22 fev 2022
09:30 Defesa de Mestrado integralmente a distância
Tema
PB3Opt: Uma estratégia para selecionar aglomerados de computadores na nuvem computacional para cargas computacionais de alto desempenho / PB3Opt: Profile-Based Biased Bayesian Optimization to Select Computing Clusters on the Cloud
Aluno
Thais Aparecida Silva Camacho
Orientador / Docente
Edson Borin
Breve resumo
A grande variedade de configurações na nuvem computacional para a criação de aglomerados de computadores tornou a seleção do aglomerado de computadores ótimo, ou quase ótimo, um problema complexo. Com isso, surgiram várias abordagens que focam em buscar o melhor aglomerado de computadores para cargas de trabalho de computação de alto desempenho e, ao mesmo tempo, em reduzir o custo da busca. Entre as abordagens encontradas na literatura, uma das mais conhecidas e aplicadas é a otimização Bayesiana. No entanto, ainda é possível melhorar o desempenho da mesma integrando-a com dados históricos relacionados com o comportamento da carga de trabalho. Nesse contexto, propomos a abordagem PB3Opt, que por sua vez, introduz um viés na função de aquisição Melhoria Esperada (do inglês, Expected Improvement) da busca com otimização Bayesiana. O enviesamento é realizado considerando o ranking de aglomerados de computadores das cargas de trabalho anteriormente exploradas, e que possuam o mesmo comportamento da carga de trabalho sendo otimizada. Os resultados apontam que a PB3Opt consegue classificar o comportamento de uma carga de trabalho em um grupo que o ranking médio possui em média 88,7% de similaridade com o ranking da carga de trabalho em questão. Com isso, a PB3Opt encontra, para quase 95% das cargas de trabalho, uma solução que é, no máximo, 1,2 vezes pior que o aglomerado de computadores ótimo. Além disso, a PB3Opt funciona bem quando combinada com a Paramount Iteration e é capaz de reduzir o custo da busca significativamente.
Banca examinadora
Titulares:
Edson Borin IC/UNICAMP
Maria Cristina Silva Boeres IC/UFF
Breno Bernard Nicolau de França IC/UNICAMP
Suplentes:
Edmundo Roberto Mauro Madeira IC/UNICAMP
Samuel Xavier de Souza DCA/UFRN