{"id":4191,"date":"2016-07-05T08:00:24","date_gmt":"2016-07-05T10:00:24","guid":{"rendered":"http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/site\/?p=4191"},"modified":"2016-07-05T08:00:24","modified_gmt":"2016-07-05T10:00:24","slug":"banca-de-tcc-ariel-furtado-azevedo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/ccomp\/banca-de-tcc-ariel-furtado-azevedo\/","title":{"rendered":"Banca de TCC: Ariel Furtado Azevedo"},"content":{"rendered":"

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS<\/strong>
\n CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO<\/strong>
\n TRABALHO DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO<\/strong><\/p>\n

Apresenta\u00e7\u00f5es Finais (2016\/1)<\/p>\n

Um M\u00f3dulo de Sensoreamento Fuzzy no Ambiente OpenStack Samsara
\npor
\nAriel Furtado Azevedo<\/p>\n

Curso:
\nCi\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Banca:
\nProf. Maur\u00edcio Lima Pilla (orientador)
\nProfa. Renata Hax Sander Reiser (co-orientador)
\nVilnei Marins Neves (co-orientador)
\nProf. Andr\u00e9 Rauber Du Bois
\nVitor Alano de Ata\u00eddes<\/p>\n

Data: 08 de Julho de 2016<\/p>\n

Hora: 13:30h<\/p>\n

Local: Lab. 3<\/p>\n

Resumo do Trabalho:<\/p>\n

A Computa\u00e7\u00e3o em Nuvem \u00e9 um paradigma de computa\u00e7\u00e3o distribu\u00edda que tem crescido e ganhado um espa\u00e7o significativo na \u00e1rea de Tecnologia da Informa\u00e7\u00e3o. Uma de suas principais premissas \u00e9 fornecer recursos computacionais de forma abstrata como um servi\u00e7o sob demanda. O consumo de energia em datacenters onde ficam alocados os computadores pertencentes \u00e0 nuvem demandam um grande consumo de energia e por isso existem v\u00e1rios projetos que tentam solucionar esse problema. Um deles \u00e9 o OpenStack-Samsara, um ambiente constru\u00eddo com o software OpenStack como n\u00facleo. O OpenStack-Samsara gerencia todo o ambiente em nuvem, realizando o sensoriamento dos recursos utilizados pelos nodos f\u00edsicos para dessa forma ent\u00e3o otimizar o consumo energ\u00e9tico do ambiente. Tendo isso em mente, foi desenvolvido um m\u00f3dulo fuzzy para o Samsara, onde \u00e9 feita uma integra\u00e7\u00e3o entre os sensores do mesmo e o m\u00f3dulo fuzzy para o aux\u00edlio na consolida\u00e7\u00e3o de m\u00e1quinas virtuais. Este m\u00f3dulo recebe as informa\u00e7\u00f5es de uso de CPU e mem\u00f3ria dos nodos f\u00edsicos e, atrav\u00e9s de regras Fuzzy, ele decide a situa\u00e7\u00e3o do nodo f\u00edsico e notifica o ambiente do OpenStack. Com este m\u00f3dulo espera-se uma precis\u00e3o melhorada na detec\u00e7\u00e3o da situa\u00e7\u00e3o do ambiente, por ser utilizado l\u00f3gica fuzzy e n\u00e3o a l\u00f3gica bin\u00e1ria, pois na l\u00f3gica fuzzy, diferente da outra, a sa\u00edda n\u00e3o \u00e9 sempre verdadeiro ou falso, mas sim graus de pertin\u00eancia em cada classe, e quando se usa vari\u00e1veis lingu\u00edsticas pode-se manipular essas classes por fun\u00e7\u00f5es espec\u00edficas permitindo que seja modelado de forma mais completa. Isso ajuda a entender melhor como essa t\u00e9cnica pode ajudar na otimiza\u00e7\u00e3o do sensoriamento do ambiente.<\/p>\n

Para mais informa\u00e7\u00f5es acesse: http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/notcc\/doku.php?id=bancas:2016_1<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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