| dc.description | Las tecnologías Grid afloran como un nuevo paradigma en la computación de alto rendimiento, proveyendo la infraestructura para compartir recursos geográficamente distribuidos de forma transparente. Para utilizar eficientemente estos recursos es necesario conocer su estado y disponibilidad de forma actualizada. En estos escenarios, la dinámica de los sistemas es muy compleja, y resulta prácticamente imposible capturarla por medio de una estructura estática. En este trabajo se estudian algunos de los mecanismos por los cuales se obtiene y distribuye información de recursos en un Grid. Grid Matrix, provee un entorno de ejecución para simular el comportamiento de políticas de distribución de información en entornos Grid, utilizando para esto el motor de simulación SimGrid 2.
En esta tesis se extendió la aplicación GridMatrix con herramientas para la generación automática de topologías de red Grid y la generación automática de configuraciones, permitiendo la creación de una amplia gama de combinaciones de parámetros, tanto para la generación de redes, como para la configuración de las simulaciones. La configuración de parámetros para las simulaciones se realiza de forma automática para todas las políticas implementadas: Jerárquica, Super-Peer y Random.
Además fue necesario desarrollar nuevas herramientas metodológicas para el estudio propuesto. Puntualmente se introdujeron métricas para cuantificar la cantidad de información y su validez en la red, se encontraron relaciones entre parámetros de la topologíaía de red y las políticas de distribución de información, y se trabajó en la estimación de resultados por medio de aproximaciones sobre el comportamiento de determinadas políticas.
Se realizó un estudio preliminar del comportamiento de las distintas políticas en las topologías básicas obteniendo interesantes resultados basados en las propiedades estructurales de las redes.
La política Super-Peer mostró resultados muy buenos y estables en diversos escenarios. Se estudió el comportamiento de esta política variando la cantidad de nodos super-peer, mostrando una variación suave a medida que se aumenta la cantidad de super-peers, empezando de un comportamiento prácticamente centralizado, llegando finalmente a un comportamiento similar a Random. A partir de los resultados promisorios conseguidos, se estudió su escalabilidad, analizando redes del orden de 10000 nodos, con un comportamiento muy estable de esta política. Por último, se realizó un experimento para determinar el valor óptimo de tiempo de refresco de la información en función del tiempo de expiración de los recursos. Para redes de gran tamaño, esta relación debe ser tomada con particular cuidado, pudiendo caer en configuraciones con muy bajos valores de información actualizada en los nodos, o en ciclos de refresco más seguido de lo necesario con el consiguiente malgasto de recursos.
Los resultados obtenidos, demuestran el poder de análisis disponible y la versatilidad tanto en el desarrollo de topologías como en la configuración de políticas de propagación de información, abriendo un gran número de caminos de estudio. | |
