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GridDoctor: Diagnóstico Automática de Faltas em Grades Computacionais

Financiado pelo CNPq através do Edital MCT/CNPq Nº 009/2010 – PDI

Equipe
  • Professores:
    • Alexandre Nóbrega Duarte
Resumo
Este projeto está relacionado ao quinto dos Grandes Desafios da Pesquisa em Computação identificados pela SBC (Desenvolvimento tecnológico de qualidade: sistemas disponíveis, corretos, seguros, escaláveis, persistentes e ubíquos) uma vez que tem por objetivo principal aumentar a disponibilidade de infra-estruturas de processamento paralelo e distribuído como as grades computacionais ao diagnosticar automaticamente as razões pelas quais seus componentes falham, agilizando o processo de correção e recomposição do serviço fornecido aos usuários deste tipo de infra-estrutura.

Objetivos
O objetivo geral deste projeto é conceber uma solução genérica para o diagnóstico de faltas em grades computacionais que possa ser adotada na prática por grades computacionais em produção hoje. Para tal, pretendemos focar a pesquisa na busca por uma solução que apresente as seguintes características:
  • Baixa intrusividade: a solução não deve requerer modificações no código fonte do software existente, uma vez que tal código pode não estar disponível ou ser muito complexo para ser alterado.
  • Simplicidade: Soluções complexas podem adicionar um outro grau de incerteza, complicando ainda mais o problema ao invés de resolvê-lo; uma forma de tornar uma solução mais confiável é garantir que ela seja tão simples que qualquer desenvolvedor possa entendê-la por completo.
  • Fácil manutenção: Todo software possui um ciclo de vida, a solução para diagnóstico de faltas deve estar pronta para evoluir juntamente com o software para manter sua utilidade;
  • Alta flexibilidade: para ser genérica, uma solução para diagnóstico de faltas precisa ser flexível o suficiente para poder ser utilizada por diferentes usuários e diferentes aplicações.
Resultados Esperados
A principal contribuição deste trabalho será uma abordagem para o diagnóstico de faltas em grades computacionais com potencial para adoção imediata pelos usuários das diferentes grades computacionais existentes atualmente.
Por conta das características que buscamos atender com esta solu-ção, tal abordagem tem o potencial de oferecer uma série de vantagens frente a outras abordagens tradicionais para o diagnóstico automático de faltas:
  • não requerer uma modelagem formal do sistema [McKeag e Macna-ghten 1980; Jones 1990; Ortmeier e Reif 2004], o que seria impraticável para um sistema tão complexo, dinâmico e heterogêneo como uma grade computacional;
  • não requerer que o usuário tenha acesso ao código fonte dos serviços da grade [De-Millo e Mathur 1995; Kuhn 1999];
  • não requerer treinamento como o necessário para utilização de sistemas baseados em aprendizado de máquina [Chen et al. 2004; Podgurski et al. 2003; Bowring, Rehg e Harrold 2004; Mirgorodskiy, Maruyama e Miller 2006];
  • não requerer qualquer modificação no código fonte da aplicação do usuário ou dos serviços disponíveis na grade;
Como contribuição tecnológica, pretendemos desenvolver um protótipo de uma ferramenta para o diagnóstico de faltas em grades computacionais que possa evoluir e se tornar uma solução completa e útil para os usuários desse tipo de infra-estrutura de computação distribuída.

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