Modelización de aplicaciones auto-adaptativas para entornos de computación distribuida

Resumen

Los entornos de computación distribuida surgen para resolver problemas de cómputo masivo. Dentro de este campo surge el paradigma de computación Grid, basado en el uso coordinado de recursos de cómputo y almacenamiento, geográficamente dispersos, para facilitar la ejecución de dichas aplicaciones. Una de las principales características de este tipo de entornos es que los recursos que lo componen son de naturaleza heterogénea. A pesar de las ventajas que presenta esta clase de entornos, existen varios problemas relacionados con la gestión de tareas, el descubrimiento y monitorización de recursos así como la posterior selección de los mismos para realizar las tareas de una determinada aplicación. Por ello, surge la necesidad de introducir la auto-adaptación en este tipo de entornos. Sin embargo, debido a las características y principios de este paradigma, el aplicar la autoadaptación en cualquier nivel de un sistema grid se ha convertido en un reto en sí mismo. En este trabajo nos centraremos en mejorar el proceso de selección de recursos grid para optimizar la productividad de la infraestructura y mejorar el despliegue de las aplicaciones en este tipo de entornos. Para ello se propone un modelo de selección eficiente de recursos, que se encargará de buscar aquellos elementos que mejor se adapten a los requisitos de la aplicación durante su ejecución. La idea es que dicho modelo proporcione una capacidad de auto-adaptación a las aplicaciones grid. Además, el modelo será definido a nivel de usuario, sin realizar ningún cambio en la infraestructura ni en los elementos grid.