prosseguimento à pesquisa foi feito um estudo sobre as Cadeias de Markov. Foram utilizadas ferramentas computacionais que já estão sendo empregadas com sucesso, a exemplo do SHARPE, do Mercury e do TimeNet. Resultados e Discussão Os principais resultados obtidos com esta pesquisa dizem respeito à difusão destes temas como fonte de pesquisa na área da Ciência da Computação. Ao lado disto, pensamos difundir o uso destas ferramentas de software no âmbito do Departamento de Computação da UFPI. Por exemplo, podemos analisar um modelo simples de falha e reparo quando se deseja analisar aspectos relacionados a eventuais falhas e reparos de um sistema computacional. Por exemplo podemos imaginar um sistema com 3 estados possíveis: Funcionando, Quebrado e Em reparo, conforme pode ser verificado na Figura 1, a seguir. Considerando-se, por exemplo, que o sistema esteja funcionando, uma falha ocorrerá com uma taxa λ, que deve ser igual ao inverso do tempo médio para falha do sistema, conhecido como MTTF (Mean Time To Failure). Se o MTTF do sistema for 1000 horas, então o valor de λ será 1/1000, ou 0,001. 2

3 Funcionando λ Quebrado μ δ Em reparo A ocorrência de uma falha coloca o sistema no estado Quebrado, à espera de que equipe de reparo seja acionada e possa efetivamente iniciar o conserto. A taxa δ corresponderá ao inverso desse tempo gasto desde a falha até o início do reparo. Se esse tempo for de 30 minutos, δ será igual a 2, pois deve-se considerar o inverso do tempo em horas (1/0,5). A partir do instante em que o sistema já se encontra em reparo, caso o tempo médio desta atividade seja 2 horas, a taxa μ será igual a 0,5. Dentre as métricas mais importantes que se pode obter deste modelo, estão o percentual de disponibilidade (ou indisponibilidade) em estado estacionário (A) e o downtime (tempo de indisponibilidade) anual (D). O percentual de disponibilidade é calculado simplesmente através da probabilidade do sistema estar no estado Funcionando, π Funcionando. É importante citar que o percentual de indisponibilidade (U) pode ser calculado indiretamente pelo percentual de disponibilidade, como 1 A, ou diretamente através da soma das probabilidades dos estados Quebrado e Em reparo. Já o downtime anual, em horas, será igual ao percentual de indisponibilidade multiplicado por 8760, que é o tempo em horas correspondente a um ano. Obtém-se então D = U Um resultado direto deste projeto diz respeito à criação de uma disciplina de Tópicos em Computação a ser ministrada pelo Corrdenador deste projeto, ofertada como disciplina optativa aos alunos de Graduação e que trata exatamente destes temas, qual sejam, análise de técnicas de análise de desempenho de sistemas computacionais utilizando Cadeias de Markov e Teoria das Filas. Esta disciplina já está cadastrada para ser ministrada no segundo período de

4 Análise de Resultados Esta pesquisa oportunizou a solução de sistemas computacionais complexos utilizando ferramentas já consagradas pelo seu uso. Imaginamos ter dado um passo importante em direção ao uso sistemático dessas ferramentas no âmbito do Departamento de Computação. A oferta da disciplina de Tópicos em Computação a ser ministrada pelo Coordenador deste projeto para os alunos de Graduação do curso de Bacharelado em Ciência da Computação representa um resultado direto e importante deste projeto. No entanto, entendemos que a continuidade deste projeto até a sua conclusão prevista inicialmente para 2 (dois) anos tem importância fundamental no estudo e desenvolvimento de novas técnicas para a análise de desempenho de sistemas. Entre as técnicas previstas para serem estudadas neste segundo ano de projeto estão as Redes de Petri que apresentam uma vertente importante e que tem sido utilizada com muito sucesso. 4

5 Referências Bibliográficas ALVES JUNIOR, G.; MACIEL, P. R. M.; LIMA, R. M. F.; Stochastic Modeling and Evaluation of Supply Chains with GSPN. Circulação:Internacional; Performance Evaluation, v. 69, p.1-15, ANDRZEJAK, Artur et SILVA, Luís. Deterministic Models of Software Aging and Optimal Rejuvenation Schedules; DIAZ, Michel.; Petri Nets: Fundamental Models, Verification and Applications.; Wiley FOGLIATTI, M. C et MATTOS, N. M. C.; Teoria das Filas. Editora Interciência Ltda GALDINO, S. M. L.; MACIEL, P. R. M.; ROSA, N. S.; Interval Markovian Models in Dependability Evaluation; International Journal of Pure and Applied Mathematics, v. 41, p , HUANG, Y.; et all.; Software Rejuvenation: Analysis, Module and Applications, Proc. of 25th Symposium on Fault Tolerant Computing; FTCS-25, pp ; Pasadena, California, JAIN, Raj; Art of Computer Systems Performance Analysis Techniques For Experimental DesignMeasurements Simulation And Modeling; Wiley Computer Publishing; John Wiley & Sons, Inc; JOHNSON, T. et MARGALHO, M.; Avaliação de Desempenho de Sistemas Computacionais. LTC Livros Técnicos e Científicos Editora Ltda Modeling. IGI Global, Hershey, Pennsylvania; MATIAS JR, R., TRIVEDI, K. S., MACIEL, P. R. M. Using Accelerated Life Tests to Estimate Time to Software Aging Failure In: The 21st annual International Symposium on Software Reliability Engineering, 2010, San Jose, CA. Proceeding of ISSRE; PRADO, Darci.; Teoria das Filas e da Simulação. Série Pesquisa Operacional Vol 2. INDG Tecnologia e Serviços Ltda RHOTON, John. Cloud Computing Explained. Second Edition. Recursive Press SAHNER, R. A., TRIVEDI, K. S. et PULIAFITO, A. Performance and Reliability Analysis of Computer Systems: An Example-Based Approach Using the SHARPE Software Package. Kluwer Academic Publishers SULLIVAN, M. and CHILLAREGE, R.; Software defects and their impact on system availability A study of field failures in operating systems, Proc. 21st IEEE Int l. Symposium on Fault-Tolerant Computing, pp. 2 9; TRIVEDI, K. S. Probability and Statistics with Reliability, Queuing, and Computer Science Applications. John Wiley and Sons, 2 edition TRIVEDI, K. S; Software Aging and Rejuvenation; edited by Benjamin Wah; John Wiley & Sons, Inc