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Felipe Maia Galvão França Inês de Castro Dutra Rio - PESC

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1. 30 LODDING K N BREWSTER P Multi Agent Organisms for Persistent Computing The Third International Joint Conference on Autonomous Agents amp Multi Agent Systems AAMAS USA 2004 116 31 TESAURO G et al A Multi Agent Systems Approach to Autonomic Computing The Third International Joint Conference on Autonomous Agents amp Multi Agent Systems AAMAS USA 2004 32 WHITE S R et al An Architectural Approach to Autonomic Computing Proceedings of the International Conference on Autonomic Computing ICAC 04 IEEE 2004 33 PANAIT L LUKE S A Pheromone Based Utility Model for Collaborative Foraging The Third International Joint Conference on Autonomous Agents amp Multi Agent Systems AAMAS 2004 USA 2004 34 HELSINGER A KLEINMANN K BRINN M A Framework to Control Emergent Survivability of Multi Agent Systems The Third International Joint Conference on Autonomous Agents amp Multi Agent Systems AAMAS 2004 USA 2004 35 BIGUS J P DIAO Y SCHLOSNAGLE D A et al ABLE A toolkit for Building Multiagent Autonomic Systems BM Systems Journal vol 41 no 3 2002 36 AMIN M National Infrastructures as Complex Interactive Networks Automation Control and Complexity An Integrated Approach Samad amp Weyrauch Eds John Wiley and Sons pp 263 286 2000 37 VERISIGN Intelligent Infrastructure for the 21st Century 2004 38 SMIRNOV M
2. Autonomic Communication Research Agenda for a New Communication Paradigm Fraunhofer FOKUS White Paper November 2004 Disponivel em http www fokus fraunhofer de de motion _docs aclab 200411 Autonomic Communication pdf Acesso em 30 mar 2009 39 CARRERAS l KIRALY C CHLAMTAC I et al A Biological Approach to Autonomic Communication Systems Transactions on Computational Systems Biology IV pp 76 82 Springer Verlag Berlin Heidelberg 2006 117 40 WALDROP M M Autonomic Computing The Technology of Self Management The Future of Computing at the Woodrow Wilson International Center of Scholars Foresight and Governance Project 2004 Dispon vel em http mmwaldrop com Starclouds wp content uploads 2007 09 wilson 92a pdf Acesso em 30 mar 2009 41 FORESIGHT OFFICE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Intelligent Infrastructure Futures Project Overview January 2006 42 LUKSZO Z Intelligent Infrastructures The First Step Toward Next Generation Infrastructure Systems Next Generation Infrastructure Foundation 2006 43 WEIJNEN M P C et al Next Generation Infrastructures Next Generation Infrastructure Foundation 2006 44 FERGUSON R CHARRINGTON S Building an Intelligent IT Infrastructure December 2004 Disponivel em http www intelligententerprise com showArticle jhtml articlelID 54200322 Acesso em 5 mai 2009 45 GOLDSZMIDT G YEMINI Y Evaluating Management Decisions via
3. Este conjunto de sensores e canais motores comp e a primeira realimenta o entre R e o ambiente A parte R pode ser considerada como sendo um conjunto de comportamentos do organismo que disparado baseado nas mudan as provocadas pelo ambiente A parte S representa o conjunto de par metros que dispara as mudan as em caracter sticas relevantes do conjunto de comportamentos Observe que a parte S somente dispara mudan as quando o ambiente afeta as vari veis essenciais de uma maneira que fa a com que elas saiam dos limites fisiol gicos Como mencionado anteriormente estas vari veis precisam ser mantidas dentro dos limites fisiol gicos para que qualquer organismo ou sistema adaptativo sobreviva Assim a segunda realimenta o entre o ambiente e a parte R respons vel pelo disparo do comportamento adaptativo do organismo Quando as mudan as 20 provocadas pelo ambiente no organismo s o grandes o suficiente para colocar as vari veis essenciais fora de seus limites fisiol gicos a segunda realimenta o fica ativa e modifica o conjunto de comportamentos existentes no sistema para faz lo se adaptar a essas novas mudan as Note que quaisquer modifica es no ambiente tendem a passar um sistema anteriormente em um estado est vel para um estado inst vel O objetivo do sistema como um todo manter seus subsistemas o ambiente e a parte R em um estado de equil brio est vel A primeira realimenta o controla as pequenas
4. N s da rede Os n s com mais conectividade est o destacados free 71 conforme Figura 3 13 Estes agentes criadores instalados nestes n s se clonam de forma a povoar toda a rede isto se instalar em todos os n s identificados como n s com mais conectividade Esta clonagem Figura 3 14 deve ser feita com uma determinada frequ ncia de modo a garantir a cobertura da rede e compensar agentes criadores mortos Agentes criadores s o classificados como h bridos por serem m veis e est ticos durante seu ciclo de vida C lulas Gl bulo Vermelho 1 1 1 Sangui neas Criador 1 1 Gl bulo Branco 1 1 1 Criador 1 Plaqueta 1 1 1 Criador 1 n Figura 3 14 Clonagem de agentes Criadores Conclus o do experimento de Stanley Milgram realizado em 1967 para identifica o de redes sociais em que foram verificados seis n veis de separa o de relacionamento entre as pessoas A no o de redes sem escala scale free networks que caracteriza uma variedade de sistemas complexos nos quais alguns n s apresentam um enorme n mero de conex es enquanto que outros apresentam poucas conex es 53 Uma vez instalados os agentes criadores passam a criar outros agentes c lulas sangu neas Estes agentes c lulas sangu neas apresentam como tipos os gl bulos brancos os gl bulos vermelhos e as plaquetas conforme Figura 3 15 Para cada tipo de c
5. O sistema nervoso som tico sensorial controla os rg os de forma volunt ria principalmente os m sculos O Sistema Nervoso Aut nomo SNA controla a fun o dos rg os individualmente e a homeostase equil brio sendo tamb m conhecido como sistema autom tico 20 21 Na maior parte das vezes n o percebemos o funcionamento do SNA pois ele funciona de uma maneira involunt ria e reflexiva Por exemplo n o notamos quando nossos vasos sangu neos se contraem ou dilatam ou quando nosso cora o bate um pouco mais r pido ou um pouco mais devagar 22 O SNA est sempre ativo trabalhando em conjunto com o sistema nervoso som tico Existem duas situa es opostas que servem para caracterizar seu funcionamento a Em emerg ncias que causam estresse e necessitam de rea es de fuga ou luta e b Em situa es de conforto n o emergenciais que permitem o descanso e a digest o A primeira situa o suportada pela parte do SNA chamada de sistema nervoso simp tico enquanto o sistema nervoso parassimp tico respons vel pela segunda A Figura 2 1 apresenta um esquema com os dois subsistemas que comp em o SNA 13 a Sistema Nervoso Simp tico Imagine o seguinte cen rio o dia est bonito e ensolarado Voc est passeando tranquilamente no parque quando de repente aparece um ladr o pronto para lhe assaltar Voc fica e luta ou se vira e foge Estas s o rea es de fuga ou luta Nestas situa es
6. es na tens o e frequ ncia e outras perturba es e falhas no sistema el trico tornam dif cil e complexa a tarefa de manuten o do servi o de fornecimento de energia el trica com qualidade A atua o da opera o pode ser resumida da seguinte forma a Preventiva deve monitorar os dispositivos do sistema el trico de forma a prevenir problemas ou seja deve perceber perturba es para evitar falhas agindo de forma pr ativa b Corretiva caso as medidas preventivas n o sejam suficientes para evitar as consequ ncias de uma perturba o medidas corretivas devem ser tomadas de forma a manter o sistema funcionando mesmo que de forma prec ria Posteriormente medidas devem ser tomadas para sanar a causa do problema que gerou a falha e promover a restaura o do sistema c Organizacional o sistema deve ser organizado de forma a manter sua estrutura funcionando permanentemente O sistema deve ter uma configura o inicial bem definida mas que se ajusta de acordo com e Tempo ao longo do dia e ao longo do ano a demanda do consumidor altera assim como a gera o de energia de um sistema interligado com matriz energ tica preponderantemente hidr ulica depende da frequencia de chuvas linhas de transmiss o dispon veis etc e Perturba es indisponibilidade tempor ria de equipamentos for ada por causas naturais intr nsecas ao pr prio equipamento vandalismo operacionais e do sistema e Falhas i
7. o gr fico de evolu o de popula o no tempo gera es taxa de cobertura rela o de popula o por total de n s n mero total de processos n mero de patches carregados cor vermelho mediamente carregados cor amarela e pouco carregados cor verde As vari veis foram configuradas inicialmente para os seguintes valores n mero inicial de gl bulos vermelhos 33 velocidade de migra o ou movimenta o 0 5 taxa de natalidade 13 taxa de mortalidade 5 competi o ON taxa de evapora o 30 meta global baixa e n mero m ximo de processos 10 Na Figura 5 5 apresentada a tela ap s ser pressionado o bot o Criar Os quadrados coloridos correspondem aos patches e os c rculos azuis aos gl bulos vermelhos vazios distribu dos aleatoriamente Na rea de monitora o podem ser observados o numero total de processos 4897 o n mero de n s verdes pouco carregados 655 o n mero de n s amarelos mediamente carregados 327 e o n mero de n s vermelhos muito carregados 107 rela o popula o n 3 03 e n mero total de n s 1089 83 CiacomV1 NetLogo C Netlogo File Edit Tools Zoom Tabs Help Interface Information Procedures f D l 7 view updates Edit Delete Add C EE Q ske W normal speed Mi taxa de cobertura popjnos o 3 03 N mero Total de Processos 4897 Patches Green 655 Patches Yellow 327 Patc
8. o do sistema el trico e associa o com a topropriedadeS eira rd pudera a a LCD ta e Dara a 107 Figura 5 21 Mapeamento dos conjuntos de agentes aos aspectos da opera o do sistema CISLICO asas marta dba toe e END EL erra e cite Sacer chines nie aca Ee sito aS 108 Figura A 1 Esquema do Sistema Circulat rio Sistema arterial e Sistema Venoso 127 Figura A 2 Gera o de c lulas sangu neas a partir de c lulas tronco 128 Figura A 3 Alguns dos Elementos componentes da Computa o Circulat ria 133 Figura B 1 Regras Simp ticas e Parassimp ticas em N vel Local e Global para Elemento Circulat6rio AUtOnOMiCo sssessssssesssesssseseeesssseseessseesssssseeeseeeeeeea 137 Figura B 2 Detalhamento do Fluxograma do Elemento Medula Ossea para o Estado Gao Sie DRE RREO E RS REM IDR es sae re Seta UR ee teen nba aah ee A ES VR a aes 142 Figura B 3 Detalhamento do Fluxograma do Elemento Medula Ossea para o Estado PCM ceia ua ci ua E cecr el ears cc coe a ao A as elm tained 143 Figura B 4 Detalhamento do Fluxograma do Elemento Gerenciador para o Estado GA ees seed a E O RD NEI DDR Mal O PR PRE E A ala 144 Figura B 5 Detalhamento do Fluxograma do Elemento Gerenciador para o Estado GOV eo ai caches che ANEA SEEE a da seein dat eae ede cat aa a e 145 Figura B 6 Diagrama de Casos de Uso das C lulas Sangu neas no GCV Comportamento Geral azia ai senso saisiades coisas aah
9. o influenciando o sistema circulat rio Para que o modelo possibilite que o usu rio exer a o papel de supervis o foram previstos mecanismos para que o sistema se mantenha funcionando de forma permanente e aut noma similar sobreviv ncia dos organismos vivos O modelo utiliza tamb m a forma indireta de comunica o entre agentes inspirado no dep sito qu mico efetuado pelas plaquetas para atrair outras plaquetas e gl bulos vermelhos no processo de tamp o plaquet rio cujo objetivo cessar o sangramento 32 3 1 1 Analogia entre Elementos Biol gicos e Computacionais Os elementos principais do modelo biol gico do sistema circulat rio s o cora o c lulas sangu neas gl bulos brancos gl bulos vermelhos e plaquetas e as vias do sangue art rias arter olas capilares e veias v nulas Apesar de n o fazerem parte do sistema circulat rio outros elementos do corpo humano tamb m foram considerados na analogia c rebro rg os ba o medula ssea c lulas do corpo e as c lulas tronco Isto foi necess rio para completar o modelo pois a medula ssea e o ba o fazem o papel de geradores de c lulas sangu neas a partir de c lulas tronco os rg os e as c lulas do corpo por serem abastecidos pelo sangue fazem papel de usu rios do servi o o c rebro faz o papel volunt rio de operador do sistema e o cora o e as c lulas sangu neas o papel involunt rio de controle aut nomo distribu do e inint
10. COPPE UFRJ UM MODELO DE AUTOGERENCIAMENTO DE SISTEMAS DISTRIBU DOS INSPIRADO NO SISTEMA CIRCULAT RIO Alberto Arkader Kopiler Tese de Doutorado apresentada ao Programa de P s gradua o em Engenharia de Sistemas e Computa o COPPE da Universidade Federal do Rio de Janeiro como parte dos requisitos necess rios obten o do t tulo de Doutor em Ci ncias em Engenharia de Sistemas e Computa o Orientadores Felipe Maia Galv o Fran a In s de Castro Dutra Rio de Janeiro Mar o de 2010 UM MODELO DE AUTOGERENCIAMENTO DE SISTEMAS DISTRIBU DOS INSPIRADO NO SISTEMA CIRCULAT RIO Alberto Arkader Kopiler TESE SUBMETIDA AO CORPO DOCENTE DO INSTITUTO ALBERTO LUIZ COIMBRA DE P S GRADUA O E PESQUISA DE ENGENHARIA COPPE DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESS RIOS PARA A OBTEN O DO GRAU DE DOUTOR EM CI NCIAS EM ENGENHARIA DE SISTEMAS E COMPUTA O Examinada por Prof Felipe Maia Galv o Fran a Ph D Prof Adilson Elias Xavier D Sc Prof Luis Alfredo Vidal de Carvalho D Sc Profa In s de Castro Dutra Ph D Profa Ana Cristina Bicharra Garcia Ph D Prof Max Suell Dutra Dr Ing RIO DE JANEIRO RJ BRASIL MAR O DE 2010 Kopiler Alberto Arkader Um Modelo de Autogerenciamento de Sistemas Distribu dos Inspirado no Sistema Circulat rio Alberto Arkader Kopiler Rio de Janeiro UFRJ COPPE 2010 XIV 193 p il 29 7 c
11. Computa o Circulat ria como um sistema de controle ultraest vel de Ashby Na Figura 3 20 feito um resumo onde apresentada a rela o entre os agentes que comp em a Computa o Circulat ria e os m dulos por eles executados Re A o Interface Gera o Renova o Distribui o An lise Passiva Acoplamento An lise Ativa Rea o Figura 3 20 Rela o entre Agentes e m dulos O agente a o respons vel pelo m dulo a o que cria os agentes criadores e realiza a interface com o sistema atrav s de interface gr fica As setas interligando os agentes representam a rela o de cria o e de comunica o entre os agentes Sendo 57 que os agentes c lula podem se comunicar entre si de forma direta mensagens ou indireta rastros Na Figura 3 21 feita uma revis o da m quina de estados proposta subse o 3 1 5 Figura 3 4 para controlar os agentes c lula durante seu ciclo de vida que vai da gera o passando pela distribui o acoplamento e culminando com a an lise onde decidida sua renova o ou apoptose morte Note novamente montagem com os loops global G e local L Esta revis o do nome dos estados teve como objetivo melhorar a compreens o uma vez que os nomes anteriores na forma de siglas GCV PCV PCA e GCA s o parecidos causando confus o Gera o E Renova o Apoptose An lise Distribui o Acoplament
12. Organic Systems a Microsoft com seus Sistemas Din micos Dynamic Systems a Hitachi com sua Computa o Harmoniosa Harmonious Computing e a INTEL com sua Computa o Pr ativa Proactive Computing Em outros setores tamb m existe interesse em desenvolver sistemas baseados no paradigma auton mico como o caso do setor el trico 47 com o EPRI 48 de comunica es 49 e aeroespaciais com a NASA 18 Outros trabalhos relacionados que tratam de computa o auton mica podem ser citados 50 51 52 53 27 PARASHAR e HARIRI 26 sugerem a divis o dos sistemas auton micos em dois grupos os dos sistemas que possuem propriedades auton micas e os dos sistemas que permitem o desenvolvimento de aplica es auton micas Podem ser classificados no primeiro grupo os projetos OceanStore Storage Tank Oceano Smart DB2 AutoAdmin Sabio e Q Fabric S o classificados no segundo grupo os projetos KX Kinesthetics eXtreme Anthill Astrolabe Gryphon Smart Grid Autonomia e AutoMate Derivada da computa o auton mica a computa o auton mica pessoal Personal Autonomic Computing ou PAC 5 a integra o da computa o pessoal Personal Computing com a computa o auton mica Outras met foras biol gicas 54 55 56 s o a apoptose certeza da morte os batimentos card acos a pulsa o e a intelig ncia de enxames que serviram para a prova de conceito de ferramentas PAC 57 58 59 Alguns trabalhos s o b
13. normal speed onticks Command Canbar ite Figura 5 16 CIACOM_V9 com gl bulos brancos e ambiente protegido modelo de infec o LCP Limpo Contaminado ou Protegido Tabela 5 1 Algoritmo de descontamina o baseado em 79 Comportamento Limpar In cio para um gl bulo branco b chegando em um n x Se b est sozinho Executar A o A Sen o Escolher um l der Se b l der Executar A o A Sen o Terminar Fim Defini o A o A In cio Limpar x Checar estados dos vizinhos Seja Nc x O conjunto de vizinhos de x contaminados Clonar Nc w gl bulos brancos Enviar clones para os vizinhos contaminados Fim 93 Na Figura 5 16 apresentado o ambiente protegido resultante da atua o dos gl bulos brancos segundo o algoritmo apresentado na Tabela 5 1 ou seja de seu comportamento percebendo vizinhos contaminados e da a o de clonagem e envio dos clones para limpar os vizinhos CiacomV11 NetLogo C Netlogo DER File Edit Tools Zoom Tabs Help Interface Information Procedures normal speed on ticks v F 3 a F geracao populacao nos F se am e a trend o RE o T Gr fico n s 4 Bliimpos H contaminados i Ss O gera o 10 Errol ema fi Protegidos Command Center L observer gt Figura 5 17 CIACOM V11 c
14. Disponivel em http groups csail mit edu mac projects amorphous cacm 2000 html Acesso em 30 mar 2009 13 LINDEN R Algoritmos Gen ticos BRASPORT 2006 14 Neuroci ncia Computacional Disponivel em http www themedicineprogram com category showSubcategories Computational Neuroscience Acesso em 30 mar 2009 15 DORIGO M BLUM C Ant colony optimization theory A survey Theoretical Computer Science v 344 pp 243 278 Science Direct 2005 16 WHITE T Emergent Behaviour and Mobile Agents 1999 Disponivel em http citeseerx ist psu edu viewdoc download doi 10 1 1 29 4368 amp rep rep1 amp type pdf Acesso em 20 Out 2009 17 STERRITT R HINCHEY M From Here to Autonomicity Self Managing Agents and the Biological Metaphors that Inspire Them Integrated Design and Process Technology IDPT 2005 2005 18 TRUSZKOWSKI W F HINCHEY M RASH J L et al Autonomous and Autonomic Systems A Paradigm for Future Space Exploration Missions IEEE Transactions on Man and Cybernetics Part C Applications and Reviews v 36 n 3 May 2006 19 REHTANZ C Autonomous Systems and Intelligent Agents in Power System Control and Operation 1 ed Berlin Springer Verlag 2003 20 BAKEWELL S The Autonomic Nervous System Addenbrooke s Hospital Cambridge Dispon vel em http www nda ox ac uk wfsa html u05 u05_010 htm para Acesso em 9 jul 2009 115 21 STREETEN D
15. Enquanto isso o v rus com uma determinada probabilidade taxa de infeccao contamina o ambiente desde que este n o esteja protegido ou seja esteja limpo A vers o 9 do CIACOM CIACOM_V9 foi baseado em um artigo sobre desinfec o 79 no qual tamb m existem tr s estados Limpo Contaminado e Protegido Entretanto diferentemente da vers o 6 assume se inicialmente que todos os n s est o contaminados e n o somente aqueles em que existe a presen a do v rus Figura 5 15 Os n s com presen a de gl bulos brancos s o considerados como protegidos e nenhum n considerado como limpo CiacomV9 NetLogo C Netlogo File Edit Tools Zoom Tabs Help Interface Information Procedures fy V view updates 8 A ano 2 ee Cosmo dit Delete Add normal speed onticks E a EE geracao populacao nos criar executar limpar tudo 0 10 1089 ln Gr fico n s ROS ikso 20 1000 Blimpos Bi contaminados E protegidos o E O gera o 10 pop nos 0 92 Limpos Contaminados 0 1079 Protegidos 10 a FE p mir aar 1 Figura 5 15 CIACOM_V9 com gl bulos brancos e ambiente contaminado modelo de infec o LCP Limpo Contaminado ou Protegido 92 CiacomV9 Netlogo C Netlogo File Edit Tools Zoom Tabs Help Interface Information Procedures f B g c Edt Delete Add mm l ae
16. Ou seja a otimiza o de um determinado gerenciamento pode prejudicar outro podendo causar o colapso geral do sistema ou simplesmente n o possibilitar que suas metas de disponibilidade sobreviv ncia estabilidade confiabilidade sejam atendidas Deve ser provido mecanismo que possibilite a intera o entre os diversos processos de gerenciamento de forma a evitar a emers o de comportamento de oscila o indesejado no sistema A solu o de autogerenciamento proposta com utiliza o do modelo CIACOM mostrada na Figura 5 1 O Gl bulos Vermelhos O Balanceamento de Carga pee E i Operador fA es Politica Tratamento 3 aaa es ae Plaquetas A Alto N vel S Co Scots Desinfec o o O Gl bulos Brancos O O G Comunica o Indireta Sistema Distribu do E En lial ie Figura 5 1 Solu o de autogerenciamento com o CIACOM 74 O operador dita a pol tica de alto n vel par metros e aciona o programa Criador que cuida de criar tr s conjuntos de agentes otimiza o gl bulos vermelhos recupera o plaquetas e prote o gl bulos brancos Os agentes de otimiza o s o respons veis pelo balanceamento de carga os agentes de prote o s o respons veis pela identifica o de n s computadores infectados e sua desinfec o e os agentes de recupera o s o respons veis pela identifica o e tratamento das falhas dos n s O comportamento do gl bulo
17. ao passo que se sobrar muito alimento h a duplica o de agentes AMIN e MIKLER 73 descrevem um controle adaptativo do n mero de agentes de uma rede usando ferom nios aplicado a roteamento de redes Eles observaram que a maioria das aplica es baseadas em agentes assume uma popula o de agentes est tica Alguns sistemas implementados usando col nias de insetos criam e eliminam agentes de forma peri dica Uma grande popula o de agentes pode acelerar a converg ncia de um processo mas ao custo de aumentar o overhead de recursos do sistema Mudar dinamicamente a popula o de agentes em resposta a seu ambiente n o uma tarefa trivial na aus ncia de um controlador central proposta uma coordena o entre agentes usando ferom nios ou seja a partir de informa o local o agente executa a es comportamento individual que fazem emergir um comportamento global desejado do sistema converg ncia Ferom nios chamados nodais ajudam agentes no controle populacional A intensidade dos ferom nios nodais 49 onde A representa o grau de volatilidade do ferom nio expresso pela equa o e e At o intervalo de tempo decorrido desde seu dep sito Se um agente visitando um n percebe que a intensidade do ferom nio depositado est acima de um limite de termina o w mas n o houve atualiza o da tabela de roteamento ele se mata Esta situa o caracteriza uma superpopula o de agentes Se um agente visitando
18. e aguarda por um tempo o acoplamento com o elemento gerenciado Caso expire o tempo e n o haja acoplamento ele migra para o pr ximo n do itiner rio itinerary pattern ou seja usando a mesma estrat gia do algoritmo de distribui o Neste per odo ele adquire informa es que servem para o c lculo da quantidade de ferom nios a serem depositados Estes n veis s o utilizados pelos pr ximos 60 gerenciadores para decidirem se se instalam neste n ou se migram direto para o pr ximo Estes ferom nios s o vol teis isto se evaporam com o tempo Estes n veis dependendo do tipo de agente podem fornecer informa es para correla o Como o desligamento de um n pode acarretar a perda destas informa es pois o agente pode ser desligado junto deve haver um n mero m nimo de agentes para garantir redund ncia de cobertura Um novo n pode ser incorporado tamb m a qualquer momento 3 3 6 M dulo de An lise S o dois os m dulos de an lise a an lise ativa e a passiva Na an lise ativa os agentes c lula executam algoritmo comportamento de dep sito de rastro e de an lise de rastro para auxiliar na tomada de decis o rea o quanto ao acoplamento distribui o ou a o espec fica da aplica o Al m disso par metros vari veis essenciais s o colhidas Quando no estado acoplamento o agente realiza efetivamente o que demanda a aplica o ou seja sua atividade fim Na an lise passiva os agentes
19. ele aponta as metas a serem alcan adas e as estrat gias globais definidas pelo c rebro e ao criar as c lulas sangu neas embute nelas regras e configura es locais e globais Por exemplo os gl bulos brancos e vermelhos e as plaquetas levam sempre consigo regras similar ao DNA para depositar mensagens qu micas caso detectem problema local ou para informar simplesmente que passaram por ali Este dep sito pode ser percebido por outros gl bulos pr ximos ou que se deslocaram para l que executam a es pertinentes de acordo com suas regras e par metros Com isso a medula ssea e o c rebro indiretamente est delegando sua fun o de gerenciamento para as c lulas sangu neas artificiais A grande circula o artificial respons vel pela distribui o das c lulas sangu neas artificiais pelo corpo sistema de forma a alcan ar todas as c lulas e consequentemente os rg os Em resumo na pequena circula o as c lulas sangu neas s o criadas pela medula ssea e distribu das pela grande circula o para poderem exercer suas fun es O modelo computacional proposto analogamente ao sistema circulat rio biol gico considerado fechado pois nele s o formados dois ciclos a pequena e a grande circula o 41 Por ter como seus elementos b sicos os gl bulos e plaquetas que est o presentes em todas as partes do corpo leia se componentes do sistema computacional ou sistema o
20. es que preparam come am param ou colocam o modelo nas condi es iniciais cor azul o Configura o Cursores e interruptores que alteram os par metros do modelo corlverde o Apresenta o Monitores e gr ficos que apresentam os resultados de uma forma compreens vel para o homem cor bege Para iniciar este modelo em NetLogo necess rio clicar primeiro em criar 5 1 3 Controle do Modelo Quando um bot o pressionado o modelo responde com uma a o de acordo com o tipo de bot o Bot es do tipo uma vez executam uma a o peda o de c digo uma s vez Quando a a o termina o bot o volta ao normal Bot es do tipo para sempre executam repetidamente uma a o por o de c digo Quando se quer terminar a a o deve se pression lo novamente Este retorna ao estado inicial depois de terminada a a o que est sendo executada naquele momento Nosso modelo assim como a maior parte dos modelos tem um bot o do tipo uma vez chamado criar e um bot o do tipo para sempre chamado executar Nosso modelo apresenta tamb m um bot o do tipo uma vez chamado limpar tudo 5 1 4 Configura o do Modelo Existem essencialmente duas formas de variar os par metros de um modelo em NetLogo atrav s de cursores ou de interruptores O seu prop sito testar diferentes cen rios ou hip teses A altera o dos par metros e a posterior execu o do modelo permitem ver como este reage a essas altera
21. gradativamente os l e ordena a lista de m quinas na ordem decrescente de ndice de desempenho O broker entao faz o casamento da pr xima tarefa a ser executada com a m quina dispon vel com melhor desempenho Se estes arquivos permanecerem na m quina remota outros brokers podem utiliz los sem ter que executar as probe task otimizando o processo Foram preparados tr s jobs Queens para 6 13 e 19 rainhas contendo respectivamente 20 132 e 306 tarefas para o teste da estrat gia workqueue Replica o e 25 155 e 360 para o teste binpacking CIACOM Lembrando que os testes binpacking apresentam sempre overhead de tarefas probe tasks enquanto que os testes workqueue apresentam eventualmente overhead de tarefas devido replica o O resultado a ser avaliado se o overhead de tarefas probe tasks compensado pela informa o do desempenho das m quinas ficando menor que o overhead de tarefas devido replica o Cada teste foi executado cinco vezes para cada estrat gia Como s o duas estrat gias e tr s testes perfaz um total de 30 testes Para cada teste feita a m dia das cinco rodadas para minimizar efeitos de resultados fora do padr o ou seja resultados muito bons ou muito ruins A seguir s o apresentados os resultados obtidos 5 2 2 Resultados Na tabela 5 2 s o apresentados os resultados dos 20 testes realizados para compara o dos escalonadores broker original e modificado Os testes par
22. lise Passiva An lise deliberativa na qual um agente n o precisa tomar uma decis o imediatamente Apoptose ou morte celular programada um tipo de autodestrui o da c lula Constitui um processo essencial para a manuten o do desenvolvimento dos seres vivos sendo importante para eliminar c lulas sup rfluas ou defeituosas Autoconfigura o Autopropriedade da Computa o Auton mica que se refere capacidade do sistema em se adaptar automaticamente s mudan as do ambiente Autogerenciamento Gerenciamento aut nomo ou seja o sistema gerencia a sim mesmo e a outros sistemas de forma aut noma Na Computa o Auton mica diz se dos sistemas que apresentam as quatro autopropriedades Auton mico relativo Computa o Auton mica e ao sistema nervoso aut nomo Aut nomo caracter stica de um agente ter iniciativa pr pria autonomia ay Auto otimiza o autopropriedade da Computa o Auton mica que se refere capacidade dos sistemas de procurarem melhorar continuamente Autopropriedades ver Propiedades auto Autoprote o autopropriedade da Computa o Auton mica que se refere capacidade que um sistema tem de antecipar detectar identificar e se proteger de ataques mal intencionados externos fatores extr nsecos Autorrecupera o autopropriedade da Computa o Auton mica que se refere capacidade que um sistema tem de antecipar detectar identifi
23. locais m todos e c digo associado aos bot es da interface leitura de configura es iniciais atualiza o de monitores e gr ficos Ap s ser pressionado o bot o Executar iniciado o loop de cada turtle correspondendo aos gl bulos vermelhos que executa os m dulos de an lise dep sito movimento reprodu o morte e choque por competi o Ou seja feito o sensoriamento do carregamento de um n pelo agente que decide se deve retirar um processo de um n carregado se ele mesmo estiver vazio ou se deve colocar um processo em um n caso possua um Em seguida o agente migra para outro n de forma aleat ria mas restrita vizinhan a do n e repete a opera o de an lise Neste 85 intervalo ele deposita ferom nios antes de migrar se reproduz de acordo com a taxa de natalidade comete apoptose de acordo com a taxa de mortalidade e em caso de choque competi o ativada com outro agente em um mesmo n feito um sorteio e um dos dois eliminado desde que n o contenha um processo Nesta vers o do programa j foi previsto e implementado o dep sito qu mico pelo agente e a correspondente evapora o mas ainda n o est sendo usado efetivamente Neste ponto podem ser feitas observa es importantes O aplicativo sens vel diferen a entre as taxa de natalidade e mortalidade que deve ser positiva Diferen as pequenas provocam a indesej vel extin o dos gl bulos vermelh
24. lula e da proximidade ao local de ocorr ncia as informa es coletadas t m uma influ ncia maior ou menor na tomada de decis o Isto permite tomar decis es distribu das O rg o central influencia a tomada de decis o distribu da atrav s da adapta o de sua estrat gia e regras globais Isto de forma indireta e ao longo do tempo a n o ser que ocorra algum colapso A no o de ciclo de vida aplicada s c lulas sangu neas que est o programadas para ter um tempo de vida ao final do qual morrem apoptose 63 Esta seria a morte natural por tempo de vida Caso sua morte n o seja natural deve ser disparado mecanismo de defesa para averiguar se a morte foi acidental proposital v rus por mau funcionamento de um rg o componente computacional ou por sobrecarga estresse As fun es de reprodu o ou replica o tamb m existem permitindo a sobreviv ncia do sistema e a continuidade da esp cie e servindo tamb m para auto otimiza o autoprote o e autorrecupera o Quando o sistema atacado deve haver a multiplica o dos gl bulos brancos Quando o sistema necessita de mais energia deve haver a multiplica o de gl bulos vermelhos Quando o sistema necessitar de mais manuten o deve haver a multiplica o das plaquetas A seguir apresentado um detalhamento das principais ideias vistas at agora ciclo correspondente pequena circula o estados veno
25. o representadas como casos de uso nas Figuras B 6 comportamento geral e B 7 comportamento espec fico Estes casos de uso s o relevantes para que o sistema como um todo permane a funcionando ininterruptamente mantendo sua estabilidade e alcan ando o seu autogerenciamento atrav s de ajustes frente s modifica es do ambiente analogamente a um organismo vivo Esta estabilidade alcan ada atrav s de loops de controle que cada elemento gerenciador circulat rio auton mico possui e que no nosso modelo s o representados pelas c lulas sangu neas artificiais especializadas para o gerenciamento da recupera o plaqueta otimiza o hem cias e prote o leuc citos A Proteger Elemento Gerenciado Executar A es Gl bulo Branco Otimizar Executar A es Elemento Gerenciado Gl bulo Vermelho Recuperar Executar A es Elemento Gerenciado Plaqueta Figura B 7 Diagrama de Casos de Uso das C lulas Sanguineas no GCV Comportamento Especifico 147 Na Figura B 8 s o apresentados os casos de uso que podem ser executados pelas c lulas do corpo ou rg os Representam componentes de software que para serem gerenciados pelos gerenciadores circulat rio auton micos precisam se associar a eles acoplamento Informar Propriedades C lula OU Acoplar com Org o Gerenciador Figura B 8 Diagrama de Casos de Uso das C lulas do Corpo e r
26. refinamento ou extens o do tradicional paradigma cliente servidor Com a ado o deste modelo esperado portanto a melhoria da lat ncia e banda passante de aplica es cliente servidor e a diminui o da vulnerabilidade devido desconex o da rede O modelo de agente m vel um modelo geral que serve para expressar e desenvolver aplica es distribu das Seu alto n vel de abstra o escondendo detalhes de comunica o do desenvolvedor faz com que o sistema seja melhor compreendido e usado se comparado a modelos de mais baixo n vel baseados em troca de mensagens RPC remote procedure call ou outras combina es de modelos tradicionais Isto importante principalmente na constru o de aplica es distribu das compostas por v rios componentes interconectados A principal motiva o para a migra o de agentes que acessar e processar dados localmente em prol de um recurso ou usu rio remoto levanta por outro lado quest es de seguran a e efici ncia A seguran a a principal quest o levantada para justificar a utiliza o incipiente de agentes m veis em aplica es pr ticas Os problemas de seguran a podem ser causados tanto pelo agente m vel que foi recebido por um computador remoto e tem acesso a seus recursos podendo utiliz los de forma indevida quanto por este ambiente remoto tentando violar o agente m vel rec m chegado Por isso nesta tese o escopo de utiliza o das aplica es prop
27. respons vel por exemplo pela imuniza o depende da atua o de mol culas imunoglobulinas capazes de reconhecer marcadores moleculares espec ficos da c lula invasora os ant genos As imunoglobulinas s o produzidas pelos linf citos e cont m zonas constantes e extremidades vari veis respons veis pela liga o seletiva aos ant genos O processo da sua s ntese envolve o rearranjo aleat rio dos genes das imunoglobulinas em cada linf cito Cada linf cito produz por isso uma s imunoglobulina diferente da dos outros linf citos Quando um linf cito reconhece um ant geno ativado e entra em divis o acelerada Cada c lula filha ser espec fica para o mesmo ant geno reconhecido pela sua c lula mae Ap s ativa o alguns linf citos iniciam a resposta imunol gica e outros ficam de reserva como memoria imunol gica Em resumo a resposta imunol gica disparada pelo processo infeccioso pode se dar a partir de fatores n o espec ficos ou gen ricos e espec ficos A 5 Resposta ao Estresse O estresse ativa respostas adaptativas do organismo O corpo concentra suas for as para confrontar as amea as e nos protege no curto prazo Mas por que o estresse pode ser t o danoso para nosso corpo e mente 12 Apesar da complexidade do processo foram deixados detalhes que podem servir futuramente para algum algoritmo computacional espec fico relativo a sistemas imunol gicos artificiais 130 O estresse p
28. As c lulas do corpo s o gerenciadas pelas c lulas sangu neas Na computa o circulat ria correspondem aos componentes de software programas threads processo ou agente de software A medula ssea o rg o respons vel pela gera o distribu da das c lulas tronco e por sua diferencia o dando origem s c lulas sangu neas hem cias leuc citos e plaquetas O ba o o rg o que gera novas c lulas sangu neas de forma centralizada As c lulas tronco s o as c lulas que podem ser diferenciadas para recompor qualquer rg o e criar novas c lulas sangu neas Podem assumir a funcionalidade de qualquer outra c lula do corpo Em nosso modelo corresponde a uma nova vers o de um programa threads processo ou agente de software 134 Anexo B Considera es Adicionais B 1 Adaptabilidade e Evolu o O pressuposto que o sistema modelado autoadapt vel e autoconfigur vel pode ser representado por diversas vers es do sistema sendo geradas pelo pr prio sistema Por exemplo digamos que o sistema seja criado em sua vers o inicial vers o 1 0 e que cada elemento componente tamb m possua esta vers o Ap s autoajustes e autoconfigura es o sistema poder evoluir para uma vers o 1 1 ou 2 0 mas alguns de seus componentes poder o evoluir independentemente para vers o 1 3 ou 2 2 Pode ser criado um mecanismo semelhante ao CVS Concurrent Versions System para controle de vers o de
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34. String THANKS THANKS private AgentContainer ac1 ac2 null private AgentController cs1 cs2 corpo null private AID initiator null private Location 11 12 protected void setup System out printin getLocalName STARTED Object args getArguments if args null amp amp args length gt 0 initiator new AID String args 0 AID ISLOCALNAME try create the agent description of itself DFAgentDescription dfd new DFAgentDescription dfd setName getAID register the description with the DF DFService register this dfd this addBehaviour new CommunicationBehaviour this System out printin getLocalName REGISTERED WITH THE catch FIPAException e e printStackTrace create another two ThanksAgent String cs1AgentName getLocalName cs1 String cs2AgentName getLocalName cs2 String corpoAgentName getLocalName corpo try create agent cs1 on the same container of the creator agent AgentContainer container AgentContainer getContainerController get a container controller for creating new agents cs1 container createNewAgent cs1AgentName Celula null cs1 start 171 System out printin getLocalName CREATED AND STARTED NEW THANKSAGENT cs1 AgentName ON CONTAINER container getContainerName catch Exception any any printStackTrace try create agent cs2 on the same container of the crea
35. a proposta do modelo o autogerenciamento do sistema a Medula ssea deve minimizar o envio de mensagens diretamente para os rg os e as c lulas Ela cria as c lulas sangu neas as embute com regras e configura es pr definidas inclusive com a informa o de quando elas devem se autodestruir e as coloca em execu o A medula ssea est portanto delegando a estas c lulas seu gerenciamento 2 Envio de mensagens pelas c lulas sangu neas as c lulas sangu neas podem enviar mensagens para as c lulas e para os rg os oferecendo acoplamento 3 Recep o e Envio de mensagens pelos rg os Recebe oferta de acoplamento Caso aceite a oferta responde ao emissor Quando precisa informar medula ssea de algo relevante pode enviar mensagem diretamente para ela 38 Medula Ossea 1 y C lula Sangu nea 1 rg o n rg o 1 Figura 3 2 Intera o entre os Elementos do Modelo Proposto 4 Recep o e Envio de mensagens pelas c lulas id ntica op o 3 5 Recep o de mensagens pelas c lulas sangu neas s o as mensagens provenientes de rg os ou c lulas reconhecendo o acoplamento oferecido por ela Dependendo da mensagem e do emissor podem aceitar o acoplamento ou descartar a mensagem 39 6 Recep o de mensagens pela medula ssea a medula ssea pode receber mensagens das c lulas sangu neas das c lulas e dos rg os Al m disso ela pode contab
36. apontada como uma das ferramentas fundamentais para a modelagem das infraestruturas a serem gerenciadas Na Figura 2 6 s o mostrados os seis princ pios da infraestrutura inteligente escalabilidade seguran a interoperabilidade disponibilidade adaptabilidade e visibilidade 26 Escalabilidade o di ace Visibilidade Disponibilidade seen Interoperabilidade Figura 2 6 Os seis principios da Infraestrutura Inteligente Fonte 37 FERGUSON e CHARRINGTON 44 mostram como construir uma estrutura inteligente de Tecnologia da Informa o e citam a computa o auton mica Al m disso a computa o auton mica considerada como tend ncia entre as tecnologias emergentes 40 Outro trabalho relacionado a comunica o auton mica 38 39 guiada pelos mesmos princ pios de inspira o biol gica da computa o auton mica O gerenciamento por delega o tamb m um trabalho relacionado 45 46 A ideia utilizar scripts que possibilitem criar um sistema onde as tarefas de monitora o e de controle de um gerente de mais alto n vel podem ser repassadas para subgerentes respons veis por uma rea espec fica determinada pela proximidade com os dispositivos gerenciados Uma vez lan ada a semente da Computa o Auton mica pela IBM outras empresas de computa o 2 seguiram seu caminho como a HP com sua Infraestrutura Adaptativa Adaptive Infrastructure a Fujitsu Siemens com seus Sistemas Org nicos
37. biol gica mas depois se afasta dela Ou seja a inspira o biol gica serve como motiva o mas n o s o utilizadas t cnicas desenvolvidas com inspira o biol gica para resolu o do problema A proposta desta tese aproximar o autogerenciamento de t cnicas desenvolvidas com esta met fora SNH e outras inspira es biol gicas de forma a aplic las efetivamente na resolu o do problema O sistema circulat rio as c lulas sangu neas suas caracter sticas de gera o distribu da na medula ssea fornecimento de recursos prote o e recupera o propor o de milh es ou bilh es de c lulas sangu neas para trilh es de c lulas do corpo a apoptose das hem cias a coopera o de c lulas heterog neas como o caso das plaquetas e hem cias para formar o tamp o plaquet rio na coagula o sangu nea sua capacidade de chegar a quase todos os lugares do corpo pela rede de vasos s o explorados neste trabalho e subsidiam um novo modelo de gerenciamento computacional distribu do denominado CIACOM Circulatory Autonomic COmputing Model A IBM e sua computa o auton mica prop em que para um sistema alcan ar o autogerenciamento precisa ser dotado de quatro autopropriedades Um sistema multiagente composto por agentes especializados em cada autopropriedade dotados de sensores e de atuadores com capacidade de comunica o e comportamento 1 A semelhan a com uma rede de computadores onde as c lulas
38. com um grande n mero de agentes utilizamos o ambiente de programa o NetLogo 77 4 2 Implementa o No modelo proposto cada elemento um agente em que suas a es s o implementadas por comportamentos behaviours O Anexo F cont m o c digo correspondente a esta implementa o A o Respons vel pela interface com o operador humano gera o e distribui o dos agentes Criadores Possui os comportamentos Interface Behaviour Creation Behaviour e Distribution Behaviour Figura 4 1 Interface Behaviour Creation Behaviour Distribution Behaviour Figura 4 1 Agente A o do CIACOM e seus respectivos comportamentos A o 64 Criador Respons vel pela cria o das c lulas Possui os comportamentos Creation Behaviour e Analysis Behaviour Inspirado na medula ssea que produz as c lulas sangu neas de forma distribu da No prot tipo para fins de simula o tamb m cria as c lulas do corpo Figura 4 2 Creation Behaviour gt Behaviour qua Analysis Behaviour gt Behaviour Criador Figura 4 2 Agente Criador do CIACOM e seus respectivos comportamentos C lula Respons vel pelo gerenciamento distribu do Inspirados nas c lulas sangu neas que t m a fun o de prote o gl bulos brancos recupera o plaquetas e manuten o gl bulos vermelhos das c lulas do corpo Possui os comportamentos Reflection Behaviour Execution Behaviour Publication Behaviour Monitoring Behaviou
39. das pe as de origem biol gica ilustradas na Figura 3 1 foi feito um diagrama em blocos para modularizar o modelo de autogerenciamento do CIACOM ilustrado na Figura 3 8 Na figura s o apresentados os seguintes blocos A o Rea o Gera o Distribui o Acoplamento Renova o An lise Ativa e An lise Passiva A cor vermelha cinza mais claro corresponde circula o arterial e a cor azul cinza mais escuro corresponde circula o venosa Note que o bloco de Gera o est repetido para representar a gera o centralizada no ba o e distribu da medula ssea As setas indicam a dire o do fluxo de c lulas caracter stica do dinamismo do modelo baseado em agentes m veis O bloco de renova o representa a gera o de novas c lulas sangu neas em substitui o aquelas que cometeram apoptose A an lise dividida em duas partes ativa e passiva A An lise Ativa permite que a c lula sangu nea execute a es como resposta r pida a est mulos externos do ambiente ou de outras c lulas enquanto que a An lise Passiva permite uma an lise mais profunda geralmente mais lenta influenciando novas gera es de c lulas O bloco A o Rea o est representado na cor preta correspondendo ao papel de supervis o do homem acima do loop de controle O bloco de gera o respons vel pela cria o das c lulas sangu neas artificiais Para tanto deve ser dotado de algoritmo que para a gera o de novas c lulas
40. de conhecimento est dividida em parte global e local para chamar a aten o que existem par metros e regras em n veis global e local Note tamb m que foi acrescido o processo de Reflexo rea o para caracterizar a es r pidas rea es muitas vezes necess rias para preserva o da integridade do elemento gerenciado ou do pr prio gerenciador Ou seja o MAPE pode se transformar apenas em MRE 45 Gerenciador Auton mico Analisador Planejador Conhecimento Monitor Executor Atuador Recurso Figura 3 6 Esquema de Elemento Auton mico Gerenciador Auton mico e Recurso Gerenciador Circulat rio Auton mico Analisador Planejador Conhecimento Global Sensor Atuador Elemento Gerenciado Figura 3 7 Esquema de Elemento Circulat rio Auton mico 46 Outras observa es s o que este gerenciador circulat rio auton mico pode ser especializado para se transformar em uma plaqueta leuc cito ou nem cia e n o fica acoplado permanentemente ao componente de software rg o ou c lula Ele s se acopla a um componente quando em tempo de execu o passar em uma localiza o pr xima a ele e o componente responder afirmativamente oferta dos servi os do gerenciador A recusa de acoplamento pode ocorrer caso o componente j tenha sido atendido por um gerenciador neste ciclo ou n o necessite de assist ncia no momento 3 2 Modulariza o A partir
41. de muito poder de processamento podem ser necess rias horas ou mesmo dias para se obter um resultado caso todas as tarefas rodassem sequencialmente em um nico processador Para acelerar este processamento foram criados os grids computacionais que possibilitam o processamento paralelo das tarefas de um trabalho Este usu rio deve submeter este trabalho para o grid e para isso usa o programa broker MyGrid Este programa gerencia a execu o das tarefas de um trabalho Quando um usu rio submete um trabalho a um broker este cuida de solicitar um conjunto de m quinas ao peer local Este retorna as m quinas workers dispon veis localmente e caso estas n o sejam suficientes solicita mais m quinas aos peers vizinhos que formam a comunidade De posse destas m quinas o escalonador do broker usando uma determinada estrat gia associa uma tarefa para cada m quina Se o n mero de tarefas maior do que o n mero de m quinas assim que uma m quina ficar livre uma nova tarefa ser alocada a ela O broker MyGrid gerencia a execu o do trabalho envio de arquivos de entrada e execut veis para serem processados remotamente bem como o retorno dos resultados arquivos de sa da Existem duas estrat gias principais para escalonamento de tarefas 82 83 binpacking e workqueue Na estrat gia de binpacking para obter um escalonamento otimizado necess rio ter informa o a priori sobre as m quinas workers mem ria cpu sistema operacional e
42. do corpo s o os computadores e as art rias e veias s o suas vias de comunica o 111 ditado por regras executadas dentro de um loop la o eterno pode alcan ar o almejado gerenciamento aut nomo Por m esta atua o cooperativa pode se tornar competitiva gerando indesejadas oscila es caso o sistema n o seja dotado de mecanismos de autocontrole como a comunica o indireta proposta pelo CIACOM Vejamos o seguinte exemplo de um gerenciador de banco de dados sobre um sistema operacional Digamos que o operador defina uma pol tica de acesso base de dados priorizando a velocidade de acesso Em um sistema baseado em computa o auton mica ter amos um oop eterno sendo executado pelo agente que alocaria mem ria para agilizar o acesso aos dados Mas suponhamos que o sistema operacional desenvolvido por outra equipe esteja focado na utiliza o tima de mem ria e desaloque a mem ria alocada pelo outro processo Pode ser gerada uma oscila o comprometendo o funcionamento global do sistema ou seja um desequil brio Para solucionar este problema sugerimos o agrupamento do conjunto de agentes de acordo com sua especializa o semelhante s c lulas sangu neas e a utiliza o de comunica o indireta para troca de informa o local entre agentes do mesmo tipo ou de tipos diferentes semelhante a dep sitos qu micos das plaquetas ou o dep sito de ferom nios pelas formigas Ou seja um conjunto de dep sitos qu micos
43. em sistemas biol gicos lan ando a ideia da Computa o Aut nomica baseada no sistema nervoso humano T cnicas inspiradas na incerteza dos seres humanos L gica Nebulosa o Fuzzy no conhecimento humano de especialistas Expert Systems no sistema imunol gico na intelig ncia coletiva swarm intelligence particle swarm optimization e ant colony optimization n o podem deixar de ser citadas como outras iniciativas relevantes e inspiradas biologicamente iniciadas nas d cadas de 70 80 e 90 do s culo passado 160 Anexo E Programa NetLogo CIACOM O NetLogo 77 um ambiente integrado de modelagem e programa o de multiagentes criado por Uri Wilensky no final da d cada de 90 Ele foi projetado mantendo o esp rito da linguagem de programa o Logo ou seja ser ao mesmo tempo simples para ser utilizado por novatos e poderoso para satisfazer as necessidades de usu rios avan ados O ambiente NetLogo facilta o estudo da emers o surgimento de fen menos Os modelos s o programados na forma de instru es a es a serem executadas concorrentemente por centenas ou milhares de agentes independentes Assim poss vel acompanhar o comportamento dos agentes que comp em o modelo desde o n vel micro de comportamento individual at os padr es de n vel macro que emergem pela intera o de muitos indiv duos agentes Portanto o NetLogo uma linguagem de programa o simples adaptada a modelagem e simula o
44. fun o espec fica Mas tamb m c lulas sangu neas diferentes podem atuar em conjunto para realizar a fun o especializada de uma delas somente Um exemplo o das plaquetas que para repararem um vaso danificado podem usar as hem cias como tijolo para a forma o do co gulo Por outro lado pode haver uma correla o de eventos em que o dano do vaso pode permitir a entrada de corpos estranhos fazendo com que o sistema imunol gico fique em alerta Deve se atentar portanto para a comunica o entre c lulas sangu neas do mesmo tipo assim como de tipos diferentes dadas poss veis coopera es ou atua es correlacionadas A 7 Fun o dos Elementos descrita a fun o dos elementos no modelo de computa o circulat ria O cora o respons vel por emitir um sinal de sobreviv ncia com uma frequ ncia medida em batimentos por minuto bpm Em nosso modelo cada elemento auton mico possui um cora o indicando se o elemento est vivo e uma pulsa o indicando seu estado parassimp tico desacelerado ou simp tico acelerado Os gl bulos vermelhos s o respons veis pelo fornecimento e monitora o do sistema quanto aos recursos e pela execu o da fun o de otimiza o Os gl bulos brancos s o respons veis pela monitora o do sistema quanto infec o por v rus de computador e executam a fun o de prote o As plaquetas s o respons veis pela fun o de recupera o d
45. gl bulo branco migra para o n infectado ou sua vizinhan a e executa a desinfec o do n Esta a o inclusive pode determinar a retirada tempor ria deste n da rede Observe que para a inspira o biol gica inicial no sistema circulat rio acrescentou se na quest o espec fica de dep sitos qu micos inspira o no comportamento das formigas por esse ser de f cil compreens o e implementa o al m de apresentar vasta literatura sobre o tema Ou seja o entendimento e aprofundamento de como realmente que agem as c lulas sangu neas foi relegado a um segundo plano em prol da simplifica o sem no entanto perder o m rito do modelo se basear no sistema circulat rio No caso espec fico do comportamento real das plaquetas que emitem sinais qu micos atraindo outras plaquetas e posteriormente gl bulos vermelhos por estes apresentarem tamanho muito superior aos das plaquetas formando o tamp o plaquet rio em nosso estudo de caso optou se de mostrar este comportamento de atra o de tipos diferentes de c lulas sendo exercido pelo gl bulo branco Nada impede que se opte na modelagem da propriedade de autorrecupera o por um bin mio identifica o recupera o de forma que as plaquetas identifiquem falhas e solicitem aux lio de outras plaquetas para recuperar o sistema destas falhas assim como sinalizar para os gl bulos brancos que esta falha pode ser porta de entrada de v rus bem como esta informa o servir para o
46. leve em considera o o n mero de c lulas do corpo o n mero de c lulas sangu neas j criadas por tipo sua taxa de natalidade e sua taxa de mortalidade Estas c lulas podem ser implementadas como agentes m veis cujos comportamentos dependem de seu tipo ou seja de sua finalidade prote o recupera o ou otimiza o Estes 47 agentes m veis se responsabilizariam pela ger ncia dos recursos distribu dos implementados como agentes est ticos representando as c lulas do corpo A O REA O GERA O RE N t L DISTRIBUI O S E RENOVA O P GERA O A A S T S V V A A EN ACOPLAMENTO Figura 3 8 Diagrama em blocos ilustrando o modelo CIACOM de autogerenciamento Uma vez criadas as c lulas sangu neas s o distribu das de acordo com um algoritmo de distribui o O bloco de distribui o dotado de um algoritmo que cuida de enviar o agente m vel a partir da m quina que o criou para outra m quina mais adequada como destino Ao chegar ao destino a c lula tenta se acoplar s c lulas do corpo localizadas nesta m quina atrav s de uma estrat gia de acoplamento Tanto a distribui o quanto o acoplamento levam em considera o rastros qu micos locais deixados por outras c lulas do sistema como comunica o indireta de forma a auxiliar na sua autoconfigura o e ou decis o de pr xima a o a ser tomada Trata se de inspira o biol gica baseada na forma de comunic
47. m dia ou baixa A pol tica de alta permite o desbalanceamento na distribui o dos processos ou seja que alguns computadores executem muitos processos enquanto que outros fiquem com poucos ou nenhum processo A pol tica de m dia possibilita um equil brio maior nesta distribui o sem no entanto obter o balanceamento timo Quando o operador estabelece como pol tica a baixa deseja que o balanceamento seja otimizado ou seja a distribui o dos processos pelos computadores seja o melhor poss vel Por quest o de simplifica o consideramos que a capacidade de processamento e mem ria dos computadores s o as mesmas assim como que os processos ocupam o mesmo tamanho de mem ria e t m o mesmo tempo de execu o O operador distribui os processos de forma manual sem automa o 73 O problema foi definido desta forma para real ar a impossibilidade de gerenciamento manual de uma grande quantidade de computadores e processos sem que se procure como alternativa o aumento do contingente de operadores a automatiza o de processos ou ambos Mas o aumento da complexidade dos pr prios sistemas dificulta a sua automa o Na maioria dos casos necess ria a automa o de diversos processos cada uma destas automa es gerenciamentos executando concorrentemente de forma ass ncrona competindo por recursos computacionais e muitas vezes provocando oscila es indesejadas que comprometem o bom funcionamento do sistema como um todo
48. mica Para as c lulas do corpo Figura A 1 Esquema do Sistema Circulat rio Sistema arterial e Sistema Venoso Fonte 68 E O papel do sangue extremamente importante pois ele retira os nutrientes dos rg os de digest o e o oxig nio do pulm o para levar estas subst ncias para as c lulas Para tanto ele impulsionado pelo cora o e assim faz seu percurso pelas art rias em sua forma boa e limpa O sangue durante sua trajet ria pelo corpo filtrado pelos rins que retiram muitos detritos deixados pelas c lulas Ao regressar ele carrega g s carb nico que absorveu das c lulas uma vez que em seu lugar deixou o oxig nio Ap s este processo o sangue retorna ao cora o atrav s das veias que o transportam em sua forma ruim e sem oxig nio Para melhorar a qualidade sangu nea o cora o envia o sangue aos pulm es para que desta forma o g s carb nico seja trocado pelo oxig nio e em seguida o impulsiona de volta ao corpo 127 A 1 Nervos do Cora o Ya O cora o um rg o relativamente aut nomo Como possui uma circula o aut noma tamb m pulsa por si s O est mulo que faz bater o cora o nasce na verdade no ntimo do m sculo card aco Isto o cora o est em condi es de bater sem a interven o do sistema nervoso No entanto ao cora o chegam nervos que proveem do nervo vago e do sistema simp tico Estes nervos regulam as batidas card acas o
49. modifica es no ambiente com o conjunto de comportamentos existentes de forma a trazer o sistema como um todo para um equil brio est vel A segunda realimenta o controla mudan as maiores e de longo prazo no ambiente atrav s da modifica o do conjunto de comportamentos existentes originalmente e eventualmente trazem de volta para o estado de equil brio o sistema todo Desta forma o ambiente e o organismo sempre est o em um estado de equil brio est vel e qualquer atividade do organismo dispara um mecanismo para manter este equil brio 2 5 Agentes M veis Agentes m veis s o agentes de software capazes de se autotransmitir seu c digo e seu estado atrav s de uma rede de computadores e recome ar sua execu o em um computador site remoto 27 A principal motiva o por tr s dos agentes m veis simples levar o c digo a ser executado processamento para perto dos dados e com isso reduzir o tr fego de mensagens atrav s da rede As sete principais raz es para utiliza o de agentes m veis segundo LANGE et al 28 s o as seguintes 1 Redu o da carga da rede N Melhoria da lat ncia da rede o Encapsulamento de protocolos a A Adapta o din mica O Execu o ass ncrona e aut noma Natural heterogeneidade N Robustez e toler ncia a falhas 21 O modelo computacional baseado em mobilidade pode ser visto como uma forma de substitui o
50. no qual o comportamento e a m quina de estado dos agentes criador c lula e corpo foram implementados A implementa o se restringiu cria o de uma nica plataforma e de dois containers em um nico computador Ao iniciarmos o sistema um nico agente criador cuida de criar todos os outros agentes ou seja c lulas e corpo A natural extens o deste prot tipo para uma rede de computadores e implementa o em outros dispositivos como por exemplo telefones celulares e PDAs deixada para futuros trabalhos Depois da implementa o da primeira vers o do prot tipo do CIACOM usando o ambiente de desenvolvimento JADE foi observada a necessidade de teste de algoritmos de gera o e distribui o para uma grande quantidade de agentes Ou seja apesar do prot tipo mostrar ser fact vel a implementa o do modelo proposto a partir da cria o de agentes e seus comportamentos a implementa o e testes de algoritmos mais elaborados n o foi adequada para uma grande quantidade de 71 agentes Optou se portanto pela utiliza o do ambiente de simula o NetLogo para validar o modelo frente a uma grande quantidade de agentes No pr ximo cap tulo s o apresentados estudos de caso testes e resultados utilizando simula es no NetLogo uma aplica o real em um grid computacional e um estudo puramente te rico de uma aplica o no setor el trico Mais considera es sobre a implementa o e a simula o podem ser encontr
51. o expirou tempo de vida Salvar Contexto Emitir sinal estou Emitir og vivo e pulsa o Cometer Apoptose 7 Analisar Informa es Propriedades Auto Se limites de crit rios ultrapassados Planejar a es Caso a o a 0 Autoconfigurar Elemento Gerenciado 1 Deixar Rastro 2 Enviar Mensagem 3 Acoplar ou Desacoplar 4 Autoproteger ou Autorrecuperar ou Auto Otimizar Analisar Informa es Se limites de crit rios ultrapassados Ajustar par metros Passa para o Estado PCV Grande Circula o Venosa Figura B 5 Detalhamento do Fluxograma do Elemento Gerenciador para o Estado GCV 145 Deixar Ajustar Acoplar com Rastro Par metros Elemento a Ser dei Gerenciado N 7 X Enviar Mensagem Desacoplar Elemento a Ser Gerenciado Configurar Elemento Gerenciado Tirar Elemento Ligar l Configurado Elemento I do Modo de Configurado Espera Colocar i Elemento Desligar Eras Configurado Configurado em Modo de Espera Cometer apoptose Verificar tempo de vida Monitorar informa es propriedades auto C lula Sangu nea Analisar informa es propriedades auto Planejar a es a executar Gl bulo Plaqueta Gl bulo Branco Vermelho Figura B 6 Diagrama de Casos de Uso das C lulas Sanguineas no GCV Comportamento Geral 146 Estas mesmas fun es est
52. o modelo proposto se destaca por ser mais integrado levando em considera o o interrelacionamento das propriedades auton micas autopropriedades e por buscar mais inspira es biol gicas 1 6 Desafios Diversos temas de pesquisa em ci ncia da computa o s o discutidos pela comunidade cient fica e organizados e lan ados como desafios a serem enfrentados nos pr ximos anos Podem ser citados a Grandes Desafios da Pesquisa em Computa o no Brasil 2006 2016 86 dos quais dos cinco grandes desafios listados pode ser selecionado o desenvolvimento tecnol gico de qualidade sistemas dispon veis corretos seguros escal veis persistentes e ub quos b Journey of Non Classical Computation 87 que na p gina 23 cita como uma das jornadas desafiantes o desenvolvimento de um hardware computacional inspirado biologicamente capaz de se adaptar evoluir se curar replicar e aprender al m disso esse mesmo documento apresenta outras jornadas em que sistemas computacionais inspirados em biologia s o colocados como poss veis linhas de pesquisa para enfrentar esses desafios ex Sistemas Imunol gicos Artificiais Uma das quest es relativas aos Grandes Desafios a seguinte uma raz o para que o problema se torne um desafio crescente o fato de que os sistemas de software est o se tornando cada vez mais complexos volume e abrang ncia da funcionalidade e requisitos de qualidade mais restritivos
53. odo de tempo pr estabelecido ele flui para a localiza o PCA e o ciclo recome a Ele tamb m pode chegar localiza o PCV a partir do GCV com a ocorr ncia do evento de desacoplamento ou com o final de sua vida til gt que est ao mesmo tempo em toda a parte onipresente 7 que se infiltra que penetra espalhado difuso penetrante 50O acoplamento ocorre quando um elemento gerenciador se une ao elemento gerenciado formando um elemento circulat rio auton mico 42 C lulas Sangu neas Figura 3 3 esquerda loops correspondentes Pequena 1 e Grande Circula o 2 e direita em detalhe ampliado oop local interno 3 Na Figura 3 4 proposta m quina de estados para representar o ciclo de vida do elemento gerenciador c lulas sangu neas Os c rculos representam os estados poss veis localiza es A mudan a de estado representada por setas que se originam em um estado e apontam para o estado destino Cada seta possui uma ou mais condi es booleanas para controle da mudan a de estado que quando satisfeita s promove m a mudan a de estado do elemento Exceto no caso em que as setas se originam e se destinam ao mesmo estado representando condi o ou condi es para perman ncia no mesmo estado 43 criado time out distribu do n o acoplado n o time out 4 eee time out nao time out desacoplado acoplado Ou nao vida util acoplado e vida util Figura 3 4
54. on case studies results obtained by simulation and application of the model to a grid computing environment are reported The biologically inspired model is feasible for real applications in which the increase in autonomy levels is desired vii ndice 1 gigolo U er e ie SPU ENDERECOS DD intr ry RR DER PDT RN a 1 1 1 NIOLIVA O srs caraca mes icecs parana E EAA E E R EAN 3 1 2 COMENDO 2h canada ir SS VS E A ee ed A SN AS SS 4 1 3 ODIGIVOS asset iara e ada Da nad 5 1 4 Bo gitglo 5 o 6 is wa RR SDS UE NEAR PIN RR E E IR RES ANP RR 5 1 5 ALUEEN ILOa Nihe EE PERANTA AETERNA AAT IATE AAT ITANAE 5 1 6 DEEE ie ele TE E T T E T ee ee 6 1 7 Estrutura do TOXIO oe cree Spe A ee Sg a ae 7 Trabalhos Relactonads vs sauasszaneas caaeewessaaetuicd tacntnas tice na Rana ida nanda Rana 9 2 1 Inspira o Biol gica qua teeta Renee AS 9 2 2 Sistemas AUT NOMOS assada ac a a a a 10 2 3 Computa o Auton mica era eeraaarrreannaaanna 12 2 3 1 Sistema Nervoso Aut nomo erre rereeeererrreres 13 2 3 2 Propriedades aulo e seasacapatdo so Dessas aa a das Di at dad 16 2 3 3 POUT ps ERR SR ERRA RR RR RR geet 16 2 4 Sistema Ultraest vel de Ashby nn a sseeraana 19 25 Agentes M veis dreie ea tees a AA E ERE fossa na dura aE EEn nua 21 2 5 1 Gera o de AgeENTes x cusasiopuiao me losaasiolnndo taberna Seb od deeeanebonoadanags 22 2 5 2 Distribui o de Agentes cassia ncia ipi ans la ensasta pras l
55. prov em os servi os por ele requisitados para alcan ar seus objetivos Neste anexo s o apresentadas as classes JAVA correspondentes a testes do CIACOM usando o ambiente JADE de desenvolvimento e execu o de agentes como especificado na subse o 5 2 Inicialmente s o apresentadas as classes Criador Celula e Corpo que estendem a classe Agent Note que a classe Criador cuida de criar todos outros agentes Celula e Corpo inici los e mov los Para tanto al m do container principal criado outro container Esta implementa o se baseou em exemplo retirado da biblioteca do JADE de agentes de agradecimento thanksagent para exercitar a comunica o direta entre agentes CommunicationBehaviour Toda classe Agent possui dois m todos principais setup que chamado em sua inicializa o correspondendo ao construtor na orienta o a objetos e o takeDown que chamado em sua conclus o correspondendo ao destruidor na orienta o a objetos Na classe C lula note que o m todo setup aproveitado para adi o dos comportamentos ConfigBehaviour deste agente Note 168 tamb m o m todo afterMove que serve para execu o de comandos ap s a migra o do agente Como a classe Corpo apresenta s o comportamento de comunica o simplesmente responde o agradecimento da classe Celula Em seguida s o apresentadas quatro classes correspondendo a comportamentos 1 ConfigBehaviour que serve para concentrar a adi o d
56. que se evaporam com o passar do tempo serve como sinaliza o entre os agentes possibilitando a identifica o de ocorr ncias que se n o puderem ser automaticamente sanadas pelo pr prio sistema ser o reportadas para o operador tomar as devidas provid ncias Em outro caso em que o processo alocasse mem ria mas n o por pura necessidade e sim por haver um mau funcionamento provocado por v rus pode utilizar antes de alocar mais mem ria a informa o do dep sito qu mico comunica o indireta de um conjunto de c lulas respons veis pela prote o gl bulos brancos 112 6 2 Trabalhos Futuros A complementa o do estudo de caso balanceamento de carga e desinfec o sugerida como continua o deste trabalho aplicado tamb m atua o das plaquetas recupera o com correspondente simula o no NetLogo sugerida tamb m a incorpora o das probe tasks ao OurGrid Al m disso propdem se uma aplica o efetiva do modelo CIACOM ao setor el trico de forma a prover mecanismos de controle aut nomo que auxiliem o operador a gerenciar o sistema el trico mantendo o equilibrado Finalmente sugerida implementa o em JADE dos comportamentos pendentes inclusive utilizando dispositivos m veis celulares 113 Refer ncias Bibliogr ficas 1 STERRITT R PARASHAR M TIANFIELD H et al A Concise Introduction to Autonomic Computing Advanced Engineering Informatics Elsevier v 19 pp 1
57. sempre em funcionamento havendo comunica o entre suas partes com sensores ativos monitorando o ambiente e intelig ncia focalizada na funcionalidade a ser atendida para escolher a pr xima a o a ser tomada Assumindo que inicialmente o sistema se encontra em equil brio mas sujeito a mudan as no ambiente fatores extr nsecos o que percebido atrav s dos sensores monitorando as propriedades auto as regras simp tica e parassimp tica atuam de forma a dar suporte a o a ser tomada pelo subsistema alostase Quando o meio externo se torna agressivo havendo mudan as dr sticas no ambiente ou simplesmente exigindo do subsistema mais recursos do que ele pode ofertar este entra no estado de estresse gerando uma conten o nas demandas O sistema tenta manter o equil brio mesmo sujeito ao estresse A parte simp tica do sistema est em a o Neste ponto o meio externo pode manter sua demanda mas o novo equil brio alcan ado pode ser considerado suport vel e passa a ser o novo ponto de equil brio Caso a exig ncia do ambiente se reduza as regras parassimp ticas entram em a o para fazer o sistema retornar ao estado de equil brio anterior Como o pr prio sistema pode falhar fatores intr nsecos este deve ser tolerante a falhas e pass vel de autorrecupera o O sistema deve diferenciar fatores extr nsecos normais daqueles causados por v rus ou funcionamento anormal de outros subsistemas Para is
58. simp tico o acelera enquanto o vago o deixa mais lento A 2 Sangue e C lulas Sangu neas O sangue formado por tr s tipos de c lulas sangu neas suspensas em um l quido chamado de plasma Os tipos de c lulas sangu neas s o os gl bulos vermelhos ou hem cias os gl bulos brancos ou leuc citos e as plaquetas Fig A 2 As c lulas sangu neas s o produzidas na medula ssea a partir de c lulas tronco que se diferenciam progressivamente sob controle de diversos fatores do sangue Ela se encarrega de sua produ o e constante renova o O volume de sangue que circula em um ser humano adulto de cerca de cinco litros C lulas tronco v Plaquetas Hemacias Leuc citos Figura A 2 Gera o de c lulas sangu neas a partir de c lulas tronco O sangue tem fun es muito importantes e complexas entre as quais o transporte de oxig nio nutrientes horm nios di xido de carbono e outros res duos do metabolismo Os gl bulos vermelhos s o respons veis pelo transporte do oxig nio at as c lulas e pela retirada do g s carb nico liberado por elas Al m disso t m a particularidade de serem el sticos e deform veis permitindo assim um fluxo normal dentro dos vasos 128 sangu neos S o as mais abundantes gt 99 c lulas sangu neas S o produzidos na medula ssea e destru dos ap s cerca de 120 dias no ba o e f gado A sua s ntese estimulada por um horm nio secretado pelos rins em re
59. software Isto vale para o software e para os arquivos de configura o como se um software geneticamente modificado fosse gerado automaticamente para ser executado da pr xima vez em substitui o ao sistema anterior Entretanto esta evolu o s se d caso o sistema atual mostre um desempenho melhor do que o anterior Pode haver uma atualiza o de um ou mais m dulos de acordo com suas depend ncias m tuas gerando uma vers o intermedi ria mas melhor do que a original O sistema evolui e quando atualizado incorpora a evolu o alcan ada naquela gera o Este controle de vers es permitiria a auditoria do sistema e a an lise cont nua do que est ocorrendo com a evolu o autom tica do software Note se que esta evolu o limitada como se sintoniz ssemos o sistema ajustando os par metros B 2 Sistemas sob Estresse Inspirado no funcionamento do sistema nervoso aut nomo quando sujeito a situa es de estresse sugerida sua agrega o ao modelo circulat rio auton mico em que se busca a homeostase ou seja o equil brio do sistema atrav s da alostase ou seja modifica es Os elementos circulat rio auton micos que comp em um sistema circulat rio auton mico de forma recursiva ou n o devem possuir regras antag nicas que se regulam uma simp tica e outra parassimp tica 15 Crit rios devem ser estabelecidos para este fim 135 O sistema circulat rio auton mico est
60. tent cecesqensaalsdeebtederaeatdavceuane Da piada 146 Figura B 7 Diagrama de Casos de Uso das C lulas Sangu neas no GCV Comportamento Espec fico ssa e Gs aay eteads 147 Figura B 8 Diagrama de Casos de Uso das C lulas do Corpo e rg os na Grande CITGUIA O asas sn sina ds elena DE PR CN RR dus RR 148 Figura E 1 Tartarugas que simbolizam os agentes do NetLogo interagindo com o AM SIETAN EAA siga eb Sn aw sedate DA DARE E SCE E a 161 xiii Tabelas Tabela 3 1 Quadro Comparativo dos Elementos do Sistema Circulat rio Auton mico POD OS UO aco gata d ae te eer a ay gee dee hee Do di iai 34 Tabela 3 2 Quadro Comparativo dos Elementos do Sistema Circulat rio Auton mico Proposto COMINHA O ma aici A Se BS ad ae hah q DO A nesete nnee nnn 35 Tabela 4 1 O loop de controle tus sussa sensquensa ienes suas dues sececeastsdccenstdeneuntededeaeredeceectae 71 Tabela 5 1 Algoritmo de descontamina o a 93 Tabela 5 2 Quadro comparativo do ndice de desempenho das estrat gias dos BSCAlIONAGOOS candida a o Ma O EPA NR E RENTE ued ALEAC SNL wea oem A Uns ames 103 Tabela 5 3 Quadro comparativo do indice de desempenho das estrat gias dos SSCAIONAGOLOS PRP PR RR RR SP Ren ANO Swe RN die RN NR PR PN NR IR 104 Tabela 5 4 Benchmark dos workers obtido no teste de binpacking do CIACOM 105 xiv 1 Introdu o As organiza es modernas atuais s o fortemente dependentes da tecnologia p
61. tico qualquer modelo baseado em popula o que utiliza operadores de sele o e recombina o para gerar novos pontos amostrais em um espa o de busca Muitos algoritmos gen ticos foram introduzidos por pesquisadores de uma perspectiva experimental A maior parte deles tem interesse no algoritmo gen tico como 158 ferramenta de otimiza o Mais recentemente John Koza inspirado nestes algoritmos descreveu a programa o gen tica Outra iniciativa relacionada foi o surgimento do conceito de agentes 27 a partir do famoso workshop de Darmouth realizado em 1956 no qual John MacCarthy cunhou o termo intelig ncia artificial IA A no o de agente pode ser exemplificada considerando o Teste de Turing no qual uma pessoa testa e ao final decide se seu interlocutor uma pessoa ou um programa de computador agente Ou seja agente um conceito inspirado no comportamento humano Como a exibi o de um comportamento inteligente pelos agentes n o correspondeu as expectativas esta decep o causou a divis o da rea de agentes de IA em duas vertentes l gica e comportamental Mas como a maioria dos pesquisadores desta rea acha que para construir agentes capazes de realizar a es aut nomas inteligentes s o necess rias ambas as abordagens at o presente momento dominam as arquiteturas h bridas O estudo de muliagentes come ou em paralelo com a dos pr prios agentes onde quest es como coordena o c
62. um n percebe que a intensidade do ferom nio depositado est abaixo de um limite de clonagem Q ele se clona Esta situa o caracteriza uma popula o de agentes insuficiente N o h depend ncia do n mero inicial de agentes BAKHOUYA e GABER 74 apresentam um sistema de agentes aut nomos adaptativos m veis com controle populacional inspirado no sistema imunol gico Ele constitu do por uma cadeia de estimula o e supress o de ant genos que faz com que 23 o n mero total de agentes convirja para um n mero que independe do n mero inicial de agentes Os elos da cadeia s o os comportamentos clonar mover e morrer Cada elo est associado a um ant geno Ou seja os agentes percebem a concentra o de ant genos e dependendo da maior resultante se clonam se movem ou se matam Como esta cadeia fechada existe uma realimenta o que acaba fazendo com que o sistema entre em equil brio LINDEN 13 em seu livro sobre algoritmos gen ticos apresenta no cap tulo 4 6 m dulo de popula o em que s o discutidos aspectos de controle de popula o como por exemplo os modelos de popula o constante Um dos mecanismos de controle para cada indiv duo que nasce um morre Outro mecanismo para cada par de pais s o gerados dois filhos Quando o n mero de filhos gerados se iguala popula o esta nova gera o substitui a dos pais No cap tulo 7 do mesmo livro outros m dulos de popula o s o tratado
63. vez mais complexos geograficamente distantes e que prescindem de profissionais capacitados Na Figura B 1 mostrado um sistema circulat rio auton mico composto por outros subsistemas tamb m circulat rio auton micos sugerido quando da confec o das regras locais e globais um controle para que o sistema originalmente em equil brio retorne ao equil brio em fun o de modifica es de seu ambiente mesmo em situa es extremas estresse Um comportamento antag nico simp tico ou parassimp tico disparado pela regra correspondente De acordo com pol ticas estabelecidas os elementos devem agir localmente para alcan ar suas metas locais mas ao mesmo tempo perceber o comportamento local dos outros elementos de forma a alcan ar em conjunto metas globais B 3 Considera es Adicionais sobre o Modelo A propriedade de autoajuste se refere ao ajuste dos par metros do pr prio elemento gerenciador Esta propriedade est presente em todas as c lulas sangu neas artificiais individualmente na forma de regras internas DNA Mudan as destas regras autoadapta o s o poss veis mas num processo lento ap s v rias gera es Para isso esta informa o deve ser armazenada para posterior an lise Este mecanismo de regras e adapta o pode ser estendido para todas as propriedades auto A propriedade de autoconfigura o depende de combina o entre o elemento gerenciador e o elemento gerenciado sobr
64. 0000 2 a addBehaviour new CommunicationBehaviour a a addBehaviour new MobileBehaviour a a addBehaviour new MonitorBehaviour a a addBehaviour new lamAliveBehaviour a a addBehaviour new PulseBehaviour a a addBehaviour new ReflectionBehaviour a public void action System out printIn myAgent getLocalName ADICIONADOS COMPORTAMENTOS 181 F 5 StateBehaviour java import jade core import jade core behaviours Pai The behaviour uses two resources in particular the counter cnt and the flag cntEnabled of the agent object It increments by one its value displays it blocks for two seconds and repeats forever author Giovanni Caire CSELT S p A version Date 2002 07 16 11 20 11 0200 mar 16 lug 2002 Revision 3271 Modified by Alberto Arkader Kopiler 2009 03 uy class StateBehaviour extends SimpleBehaviour StateBehaviour Agent a public boolean done public void action super a return false switch Celula myAgent getEstado case CRIACAO_EST trataCriacao break case ANALISE_EST trataAnalise break case DISTRIBUICAO EsST trataDistribuicao break case ACOPLAMENTO EST trataAcoplamento break default preak Bloqueia o comportamento por 2 segundos block 2000 return private void trataDistribuicao if Celula myAgent isAcoplado Celula my Agent setEstado Celula my Agent ACOPLAMENTO EST System o
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66. 21 M quina de estados para controle do Agente C lula no Joop Global com representa o de loop Local para cada estado erre 58 Figura 3 22 Hierarquia de comando Agente A o atuando sobre Agente Criador que por sua vez atua nas fases de Gera o e An lise do ciclo de vida do Agente C lula 59 Figura 4 1 Agente A o do CIACOM e seus respectivos comportamentos 64 Figura 4 2 Agente Criador do CIACOM e seus respectivos comportamentos 65 Figura 4 3 Agente C lula do CIACOM e seus respectivos comportamentos 66 Figura 4 4 Agente Corpo do CIACOM e seus respectivos comportamentos 66 Figura 4 5 M quina de estados simulando a pequena e a grande circula o 68 Figura 5 1 Solu o de autogerenciamento com o CIACOM i 74 Figura 5 2 Atra o est mulo e Repuls o inibigao c cccceeeeeeeeeeteeeeeeeeeeeeeeees 77 Figura 5 3 Tela do aplicativo CIACOM V1 no NetLogo iii 78 Figura 5 4 Vizinhan a de um quadrado patch Q 79 Figura 5 5 Tela do aplicativo CIACOM V1 ap s pressionar o bot o Criar 84 Figura 5 6 Converg ncia do balanceamento de carga no aplicativo CIACOM_V1 84 Figura 5 7 Descontrole populacional op o competicao OFF 85 Figura 5 8 Extin o dos Gl bulos Vermelhos por pequena diferen a positiva d
67. 81 187 ELSEVIER 2005 2 MURCH R Autonomic Computing 1 ed New Jersey IBM Press Prentice Hall 2004 3 IBM Corporation Autonomic Computing IBM s Perspective on the State of Information Technology IBM 2001 4 KEPHART J O CHESS D M The Vision of Autonomic Computing IEEE Computer Society 2003 5 BANTZ D F BISDIKIAN C CHALLENER D et al Autonomic Personal Computing IBM Systems Journal v 42 n 1 pp 165 176 2003 6 FORBES N mitation of Life How Biology is Inspiring Computing Cambridge MA MIT Press 2004 7 WOOLEY J C LIN H S Catalyzing Inquiry at the Interface of Computing and Biology 1 ed Washington DC USA The National Academic Press 2005 8 WHITE T Swarm Intelligence A Gentle Introduction with Applications Dispon vel em http www sce carleton ca netmanage tony swarm presentation tsId001 htm Acesso em 30 mar 2009 9 GARLAN D SCHMERL B Model based Adaptation for Self Healing Systems ACM WOSS 02 November 2002 Charleston SC USA 10 FORREST S HOFMEYER S A SOMAYAJI A Computer Immunology Communications of the ACM v 40 n 10 pp 88 96 1997 114 11 RUSSELL S NORVIG P Artificial Intelligence A Modern Approach 2 ed New Jersey Prentice Hall 2008 12 ABELSON H ALLEN D COORE D et al Amorphous Computing Communications of the ACM v 43 n 5 pp 74 82 May 2000
68. DE chamado de container pois pode conter diversos agentes O conjunto de containers ativos chamado de plataforma Um container especial e nico o main container ou container principal Ele precisa estar sempre ativo na plataforma e todos os outros containers devem ser registrados nele assim que s o iniciados Um outro main container iniciado em algum lugar na rede caracteriza outra plataforma Na figura F 1 apresentado um esquema contendo duas plataformas a primeira contendo tr s containers sendo um principal e a segunda apenas um No ambiente JADE os agentes s o identificados por um nome nico e podem se comunicar de forma transparente com outros agentes independendo de localiza o intracontainer intercontainer ou interplataforma Al m de possibilitar o registro de outros containers o container principal apresenta dois agentes especiais o AMS e o DF que s o criados e iniciados automaticamente quando este iniciado O AMS Agent Management System respons vel pelo servi o de nomes garante que o nome de um agente nico em uma plataforma e representa a autoridade na plataforma permite a cria o e a destrui o de agentes em containers remotos 167 Se registrou amo ge Figura F 1 Containers e Plataformas JADE O DF Directory Facilitator respons vel pelo servi o de paginas amarelas ou seja permite que um agente ache outros agentes que
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71. Maquina de Estados Representando os Canais Arterial e Venoso correspondentes Pequena e a Grande Circula o para os elementos gerenciadores A Figura 3 5 cont m a m quina de estados proposta para o elemento medula ssea restrita pequena circula o O elemento medula ssea possui apenas os estados PCV e PCA Quando est no estado PCA caso seja necess rio cria novos elementos gerenciadores com regras e par metros atualizados levando em considera o por exemplo o og de mensagens criado pelos elementos gerenciadores j existentes e pelas pol ticas de alto n vel estabelecidas J no estado PCV analisa o og de mensagens criado pelos elementos gerenciadores j existentes para decidir por exemplo se nenhum um ou mais par metros devem ser modificados para novos gerenciadores a serem criados 44 time out em an lise gt em cria o Figura 3 5 M quina de Estados Representando os Canais Arterial e Venoso correspondentes Pequena Circula o para o elemento medula ssea 3 1 6 Elemento Circulat rio Auton mico Na Figura 3 6 est representado um elemento auton mico constitu do pelo gerenciador auton mico e pelo recurso gerenciado Est o representados os processos MAPE de Monitorar Analisar Planejar e Executar e a base de conhecimento do lado do gerenciador e o sensor e atuador do lado do recurso Na Figura 3 7 est representado um elemento circulat rio auton mico Nesta figura a base
72. Networks Scientific American pp 50 59 2003 72 SUZUKI T IZUMI T OOSHITA F et al Self Adaptation of Mobile Agent Population Inspired in Dynamic Networks A Biologically Inspired Approach Proceedings of the Second International Conference on Autonomic Computing ICAC 05 IEEE 2005 73 AMIN K A MIKLER A R Dynamic Agent Population in Agent Based Distance Vector Routing Second International Workshop on Intelligent Systems Design and Applications ISDA 02 2002 74 BAKHOUYA M GABER J Adaptive Approach for the Regulation of a Mobile Agent Population in a Distributed Network Proceedings of The Fifth International Symposium on Parallel and Distributed Computing ISPDC 06 IEEE 2006 75 TAHARA Y OHSUGA A HONIDEN S Agent System Development Method Based on Agent Patterns ICSE 99 1999 76 LIMA E F A MACHADO P D L et al Implementing Mobile Agent Design Patterns in the JADE framework Special Issue on JADE of the TILAB Journal EXP 2003 77 Site do NetLogo Disponivel em http ccl northwestern edu netlogo Acesso em 26 out de 2009 78 SCHUT M C Scientific Handbook for Simulation of Collective Intelligence version 2 February 2007 Dispon vel em http www sci sci org Acesso em 26 de out de 2009 79 FLOCCHINI P NAYAK A SCHULZ A Decontamination of Arbitrary Networks using a Team of Mobile Agents with Limited Visibility C S
73. O sistema nervoso simp tico entra em a o ele usa energia do corpo sua press o sangu nea aumenta seu cora o dispara e sua digest o desacelera O sistema nervoso simp tico predominantemente respons vel pelo controle da frequ ncia e for a das contra es card acas Dor ansiedade medo e ferimento involuntariamente aumentam a estimula o simp tica para a acelera o card aca ax nios Pr gangli nicos re z nf os ax nios Pos ganglionicos nervos Cranianos nervos Cervicais nervos Tor cicos nervos Lombares PO ganglios pr ximos nervos espinha A W Sacros dorsal Pelvico Simp tico Parassimpatico Figura 2 1 Sistema Nervoso Aut nomo Fonte 23 14 O sistema nervoso simp tico tamb m respons vel pelo controle autom tico da temperatura do corpo Quando a temperatura do ambiente aumenta em um dia quente de ver o receptores t rmicos na pele estimulam os centros de controle simp ticos do c rebro resultando na dilata o dos vasos sangu neos cut neos aumentando o fluxo de sangue na superf cie do corpo de onde o calor dissipado por irradia o A dilata o dos vasos sangu neos desta forma faz com que press o sangu nea diminua O sistema nervoso simp tico tamb m responde ao calor do ambiente estimulando as gl ndulas sudor paras resultando no suor 21 b Sistema Nervoso Parassimp tico Imagine agora um segundo cen rio o dia est
74. V4 V7 V6 V5 Figura 5 4 Vizinhan a de um quadrado patch Q Uma vez apresentados o elenco e o cen rio apresentado o enredo 1 Coloca se um n mero inicial de gl bulos vermelhos turtles ao acaso no mundo Ao contr rio dos patches as coordenadas de cada indiv duo n o t m de ser inteiras 2 Cada indiv duo tem uma certa probabilidade de se reproduzir taxa de reprodu o Em cada gera o cada indiv duo pode dar origem no m ximo a um novo descendente o qual colocado num ponto ao acaso no interior da circunfer ncia de raio 2 centrada no progenitor 3 Em cada gera o os gl bulo vermelhos se deslocam migram no mundo com uma certa velocidade v ou seja se movem no seu ambiente Neste caso a posi o final de cada gl bulo vermelho um ponto escolhido ao acaso no interior da circunfer ncia de raio v centrada na posi o inicial de cada indiv duo Desta forma est sendo simulado o movimento dos gl bulos vermelhos como agentes m veis dentro de seu ambiente sangue e vasos sangu neos 4 Opcionalmente pode se introduzir um fator de competi o Se dois gl bulos vermelhos ocupam o mesmo territ rio patch um deles escolhido aleatoriamente morre 5 1 2 Intera o com o Modelo A intera o com os modelos em NetLogo feita atrav s de uma interface gr fica que se encontra dividida em tr s partes controle configura o e apresenta o segundo um c digo de cores 79 o Controle Bot
75. VersionUID 1L 179 private AID initiator null protected void setup System out printin getLocalName STARTED Object args getArguments if args null amp amp args length gt 0 initiator new AID String args 0 AID ISLOCALNAME try create the agent description of itself DFAgentDescription dfd new DFAgentDescription dfd setName getAID register the description with the DF DFService register this dfd System out printin getLocalName REGISTERED WITH THE DF this addBehaviour new CommunicationBehaviour this catch FIPAException e e printStackTrace protected void takeDown Deregister with the DF try DFService deregister this System out printin getLocalName DEREGISTERED WITH THE DF catch FIPAException e e printStackTrace 180 F 4 ConfigBehaviour java import java util Random import jade core import jade core behaviours author Giovanni Caire CSELT S p A version Date 2002 07 16 11 20 11 0200 mar 16 lug 2002 Revision 3271 Modified by Alberto Arkader Kopiler 2009 03 class ConfigBehaviour extends OneShotBehaviour Random random Agent agente ConfigBehaviour Agent a super a random new Random a addBehaviour new StateBehaviour a a addBehaviour new ApoptosisBehaviour a random nextInt 200 20000 a addBehaviour new TimeoutBehaviour a 100 random nextInt 200 2
76. a o das formigas estigmergia mas tamb m similar s mensagens qu micas ferom nios utilizadas pelas plaquetas para 48 comunicar s outras plaquetas e aos gl bulos vermelhos que detectou um local que necessita de reparo e que precisa de sua ajuda no processo de coagula o C lulas sangu neas que n o conseguiram se acoplar s o redistribu das para outras m quinas at que se esgote o n mero m ximo de migra es permitido ou se esgote seu tempo de vida apoptose Durante seu ciclo de vida estejam acopladas ou n o v o deixando rastros para outras c lulas se guiarem configurando uma an lise ativa com coopera o Podem ler informa es e mensagens sensores e atuar sobre outras c lulas ambiente ou enviar mensagens atuadores C lulas sangu neas que esgotaram seu tempo de vida ou o n mero m ximo de migra es retornam m quina que as criou feita ent o uma an lise passiva das informa es colhidas pelas c lulas sangu neas de forma a subsidiar na renova o de c lulas adaptadas s novas condi es do sistema Esta caracter stica pode ser considerada como de otimiza o ou competi o uma vez que as c lulas sangu neas com melhor caracter stica s o reproduzidas em detrimento de outras menos capazes Os m dulos de popula o renova o e gera o devem garantir a produ o de novas c lulas de forma a manter um n mero de c lulas adequado ao bom funcionamento do sistema No
77. a 19 rainhas n o foram realizados pois haviam poucas m quinas dispon veis devido a transi o do OurGrid da vers o 4 1 para a vers o 4 2 102 Tabela 5 2 Quadro comparativo do ndice de desempenho das estrat gias dos escalonadores nRainhas workqueue binpacking E ARIN 6 49247 13349 20 14276 25 12 13 198712 40469 132 12 265744 24688 155 12 Onde N N mero de linhas e colunas do tabuleiro de xadrez para o problema das n rainhas M makespan m dio Tempo M dio de Processamento em Paralelo segundos D Desvio padr o em rela o a M T N mero de Tarefas do job submetido W N mero de Workers alocados pelo Broker no OurGrid Pode se observar pelos resultados obtidos que a estrat gia de workqueue Replica o apresentou melhor resultado que a de binpacking CIACOM para o mesmo n mero de m quinas disponibilizadas Basta observar as colunas M da Tabela 5 2 tempo de makespan workqueue 10 e 18 inferiores a binpacking Observe tamb m a coluna T que o n mero de tarefas da estrat gia binpacking respectivamente 25 e 18 maior para 6 e 13 rainhas se comparada estrat gia workqueue As tarefas probe tasks que executam o programa de benchmark cientifico scimark3 sao muito custosas do ponto de vista de processamento se comparadas ao grenchmark de 6 rainhas ou mesmo ao de 13 rainhas Dai a importancia do teste das 19 rainhas pois suas ta
78. a diferentes n meros iniciais de agentes ou seja a popula o de agentes aumenta ou diminui e converge para um valor que depende das taxas de natalidade e mortalidade e do n mero total de n s efeito competi o O efeito da velocidade a frequ ncia de migra o de um agente ditada pelo par metro velocidade Aument la significa influenciar o total de agentes causando sua diminui o Diminu la significa influenciar a popula o de agentes fazendo a aumentar 95 ad A extin o apesar de n o ser sens vel ao n mero inicial de agentes a popula o sens vel s taxas de natalidade e mortalidade sendo que obviamente a taxa de natalidade tem que ser maior que a de mortalidade Ap s experimentos obtivemos as taxas de 13 natalidade e 5 mortalidade como taxas limites pois caso abaixemos um ponto percentual a de natalidade ou aumentemos a de mortalidade ocorre o efeito indesej vel de extin o dos agentes Al m disso com estas taxas obtivemos a rela o aproximada de 10 entre o n mero de agentes gl bulos e o n mero total de c lulas n s de acordo com o estabelecido pelo modelo circulat rio A oscila o no caso do balanceamento de carga quando a distribui o de processos corresponde a um ambiente carregado com maior propor o inicial de n s vermelhos e amarelos do que verdes para uma pol tica de carga Baixa nota se o esfor o do sistema para distribuir os processos e tent
79. adas nos Anexos E e F 72 5 Estudos de Caso Testes e Resultados Foram elaborados tr s estudos de caso para testar a viabilidade de se construir aplicativos segundo o modelo CIACOM O primeiro estudo de caso o balanceamento de carga e a desinfec o utilizando enxames de agentes simulados no NetLogo O segundo estudo de caso a aplica o do modelo ao escalonamento de tarefas no ambiente de grid oportunista OurGrid O terceiro estudo de caso visa aplicar o modelo a opera o do setor el trico por m sem simula o ficando restrito teoria Os resultados dos dois primeiros estudos de caso s o apresentados 5 1 Estudo de Caso Balanceamento de Carga e Desinfec o O balanceamento de carga proposto como um problema a ser resolvido para prova de conceito do modelo CIACOM Observe que apesar da motiva o deste estudo de caso ser balanceamento de carga este problema foi tratado de forma simplificada de modo a facilitar a simula o acompanhamento e an lise cr tica dos resultados O problema a ser tratado pode ser definido da seguinte forma os computadores de uma empresa est o interligados com uma determinada topologia formando uma rede de computadores t m acesso Internet e est o sujeitos a falhas e ataques externos Em cada computador pode ser executado no m ximo n processos Um operador respons vel pelo gerenciamento dos computadores dita a pol tica de distribui o dos processos pelos computadores alta
80. ade content onto basic Result import jade core Agent import jade core AID import jade core Location import jade domain FIPAAgentManagement import jade domain JADEAgentManagement QueryPlatformLocationsAction import jade domain mobility MobilityOntology import jade domain DFService import jade domain FIPAException import jade domain FIPANames import jade core behaviours CyclicBehaviour import jade lang acl ACLMessage import jade lang acl Message Template import jade core Runtime import jade core Profilelmpl import jade util leap Iterator import jade wrapper This agent has the following functionality lt ul gt lt li gt registers with the DF lt li gt creates a list of agents lt li gt each of this new agents registers with the DF lt li gt the father agent sends a message of greeting to each of them lt li gt it waits for an answer to the greeting 170 lt li gt it thanks the agents that have answered lt ul gt author Fabio Bellifemine TlLab version Date 2007 03 12 11 07 03 0100 lun 12 mar 2007 Revision 5944 Modified by Alberto Arkader Kopiler 2009 03 87 public class Criador extends Agent DF private static final long serialVersionUID 1L number of answer messages received private int answersCnt 0 public final static String GREETINGS GREETINGS public final static String ANSWER ANSWER public final static
81. ades auto 30 3 Um Modelo Computacional Inspirado no Sistema Circulat rio Humano Neste cap tulo apresentado um modelo de autogerenciamento inspirado no sistema circulat rio humano Chamaremos este modelo de CIACOM do ingl s Clrculatory Autonomic COmputing Model 64 65 66 67 A partir da descri o do sistema circulat rio humano Anexo A foi utilizada a met fora da circula o sangu nea humana Computa o Circulat ria como extens o a met fora do sistema nervoso aut nomo Computa o Auton mica para modelagem do autogerenciamento de sistemas computacionais computa o circulat rio auton mica Foi feita uma analogia entre elementos biol gicos e computacionais e foram descritas as caracter sticas as propriedades e a intera o dos elementos do modelo 3 1 Modelo Curculat rio Auton mico O principal modelo biol gico no qual o CIACOM foi inspirado o sistema circulat rio como ilustrado na Figura 3 1 Neste modelo biol gico as c lulas sangu neas plaquetas gl bulos vermelhos e brancos s o geradas de forma centralizada no ba o e de forma distribu da na medula ssea Uma vez na corrente sangu nea elas s o bombeadas pelo cora o para todas as partes do corpo sangue arterial chegando a quase todas as c lulas exceto os neur nios Estas c lulas desempenham papel espec fico em prol de seu usu rio as plaquetas recuperam os tecidos os gl bulos brancos protegem o corpo c
82. ados ou mediamente carregados para n s com pouca carga Quando s o criados os gl bulos vermelhos nascem com uma c pia desta pol tica vari vel global para sua vari vel local Como cometem apoptose ap s o fim de seu ciclo de vida tempo de vida aleat rio novas gera es de agentes s o criadas e caso a pol tica tenha mudado esta nova gera o se atualiza Como existe uma coexist ncia de uma gera o antiga com uma nova o comportamento global do sistema muda mais suavemente S o dois os comportamentos do gl bulo vermelho No in cio quando s o criados os gl bulos est o vazios ou seja n o carregam nenhum processo O primeiro comportamento equivale a uma formiga em busca de alimento Os gl bulos se movimentam seguindo uma estrat gia de migra o aleat ria pelos patches em busca de n s muito carregados ou muito e mediamente carregados caso a pol tica seja de m dia ou baixa respectivamente Caso encontrem capturam um processo deste n e o transportam para outro n que esteja menos carregado e o deposita l O segundo comportamento similar a uma formiga que carrega o alimento de volta para seu ninho Estas regras simples executadas por um conjunto de gl bulos vermelhos fazem emergir o resultado comportamento global esperado de balanceamento de carga Al m disso para garantir um contingente m nimo de gl bulos vermelhos estes s o periodicamente reproduzidos clonados tomando se o
83. ampos no Windows Explorer ou no ambiente de desenvolvimento de software integrado Eclipse a complementa o autom tica de classes JAVA conforme s o digitadas teclas de caracteres em sequ ncia podem ser considerados tamb m como automatismos que antecipam e agem de forma pr ativa em benef cio do usu rio para que este alcance seu objetivo Mas estes tipos de sistema est o mais pr ximos da iniciativa de assistentes pessoais do que de sistemas auton micos Por exemplo enquanto teclamos usando o Microsoft Word um personagem animado fica monitorando e caso perceba uma sequ ncia de sele o de comandos pode recomendar alguma a o a ser tomada Al m disso existem pequenos sistemas por exemplo softbots que espiam opera es do usu rio tais como navega o web entre outras tentando prever as pr ximas intera es do usu rio Por exemplo sites de livros tais como Amazon lembram de opera es passadas para fazer sugest es aos usu rios Estas caracter sticas est o presentes em muitos sistemas n o somente os computacionais por m o objetivo desenvolver um sistema autorregulador que integre estas caracter sticas para gerenciamento de infraestruturas em geral Por exemplo numa empresa o fluxo de informa es e a manuten o da ordem geralmente s o realizados de forma hier rquica pelos indiv duos que ocupam os cargos de chefia Um sistema computacional inspirado em um sistema biol gico poderia atuar nesta empresa
84. antes Nosso trabalho inspirado em sistemas auton micos pois estes s o dotados das propriedades auto e j demonstraram sua utilidade em algumas tarefas de autogerenciamento Por m apesar de ser inspirada em sistemas biol gicos a computa o auton mica est relacionada ao sistema nervoso de uma forma extremamente metaf rica Em nossa opini o e isto comprovado pela operacionalidade dos sistemas auton micos isto traz duas consequ ncias 1 os sistemas implementados por muitas vezes afastam se do modelo ideal de origem biol gica o que por sua vez contribui para 2 que estes sistemas n o abranjam todas as funcionalidades integradas do modelo biol gico subjacente Com isso outras funcionalidades proporcionadas por outras inspira es biol gicas acabam n o sendo contempladas A computa o auton mica pessoal 5 ou seja a aplica o da computa o auton mica ao ambiente de computa o pessoal traz mais met foras biol gicas apoptose batimento card aco pulsa o card aca e intelig ncia de enxames al m das do sistema nervoso aut nomo Este exemplo j justifica a necessidade de integra o e utiliza o de outras inspira es biol gicas Para preencher esta lacuna apresentado no pr ximo cap tulo o modelo de computa o circulat rio auton mico que est mais pr ximo de um sistema biol gico sendo menos metaf rico e incorporando mais inspira es biol gicas al m de integrar as propried
85. aos impulsos parassimp ticos que s o controlados voluntariamente 21 15 2 3 2 Propriedades auto Um sistema auton mico alcan a o autogerenciamento atrav s de aspectos chave como autoconfigura o autorrecupera o auto otimiza o e autoprote o 24 Estes aspectos s o chamados de propriedades auto ou autopropriedades Estas propriedades t m que estar presentes de forma harmoniosa para permitir o bom funcionamento do sistema como um todo A propriedade de autoconfigura o se refere capacidade do sistema em se adaptar automaticamente s mudan as do ambiente Os sistemas autoconfigur veis se adaptam seguindo as pol ticas ditadas pelos especialistas do sistema Havendo reconfigura o de parte do sistema o restante se ajusta automaticamente A propriedade de auto otimiza o se refere capacidade dos sistemas de procurarem melhorar continuamente Recursos podem ser adicionados ou retirados dinamicamente para melhorar o desempenho e a efici ncia do sistema A propriedade de autoprote o a capacidade que um sistema tem de antecipar detectar identificar e se proteger de ataques mal intencionados externos fatores extr nsecos Esta propriedade possibilita portanto detectar comportamentos hostis e de tomar as medidas necess rias para conter acessos n o autorizados infec o por v rus etc permitindo a melhoria das pol ticas de seguran a A propriedade de autorrecupera o a capacidade
86. ap tulo 5 apresentado estudo de caso que utiliza o mecanismo de controle populacional do CIACOM com independ ncia do n mero inicial de agentes c lula do sangue do n mero total de agentes corpo e que com par metros est ticos ajustados inicialmente converge para uma popula o que corresponde a um percentual da popula o de agentes c lula do corpo 3 3 4 M dulo de Distribui o Um agente c lula depois de gerado distribu do pela rede para o pr ximo n pertencente ao conjunto de n s gerenciados pelo agente criador O tipo de padr o de migra o pode ser itiner rio itinerary pattern ou alternativamente outro padr o poss vel o random walk onde a migra o se d por sorteio aleat rio e n o segue um itiner rio pr estabelecido Por quest es de simplifica o o m dulo de distribui o do CIACOM baseado no random walk Em alguns exemplos explorado o dep sito de ferom nios no sentido de otimizar a migra o de agentes ou seja o ferom nio est repelindo agentes para promover uma distribui o mais homog nea 3 3 5 M dulo de Acoplamento A estrat gia de acoplamento do agente gerenciador c lulas sangu neas ao agente gerenciado c lulas do corpo fracamente acoplada Ou seja o gerenciador n o fica permanentemente ligado ao elemento gerenciado A pol tica de acoplamento conectividade baseada em n vel de rastro estigmergia Um agente gerenciador se instala em um n
87. ar se adaptar pol tica definida Isto gera uma oscila o pois n o h uma converg ncia para uma situa o ideal Esta situa o evidenciada pela ocorr ncia do mico preto O operador deve neste caso afrouxar a pol tica para por exemplo uma pol tica de M dia carga O descontrole populacional vide item a A converg ncia a popula o de agentes aumenta ou diminui e converge para um valor que depende das taxas de natalidade e mortalidade e do n mero total de n s efeito competi o Caso seja aumentado o n mero total de n s a popula o de agentes tamb m aumentar assim como se ela diminuir o n mero total tamb m diminuir Ou seja o n mero de agentes se adaptar ao n mero de n s Autocontrole populacional par metros internos aos agentes como taxa de natalidade e taxa de mortalidade e externos como ocorr ncia de colis o dois agentes se encontrando no mesmo n dotam os agentes e consequentemente o sistema de um controle populacional O efeito dos ferom nios conjuntos de ferom nios servem no modelo circulat rio para diversos fins repuls o de agentes para melhorar sua distribui o atra o de agentes para combate a intrus o ac mulo de dep sito qu mico com evapora o para direcionar comportamento de agentes do mesmo tipo ou diferentes A informa o local a proposta do CIACOM para solucionar o problema de oscila o A es conflitantes devem ser arbitrad
88. ara manter a qualidade de seus produtos e servi os frente demanda cada vez maior do cliente e a exig ncia de fazer frente concorr ncia Pode se tomar como exemplo destas organiza es empresas de cart o de cr dito bancos empresas do setor de energia el trica telecomunica es rede de supermercados empresas do setor de petr leo entre outras Para atender demanda estas organiza es disp em de computadores interligados em rede e conectados Internet ininterruptamente processando os programas computacionais necess rios para atender seus objetivos Ou seja os computadores ficam ligados sem interrup o vinte e quatro horas por dia sete dias por semana recebendo transmitindo e armazenando informa o Pode se enxergar ent o essa organiza o como sendo um sistema de informa o e n o apenas como possuindo um Esta infraestrutura de hardware e software precisa ser mantida funcionando ininterruptamente de forma regulada integrada otimizada e protegida Al m disso prev se que para cada usu rio existir o dezenas ou centenas de computadores para serem gerenciados Neste trabalho buscada inspira o em sistemas biol gicos para modelar estes sistemas computacionais complexos de forma a enfrentar os novos desafios apresentados Sistemas biol gicos s o os que mais se assemelham e possuem as caracter sticas de sistemas computacionais complexos como os descritos Assim como os organismos vivos precisa
89. ara formar um tamp o plaquet rio no vaso lesado adesividade das plaquetas no local da les o e ader ncia das plaquetas entre si processo de ativa o das plaquetas c Coagula o sangu nea d Regenera o crescimento de tecidos fibrosos no co gulo sangu neo para obturar o orif cio do vaso A 4 Resposta Imunol gica A les o dos tecidos por organismos patog nicos provoca a libera o de mensageiros qu micos que provocam a vasodilata o em torno da regi o afetada assim como o 129 aumento da permeabilidade prot ica dos capilares e v nulas nessa regi o Isto causa inchamento nesta regi o medida que o processo inflamat rio avan a os neutr filos circulantes aderem s c lulas endoteliais da regi o afetada Os neutr filos acumulam se portanto em torno da regi o afetada em vez de serem arrastados pela corrente sangu nea Seguidamente os neutr filos deslocam se atrav s dos interst cios existentes entre as c lulas endoteliais e migram para o fluido intersticial Tamb m os mon citos migram para o fluido intersticial e uma vez chegando l transformam se em macr fagos Come a ent o o processo de fagocitose do pat geno iniciado pelo contato da c lula fagoc tica neutr filo ou macr fago com os lip dios e carboidratos das paredes celulares bacterianas O fag cito envolve a c lula invasora ataca a e a destr i Os mecanismos descritos acima s o n o espec ficos A imunidade espec fica
90. as por meio de conjuntos de ferom nios 96 5 2 Estudo de Caso Grid Oportun stico O objetivo deste estudo de caso avaliar a aplica o do modelo CIACOM ao autogerenciamento de um sistema distribu do um ambiente de grid computacional Escolheu se como alvo o grid oportun stico OurGrid 80 81 que possibilita o processamento paralelo de trabalhos jobs constitu dos por tarefas tasks classificadas como saco de tarefas Bag of Tags ou seja aquelas que s o independentes O OurGrid uma grade computacional aberta e cooperativa Os interessados se juntam comunidade podendo assim executar aplica es paralelas O poder computacional do OurGrid obtido atrav s de recursos ociosos dos participantes da comunidade Na Figura 5 19 apresentada uma figura com os principais elementos que comp em o OurGrid Worker Icc ufeg edu br site Figura 5 19 Arquitetura do OurGrid O OurGrid constitu do pelos usu rios suas m quinas brokers rodando a interface de acesso MyGrid que solicita m quinas ao peer que junto com outros peers formam 97 uma comunidade disponibilizando m quinas workers as m quinas do grid para processar as tarefas dos trabalhos submetidos Um usu rio elabora um trabalho constitu do por um conjunto de tarefas Ele deseja que este trabalho seja processado para isso fornece as entradas necess rias e espera obter as sa das desejadas No caso de um trabalho que necessite
91. as dependendo do tamanho do problema ex 19 Rainhas gt 306 Ent o foi criado um programa gerador de jobs Anexo D 3 que automatiza este 100 processo gerando arquivos formato JDF Job Description File para o OurGrid ex Anexo D 4 S o gerados dois tipos de arquivos de sa da um 1 com extens o gre e outro 2 com extens o ben O arquivo com extens o gre 1 retorna o n mero de solu es encontradas sendo que seu nome contem uma abel fixa grenchmark seguida do n mero de rainhas do problema o n mero da tarefa paralelizada come ando por zero o nome da m quina que executou a tarefa finalizando com o n mero do job e da tarefa do broker Por exemplo grenchmark 6 O urutu 2 Isd ufcg edu br xmpp ourgrid org 3 1 gre significa que o problema de 6 rainhas tarefa 0 foi executado na m quina urutu_2 lsd ufcg edu br xmpp ourgrid org sendo o job 3 e a tarefa 1 do broker O conte do sol 0 significa que nenhuma solu o foi encontrada para este caso Se a tarefa fosse a 4 ou a 15 o conte do do arquivo gerado seria sol 1 O arquivo com extens o ben 2 tem seu nome composto simplesmente pelo n mero do job e da tarefa do broker Em seu conte do est o o nome da m quina em que foi executada o probe task e um indicador agregado que reflete o desempenho da m quina al m de outras informa es como qual o sistema operacional qual sua vers o e indicadores parciais
92. as os cientistas continuam pesquisando novos sistemas novos tipos de hardware software algoritmos e v m buscando fontes de inspira o mais amplas dos que as existentes na ci ncia da computa o atual Dentro deste enfoque de abertura cient fica algo inteiramente diferente e desconhecido pode se tornar atraente Uma poss vel rea de pesquisa est focada em um conjunto de t cnicas inspiradas nas ci ncias biol gicas porque organismos biol gicos frequentemente exibem propriedades desej veis em sistemas computacionais Eles funcionam com grande n vel de autonomia Algumas entidades biol gicas como por exemplo os neur nios do c rebro podem se configurar automaticamente em redes e se reconfigurar em algum n vel quando partes est o danificadas ou destru das Sistemas sensoriais rapidamente descobrem caracter sticas relevantes em um amontoado de dados Muitos animais se adaptam ao ambiente que os cerca para desempenhar melhor seu papel na natureza Muitos organismos biol gicos apresentam mecanismos para autorrecupera o e todos os organismos multicelulares crescem a partir de um estado inicial que menos complexo que seus estados finais Os sistemas biol gicos inspiram reas de pesquisa em sistemas computacionais h muitos anos Intelig ncia Artificial 11 Intelig ncia Artificial Distribu da 91 Redes Neurais Artificiais Algoritmos Gen ticos 13 Algoritmos de Formigas 15 Ant Colony Optimization Siste
93. aseados em computa o auton mica 60 sendo que em muitos deles h especializa o em determinadas caracter sticas auton micas 61 enquanto que em outros todas as caracter sticas auton micas est o presentes 62 63 2 7 Considera es J existem sistemas auton micos A Internet pode ser considerada em nivel de rede como um sistema auton mico uma vez que por exemplo uma pessoa usando seu computador endere a uma mensagem a outro usu rio geograficamente distante ou n o tem o xito deste envio opera o de alto n vel na maior parte das vezes sem estar consciente da complexidade envolvida no gerenciamento da infraestrutura computacional e de comunica o necess ria para o cumprimento desta simples tarefa O pr prio Sistema El trico Nacional Interligado brasileiro pode ser considerado um sistema auton mico uma vez que a energia el trica que chega a nossas casas pode ser proveniente de uma regi o remota sendo que s percebemos a exist ncia do sistema quando falta luz O mesmo vale para infraestrutura de gua comunica es telef nicas televis o etc Alguns dos sistemas computacionais atuais j incorporam 28 uma s rie de caracter sticas auton micas Por exemplo os sistemas operacionais cont m m dulos para fazer atualiza es peri dicas de softwares os sistemas editores de texto t m m dulos para fazer corre o autom tica de ortografia estilo etc O preenchimento autom tico de c
94. ates Edt Delete Add ETE J normal speed onticks v File 1000 M populacao taxa de cobertura mi taxa de cobertura Pop nos 8 45 9 09 N mero Total de Processos 4959 Patches Green 836 Patches Yellow 250 Em 14 Figura 5 11 CIACOM V2 solu o do deadlock com mico preto O operador deve perceber que a frequ ncia de ocorr ncias de mico preto caracteriza um n vel alto de carregamento do sistema o que dificulta o balanceamento Neste caso pode optar por afrouxar a meta global ex passar de baixa para m dia de forma a estabilizar o sistema ao obter uma boa solu o e n o uma tima solu o Na vers o 3 do CIACOM CIACOM V3 foi introduzido o rastro dep sito qu mico com evapora o para otimizar a migra o dos gl bulos vermelhos Eles percebem a presen a do rastro e se este for maior do que um determinado limiar passam direto s o repelidos para outro n melhorando a cobertura dos agentes Na vers o 4 do CIACOM CIACOM V4 foram introduzidos os gl bulos brancos e uma vari vel local boolena infectado para indicar um n que deve ser evitado pelos gl bulos vermelhos Para cria o desta nova esp cie foi usada a primitiva breed da linguagem de programa o interpretada do NetLogo Cerca de 20 dos n s infectados s o ale
95. atoriamente distribu dos e mostrados com as mesmas cores originais de carregamento s que esmaecidas ou seja verde claro amarelo claro e vermelho claro Dividimos a execu o por esp cie ou seja dois bot es um para a execu o dos gl bulos vermelhos e outro para os brancos Figura 5 12 CiacomV4 Netlogo C Netlogo BEE Fie Edit Tools Zoom Tabs Help Interface Information Procedures v view updates 1 D r omen Cosme Edit Delete Add normal speed Jon ticks z 3 i geracao populacao nos rall criar executar vermelhos Al limpar tudo 0 33 1089 Grafico ticks O 7 lt 4 d 1000 Bl populacao M taxa de cobertura 8 a 0 taxa de cobertura popjnos 0 3 03 N mero Total de Processos 4964 Patches Green Patches Yellow 586 309 Patches Red 87 Ocorr ncias de Mico Preto 0 Figura 5 12 CIACOM V4 com gl bulos brancos e ambiente infeccionado executar brancos f marines d h Os gl bulos brancos devem identificar um n como infectado e atrair ou clonar outros gl bulos brancos para cerc lo e imuniz lo isol lo Eles t m um comportamento aleat rio de movimenta o busca que passa a ser fixo quando identificam um n 89 infectado Este n ent o cercado para que seja desinfectado curado Ent o o comportamento do gl bulo branco volta ao padr o original d
96. bonito e ensolarado Voc est passeando tranquilamente no parque Desta vez entretanto voc decide descansar confortavelmente em uma cadeira e comer um lanche Esta situa o faz com que a resposta de repouso e digest o seja ativada Neste momento o sistema nervoso parassimp tico entra em a o para poupar energia a press o sangu nea do corpo diminui o cora o bate mais devagar e a digest o pode come ar Quando um est mulo chega a um rg o como por exemplo a luz brilhante alcan a nossos olhos esta mensagem conduzida atrav s de fibras sensoriais at o c rebro que por sua vez estimula as fibras parassimp ticas dos nervos das pupilas resultando na contra o autom tica dos m sculos pupilares que diminuem sua abertura reduzindo a quantidade de luz que chega s c lulas sensitivas na retina dos olhos Analogamente os est mulos associados entrada de comida em nosso est mago s o sentidos pelas fibras do nervo vago e s o transmitidas para o c rebro que responde atrav s do mesmo nervo vago de volta para o est mago Isto estimula a secre o de sucos g stricos e contra es perist lticas do est mago para misturar a comida aos sucos digestivos secretados e gradualmente levar o conte do g strico para os intestinos onde um processo similar iniciado atrav s essencialmente do mesmo caminho de nervos parassimp tico Felizmente o esvaziamento do reto e da bexiga n o inteiramente autom tico mas sujeito
97. borado o comportamento Mobile Ele cuida de mover a c lula para o destino adequado de acordo com as condi es e o estado da c lula 67 PEQUENA CIRCULA O N O CRIADO ANALISADO GERA O CRIADO N O O _ 7 ACOPLADO E i p lt N MIGRA ES E z N O i i Fim de Vida fim de Vidaou DISTRIBUI gt NMIGRA ES j N O ad ANALISADO p Fim de Vida OU N O f ACOPLADO i i J ACOPLADO j ACOPLA j MENTO d N O Fim_de_Vida E ACOPLADO GRANDE i j CIRCULA O Figura 4 4 5 M quina de estados simulando a pequena e a grande circula o Portanto quando uma c lula passa para o estado DISTRIBUI O ela migra para um container remoto usando o comportamento Mobile L chegando ela est pronta para servir e publica sua disponibildade em um agente p gina amarelas local ao container usando o comportamento Publication O agente p ginas amarelas DF 68 directory facilitator agente default do JADE utilizado nesta vers o nico e local ao main container tamb m default do JADE O JADE permite a cria o de mais de um DF redund ncia aumentando a disponibilidade e a confiabilidade do sistema Quando uma c lula do corpo necessita dos servi os de uma c lula ela utiliza seu comportamento Subscription para solicitar estabelecer uma rela o de gerenciamento ou seja receber mensagens com informa es pertinentes ser mon
98. brancos Novos par metros foram criados taxa de infec o taxa de resist ncia e taxa de recupera o Cada um deles est associado a um estado respectivamente Infectado Resistente e Suscet vel Com isso poss vel simular a dissemina o do v rus assim como a desinfec o do ambiente pelos gl bulos brancos Outros par metros como velocidade do v rus e do gl bulo branco permitem modifica los em tempo de execu o 90 CiacomV6 NetLogo C Netlogo File Edit Tools Zoom Tabs Help Interface Information Procedures 6 D Gama Jl E Rives Edit Delete Add onticks v l Figura 5 13 CIACOM_V6 com gl bulos brancos v rus e ambiente suscet vel modelo de infec o SIR Suscet vel Infectado ou Resistente CiacomV6 NetLogo C Netlogo File Edit Tools Zoom Tabs Help InterFace Information Procedures f D EA Jl q 7 view updates Edt Delete Add onticks w Suscetiveis Infectados 878 o Resistentes 211 Figura 5 14 CIACOM_V6 com gl bulos brancos desinfectando o ambiente Ao clicar no bot o executar Figura 5 14 os gl bulos brancos se movimentam pelo ambiente para detectar contamina o e em caso afirmativo com uma determinada 91 probabilidade taxa de resistencia tornam o local protegido ou limpo taxa de recuperacao
99. ca de seus objetivos e supera o de obst culos Agrade o a minha m e todo seu carinho e incentivo aos estudos Agrade o a meus filhos Alan Alexandre e Andr a compreens o neste per odo e o questionamento Pai quando voc vai terminar seu trabalho Doutorado serve pra qu Agrade o por ltimo mas n o menos importante a minha esposa Rosana sua dedica o e amor Resumo da Tese apresentada COPPE UFRJ como parte dos requisitos necess rios para a obten o do grau de Doutor em Ci ncias D Sc UM MODELO DE AUTOGERENCIAMENTO DE SISTEMAS DISTRIBU DOS INSPIRADO NO SISTEMA CIRCULAT RIO Alberto Arkader Kopiler Mar o 2010 Orientadores Felipe Maia Galv o Fran a In s de Castro Dutra Programa Engenharia de Sistemas e Computa o O interesse pelas tecnologias de autogerenciamento de sistemas distribu dos isto que possibilitam que um sistema seja controlado por ele mesmo em ambientes descentralizados vem crescendo na mesma propor o que aumenta a complexidade do pr prio sistema O paradigma do homem como o centro do gerenciamento do sistema n o mais apropriado para os sistemas computacionais distribu dos atuais necess rio coloc lo em um papel de supervis o do processo definindo pol ticas e metas gerais de mais alto n vel delegando ao sistema autogerenciado de mais baixo n vel alcan las Um modelo para autogerenciamento de sistemas distribu dos inspirado no sistema ci
100. car e se proteger do mau funcionamento do sistema devido a fatores internos fatores intr nsecos evitando por exemplo efeitos em cascata Bag of tags saco de tarefas independentes ou seja podem ser executadas em paralelo sem que a entrada de uma dependa da sa da de outra 187 Benchmark medida do ndice de desempenho de um computador Binpacking estrat gia informada de escalonamento em que o matchmaking feito a partir de listas de tarefas e m quinas ordenadas por exemplo por seu tamanho e capacidade de processamento Broker programa que gerencia o escalonamento e a execu o de tarefas em um grid computacional Carregamento neste trabalho se refere ao percentual da capacidade de processamento e ou armazenamento atingido por uma m quina da rede CIACOM acr nimo para Circulatory Autonomic COmputing Model como chamado o modelo h brido inspirado biologicamente baseado nos sistemas circulat rio e nervoso humano desenvolvido meste trabalho Computa o Amorfa o desenvolvimento de princ pios organizacionais e linguagens de programa o de forma a obter comportamento coerente a partir da contribui o de uma infinidade de partes n o confi veis interconectadas de forma desconhecida irregular e variante no tempo Computa o Auton mica iniciativa da IBM de modelo inspirado no sistema nervoso cujo objetivo o autogerenciamento de sistemas computacionais Comp
101. case DISTRIBUICAO EST this estado Estados DISTRIBUICAO EST break case ACOPLAMENTO EST this estado Estados ACOPLAMENTO EST break default this estado Estados UNKNOWN EST break public Estados getEstado return this estado public String getNomeEstado switch estado case CRIACAO EST return CRIACAO case ANALISE EST return ANALISE case DISTRIBUICAO EST return DISTRIBUICAO case ACOPLAMENTO EST return ACOPLAMENTO default return UNKNOWN 176 DF protected void setup System out printin getLocalName STARTED Object args getArguments estado Estados CRIACAO_EST nmigracoes 0 acoplado false fim_de_vida false criado true analisado false migra false timeout false if args null amp amp args length gt 0 initiator new AID String args 0 AID ISLOCALNAME try create the agent description of itself DFAgentDescription dfd new DFAgentDescription dfd setName getAID register the description with the DF DFService register this dfd System out printin getLocalName REGISTERED WITH THE this addBehaviour new ConfigBehaviour this catch FIPAException e e printStackTrace protected void takeDown Deregister with the DF try DFService deregister this System out printin getLocalName DEREGISTERED WITH THE DF catch FIPAException e e printStackTrace protected void af
102. cer esta sua funcionalidade principal 109 6 Conclus es Implementamos um prot tipo do modelo CIACOM e utilizamos o ambiente de simula o do NetLogo para estudar situa es relacionadas com controle de popula o de c lulas e as autopropriedades Tamb m fizemos uma implementa o de um outro prot tipo que foi integrado a um sistema distribu do real um ambiente de grid computacional para estudar caracter sticas de desempenho e viabilidade do modelo num ambiente real Os resultados indicam que o modelo CIACOM tem viabilidade e seu desempenho n o proibitivo para atingir o autogerenciamento A utiliza o do modelo CIACOM n o uma panaceia e portanto n o se adequa a todos os problemas de gerenciamento aut nomo de sistemas distribu dos Entretanto sua estrutura o possibilita uma vis o integrada servindo como um checklist sistematiza o dos atributos necess rios e desej veis para o funcionamento est vel de um sistema distribu do A inspira o biol gica deste trabalho segue a tradi o da rea de intelig ncia artificial de encontrar na natureza solu o de problemas complexos da engenharia em particular da engenharia de sistemas e computa o Procurou se desenvolver um modelo aut nomo completo em que aspectos como por exemplo gera o controlada de novos agentes morte programada adaptabilidade distribui o comunica o indireta coopera o e competi o favorecem o surgimento do dese
103. criadores analisam indicadores colhidos pelos agentes c lula e seus par metros para verificar se est o acima ou abaixo de um determinado limite Caso os limites estabelecidos sejam ultrapassados podem caracterizar a necessidade de novas gera es de agentes c lula adaptados com novos par metros que melhor atendam ao sistema Outra a o poss vel a emiss o de aviso ao operador sobre a situa o atual do sistema para que este em uma posi o de supervis o tome as devidas provid ncias 3 3 7 M dulo de A o Este m dulo deve conter o algoritmo de gera o de agentes criadores O pr prio agente a o pode distribuir os agentes criadores ou delegar ao agente criador se autodistribuir O algoritmo de distribui o deve levar em considera o n s com mais conectividade para estabelecimento dos agentes criadores Al m disso cont m a interface homem m quina para permitir que o operador agente humano envie comandos de alto n vel com novas pol ticas de atua o do sistema Estas s o 61 recebidas pelos agentes criadores que tomam as a es apropriadas gera o de mais agentes de um determinado tipo ou redu o altera o de par metros entre outras 3 3 8 M dulo de Rea o Est sendo contemplada a rea o do agente c lula em rela o a seu ambiente as mensagens diretas e indiretas de outros agentes Ou seja a o de atuadores do agente a partir da percep o de seus sensores A rea o do con
104. cuidado de configurar os par metros de taxa de crescimento populacional taxa de natalidade e taxa de mortalidade de forma a resultarem em um valor positivo A partir da verifica o experimental que a estrat gia de reprodu o resultava em um crescimento exponencial da popula o foi necess rio acrescentar o controle biol gico 82 de competi o Este controle consiste na elimina o de um dos gl bulos vermelhos quando dois deles se encontram em um mesmo n Conforme pode ser visto na Figura 5 3 a tela est dividida em quatro partes comandos configura es monitora o e visualiza o A rea de comando apresenta os comandos Criar Executar e Limpar tudo O comando Criar inicializa as vari veis e cria os agentes e os patches O comando de execu o dispara o loop eterno que simula a execu o em paralelo dos agentes e de seu ambiente patches Para interromper a simula o basta pressionar novamente o bot o O comando Limpar tudo autoexplicativo A rea de configura es estabelece valores iniciais para as vari veis de controle que podem ser alteradas em tempo de execu o A rea de visualiza o permite que se acompanhe a evolu o dos agentes e sua movimenta o pelos n s simulando uma rede de computadores com agentes m veis A rea de monitora o possibilita o acompanhamento de grandezas como a popula o total de agentes total de n s da rede quantidade de gera es daquela popula
105. d 149 C 1 Programa Queens Original asse Ses 149 C 2 Programa Queens Modificado aerea 151 C 3 Programa Gerador de Jobs com Tarefas Queens e Probe Tasks para OU 6 PARA RR IRD elastic Ded aah ce are QUE RAD GPRS GD A RD 153 CA Arquivos JDP para Ourgrid scescccsctedcueereerescepsdcunvsenveasenetvieeeanteenmnield 155 C 5 Arquivo ben gerado pelo scimark3 eee teetenneeeeeeeeee erent 156 Anexo D Hist rico e Tend ncias araras anna 157 Anexo E Programa NetLogo CIACOM eres 161 E 1 CIACOM VI MlOGO essas Helen settee iss e ls ra sli L a tease na 163 Anexo F Programas JADE CIACOM rrenan 167 F 1 CVAD ON AVA DR RR RR ARE ERR RR RR RO RR RE RN teks 170 F2 COMMA AV a ss icsaniar a Senda deeds E apa Saree Reaves dean 175 FS GOPO JAVA ee ae TATE Sem en ene STEN ENGANO Taney do aid aa Tan rer agrada 179 F 4 ContiqBeWaviGur java ais assa CEE naal haa ede AR aah eeese 181 F 5 StateBehaviour java siicsse nccsssaveceessvennces te ceneensda sleet ne cecwesstasgeus te shayenedeeteeaneth ce 182 F 6 ApoptosisBehaviour Java ass tuna ties fase cesnadieiuere do PAR Usa ONES CU aeaced anion 184 F 7 MmeOmnBehaviour java aaa a vik ite Wat Re 185 Anexo Gi Glossario screen RSI o 186 Figuras Figura 1 1 Man inside the OO amanita asinhas E nasais ola a disis das apr nois ana ajanes 2 Figura 1 2 Man above the loop irrareaaaeeaaan
106. dade como a intelig ncia de enxames e algoritmos de formigas Como todos estes trabalhos t m em comum inspira o biol gica esta parte apresentada inicialmente seguida de outros trabalhos relacionados 2 1 Inspira o Biol gica Os sistemas computacionais atuais s o muito complexos e fr geis 6 Muitos dos sistemas atuais apesar de proverem muitas funcionalidades aos usu rios tamb m est o sujeitos a falhas com efeitos catastr ficos dificuldades de manuten o e repletos de vulnerabilidades a ataques externos 7 Um objetivo importante da computa o ser capaz de construir sistemas que possam funcionar com altos n veis de autonomia gerenciar enormes quantidades de dados de forma robusta configurar a Si mesmos automaticamente pelas redes de computadores reconfigurar a si mesmos quando partes est o danificadas ou destru das processar rapidamente grandes quantidades de dados de uma forma maci amente paralela aprender a partir de seu ambiente com o m nimo de interven o humana e evoluir para se adaptar melhor para a tarefa na qual foi projetado 7 N o h d vida que tais sistemas computacionais com essas propriedades s o muito desej veis 7 Apesar do desenvolvimento de tais sistemas ser uma rea ativa de pesquisa em ci ncia da computa o a pr pria Internet um exemplo de um sistema que capaz de operar sem uma autoridade central e se reconfigurar quando partes est o danificadas ou destru d
107. de forma que o sistema tomasse ci ncia de todas as informa es trocadas entre as chefias de forma a antever situa es de conflito estresse incompet ncias etc Sistemas auton micos apresentam carater sticas de sistemas de agentes inteligentes e multiagentes acrescidas de caracter sticas diretamente ligadas a sistemas biol gicos ou seja a Devem ficar ligados ou pelo menos em estado de vig lia 24 horas por dia Devem ser capazes de se autorrecuperar c Devem ser capazes de chegar a alguma situa o est vel equil brio d Devem ser capazes de se autoproteger e Devem ser capazes de se auto otimizar f Devem ser capazes de se autoconfigurar 29 2 8 Conclus o Neste cap tulo foram apresentados os trabalhos relacionados a sistemas computacionais inspirados em sistemas biol gicos com nfase naqueles relativos ao autogerenciamento de sistemas distribu dos Nos trabalhos sobre infraestrutura inteligente mencionada a utiliza o de multiagentes m veis e de agentes inteligentes A computa o auton mica pessoal foi utilizada como alternativa para prova de conceito Foram citadas tamb m as ferramentas ABLE e JADE para a implementa o de sistemas auton micos Outros trabalhos relacionados como intelig ncia de enxames gerenciamento por delega o col nia de formigas e outros apresentam subs dios dos quais podem ser extra dos t cnicas de intelig ncia computacional e algoritmos interess
108. de fen menos naturais ou sociais Al m disso outras caracter sticas podem ser apresentadas como por exemplo a Adequa o a modelagem de sistemas complexos que evoluem no tempo b Possibilidade de modelar centenas ou milhares de indiv duos pessoas bact rias insetos na es organiza es etc que interagem entre si e com o meio ambiente c Possibilidade de explora o das intera es locais entre os indiv duos e os padr es macrosc picos globais emergentes dessas mesmas intera es Figura E 1 Tartarugas que simbolizam os agentes do NetLogo interagindo com o ambiente tamb m um ambiente de programa o f cil de usar para criar ou testar tais modelos pois 161 a Permite executar e experimentar simula es b Permite criar modelos para testar hip teses sobre sistemas descentralizados c Vem munido de uma grande biblioteca contendo simula es em ci ncias naturais e sociais que podem ser usadas e modificadas d Possui uma linguagem simples para constru o dos modelos mesmo para aqueles que est o aprendendo sua primeira linguagem de programa o e Possui uma interface gr fica amig vel O software de instala o do NetLogo est dispon vel em 77 O software compat vel com v rios sistemas operacionais nos quais esteja instalada a m quina virtual JAVA JVM Java Virtual Machine vers o 1 4 2 ou superior Na vers o para o Windows existe a op o para baixar a vers o
109. denominado elemento auton mico Elemento Auton mico Gerenciador Auton mico Analisador Planejador Conhecimento Monitor Executor Recurso Figura 2 2 Gerenciador Auton mico e o Recurso Gerenciado formando o Elemento Auton mico Fonte 25 O componente de monitora o monitor filtra e faz a correla o com os dados lidos pelo sensor O componente de an lise analisador processa estes dados refinados para fazer previs es e determina o de problemas entre outras atividades O 17 planejamento planejador constr i um fluxo de informa o que especifica uma ordem parcial de a es para se alcan ar a meta especificada pelo componente de an lise O componente de execu o executor controla a execu o deste fluxo de informa o e coordena caso existam m ltiplos fluxos de informa o concorrentes O termo execu o pode ser ampliado para incluir tamb m as a es manuais Em ess ncia a arquitetura da computa o auton mica descreve os la os de controle de realimenta o para sistemas de autogerenciamento O modelo gen rico de um loop de controle com realimenta o para computa o auton mica 26 est representado na Figura 2 3 Ele composto por tr s passos a Monitoramento medi o atrav s dos sensores S dos par metros do sistema controlado que s o relevantes para a fun o controlada por exemplo carga corrente para otimiza o de desempenho disponibilidade do se
110. dez processos m ximo configur vel Para guardar esta informa o foi criada uma vari vel local para cada patch denominada de n proc Na inicializa o do aplicativo NetLogo CIACOM V1 tela na Figura 5 5 e c digo no Anexo E executada uma regra baseada no n mero de processos Caso este n mero seja superior a oito o patch considerado carregado e pintado na cor vermelha Caso o n mero de processos esteja entre seis e oito o patch considerado mediamente carregado e pintado de amarelo Finalmente se o n mero de processos for inferior a seis o patch considerado pouco carregado e pintado de verde O objetivo balancear carga ou seja migrar processos de patches mais carregados e transferi los para patches com mais disponibilidade de forma a promover uma distribui o de carga mais homog nea 81 Para resolver este problema que classificamos como de otimiza o criamos alguns gl bulos vermelhos representados no NetLogo como turtles e os distribu mos aleatoriamente pelos patches Eles s o dotados de sensores para perceber se um patch est carregado cor vermelha mediamente carregado cor amarela ou com pouca carga cor verde Al m disso possuem vari vel local para armazenar a pol tica ditada pelo operador alta para permitir carregamento qualquer m dia para provocar a migra o de processos de n s carregados para n s mediamente carregados e baixa para provocar a migra o de processos de n s carreg
111. ding and Learning Environment Ambiente desenvolvido pela IBM para constru o de agentes inteligentes com possibilidade de aprendizagem utilizando t cnicas de machine learning redes neurais classificadores bayesianos e rvores de decis o Acoplamento caracter stica do CIACOM em que os agentes de gerenciamento n o ficam permanentemente conectados necessitando do acoplamento para estabelecer uma conex o Agente A o agente do CIACOM respons vel pela interface com o operador humano cria o e distribui o dos agentes criadores Agente C lula agente m vel do CIACOM respons vel pelo gerenciamento dos agentes corpo Agente Corpo agente do CIACOM que faz o papel da aplica o Agente Criador agente do CIACOM respons vel pela cria o e distribui o dos agentes C lula Agentes M veis s o agentes de software capazes de se transmitir de uma m quina local seu programa e seu estado por uma rede de computadores e reiniciar a execu o do c digo em uma m quina remota Alostase manuten o da estabilidade atrav s de modifica es AMS Agent Management System respons vel pelo servi o de nomes do garante que o nome de um agente nico em uma plataforma e representa a autoridade na plataforma permite a cria o e a destrui o de agentes em containers remotos 186 An lise Ativa An lise reativa na qual um agente tem que tomar uma decis o rapidamente An
112. do ambiente podem ter se alterado e a a o comandada naquele momento pode n o ser mais a ideal A alternativa de dotar o rob de autonomia para realizar a tarefa especificada em alto n vel atrav s de a es concretas de baixo n vel por ele mesmo Ou seja as a es de mais alto n vel continuam sendo realizadas pelos operadores ao passo que as a es simples ou de baixo n vel s o definidas e tomadas pelo rob em tempo de execu o Um sistema aut nomo pode ser formado por subsistemas tamb m aut nomos Se o objetivo e a a o resultante do sistema aut nomo servir para controlar um processo este sistema chamado de um sistema de controle aut nomo Se ele servir para o desenvolvimento de informa o de alto n vel este sistema chamado de sistema de informa es aut nomo Um exemplo um componente para supervisionar um processo ou um sistema gerando informa o de diagn stico como resultado que disponibilizada tanto para o operador do processo quanto para outros componentes aut nomos Al m da auto organiza o permite tamb m a autodiagnose que possibilita gerar informa es sobre a possibilidade de sucesso em se alcan ar a meta desejada A vantagem desta arquitetura que ela permite que o sistema opere durante muito tempo sem a necessidade de interven o humana Especialmente em situa es extraordin rias ou de mudan as r pidas o sistema age de forma adequada sem requerer interven o exter
113. do h muita perda de sangue o organismo colocado em estado de choque para que as fun es essenciais continuem ativas O sistema circulat rio tamb m apresenta caracter sticas associadas a propriedades negativas drawbacks 1 Fora do escopo deste trabalho Fora do escopo deste trabalho 37 a Fragilidade falta de seguran a e estabilidade afetada por doen as v rus ou ataques externos b Pontos de falha nicos n o existe redund ncia do cora o c Depend ncia o sistema circulat rio depende de outros sistemas d Perda de controle gera o de c lulas sangu neas podem n o acompanhar necessidades sist micas assim como aumentar mais do que a demanda O sistema como um todo pode entrar em colapso quando muito exigido 3 1 4 Intera o entre os Elementos Na Figura 3 2 mostrado como o modelo circulat rio auton mico proposto integra as v rias fun es biol gico computacionais Por quest o de simplifica o foram omitidas as c lulas tronco por se tratarem de novas inst ncias de c lulas Pela mesma raz o os gl bulos brancos vermelhos e plaquetas foram agrupados como c lulas sangu neas Pode se observar que cada uma delas possui um s mbolo representando um cora o No nosso modelo n o existe um nico cora o cada c lula sangu nea possui o seu A seguir descrita a comunica o entre os elementos numerada de 1 a 7 1 Comunica o medula ssea c lulas sangu neas como
114. e crescimento populacional 5 usuario santa pd raca to De ent Danas 86 Figura 5 9 Experimento com ambiente com mais carregamento 87 Figura 5 10 Deadlock dos Gl bulos Vermelhos 88 Figura 5 11 CIACOM V2 solu o do deadlock com mico preto 88 Figura 5 12 CIACOM V4 com gl bulos brancos e ambiente infeccionado 89 Figura 5 13 CIACOM_V6 com gl bulos brancos v rus e ambiente suscet vel modelo de infec o SIR Suscet vel Infectado ou Resistente sssssssssessssssssssssseeeeeees 91 Figura 5 14 CIACOM V6 com gl bulos brancos desinfectando o ambiente 91 Figura 5 15 CIACOM_V9 com gl bulos brancos e ambiente contaminado modelo de infec o LCP Limpo Contaminado ou Protegido 92 Figura 5 16 CIACOM V9 com gl bulos brancos e ambiente protegido modelo de infec o LCP Limpo Contaminado ou Protegido 93 Figura 5 17 CIACOM V11 com gl bulos brancos v rus e ambiente contaminado modelo de infec o LCP Limpo Contaminado ou Protegido 94 xii Figura 5 18 CIACOM V11 com gl bulos brancos limpando e v rus contaminando o AMIDES GAROA DER RP DR DE SNI RAS PR SPARTA PAN NR EE 95 Figura 5 19 Arquitetura do OurGrid cecpaasssassiieormanisiantasai antanatasamasa aonvacif asia sa E contenta 97 Figura 5 20 Apectos da opera
115. e para compensar em parte sua aleatoriedade pelo prov vel mau casamento entre tarefa e m quina mas em troca de ciclos de m quina desperd cio Scale free networks a no o de redes sem escala que caracteriza uma variedade de sistemas complexos nos quais alguns n s apresentam um enorme n mero de conex es enquanto que outros apresentam poucas conex es 192 Scimark benchmark cient fico para medir o ndice de desempenho de um computador para c lculos cient ficos Simp tico parte do sistema nervoso aut nomo respons vel de forma involunt ria pela acelera o funcional do organismo em resposta a est mulos de luta e fuga Sistema ultraest vel idealizado por Ashby s o constitu dos por dois loops fechados um oop controla as pequenas perturba es e um segundo oop respons vel pelas perturba es com maior dura o Small world conclus o do experimento de Stanley Milgram realizado em 1967 para identifica o de redes sociais em que foram verificados seis n veis de separa o de relacionamento entre as pessoas Suscet vel Infectado Resistente modelo para desinfec o de rede de computadores no qual todos os n s da rede s o considerados inicialmente como suscet veis Conforme v o sendo infectados ou vacinados passam respectivamente para os estados infectado e resistente Tamp o Plaquet rio etapa no processo de coagula o sangu nea em que os gl bulos
116. e movimenta o busca e seu n mero reduzido para caracterizar a cura pois assim como no corpo humano eles se multiplicam quando existe uma infec o mas retornam ao seu n mero m dio normal assim que cessa a infec o Assim como os gl bulos vermelhos os gl bulos brancos s o gerados periodicamente proliferam em caso de infec o posteriormente morrendo para controlar a sua popula o Para explorar melhor a atua o do gl bulo branco na vers o 6 do CIACOM CIACOM V6 optou se pelo seu tratamento de forma isolada e independente do gl bulo vermelho Assim como para o caso do balanceamento de carga onde os n s apresentam um entre tr s estados poss veis Alto carregado M dio mediamente carregado e Baixo pouco carregado para o caso da desinfec o considerou se que os n s podem assumir tr s estados no que diz respeito infec o suscet veis infectados e resistentes Ap s clicar no bot o Criar assume se que inicialmente todos os n s est o suscet veis Figura 5 13 ou seja t m potencial de ser infectados sendo que nenhum deles est resistente ao v rus Aqueles em que h presen a de v rus s o considerados infectados n mero igual ao de v rus Associou se a cor verde aos suscet veis vermelha aos infectados e cinza aos resistentes Esta vers o possui tamb m agentes v rus que s o representados graficamente como c rculos pretos e os gl bulos brancos representados por c rculos
117. e quais e como essas vari veis v o ser modificadas e seus limites Dependendo das condi es do ambiente o sistema se autoconfigurar sugerido que se firme um contrato sobre as vari veis que podem ser alteradas seus limites e como devem ser alteradas possibilitando a configura o autom tica do elemento gerenciado pelo elemento gerenciador Assim a autoconfigura o de cada elemento gerenciado levar a autoconfigura o de todo o sistema O conceito de contrato para autoconfigura o pode ser estendido para as outras propriedades auto recupera o otimiza o e prote o Devem ser estabelecidos contratos sobre quais vari veis devem ser monitoradas e seus limites assim como 138 quais a es devem ser executadas e como o conhecimento a priori destes contratos possibilita medula ssea criar c lulas sangu neas artificiais com regras e configura es locais que permitam exercer o papel de gerenciadores auton micos No caso da propriedade de auto otimiza o os elementos a serem gerenciados devem ser mapeados com uma prioridade para funcionamento Na condi o limite algum rg o c lulas artificiais ter seu funcionamento suspenso para que o sistema continue funcionando minimamente No caso a otimiza o do sistema ocorre por ele continuar funcionando mesmo que precariamente Assim como no sistema circulat rio existe um fator de localiza o isto uma c lula do sangue ex gl b
118. e todos os comportamentos de um agente facilitando a depura o do c digo pois isola as classes agente e comportamento e executada uma nica vez estende a classe OneShotBehaviour 2 StateBehaviour na qual foi implementada a m quina de estados proposta vide Figura 3 4 e que executada para sempre com bloqueio de tempo de 2 segundos no final estende a classe SimpleBehaviour 3 ApoptosisBehaviour estende a classe WakerBehaviour que executa a apoptose do agente ap s ter decorrido seu tempo de vida e 4 TimeOutBehaviour estende a classe TickerBehaviour que executada periodicamente sempre que o contador de tempo zerado e serve para implementar o tempo de espera do agente para acoplamento Outras classes de comportamentos como por exemplo MobileBehaviour ReflectionBehaviour PulseBehaviour lamAliveBehaviour AnalisysBehaviour foram criadas mas n o foram implementadas importante notar que no ambiente JADE assim como os comportamentos s o adicionados inicialmente podem ser alterados no decorrer da vida do agente de acordo com o seu ambiente Isto d muita flexibilidade ao agente que pode mudar tanto seu comportamento para at se transformar em outro tipo de agente bastando para isso ser dotado de todos comportamentos pois estes podem coexistir e n o estar ativos simultaneamente Nos testes realizados o agente c lula se movimentou levando consigo seu estado ou seja trata se de um agente m vel q
119. eaaaaarraaaanaannaa 3 Figura 1 3 Contextualiza o do Modelo de Computa o Circulat rio Auton mico Proposto ea a Se ee Lindas Rea UA OS ron SUA a PR do Dinda rates a A O Seat eed 4 Figura 2 1 Sistema Nervoso Aut nomo rear 14 Figura 2 2 Gerenciador Auton mico e o Recurso Gerenciado formando o Elemento AUIOHOMICO a a Paha a a 17 Figura 2 3 Modelo de Computa o Auton mica 18 Figura 2 4 Vari veis Essenciais is sans ainitofasm iene sexs ene dtie tices eee ieee 19 Figura 2 5 Dois loops de controle do Sistema Ultraestavel de Ashby 20 Figura 2 6 Os seis princ pios da Infraestrutura Inteligente 27 Figura 3 1 Modelo Biol gico ss zcariisainasa eet acces oa Ol qua apl pee 32 Figura 3 2 Intera o entre os Elementos do Modelo Proposto 39 Figura 3 3 esquerda loops correspondentes Pequena 1 e Grande Circula o 2 e direita em detalhe ampliado Joop local interno 3 ii 43 Figura 3 4 M quina de Estados Representando os Canais Arterial e Venoso correspondentes Pequena e Grande Circula o para os elementos gerenciadores Figura 3 5 M quina de Estados Representando os Canais Arterial e Venoso correspondentes Pequena Circula o para o elemento medula ssea 45 Figura 3 6 Esquema de Elemento Auton mico Gerenciador Auton mico e Recur
120. eamento de carga Estes programas pretendem ilustrar os resultados do modelo CIACOM atrav s da simula o da evolu o dos agentes gl bulos vermelhos como se fosse uma popula o isolada num certo ambiente executando a tarefa de balanceamento de carga segundo uma pol tica global ditada por um operador Um dos fatores que influenciam a varia o do n mero de indiv duos o balan o entre natalidade e mortalidade que supostamente positivo caso contr rio a esp cie extingue se Desta forma que a apoptose est inserida no modelo pois um indiv duo durante seu ciclo de vida nasce se reproduz ou n o e morre 77 CiacomV1 NetLogo C Netlogo HE File Edit Tools Zoom Tabs Help Interface Information Procedures ri E 6 abe Button w Add v view updates normal speed on ticks v z TES eracao populacao nos criar AOS ticksio E PS o 1089 executar my e limpar tudo A Grafico E populacao H taxa de cobertura 8 populacao o taxa de cobertura pop nos 0 0 N mero Total de Processos 0 Patches Green o Patches Yellow 0 Patches Red 0 Command Center 12 fear observer gt v Figura 5 3 Tela do aplicativo CIACOM_V1 no NetLogo Outro fator que se faz necess rio para evitar o descontrole do crescimento populacional e que deve ser incorporado ao modelo o efeito de competi o pelos mesmos recursos
121. eeeeeeeeeeeeeneeeeeeeees 106 5 4 CONCIUISAO asas Gas a asas Gas Rr Das en ada ent 109 6 COn USOS ssn cs phytate layla ERA aaa eh dual 110 6 1 CONSIDERA ES 2 avout Aired cts celexa ibe a a e i a a Bda 111 6 2 Trabalhos FULUPOS acirradas crocra das a E Std aero ad qua ate d da 113 Refer ncias Bibliogr ficas cccccccceeeeeessecceeeeeeeeeeeeeneaaeeeeeeeeeeseeaaaaeeeeeeeeenenenaaaaes 114 Anexo A Sistema Circulat rio Humano irreais 126 A 1 Nervos do Cora o eidon lenen ie aan eal ant ana 128 A 2 Sangue e C lulas Sangu neas nn nesses 128 PES CONQUIA O cine nek n CSG ANDA RARO CRC ene 129 A 4 Resposta Imunol gica as saanaza sa esa Dista sa soda nniasaa saca Rad DUE Nando ra a nnne 129 AS Resposta do ESPESSO cama ose ccniede Vleet Dior base AE Aa 130 A6 Considera es eai latch ont get aee ande dak nad dona cad do addon chen ratiae 131 A 7 Fun o dos Elementos sairmos assada saca ieee aera 132 Anexo B Considera es Adicionais ccccceececcscceceeeeeeeeeeeeaeeeeeeeeeeeeenssaeaeeeeeees 135 B 1 Adapiabilidade e EVOLU O stands s sor danrt dora as rena cri fobia rsss abadia do iarasnirre nado 135 B2 sistemas Sob ESIreSSE aa seks end ees A RS cans ee Gudea Ip a 135 B 3 Considera es Adicionais sobre o Modelo 138 B 4 Detalhamento do Modelo sickened sor Gania nadas ance Gahan gas 141 Anexo C Programas e Arquivos Auxiliares para Jobs OurGri
122. efas em um grid computacional NetLogo um ambiente integrado de modelagem e programa o de multiagentes criado por Uri Wilensky no final da d cada de 90 O ambiente NetLogo facilita o estudo da emers o surgimento de fen menos Os modelos s o programados na forma de instru es a es a serem executadas concorrentemente por centenas ou milhares de agentes independentes NIST National Institute of Standards and Technology Ag ncia federal norte americana que promove o desenvolvimento de padr es e da tecnologia a competitvidade e a inova o OurGrid grade computacional oportunista aberta e cooperativa para execu o de tarefas bag of tags em paralelo Os interessados se juntam comunidade podendo assim executar aplica es paralelas O poder computacional do OurGrid obtido atrav s de recursos ociosos dos participantes da comunidade PAC Personal Autonomic Computing a Computa o Auton nomica em nivel pessoal Parassimp tico parte do sistema nervoso aut nomo respons vel de forma involunt ria pela desacelera o funcional do organismo em resposta a est mulos de descanso e digest o Patch defini o de um local rea posicionado coordenadas x y no mundo do ambiente NetLogo PCA acr nimo para Pequena Circula o Arterial PCV acr nimo para Pequena Circula o Venosa 191 Peer m quina componente de um grid computacional respons vel pe
123. el consciente deixando os de baixo n vel inconsciente para serem gerenciados automaticamente pelos sistemas auton micos Concluindo buscar modelos que inspirados em sistemas biol gicos auxiliem no gerenciamento de sistemas computacionais se mostra uma jornada ao mesmo tempo desafiante e promissora 1 7 Estrutura do Texto O texto est organizado em seis cap tulos refer ncias bibliogr ficas e sete anexos O primeiro cap tulo introdut rio contendo os seguintes itens o tema da tese a motiva o para sua realiza o o seu contexto os objetivos a serem alcan ados as contribui es proporcionadas os desafios a serem enfrentados e sua justificativa No segundo cap tulo apresentada uma revis o bibliogr fica dos trabalhos relacionados com o tema da tese Destaca se entre os modelos com inspira o biol gica o modelo computacional inspirado no sistema nervoso aut nomo Computa o Auton mica No terceiro cap tulo apresentado o novo modelo computacional proposto inspirado nos sistemas circulat rio e nervoso aut nomo humano o modelo de computa o circulat rio auton mico S o apresentadas as caracter sticas deste modelo para complementar a modelagem auton mica j existente Na implementa o do CIACOM tratada no quarto cap tulo foi utilizado o paradigma de multiagentes m veis No quinto cap tulo s o apresentados estudos de caso para os quais o modelo proposto foi aplicado si
124. ema que poderia prover a computa o universal Pouco antes em 1943 foi publicado o trabalho de Warren McCulloch e Walter Pitts com o primeiro modelo de neur nio que se considera ter dado origem s redes neurais artificiais A hist ria das redes neurais artificiais mostra uma forte rela o entre tentativas de simular a biologia e tentativas de construir uma nova ferramenta de software Esta pesquisa mais antiga do que a dos pr prios computadores eletr nicos digitais modernos uma vez que McCulloch e Pitts publicaram um modelo de neur nio que 157 incorporava pesos anal gicos em um esquema bin rio em 1943 A pesquisa em redes neurais avan ou nas d cadas seguintes focando em arquiteturas mecanismos de autoarranjo reconhecimento de padr es e classifica o Entre estas pesquisas destaca se o trabalho de Rosenblatt com os perceptrons Entretanto a falta de resultados satisfat rios naquela poca causou uma hiberna o nesta rea at seu ressurgimento em 1982 com Hopfield O progresso desde ent o firmou as redes neurais como ferramenta padr o para aprendizagem e reconhecimento de padr es No in cio da d cada de 50 o neurologista Grey Walter construiu rob s m veis chamou os de tartarugas e classificou as como pertencendo esp cie Machina Speculatrix Cada tartaruga possu a dois comportamentos elementares ap s colidir com um obst culo afastava se dele e aproximava se de fontes de luz exce
125. entanto uma nova gera o de c lulas s deve ser criada modificando gera es anteriores quando crit rios estabelecidos forem alterados al m ou aqu m de um determinado limiar a ser definido e dependente da aplica o Al m disso devem ser levados em considera o o dinamismo e a necessidade de adapta o da popula o de agentes uma vez que m quinas podem ser desligadas matando c lulas assim como novas m quinas podem ser inseridas no sistema aumentando a demanda por mais agentes O m dulo de a o e rea o permite que o operador humano modifique configura es de par metros e pol ticas iniciais ou atuais caracterizando o posicionamento do homem em um n vel superior de supervis o Para permitir a atua o comunica o movimenta o an lise ativa rea o dep sito de rastros recebimento de mensagens percep o e acoplamento as c lulas s o dotadas de oop interno conforme ilustrado na Figura 3 9 Na implementa o utilizando sistemas de multiagentes as c lulas gerenciadoras s o agentes m veis e suas a es s o comportamentos executados dentro de seu loop interno J as c lulas gerenciadas podem ser representadas por agentes fixos 49 A O REA O GERA O ms DP fo o oo ENA A LOCOCO DISTRIBUI O E H GERA O RENOVA O Gl bulo Vermelho Gl bulo O Plaqueta Branco Figura 3 9 Detalhe do modelo oop interno das c lulas Na Figura 3 10 est o represen
126. eposita ou n o ferom nios migra para outro lugar aleatoriamente a o se reproduz ou n o e finalmente morre ou n o Al m disso caso haja mais de um agente ocupando o mesmo patch um sorteado para morrer 162 E 1 CIACOM_V1 nlogo globals geracao populacao taxa cobertura num tot proc num patches red num patches yellow num patches green patches own rastro num proc turtles own temprocesso meta local to criar ca set geracao O set populacao numero globulos vermelhos set num tot proc O set num patches green 0 set num patches red 0 set num patches yellow 0 set taxa cobertura 0 set current plot Grafico pop x ger set current plot pen populacao plotxy geracao populacao set current plot pen taxa de cobertura plotxy geracao taxa cobertura set default shape turtles circle crt populacao setxy random xcor random ycor set color blue set meta local meta global set temprocesso false ask patches set pcolor white set num proc random max proc recolor patch set num tot proc num proc num tot proc if pcolor red set num patches red num patches red 1 if pcolor green set num patches green num patches green 1 if pcolor yellow set num patches yellow num patches yellow 1 end to recolor patch set pcolor scale color green rastro 5 0 1 ifelse num proc max proc gt 0 8 set pcolor red ifelse num proc max proc gt 0 6 and num proc max proc lt 0 8 set pcolor ye
127. erenciamento de sistemas computacionais Mais especificamente a IBM lan ou a id ia de Computa o Auton mica em 2001 a partir de um manifesto 3 Ela realiza abstra es desej veis em sistemas computacionais complexos possibilitando seu controle assim como o sistema nervoso aut nomo SNA libera a parte consciente do c rebro de ter que manejar as fun es vitais de mais baixo n vel do organismo O objetivo obter um sistema que seja capaz de se configurar e reconfigurar em condi es imprevis veis incertas e que estejam constantemente variando para continuamente otimizar sua opera o para se recuperar de eventos rotineiros ou extraordin rios que podem fazer com que algumas partes funcionem mal de forma an loga ao processo de cura em sistemas biol gicos e para se proteger contra amea as em seu ambiente externo A funcionalidade de autogerenciamento alcan ada atrav s de aspectos chave como autoconfigura o autorrecupera o auto otimiza o e autoprote o chamadas de propriedades auto ou autopropriedades 4 Sistemas auton micos podem ser aplicados ao gerenciamento da infraestrutura de sistemas el tricos sistemas de telecomunica es sistemas financeiros sistemas de transporte sistemas de log stica e sistemas espaciais entre outros 1 2 Contexto Este trabalho est inserido no contexto de sistemas computacionais inspirados na natureza para desenvolver um modelo para o autogerenciamento da inf
128. errupto do sistema Nas Tabelas 3 1 e 3 2 s o mostrados cada um dos elementos do sistema proposto a fun o biol gica em que houve a inspira o uma analogia com o sistema computacional e a caracter stica da computa o circulat rio auton mica representada por ele 3 1 2 Caracter sticas do Modelo A seguir s o listadas as principais caracter sticas presentes no modelo de computa o circulat ria contendo inspira o biol gica aplicada a sistemas computacionais a saber a O dl bulo vermelho artificial tem o papel de fornecedor de recursos para o sistema ou seja exercez a fun o de otimiza o dos sistemas computacionais administrando os recursos necess rios para o funcionamento otimizado do sistema ex mem ria processamento etc b O dgl bulo branco artificial tem o papel de defensor do sistema ou seja faz a fun o de prote o dos sistemas computacionais de forma preventiva c A plaqueta artificial tem o papel de mantenedora do sistema ou seja faz a fun o de recupera o dos sistemas computacionais de forma corretiva d Est dispon vel mecanismo que permite que estes elementos artificiais se comuniquem similar a mensagens qu micas estigmergia e ferom nios das formigas 17 funcionando de forma integrada coordenada correlacionada e distribu da 33 Tabela 3 1 Quadro Comparativo dos Elementos do Sistema Circulat rio Auton mico Proposto Elemento Fun
129. es e desta forma obter uma compreens o mais profunda do fen meno que est sendo modelado Cada cursor tem um intervalo de valores que pode ser ajustado medida que se move o marcador do valor m nimo ao valor m ximo o par metro toma o valor do lado direito do cursor Por exemplo o cursor humero globulos vermelhos tem o valor 80 m nimo de O e o valor m ximo de 100 O modelo pode ser executado com qualquer n mero inicial de indiv duos entre O e 100 Os interruptores s o usados para explorar universos alternativos Por exemplo o interruptor Competicao permite ver como a exist ncia ou aus ncia de competi o afeta a popula o de gl bulos vermelhos 5 1 5 Apresenta o dos Resultados Um dos prop sitos da cria o de modelos a integra o de dados sobre um assunto ou t pico que seriam dif ceis de obter experimentalmente quer seja por quest es de recursos ticas dificuldade no controle de algumas vari veis ou outras O NetLogo tem duas formas de apresentar os dados ao usu rio gr ficos e monitores Os gr ficos permitem visualizar de que forma as vari veis em estudo est o relacionadas por exemplo como que a popula o varia com o tempo gera o Por outro lado os monitores permitem visualizar os valores das vari veis em cada instante 5 1 6 Execu o e Aperfei oamento do Modelo feito um sorteio aleat rio para preencher cada n patch com o n mero m nimo de zero e m ximo de
130. estejam contidos no mesmo container O comportamento Configuration um metacomportamento e serve para adicionar todos os outros comportamentos da c lula O comportamento lamAlive serve para a c lula informar que est viva Esta informa o emitida na forma de mensagem periodicamente ou sob demanda 69 contendo seu destinat rio outras c lulas e ou agente corpo O comportamento Pulsing semelhante ao lamAlive mas informa al m de que ela esta viva sua sa de por exemplo 100 corresponderia a sa de tima e 50 a sa de prec ria O comportamento Reflection serve para monitorar o ambiente externo c lula e caso seja necess rio executar a es que preservem a pr pria c lula As c lulas do corpo al m dos comportamentos Subscription e Communication possui o comportamento Application apresentando fun es espec ficas para sua aplica o Ou seja est executando um programa para uma finalidade espec fica Uma c lula quando passa para o estado AN LISE pode ter sido proveniente do estado DISTRIBUI O devido ao Fim de Vida ou estouro do n mero m ximo de migra es ou do estado ACOPLAMENTO devido ao desacoplamento do corpo e tamb m por Fim de Vida Quando uma c lula est no estado AN LISE a condi o booleana ANALISADO que controla sua passagem para o estado CRIA O Neste estado o criador cuida de analisar informa es provenientes das c lulas que migraram para o container onde se
131. fd doida dd o dido a li SEERA LEE ESAS CASAS ES TE TERS LOPES SASS Print out N by N placement of queens from permutation q in ASCII dd dad do o did RACSAESS SS SELEECERORESB REESE public static void printQueens int q int N q length for int i 0 i lt N i for int j 0 j lt N j if q i j System out print Q else System out print System out printin System out printin REPESREREEREREREREERERESERESEEELER SEES LELERSREREALA PARAS ERA RRR ERA AERR AE Try all permutations using backtracking SRESEERE REA di di ad oia nad eek nT he Seen er tan public static void enumerate int N int a new int N enumerate a 0 public static void enumerate int q int n int N q length if n N printQueens q else for int i 0 i lt N i q n i if isConsistent q n enumerate q n 1 public static void main String args int N Integer parselnt args 0 enumerate N 150 C 2 Programa Queens Modificado SASARAREDEASESACESESESSAS o dio dad iodo public class Queens int sol attribute to store the number of solutions fodido id o dd o o a di oiii od Copyright O 2007 Robert Sedgewick and Kevin Wayne Last updated Tue Sep 29 16 17 41 EDT 2009 Modified by Alberto Arkader Kopiler for parallelism purpose Compilation javac Queens java Execution java Queens NT where N is the chess table size NxN and T corresp
132. g os na Grande Circula o 148 Anexo C Programas e Arquivos Auxiliares para Jobs OurGrid a C 1 Programa Queens Original PE EESSASSEREEESEREESSERES SSE ESE AES od TERS SAAS od dia ii ER SAAS RE Compilation javac Queens java Execution java Queens N Solve the 8 queens problem using recursion and backtracing Prints out all solutions Limitations works for N lt 25 but slows down considerably for larger N Remark this program implicitly enumerates all N N possible placements instead of N but the backtracing prunes off most of them so it s not necessarily worth the extra complication of enumerating only permutations java Queens 3 java Queens 4 k Q k x Q Q k k k Q a Oa Qtr O Q java Queens 8 Q kkk KKK kkk k Q k k k AS EEL E OC se sie Bs PEAS dati O EE EEEE ARE CEES E E O E RN O OR E AR OR RN O O O O O O OE RE E E ODE O E E E E dd dd dd o Hai dd dd ia 149 public class Queens sJ E EEEE TE e dd dad dd da a fd dia dd dd Return true if queen placement q n does not conflict with other queens q 0 through q n 1 ad oa da do do Tdi did dd do Rd ido da a public static boolean isConsistent int q int n for int i 0 i lt n i if g i q n return false same column if q i q n n i return false same major diagonal if q n g i n i return false same minor diagonal return true
133. gt OurJob 6 jdf Linha de comando para execu o de vers o CIACOM java generator 6 1 gt gt CiaJob6 jdf Conte do do arquivo CiaJob6 jdf job label CiaJob6 task init store scimark3 jar scimark3 jar remote java cp STORAGE scimark3 jar commandline PROC gt gt JOB_ TASK ben final get SJOB TASK ben JOB_ TASK ben task init put Queens class Queens class remote java Queens 6 0 gt gt grenchmark_6 0 PROC_ JOB_ TASK gre final get grenchmark 6 O PROC_ JOB_ TASK gre grenchmark 6 0 PROGC_ JOB_ TASK gre task init store scimark3 jar scimark3 jar remote java cp STORAGE scimark3 jar commandline PROC gt gt JOB_ TASK ben final get SJOB TASK ben JOB_ TASK ben task init put Queens class Queens class remote java Queens 6 19 gt gt grenchmark 6 19 PROC JOB TASK gre final get grenchmark 6 19 PROC_ JOB_ TASK gre grenchmark 6 19 SPROC JOB S TASK gre 155 C 5 Arquivo ben gerado pelo scimark3 leao_1 lsd ufcg edu br xmpp ourgrid org 721 0138324654954 FFT 1024 445 52762630792597 SOR 100x100 920 6665397539848 Monte Carlo 295 7151780752678 Sparse matmult N 1000 nz 5000 514 6132843877856 LU 100x100 1428 5465338025122 java vendor Sun Microsystems Inc java version 1 6 0_15 os arch i386 os name Linux os version 2 6 31 14 vserver 156 Anexo D Hist rico e Tend ncias O homem desde os prim rdios da humanidade busca inventar dispos
134. hes Red 107 16 07 9 92 N mero Total de Processos 4897 Patches Green 1089 Patches Yellow Figura 5 6 Converg ncia do balanceamento de carga no aplicativo CIACOM_V1 Pressionando o bot o executar ap s cerca de 10000 gera es emerge toda verde a rea de visualiza o da tela com a rela o pop n s com valor 9 92 e uma popula o de gl bulos vermelhos de 108 conforme Figura 5 6 Apesar de n o estar 84 representado nesta figura um gl bulo vermelho quando captura um processo e deixa de ficar vazio muda da cor azul para magenta indicando esta condi o Se passarmos o controle de competi o para OFF ocorre o fen meno de descontrole populacional conforme Figura 5 7 executar e T Figura 5 7 Descontrole populacional op o competicao OFF n fn O NetLogo possui tr s abas Interface Information e Procedures A aba Interface a que acompanhamos at agora que serve tanto para montar os componentes da tela como para executar os aplicativos para realizar a simula o propriamente dita A aba Information serve para explicarmos o funcionamento do aplicativo CIACOM V1 e de seus monitores sa das e par metros de configura o entradas A aba Procedures serve para a constru o do programa propriamente dito defini o de vari veis globais
135. i o representada pelas setas Figura 5 20 Gl bulos C lulas Brancos Corpo Plaquetas Gl bulos Vermelhos Figura 5 21 Mapeamento dos conjuntos de agentes aos aspectos da opera o do sistema el trico 108 A correspond ncia entre os aspectos da opera o do sistema el trico aos agentes biol gicos a seguinte as c lulas do corpo correspondem aos equipamentos a serem gerenciados os gl bulos brancos correspondem aos gerenciadores de preven o e organiza o as plaquetas correspondem aos gerenciadores de corre o e organiza o e os gl bulos vermelhos correspondem aos gerenciadores de opera o e organiza o Figura 5 21 5 4 Conclus o Neste Cap tulo demonstramos a viabilidade do modelo CIACOM atrav s de simula es e atrav s de sua aplica o a um sistema distribu do real um ambiente de grid computacional As simula es permitiram que se estimassem par metros a serem utilizados para controle populacional A aplica o do modelo CIACOM no ambiente de grid mostrou se satisfat rio e vi vel Acreditamos que num ambiente de maior escala com problemas de maior escala onde o n mero de replica es possa tornar se um problema na quest o de disponibilidade de recursos para encontrar solu es o CIACOM ultrapasse o desempenho do modelo de Replica o do OurGrid N o podemos esquecer que o CIACOM tem como fun o primordial o autogerenciamento e neste aspecto mostrou se vi vel e capaz de exer
136. i int N int P int a new int N int i P1 boolean achou false i 1 P1 0 while achou a 0 Math round P1 N N a 1 Math round P1 N if isConsistent a 1 i if i P achou true P1 if P1 gt Math pow N 2 System out printin Number of tasks exceeded else enumerate a 2 public void enumerate int q int n int N q length if n N sol printQueens q else for int i 0 i lt N i q n i if isConsistent q n enumerate q n 1 public static void main String args int N Integer parselnt args 0 int T Integer parselnt args 1 Queens queens new Queens queens enumerate1 N T int sol queens getSol System out printIn sol sol print the number of solutions found 152 C 3 Programa Gerador de Jobs com Tarefas Queens e Probe Tasks para Ourgrid public class generator public static void redCell System out printin System out printin task System out printin init store scimark3 jar scimark3 jar System out printin remote java cp STORAGE scimark3 jar commandline PROC gt gt JOB_ TASK ben System out printin final get JOB_ TASK ben JOB_ TASK ben System out printin public static void printJob System out printin job System out printIn label grenchmark System out printin public static void printTask int i int N System out print
137. iesnigentdes euesachibebidesiveaadohteentde cman 62 3 3 9 M dulo de RENOVA O aqu aus ARG UEna UA 62 3 4 CONCIUS O coreanos sas tua nee asda cria Weal cls ead ans eran eg a a eee va 62 Implementa o aan e oi Du 64 4 1 Modua Cass e Asi Ss alts CS ce take te cia a Sa 64 4 2 Implementa o srie aa E assina canada sal nanda masta mae 64 4 3 SSI AG AO iere aa tured cebu SA id ia SD el o a 70 4 4 CONGIUSAG PR RD UR RR UR ER RR Ara a 71 5 Estudos de Caso Testes e Resultados ra 73 5 1 Estudo de Caso Balanceamento de Carga e Desinfec o 73 5 1 1 RESTOS atrasar e dae e afinar Sel or araledinas eloa nadando oaaae aean Sana te a 77 5 1 2 Intera o com o Modelo assis aaeigs apetece fis retina antas ris 79 5 1 3 Controle do MOJBIO aminas aaa nies Guia a ce dada Casa n 80 5 1 4 Configura o do Modelo ssa sssissnsirndosrens siapaindo teehee 80 5 1 5 Apresenta o dos Resultados ccccccceeeeeeeeseeeeeeeeeeeeeessnaeeeeeeees 81 5 1 6 Execu o e Aperfei oamento do Modelo sssssssssesssssssessseeseees 81 5 1 7 Discuss o dos Resultados e irereraaaanna 95 5 2 Estudo de Caso Grid Oportun stico a 97 5 2 1 TESTES A cath catia tee Mirae te Galva so cine anita irado cena alado a Dana onto fadista into ra gas 100 5 2 2 PIOSUMACOS cet e dots RR RR O ea ast tat isl cate 102 5 3 Estudo de Caso Opera o do Setor El trico cceeeee
138. ilizar a quantidade de c lulas sangu neas de forma a criar novas em um processo de replica o Neste processo ela deve levar em conta o hist rico de mensagens a correla o entre elas a pol tica e estrat gias correntes de modo que dependendo destas informa es novas regras e configura es possam ser embutidas 7 Comunica o interc lulas sangu neas enquanto as c lulas sangu neas estiverem vivas emitem mensagens indicativas com um valor de pulso indicando o qu o saud vel elas est o Al m disso deixam mensagens qu micas rastros para que c lulas sangu neas do mesmo tipo ou de tipos diferentes localizadas nas proximidades ou que se movimentaram para este local ao perceberem analisem a necessidade de tomar alguma atitude a o Apesar ser poss vel a comunica o inter rg os e interc lulas no sistema biol gico a princ pio esta comunica o n o levada em considera o em nosso modelo Apesar de nem todas as mensagens serem endere adas diretamente para a medula ssea esta tem acesso a todas elas podendo lev las em considera o em um processo de infer ncia e decis o sobre a es a tomar Ou seja busca se a autonomia atrav s da cria o de elementos auton micos na forma de c lulas sangu neas para os quais s o delegadas fun es de gerenciamento Mas isto n o descarta a possibilidade de atua o direta de um rg o central em uma situa o extrema exce o o
139. imo para Grande Circula o Venosa Grande circula o maior ciclo no sistema circulat rio em que o sague sai do cora o para quase todas as partes do corpo Grenchmark medida do ndice de desempenho de um grid computacional Grid grade computacional Conjunto cluster heterog neo de computadores cujo objetivo facilitar a a execu o de tarefas em paralelo de forma a obter resultados mais rapidamente Homeostase equil brio Inspira o Biol gica a partir da observa o de organismos vivos fazer analogias que podem se transformar em t cnicas aplicadas computa o Intelig ncia Coletiva intelig ncia distribu da por toda parte que competindo e cooperando leva ao estabelecimento de um equil brio 189 Intelig ncia de enxames intera o de in meras partes insetos realizando tarefas simples que fazem emergir um comportamento complexo do conjunto como um todo JADE Java Agent DEvelopment Framework Ambiente de software aberto e descentralizado para constru o de multiagentes implementado em JAVA respeitando padroniza o da FIPA e mantido pela Telecom Italia JDF Job Description File ou Job Definition File Extens o padr o para arquivo com formato espec fico para submiss o de jobs no grid computcional OurGrid JVM Java Virtual Machine A partir de um programa fonte em Java gerado um c digo padr o independente de m quina e sistema operacional O JVM desenvol
140. implesmente migrar direto para outro n ampliando a cobertura do conjunto de gl bulos vermelhos e otimizando o processo Pode perceber tamb m os ferom nios depositados por outros tipos de agentes e tomar decis es como por exemplo evitar repuls o n s que foram marcados como infectados O comportamento do gl bulo branco de prote o contra v rus se caracteriza pela identifica o de n s infectados e por sua posterior desinfec o Tem como inspira o a busca de comida pelas formigas ca a ao v rus e no retorno com a comida para o ninho com o dep sito de ferom nios marcando o caminho Ou seja o enxame de gl bulos brancos distribu do pelo espa o de busca rede de computadores 75 monitorando atrav s de sensores para identifica o de n s infectados Caso os gl bulos brancos identifiquem n s infectados depositam ferom nios para marcar esta condi o Com isso outros gl bulos brancos que migravam de forma aleat ria s o atra dos atra o para contribuir com a identifica o de outros v rus refor ar a condi o de n infectado e iniciar o processo de desinfec o O gl bulo branco que identificou um n infectado deposita o ferom nio e continua vagando pelo espa o de busca para identificar outros n s infectados O comportamento do gl bulo branco de desinfec o do n se caracteriza pela atra o exercida pela quantidade de ferom nios depositados por outros gl bulos brancos Com isso o
141. in System out printin task System out printin init put Queens class Queens class System out print remote java Queens System out print N System out print System out print i System out print gt gt grenchmark_ System out print N System out print _ System out print i System out printin _ PROC_ JOB_ TASK gre System out print final get grenchmark_ System out print N System out print _ System out print i System out print _ PROC_ JOB_ TASK gre System out print grenchmark_ N Ce i System out print System out print _ System out print _ PROC_ JOB_ TASK gre System out print i System out printin 153 fee param args public static void main String args TODO Auto generated method stub int N Integer parselnt args 0 int R Integer parselnt args 1 if N lt 2 System out printin N lt 2 else printJob for int i 0 i lt N 1 N 2 i if R 0 if Math random lt 0 15 redCell printTask i N 154 C 4 Arquivos JDF para Ourgrid Vers o CIACOM com 6 rainhas Esta vers o de arquivo de defini o de jobs para o broker modificado do OurGrid CiaJob6 jdf contem 20 tarefas Queens e cinco tarefas probe scimark3 A vers o para o broker original OurJob6 jdf n o cont m as tarefas probe Linha de comando para execu o de vers o comum java generator 6 0 gt
142. itectures AUCOPA 2003 at INDIN 2003 Banff Alberta Canada Aug 2003 56 STERRITT R BANTZ D F Personal Autonomic Computing Reflex Reactions and Self Healing IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics Part C Applications and Reviews vol 36 no 3 IEEE May 2006 57 STERRITT R BANTZ D F PAC MEN Personal Autonomic Computing Monitoring Environment Proceedings of IEEE DEXA 2004 Workshops 2nd International Workshop on Self Adaptive and Autonomic Computing Systems SAACS 04 Spain 2004 58 STERRITT R et al PACT Personal Autonomic Computing Tools Proceedings of the 12th IEEE International Conference and Workshops on the Engeneering of Computer Based Systems ECBS 05 2005 59 STERRITT R CHUNG S Personal Autonomic Computing Self Healing Tool Proceedings of the 11th IEEE International Conference and Workshop on the Engineering of Computer Based Systems ECBS 04 IEEE 2004 119 60 TESAURO G et al A Multi Agent Systems Approach to Autonomic Computing The Third International Joint Conference on Autonomous Agents amp Multi Agent Systems AAMAS USA 2004 61 STERRIT R Autonomic Networks Engineering the Self Healing Property no 17 pp 727 739 Elsevier Science Direct 2004 62 WHITE S R et al An Architectural Approach to Autonomic Computing Proceedings of the International Conference on Autonomic Computing ICAC 04 IEEE 20
143. itivos que lhe permitam imitar e controlar a natureza nas suas diversas formas A inven o do barco submarino e avi o s o alguns exemplos de cria es humanas baseadas na observa o da natureza A aplica o de modelos biol gicos a sistemas computacionais tamb m n o nova aparecendo ao longo da hist ria dos computadores c rebros eletr nicos 89 As primeiras tentativas de criar modelos e dispositivos artificiais capazes de exibir propriedades semelhantes s que s o encontradas nos seres vivos datam do in cio da d cada de 50 do s culo passado em paralelo com a origem dos pr prios computadores N o foi por acaso que dois dos pesquisadores mais influentes na teoria da computa o e na engenharia de computadores Alan Turing e John Von Neumman foram tamb m os pioneiros na tentativa de criar modelos inspirados na biologia e aplic los a sistemas computacionais Em 1952 Turing publicou um trabalho sobre morfog nese estudo da capacidade de uma entidade se modificar se corrigir e obter novos e melhores resultados Aproximadamente na mesma poca Von Neumann desenvolveu o conceito de aut mato celular Baseado neste conceito Von Neumann prop s um modelo abstrato de autorreprodu o semelhante ao modelo de reprodu o celular baseado no DNA descoberto pouco depois por Watson e Crick Von Neumann tamb m mostrou que a rede de aut matos poderia simular uma m quina de Turing significando que era um sist
144. itorada atrav s do comportamento Monitoring e executar controles atrav s do comportamento Execution Mais de uma c lula do corpo pode subscrever uma mesma c lula para satisfazer a rela o n para m onde n o n mero de c lulas m o n mero de c lulas do corpo e n lt m O comportamento Communication serve para estabelecer a comunica o entre c lula e corpo A c lula passa para o estado ACOPLAMENTO quando a condi o ACOPLADO passar para TRUE Isto ocorre ap s troca de mensagens entre c lula e corpo de acordo com protocolo de comunica o No prot tipo foi utilizado um protocolo simples THANKS no qual o agente c lula cumprimenta o agente corpo com uma mensagem espec fica e este por sua vez responde com o mesmo cumprimento Caso a c lula ainda esteja no estado DISTRIBUI O e estoure o tempo m ximo timeout de espera pelo acoplamento e seu tempo de vida n o tenha expirado e o n mero m ximo de migra es n o tenha sido alcan ado N MIGRA ES ela migra para o pr ximo Container da lista e incrementa seu contador de migra es mas permanece no estado DISTRIBUI O Caso seu tempo de vida tenha expirado ou o n mero m ximo de migra es tenha sido alcan ado N MIGRA ES o estado passa a ser AN LISE Quando no estado ACOPLAMENTO h uma intera o entre c lula e corpo de forma a que a c lula gerencie o corpo Pode haver mais de um corpo sendo gerenciado pela mesma c lula desde que todos
145. jado autogerenciamento A intera o local de agentes com o ambiente muitas vezes com informa o parcial depositada pelos pr prios agentes e a es simples mas eficazes podem fazer emergir comportamentos globais desej veis de forma controlada a exemplo da intelig ncia de enxames e a intelig ncia coletiva Conclui se portanto que o modelo circulat rio desenvolvido neste trabalho pode ser considerado tamb m como um modelo de intelig ncia coletiva onde enxames de gl bulo vermelhos gl bulos brancos e plaquetas agem continuamente de maneira a manter funcionando o sistema distribu do equilibrado 110 6 1 Considera es Esta tese est inserida no contexto de gerenciamento aut nomo de sistemas Mas como se pode alcan ar o desejado autogerenciamento Muitos sistemas podem ser classificados como complexos pois s o compostos por muitos componentes distribu dos que excedem a capacidade de operadores os gerenciarem Portanto existe a necessidade de cria o de automatismos para compensar estas limita es A IBM lan ou a id ia da computa o auton mica que busca inspira o biol gica no caso no sistema nervoso aut nomo humano SNH e sua capacidade de atua o inconsciente para atingir uma meta desejada volunt ria O autogerenciamento alcan ado a partir de quatro autopropriedades autoconfigura o auto otimiza o autoprote o e autorrecupera o Por m a IBM apresenta a met fora com inspira o
146. junto espinha dorsal de forma involunt ria est fora do escopo desta tese sendo deixada para trabalhos futuros 3 3 9 M dulo de Renova o O agente criador que criou determinado agente c lula determina no m dulo de an lise ativa se este renovado ou n o Aquele que cometeu apoptose eliminado A princ pio a renova o se resume a simplesmente redistribuir o agente c lula mas com possibilidade de recarregar seu tempo de vida Este m dulo tem forte liga o com o m dulo de gera o e a renova o pode estar embutida neste m dulo Entretanto uma das principais virtudes do modelo CIACOM deixar expl citos seus m dulos de forma a facilitar e nortear sua aplica o a problemas reais Serve tamb m como um checklist de forma que o usu rio do modelo n o esque a de implementar nenhuma caracter stica de sua aplica o 3 4 Conclus o Foi apresentada uma proposta baseada na circula o sangu nea para modelagem de autogerenciamento de sistemas complexos Como o modelo proposto tamb m surgiu da influ ncia da computa o auton mica e de sua met fora com o sistema nervoso aut nomo foi denominado Modelo Computacional Circulat rio Auton mico em ingl s Clrculatory Autonomic COmputing Model ou CIACOM Mais considera es sobre o modelo podem ser encontradas no Anexo B 62 As contribui es deste modelo para o modelo auton mico j existente s o o mapeamento das c lulas sangu neas na
147. llow set pcolor green end 163 to executar ask turtles analise deposito movimento velocidade reproducao morte if competicao ask turtles choque set geracao geracao 1 set populacao count turtles set current plot pen populacao plotxy geracao populacao set current plot pen taxa de cobertura plotxy geracao taxa cobertura diffuse rastro 0 5 set num patches green 0 set num patches red 0 set num patches yellow 0 set num tot proc 0 ask patches set rastro rastro 100 taxa evaporacao 100 evapora rastro lentamente recolor patch if pcolor red set num patches red num patches red 1 if pcolor green set num patches green num patches green 1 if pcolor yellow set num patches yellow num patches yellow 1 set num tot proc num proc num tot proc set taxa cobertura count patches with rastro gt 30 count patches 100 tick end to report max proc ifelse num proc max proc report true report false end to report min proc ifelse num proc 0 report true report false end 164 to report carregada ifelse pcolor red if meta local M dia or meta local Baixa report true if pcolor yellow if meta local Baixa report true report false end to analise ifelse temprocesso if not carregada if not max proc set num proc num proc 1 set temprocesso false set color blue recolo
148. lo controle de um conjunto de workers e pela comunica o com os outros peers e os brokers Pequena Circula o menor ciclo no sistema circulat rio em que o sague sai do cora o e vai para o pulm o para ser renovado Pervasivo que se infiltra que penetra espalhado difuso penetrante Plataforma no ambiente JADE uma plataforma um conjunto composto pelo container principal main container e opcionalmente mais containers Serve para definir conjuntos de m quinas em uma rede Probe tasks s o tarefas de prospec o que servem por exemplo para investigar e avaliar indicadores de desempenho Propriedades auto ou autopriedades s o as quatro propriedades fundamentais definidas na Computa o Auton mica para um sistema alcan ar o autogerenciamento autoprote o autorrecupera o autoconfigura o e auto otimiza o Queens problema das n rainhas Em um tabuleiro de xadrez de tamanho n x n devem ser encontraradas todas as solu es poss veis para posicionamento de n rainhas de forma que elas n o fiquem dispostas simultaneamente na mesma coluna linha e diagonal Rastro mensagem indireta depositada localmente por um agente Replica o estrat gia que consiste na execu o de uma r plica duplicata de uma tarefa no ambiente de grid desde que a execu o da tarefa original ainda n o tenha conclu do e haja m quina dispon vel Se conjugada estrat gia de workqueue serv
149. lula sangu nea gerada uma popula o respons vel pela recupera o plaquetas prote o gl bulos brancos e otimiza o gl bulos vermelhos C lulas Sangui neas Gl bulo Vermelho 1 1 1 Gl bulo Branco 1 1 1 Plaqueta 1 1 1 Figura 3 15 Detalhe dos tipos de agentes c lulas sanguineas Para fins de teste s o criados tantos agentes c lulas do corpo quantos n s do sistema distribu do a ser gerenciado conforme Figura 3 16 Estes agentes migram para todas as m quinas exceto um agente c lula do corpo local para simular aplicativo na pr pria m quina e nelas se instalam se transformando em agentes est ticos Criador 1 1 Figura 3 16 Detalhe dos agentes c lulas corpo Tanto os agentes c lula sanguinea quanto os c lulas do corpo sao criados pelos agentes criadores e distribu dos com estrat gias de migra o distribui o diferentes A quantidade de c lulas sangu neas criadas vai depender da quantidade de c lulas do corpo pois a met fora do sistema sangu neo sugere uma rela o de 1 10 um para dez ou seja um gl bulo vermelho sendo capaz de atender at 10 c lulas do corpo Esta rela o cai para 1 100 se relacionamos os gl bulos brancos s c lulas do corpo e 1 1000 se relacionamos as plaquetas s c lulas do corpo 54 Quando solicitada pelo operador humano o agente a o se comunica com os agentes criadores para inform los sobre mudan a
150. m Orientadores Felipe Maia Galv o Fran a In s de Castro Dutra Tese doutorado UFRJ COPPE Programa de Engenharia de Sistemas e Computa o 2010 Refer ncias Bibliogr ficas p 114 125 1 Autogerenciamento de Sistemas 2 Inspira o Biol gica 3 Computa o Circulat ria 4 Computa o Auton mica 5 Multiagentes M veis 6 Intelig ncia Coletiva Fran a Felipe Maia Galv o et al Il Universidade Federal do Rio de Janeiro COPPE Programa de Engenharia de Sistemas e Computa o III T tulo Aos meus pais minha esposa e meus filhos Agrade o aos meus orientadores In s de Castro Dutra e Felipe Maia Galv o Fran a a compreens o e orienta o desta tese Agrade o dire o do Departamento de Automa o de Sistemas do Centro de Pesquisas de Energia El trica ELETROBRAS CEPEL Raul Balbi Sollero a oportunidade de realiza o deste trabalho Agrade o aos colegas de trabalho do Departamento de Automa o de Sistemas inclusive Alvaro da Silva Ferreira o apoio e a troca de ideais durante a realiza o da pesquisa Agrade o a toda equipe do OurGrid em especial a Francisco Brasileiro Rodrigo Vilar Abmar Barros e Adabriand Furtado o suporte para implementa o do estudo de caso real e obten o de resultados Agrade o a Marlon Rocha seu apoio nos testes realizados no LablA do PESC COPPE Agrade o a meu pai in memoriam seu exemplo de vida honestidade e perseveran a na bus
151. m ter seus subsistemas regulados internamente de forma a que seja mantido um equil brio entre eles e externamente de acordo com o ambiente em que vivem bem como prover formas de defesa contra amea as externas camuflagem sensores veneno velocidade habilidades entre outras as organiza es precisam manter sua infra estrutura operando permanentemente de forma regulada otimizada protegida com qualidade e lucratividade para atender a sua atividade fim provendo formas de defesa contra a concorr ncia vandalismo m utiliza o sobrecarga intemp ries etc O interesse pelas tecnologias de autogerenciamento de sistemas distribu dos isto que possibilitam que um sistema seja controlado por ele mesmo em ambientes descentralizados vem crescendo na mesma propor o que aumenta a complexidade do pr prio sistema O paradigma do homem como o centro do gerenciamento do sistema man inside the loop controlando os processos manualmente e participando interativamente no processo de decis o n o mais apropriado para os sistemas computacionais distribu dos atuais Figura 1 1 Por outro lado um sistema completamente autom tico sem necessidade de interven o humana utilizando t cnicas puras de intelig ncia artificial uma meta muito dif cil de ser alcan ada em curto prazo 90 Como novo paradigma necess rio reposicionar o operador humano colocando o acima do processo man above the loop de forma que ele pa
152. ma Imunol gico Artificial 10 Neuroci cia Computacional 14 Intelig ncia de Enxames 8 Swarm Intelligence Computa o Amorfa 12 Vida Artificial 89 e Intelig ncia Coletiva s o algumas dessas reas de estudo 17 2 2 Sistemas Aut nomos Um sistema pode ser considerado aut nomo se consegue atingir seus objetivos sem a interven o humana 18 Um sistema aut nomo um sistema que pode reagir de forma inteligente e flex vel em condi es de mudan as operacionais e demandas de processos que est o a sua volta 19 Pode ser feita uma analogia com os paradigmas de orienta o a objetos e sistemas baseados em componentes em que para uma requisi o feita para um objeto ou um componente esperada uma rea o comportamento compat vel Em um sistema aut nomo esta requisi o enviada para um componente aut nomo que age ou responde de forma apropriada seja com uma a o ou uma informa o Aut nomo significa que apenas o objetivo definido sendo que a solu o obtida como uma autorresposta do sistema 10 Para ilustrar o significado de a o aut noma pode ser citado o exemplo de um rob que est na Lua e telecontrolado da Terra e que tem como objetivo chutar uma bola Em um processo convencional o rob usaria seus sensores para localizar a bola e enviaria as informa es para a Terra esperando uma mensagem de retorno sobre qual a o tomar Devido ao atraso na comunica o as condi es
153. modelo proposto por sua natureza distribu do ubiquo e pervasivo Como pode ser visto na Figura 3 3 al m dos dois ciclos ou loops descritos cada c lula sanguinea artificial possui um oop interno que lhe possibilita exercer suas fun es As localiza es poss veis de um elemento gerenciador gl bulos vermelhos brancos e plaquetas s o a Pequena Circula o Arterial PCA b Grande Circula o Arterial GCA c Grande Circula o Venosa GCV d Pequena Circula o Venosa PCV Cada um dos elementos gerenciadores possui um 00p local interno para realizar sem interrup o as a es adequadas que s o dependentes da localiza o em que estiver Por exemplo assumindo que os elementos gerenciadores est o inicialmente localizados em PCA estes s o rec m criados ou regenerados para permanecerem em funcionamento ou chegaram ao final de seu ciclo de vida A partir da estes elementos s o distribu dos para a grande circula o passando para a localiza o GCA Ent o eles procuram se associar a um elemento gerenciado acoplamento formando um elemento auton mico Caso se acople passa para a localiza o GCV sendo que seu oop interno que est sempre em funcionamento monitora as informa es vitais do sistema gerenciado passando a control lo Caso ele n o se acople decorrido um per odo de tempo pr estabelecido passa para a localiza o PCV Desta localiza o decorrido um per
154. n o expiraram seu tempo de vida devem ser redistribu das Portanto as c lulas novas s o distribu das e as antigas redistribu das passando para o estado DISTRIBUI O Esta passagem se d pela condi o booleana CRIADO que passou de FALSE para TRUE O comportamento State cuida de verificar as condi es e mudar de estado quando necess rio caracterizando sua autonomia depois da cria o A quantidade de novas c lulas popula o criadas depende do n mero de c lulas do corpo a serem gerenciadas e c lulas sobreviventes Para elaborar este c lculo foi utilizada heur stica conforme descrito no item 2 5 1 O importante guardar uma propor o entre c lulas sangu neas e c lulas do corpo de forma que as ltimas sejam mais numerosas por exemplo rela o 1 10 Note que o estado e as condi es s o internos ao agente c lula e est o encapsulados nele Quando um agente c lula criado estipulado um tempo de vida aleat rio entre um patamar m nimo e um patamar m ximo um tempo de espera m ximo timeout e uma quantidade m xima de n s ou containers a serem visitados pelo agente c lula Para controlar o tempo de vida de uma c lula s o utilizados o comportamento Apoptosis e a condi o booleana Fim de Vida Para controlar o tempo de espera m ximo e a quantidade m xima de n s s o utilizados o comportamento Timeout e o contador N MIGRA ES Para implementar a caracter stica de mobilidade da c lula foi ela
155. na Sistemas aut nomos podem ser utilizados em sistemas complexos que demandam a es flex veis e de alto n vel que precisam ser tomadas apesar de se lidar muitas vezes com a incerteza e pouco conhecimento pr vio 11 O conhecimento incerto est fortemente ligado rea de intelig ncia artificial e intelig ncia computacional Habilidades inteligentes como aprendizagem pela experi ncia planejamento de a es ou dete o e identifica o de erros usadas para serem analisadas pelo operador do processo s o cada vez mais integradas em sistemas aut nomos As vantagens s o evitar erros de opera o melhorar o tempo de resposta e aliviar o operador 2 3 Computa o Auton mica O termo Computa o Auton mica Autonomic Computing foi cunhado em 2001 pela IBM para designar sistemas capazes de se manter de forma aut noma tendo capacidade semelhante a sistemas de agentes inteligentes onde autonomia e iniciativa pr pria s o caracter sticas importantes A computa o auton mica uma abordagem global e estrat gica para projetar sistemas computacionais distribu dos complexos Global no sentido de que enxerga todas as partes que comp em um sistema formando um todo sendo que as partes devem ser coordenadas estrategicamente de forma a que este todo cumpra seu objetivo Esta t cnica inspirada no funcionamento do sistema nervoso aut nomo humano e tem como meta o projeto e a constru o de sistemas que s o au
156. ncorrem para execu o da mesma tarefa h Distribui o caracterizada pela gera o distribu da de c lulas sangu neas i Escala verificada pela rela o de c lulas sangu neas ser pelo menos uma ordem de grandeza menor que as c lulas do corpo j Escalabilidade ha maior ou menor produ o de c lulas sangu neas de acordo com as exig ncias do sistema infec o por v rus ou aumento da atividade k Estabilidade verificada pela tend ncia do sistema voltar a um ponto de equil brio ap s alguma mudan a no ambiente Mobilidade caracterizada pela movimenta o das c lulas sangu neas segundo o fluxo do sangue m Monitora o caracterizada pela medi o frequ ncia card aca da press o sanguinea e a an lise sangu nea que refletem o funcionamento do sistema possibilitando seu controle n Prote o verificada pela a o dos gl bulos brancos na defesa do corpo 0 Rea o inerente aos gl bulos brancos frente a uma infec o as plaquetas frente a um sangramento e aos gl bulos vermelhos quando fornecem recursos as c lulas p Recupera o verificada pela a o das plaquetas no processo de cicatriza o q Redund ncia grande quantidade de c lulas sangu neas do mesmo tipo r Renova o c lulas sangu neas morrem e novas c lulas s o criadas s Sincronismo o cora o uma bomba com uma frequ ncia de batimento que comanda a velocidade do fluxo sangu neo t Sobreviv ncia quan
157. ndisponibilidade permanente de equipamentos for ada por causas naturais intr nsecas ao pr prio equipamento vandalismo operacionais e do sistema e Manuten es indisponibilidade programada dos equipamentos 106 d Operativa o sistema deve se manter funcionando de forma permanente com n veis de qualidade adequados com margem de seguran a e n o sobrecarregado Al m disso aspectos econ micos ambientais e de regulamenta o devem ser considerados Assim o sistema deve operar de forma tima levando em considera o o atendimento ininterrupto e com qualidade ao consumidor sem no entanto esquecer aspectos de economia evitando desperd cios e aspectos regulat rios evitando multas Autoprote o Autorrecupera o Preventiva Autoconfigura o Organiza cional Operativa Auto otimiza o Figura 5 20 Apectos da opera o do sistema el trico e associa o com autopropriedades 107 Fazendo uma associa o com as autopropriedades definidas no CIACOM temos que para o aspecto de preven o a propriedade de autoprote o para o aspecto de corre o a propriedade de autorrecupera o para o aspecto de opera o a propriedade de auto otimiza o e para o aspecto de organiza o a propriedade de autoconfigura o Nota se tamb m que os aspectos de preven o corre o e otimiza o agem diretamente sobre o aspecto de organiza o tornando o dependentes dos mesmos cond
158. nerName equals loc getName 11 loc else if ac2 getContainerName equals loc getName I2 loc migra agente cs2 para container 1 cs2 move l1 System out printin getLocalName MIGRATED NEW THANKSAGENT cs2AgentName ON CONTAINER 11 getName ac1 getContainerName 173 migra agente cs1 para container 2 cs1 move l2 System out printin getLocalName MIGRATED NEW THANKSAGENT cs1AgentName ON CONTAINER 12 getName ac2 getContainerName catch Exception e2 e2 printStackTrace send them a GREETINGS message ACLMessage msg new ACLMessage ACLMessage INFORM msg setContent GREETINGS msg addReceiver new AlD cs1AgentName AID ISLOCALNAME msg addReceiver new AID cs2AgentName AID ISLOCALNAME send msg System out printin getLocalName SENT GREETINGS MESSAGE TO cstAgentName AND cs2AgentName IF YOU COMMENTED OUT THIS ELSE CLAUSE THEN YOU WOULD GENERATE AN INTERESTING INFINITE LOOP WITH INFINTE AGENTS AND AGENT CONTAINERS BEING CREATED else l AmTheCreator true doWait 2000 wait two seconds i protected void takeDown Deregister with the DF try DFService deregister this System out printin getLocalName DEREGISTERED WITH THE DF catch FIPAException e e printStackTrace 174 F 2 Celula java podido id di dd dio io o ot ii ia EE KEETE o ias JADE Java Agent DEvelopment
159. o Figura 3 21 M quina de estados para controle do Agente C lula no oop Global com representa o de oop Local para cada estado Na Figura 3 22 mostrada a hierarquia de comando entre agentes A o gt Criador gt C lula dada nfase na atua o do Agente Criador nas fases de Gera o e An lise do ciclo de vida do Agente C lula 58 Agente A o Agente C lula Agente Distri Criador bui o _ Acopla mento Figura 3 22 Hierarquia de comando Agente A o atuando sobre Agente Criador que por sua vez atua nas fases de Gera o e An lise do ciclo de vida do Agente C lula 3 3 3 M dulo de Gera o O agente criador cria novos agentes c lula por tipo gl bulo vermelho gl bulo branco ou plaqueta A quantidade a ser criada varia de acordo com a quantidade de agentes j existentes e a proje o de quantos agentes por tipo s o necess rios para atender a demanda atual Para o funcionamento ininterrupto do CIACOM fundamental que haja uma gera o cont nua de agentes mas fundamental que haja controle para evitar tanto o seu crescimento exponencial quanto sua extin o Trata se portanto do problema de 59 controle populacional de agentes m veis em redes din micas A quest o da movimenta o dos agentes para promover uma distribui o que atenda demanda homog nea ou heterog nea tratada no m dulo de distribui o no pr ximo item No c
160. o Analogia E Biol gico Biol gica Computacional TONA rica Bomba que leva o sangue para todas as partes Funcionamento Cora o do corpo Clock do sistema Ininterrupto batimentos card acos Gl bulo B Antiv rus Prote o Branco o a firewall configura o vacinas e autoajuste ataques Suprimento das Gerenciadores Otimiza o Gl bulo c lulas de rede E ED configura o e Vermelho com oxig nio e balanceamento uoau e Nutrientes de carga J Reset Manuten o shutdown Recupera o Plaqueta dos vasos salvar configura o Sangu neos contexto do e autoajuste S O Art rias Comunica o A Canal de arter olas com todas as Redes i comunica o capilares partes do corpo Computadores auton mico Comunica o C Redes de Canal de omunica o DEDA Veias v nulas com todas as Reiks de comunica o partes do corpo auton mico Computadores 34 Tabela 3 2 Quadro Comparativo dos Elementos do Sistema Circulat rio Auton mico Proposto continua o Elemento Biol gico rg os F gado Rim P ncreas etc C rebro C lulas C lulas tronco Medula ssea Ba o Fun o Biol gica Diversas filtro regulador renovador etc Racioc nio controle centralizado Em conjunto comp em os rg os Geram as outras c lulas Geram as c lulas tronco de forma distribu da Geram as c lulas tronco de forma centralizada Analogia Computacional Com
161. o sistema monitorando o quanto necessidade de sua manuten o 13 Exceto os neur nios que s o supridos de sangue de uma forma diferente do que as outras c lulas 14 Pode ser usado tamb m como sinal de sincronismo 132 Gl bulos Vermelhos Plaquetas Figura A 3 Alguns dos Elementos componentes da Computa o Circulat ria As art rias arter olas e capilares s o as vias de comunica o do sistema Assim como no sistema circulat rio toda c lula do sistema irrigada pelo sangue fazendo com o que os gl bulos brancos vermelhos e plaquetas cheguem a elas nosso sistema computacional deve ser capaz de ter esta caracter stica As veias e v nulas tamb m s o respons veis pela comunica o do sistema Tamb m se comunicam com todas as c lulas e permitem o retorno do sangue para o cora o Esta caracter stica de ciclo corresponde ao sistema vascular fechado sendo interessante para a leitura das informa es colhidas pelos gl bulos brancos vermelhos e plaquetas para possibilitar a correla o entre elas Os rg os s o analogias com os componentes computacionais que comp em o sistema exceto o cora o c rebro ba o e medula ssea que t m fun o espec fica O c rebro dita as pol ticas do que o sistema deve fazer de forma global e em alto n vel Como ele pode alterar sua estrat gia em tempo real o sistema circulat rio deve se encarregar de se adaptar s novas regras 133
162. ode levar fadiga cr nica e depress o A exposi o ao estresse abala o equil brio interno do corpo homeostase que pode levar a tr s estados 1 o corpo pode recuperar seu equil brio uma vez que a situa o de estresse cessou ou pode permanecer num estado de 2 sub ou 3 sobre excita o 70 Os horm nios cortisol e adrenalina e a atividade do Sistema Nervoso Aut nomo SNA atuam para deixar o corpo em equil brio O SNA e a adrenalina nos mant m alertas pelo aumento dos batimentos card acos e da press o arterial e rapidamente concentrando as reservas de energia De forma oposta o cortisol atua de forma lenta ajudando a recuperar o suprimento de energia e ao mesmo tempo nos auxiliando a memorizar coisas importantes Por exemplo o cortisol prepara nosso sistema imunol gico para enfrentar amea as como v rus e bact rias ou um ferimento Outro aspecto importante da a o do cortisol chamado de conten o Muitos sistemas fisiol gicos s o confrontados entre si de forma a que nenhum deles fique fora de controle Todas estas respostas adaptativas s o descritas pelo termo alostase que significa manter a estabilidade atrav s de modifica es O corpo enfrenta constantemente desafios e gasta energia tentando deixar cada coisa em seu lugar Na maior parte das vezes ele tem sucesso mas problemas reais surgem quando os sistemas envolvidos na alostase n o desligam adequadamente n o s o mais requeridos ou n o
163. ol ticas globais Estado PCV Ler informa es relativas s propriedades auto prote o otimiza o recupera o e configura o Se propriedades auto sofrerem modifica es significativas Atualizar configura es e regras locais Ler informa es sobre estrat gia global Se estrat gia global mudou Atualizar configura es e regras globais Passa para o Estado PCA Pequena Circula o Venosa Figura B 3 Detalhamento do Fluxograma do Elemento Medula ssea para o Estado PCV 143 Nas Figuras B 4 e B 5 s o apresentados os fluxogramas de alto n vel para os elementos gerenciadores plaqueta hem cia e leuc cito nos estados mais relevantes para eles GCV e GCA Por quest es de simplifica o n o foram representados os testes desvios correspondentes ao time out acoplamento e vida til que podem manter o loop ou provocar a mudan a de estado Estado GCA Monitorar informa es propriedades auto Se Existem A es a Executar Executar a es Caso a o a 0 Autoconfigurar Elemento Gerenciado 1 Deixar Rastro 2 Enviar Mensagem 3 Acoplar ou Desacoplar 4 Autoproteger ou Autorrecuperar ou Auto Otimizar Se Gerenciador se Associou a Gerenciado Passa para o Passa para o Estado GCV Estado PCV Grande Circula o Arterial Figura B 4 Detalhamento do Fluxograma do Elemento Gerenciador para o Estado GCA 144 Estado GCV Verificar Tempo de Vida Se n
164. om ferom nios usado pela col nia de formigas formigueiro Apesar de n o modelar infraestruturas a comunica o indireta apresentada est relacionada intelig ncia de enxames HELSINGER KLEINMAN e BRINN 34 abordam um framework para controlar a sobreviv ncia de sistemas multiagente O objetivo manter o funcionamento de sistemas multiagente distribu dos mesmo na ocorr ncia de adversidades A correla o das informa es monitoradas para sele o das a es de controle s o contribui es importantes deste projeto O projeto ABLE 35 Agent Building and Learning Environment desenvolvido pela IBM um ambiente de desenvolvimento para constru o de agentes inteligentes auton micos e sistemas multiagente Novas funcionalidades que permitem a constru o de sistemas multiagentes auton micos s o apresentadas O gerenciamento inteligente das infraestruturas do s culo XXI 37 como o caso das infraestruturas de transporte bem como das chamadas infraestruturas inteligentes tel grafo sistemas de supervis o e controle controle de tr fego a reo e sistemas de sinaliza o telef nicos se mostra necess rio para que estas infraestruturas alcancem seu potencial m ximo Como exemplo pode se citada a iniciativa do governo do Reino Unido para controlar estas infraestruturas 41 e da Holanda com uma nova gera o de infraestruturas por meio de uma funda o hom nima 42 43 A tecnologia de multiagentes
165. om gl bulos brancos v rus e ambiente contaminado modelo de infec o LCP Limpo Contaminado ou Protegido A vers o 11 do CIACOM CIACOM V11 semelhante 9 com a introdu o de agentes v rus que continuam contaminando o ambiente Figura 5 17 Ou seja ap s a limpeza o v rus continua contaminando desde que o local n o esteja protegido Nesta vers o o v rus n o se clona Na Figura 5 18 mostrada a situa o de a o cont nua de descontamina o executada pelos gl bulos vermelhos segundo algoritmo da Tabela 5 1 e concomitantemente a o cont nua dos v rus contaminando o ambiente 94 CiacomV11 NetLogo C Netlogo File Edit Tools Zoom Tabs Help Interface Information Procedures fot abe Button f Edit Delete Add view updates normal speed onticks v 462 7 Protegidos 620 Figura 5 18 CIACOM_V11 com gl bulos brancos limpando e v rus contaminando o ambiente 5 1 7 Discuss o dos Resultados a O efeito da competi o como pode ser observado na Figura 5 7 quando a competi o desabilitada h o crescimento descontrolado da popula o de agentes Ou seja apesar de n o ser natural no sistema circulat rio este mecanismo foi introduzido e necess rio para fins de controle da popula o O efeito do n mero inicial de agentes como pode ser observado nas Figuras 5 5 e 5 14 par
166. omo a partir da troca de informa o entre agentes as informa es passam a ser similares acaba emergindo uma concentra o de agentes em reas da rede Para solucionar este problema foi proposta estrat gia inspirada no dep sito de ferom nios Estes dep sitos chamados de ferom nios de liga o servem para orientar os agentes para seguir os caminhos menos visitados evitando a concentra o Ou seja o agente repelido pela maior concentra o deste ferom nio 2 6 Outros Trabalhos Relacionados Existem outros projetos relacionados ao gerenciamento de sistemas complexos que merecem ser citados Como por exemplo o projeto da NASA inspirado no genoma humano 30 cujo objetivo criar uma arquitetura multiagente que proveja um ambiente computacional que se adapte a mudan as inesperadas no hardware atrav s da reconfigura o do novo hardware sem perda de funcionalidade mas com prov vel perda de desempenho A comunica o celular a partir de sinais qu micos apresentada no projeto da NASA semelhante apresentada no modelo proposto no Cap tulo 3 25 A IBM al m de lan ar a computa o auton mica apresentou um projeto de um sistema multiagente para sua implementa o Trata se da arquitetura descentralizada para computa o auton mica Unity 31 32 baseada em m ltiplos agentes interativos chamados de elementos auton micos PANIT e LUKE 33 exploraram algoritmos para modelar o mecanismo de comunica o c
167. onds to the task starting by O number of consistent permutations in the first two rows Solve the N queens problem using recursion and backtracing Prints the number of solutions not all the solutions to minimize output file s size dido dd dd dad Sd no dad dd tda Queens sol 0 public int getSol return sol ER RESSRRERERREREREEEEEEERLES ER ERERE REALL REEL ERASER dd dd dd Return true if queen placement q n does not conflict with other queens q 0 through q n 1 SERSERERES CAREERS EEDA o ES SAA ELAS ESSA AE SAREERSEAEREESES ES SORES ERE SS public static boolean isConsistent int q int n for int i 0 i lt n i if g i q n return false same column if ali q n n i return false same major diagonal if q n g i n i return false same minor diagonal return true pda dd Mee eRe NEEE Tae ee Nek tC te dd add ad ee es tle Print out N by N placement of queens from permutation q in ASCII SESERESERS AE SASL ELE PRREREE RE ESA RARER ERS CAAAERSERERSEEAESESSSRERL ERS public void printQueens int q int N q length for int i 0 i lt N i for int j 0 j lt N j if q i j System out print Q else System out print System out printin System out printin 151 dd dd d o dd dd o Rd dd do fi EE Try all permutations using backtracking dd dad dd dd di aa public void enumerate
168. ontra ataques de v rus e os gl bulos vermelhos abastecem as c lulas de recursos oxig nio e nutrientes As c lulas sangu neas portanto s o m veis atendem s necessidades das c lulas do corpo e mant m uma rela o de muitos para um n 1 ou seja muitas c lulas do corpo podem ser atendidas por uma nica c lula sangu nea Quando retornam ao cora o sangue venoso s o bombeadas para o pulm o onde os gl bulos vermelhos s o reabastecidos de oxig nio e nutrientes C rebro Gera o A o Pulm es Pequena Circula o K Ba o Lado Direito do Lado Esquerdo do Cora o Cora o Gl bulo branco Gl bulo vermelho Para Todas as C lulas do Corpo Plaquetas Gera o Medula ssea Rea o Figura 3 1 Modelo Biol gico Outra inspira o biol gica caracter stica do modelo a apoptose o gl bulo vermelho tem um tempo de vida pr estabelecido ao final do qual ele se destr i A chamada apoptose serve para simplificar o gerenciamento dos agentes m veis que s o usados na implementa o das c lulas sangu neas Al m disso o c rebro pode de forma hier rquica e volunt ria direcionar a pol tica de a o do corpo influenciando diretamente o funcionamento do sistema circulat rio A espinha dorsal representa a rea o autom tica correspondente a reflexos como por exemplo quando afastamos a m o quando nos queimamos representando a forma involunt ria de rea
169. oopera o competi o e intera o entre agentes passaram a ser analisadas Datam da d cada de 1980 os sistemas multiagente usando blackboard t cnica de comunica o entre agentes no qual s o compartilhadas as informa es Em 1980 foi cunhado o termo Distributed Artificial Intelligence DAI para melhor classificar os estudos de Al relacionados a multiagentes Em meados da d cada de 1990 o interesse da ind stria na tecnologia de agentes aumentou levando a cria o da FIPA Foundation for Intelligent Physical Agents com o objetivo da especifica o de padr es No final dos anos 90 pesquisadores em busca de aplica es realistas para sistemas multiagentes propuseram o desafio RoboCup demonstrar que em 50 anos um time de rob s jogadores de futebol poder derrotar um time de excelentes jogadores de futebol humanos Desde ent o s o realizados torneios em v rias partes do mundo com rob s reais ou virtuais 159 O com rcio eletr nico na Internet e commerce passou a ser um campo f rtil a ser explorado pela tecnologia de multiagentes Al m disso desenvolvimento da tecnologia de agentes e da Internet levou cria o dos agentes m veis como por exemplo os crawlers do Google que visitam p gina na web contabilizando links para c lculo de indicadores que s o utilizados para ranquear as respostas de seu mecanismo de busca Em 2001 a IBM tomou a iniciativa de desenvolver pesquisa em computa o inspirada
170. originaram usando o comportamento Analysis Esta an lise permite ao criador quando da cria o de novas c lulas aperfei o las ou seja adapt las de forma a criar nova gera o de c lulas mais aptas ao autogerenciamento Uma vez completada a an lise a condi o ANALISADO passa para TRUE e o estado passa a ser CRIADO desde que FIM de Vida seja FALSE e o ciclo de vida da c lula reinicia Caso seja a condi o FIM de Vida seja TRUE a apoptose efetivada com a autodestrui o da c lula encerrando definitivamente seu ciclo de vida 4 3 Simula o Foi utilizado o software NetLogo 77 para simular o CIACOM em uma grande quantidade de agentes Foi utilizado um 00p de controle gen rico 78 semelhante ao exibido na Tabela 4 1 70 Tabela 4 1 O loop de controle 1 inicializa o mundo 2 inicializa os indiv duos 3 enquanto verdadeiro para cada indiv duo observe o mundo execute uma a o mundo determina novas observa es mundo processa custos e benef cios para todos os indiv duos 4 5 6 7 fim para 8 9 10 fim enquanto Este loop de controle inclui a inicializa o passos 1 e 2 simula o oop global passos 3a 10 e o loop local passos 4 a 7 4 4 Conclus o Tamb m foram implementados alguns comportamentos do sistema multiagente CIACOM utilizando o ambiente de desenvolvimento JADE Verificou se a viabilidade de utiliza o deste ambiente para o desenvolvimento de um prot tipo do CIACOM
171. os e o fracasso do modelo Por exemplo a redu o da taxa de natalidade de 13 para 10 j provoca este efeito mantida a taxa de mortalidade em 5 Figura 5 8 N mero Total de Processos 4897 Patches Green 1089 i Em eee Patches Yellow Patches Red Figura 5 8 Extin o dos Gl bulos Vermelhos por pequena diferen a positiva de E crescimento populacional 5 CiacomV1 NetLogo C Netlogo File Edit Tools Zoom Tabs Help Interface Information Procedures A 8 abe Button w J 7 view updates normal speed onticks v a lacao nos A 7 amp ticks 0 geracao popul aE os leo o 33 1089 Grafico 1000 E populacao H taxa de cobertura executar 2 limpar tudo UE A Command Center Oz fear observer gt v Figura 5 9 Experimento com ambiente com mais carregamento A quantidade de patches de cor verde vermelha e amarela influenciam na emersao do desejado balanceamento de carga Por exemplo a converg ncia todos os patches verdes atingida quando 64 1 de patches sao verdes 32 3 de patches s o amarelos e 12 5 de patches s o vermelhos Mas n o h converg ncia ou seja O sistema oscila para valores de 49 5 37 2 e 22 2 Figura 5 9 Al m disso os gl bulos vermelhos sem processo vazios acabam sendo ex
172. ostas fica limitado intranet pois neste ambiente a seguran a j garantida por firewalls e antiv rus A simula o de ataques ou mau funcionamento feito por agentes maliciosos ou altera o de comportamento de agentes que fazem parte do pr prio sistema A seguir s o apresentados aspectos importantes sobre gera o de agentes de fruto de pesquisa em publica es que tratam de popula o de agentes 2 5 1 Gera o de Agentes SUZUKI IZUMI OOSHITA et al 72 apresentam um mecanismo de autoadapta o de uma popula o de agentes m veis distribu dos em uma rede usando uma 22 abordagem inspirada biologicamente A inspira o biol gica a do modelo populacional de uma nica esp cie que tem sua popula o controlada pela quantidade de alimento presente no ecossistema Neste modelo proposta a resolu o do problema do controle populacional de agentes m veis em redes din micas O objetivo ajustar a popula o de agentes para uma fra o da popula o original em um tempo t S o apresentadas duas solu es para o problema a primeira depende do conhecimento a priori do n mero total de n s da rede enquanto que a segunda independe deste n mero Al m disso cuida para evitar a extin o dos agentes pela cria o de novos agentes em n s pouco visitados A movimenta o dos agentes pelos n s aleat ria Se em um n acabar o alimento necess rio para a sobreviv ncia de um agente ele morre se mata
173. ou diminua convergindo para se adaptar ao n mero de c lulas do corpo Outra caracter stica desej vel que esta popula o represente um percentual apenas do n mero de c lulas do corpo assim como do ajuste din mico da popula o de agentes caso aumente ou diminua o n mero total de c lulas do corpo Aplica o de t cnicas de algoritmos gen ticos dificultada pela distribui o de agentes e dificuldade de avalia o de indicadores 24 fun o fitness mas n o devem ser descartadas T cnicas de intelig ncia coletiva devem ser exploradas para fazer emergir um n mero de agentes adequado ao CIACOM 2 5 2 Distribui o de Agentes TAHARA OHSUGA e HONIDEN 75 apresentam uma gama de padr es para o desenvolvimento de agentes incluindo padr es para agentes m veis mobility pattern e para sua migra o itinerary branching e star shaped LIMA MACHADO et al 76 apresentam al m desses mais alguns padr es de distribui o para agentes m veis master slave meeting e facilitator BAKHOUYA e GABER 74 preveem a movimenta o do agente para sua melhor distribui o pela rede com controle inspirado no sistema imunol gico semelhante ao apresentado no subitem anterior de gera o AMIN e MIKLER 73 apresentam as estrat gias de migra o Random Walk e Least Recently Used LRU Esta ltima se caracteriza pelos agentes executarem uma busca em profundidade na rede baseada na informa o carregada por eles C
174. ponente de software Processamento an lise tomada de decis o Parte de um Componente de software Nova vers o de parte de um Componente de software Sistema Operacional Sistema Operacional Computa o Circulat rio Auton mica Elemento Gerenciado Estrat gias pol tica Elemento Gerenciado Adapta o Gera o Regenera o Gera o Regenera o 35 3 1 3 As c lulas sangu neas artificiais sao criadas com tempo de vida predeterminado ao final do qual se destroem apoptose 17 Est dispon vel mecanismo que avisa que a c lula sangu nea est viva similar ao batimento card aco 17 Est dispon vel mecanismo que informa a pulsa o da c lula sangu nea que A i ainda est viva similar medi o de frequ ncia card aca 17 para fins de avalia o de desempenho do elemento Cada c lula sangu nea um gerenciador auton mico Est dispon vel mecanismo de oop global que permite a adapta o e a cria o de novas c lulas sangu neas e sua distribui o pelo sistema Est dispon vel internamente em cada c lula sangu nea mecanismo de loop local que permite a monitora o an lise planejamento e execu o de a es O funcionamento do sistema ininterrupto S o fornecidas estrat gias globais a serem seguidas na forma de regras e par metros S o fornecidas estrat gias locais na forma de regras e par metros a serem
175. precisam estar dispon veis por mais tempo sistemas 24h 7 dias por semana e serem utilizados por pessoas sem garantia de treinamento Quest es relativas Jornada s o Como podemos fazer evoluir sistemas com a complexidade dos sistemas produzidos com a tecnologia de daqui h 10 ou 20 anos Como podemos construir sistemas que possam aprender e se adaptar a seus ambientes interno e externo de maneira a melhorar o seu desempenho que se torne imune a ataques internos e externos e que possam aprender a usar todos os recursos dispon veis para eles Outros documentos apresentam uma antevis o do que ser a computa o no futuro como por exemplo The Computer for the 21st Century 88 Em trecho extra do Centenas de computadores em uma sala podem parecer intimidantes a princ pio Assim como centenas de volts transitando pelos fios el tricos pareceram assim um dia Mas assim como os fios el tricos no interior das paredes estas centenas de computadores ficar o invis veis para a consci ncia comum As pessoas simplesmente usam nos inconscientemente para cumprir seus afazeres di rios chama se a aten o para aspectos relacionados computa o pervasiva onipresente fazendo papel de assistente pessoal mas apresentando autonomia e caracter sticas descritas na computa o auton mica onde a t cnica possibilitar ao homem gerenciar sistemas complexos como um todo pelo foco em objetivos de mais alto n v
176. quadamente ou requer manuten o plaqueta prote o leuc cito ou recurso hem cia As t cnicas de vacinas antiv rus agentes est ticos e m veis devem ser avaliadas neste ponto Em caso de ataque os gl bulos brancos podem se transformar em soldados ou seja passam de monitores a executores Os gl bulos vermelhos servem para monitorar os recursos utilizados Em caso de falta de recursos mais recursos devem ser alocados ou em caso de recursos em excesso devem ser liberados As plaquetas ao perceber dano devem atuar como reparadoras Os gl bulos brancos quando no papel de soldado podem deixar um rastro qu mico para catalisar a atua o reparadora das plaquetas assim como fazem as formigas na intelig ncia de enxames Este mecanismo comum para as demais c lulas sangu neas deixar rastros qu micos para serem percebidos pelos outros nas proximidades Esta ltima tem uma componente via arterial e uma venosa A via arterial leva os recursos novos ou 140 renovados para todo o corpo e coleta informa es sobre os recursos a prote o e a recupera o A via venosa executa as a es necess rias baseadas nas informa es coletadas Estas informa es podem ser internas coletadas da c lula pela pr pria c lula sangu nea externas diretas provenientes de outras c lulas ou ainda externas indiretas por rastros Dependendo do n vel hier rquico do tipo de c
177. que inclui a JVM necess ria que a op o recomendada para utilizadores menos experientes Neste anexo apresentado um arquivo contendo o c digo compat vel com o ambiente de programa o e simula o de agentes NetLogo Note que a primitiva globals serve para definir vari veis globais ou seja s o enxergadas por todos os agentes a primitiva turtles own serve para definir vari veis locais ou seja s s o enxergadas pelos pr prios agentes e a primitiva patches own serve para definir vari veis locais ao patch que s s o enxergadas pelos agentes quando estes est o localizados sobre o patch ou em suas vizinhan as A rotina to cria serve para inicializar o mundo do CIACOM criando os agentes inicializando vari veis e modificando atributos e cores dos patches A rotina to recolor patch serve para atualizar a cor dos patches de acordo com seu carregamento A rotina to executar a rotina principal e fica em Joop eterno e est de acordo com a especifica o na subse o 5 3 1 Em cada tick do loop s o executadas instru es em paralelo para todos os agentes a partir da primitiva ask aplicada a turtles Ao final de cada loop s o feitas atualiza es nos contadores nos monitores e no plot do gr fico A cada tick cada agente analisa percebe atrav s de sensores seu patch pega um processo ou deposita um processo ou n o faz nada atua atrav s de atuadores d
178. que limita o crescimento de qualquer popula o Neste modelo sup e se que cada territ rio n da rede s pode ser ocupado por um indiv duo e que os indiv duos podem mover se entre os v rios territ rios durante o seu per odo de vida Caso dois indiv duos se encontrem no mesmo territ rio um deles morre O NetLogo fornece uma maneira simples de modelar os indiv duos de uma esp cie chamados turtles e os territ rios chamados patches pois vem munido de um mundo retangular dividido em quadrados patches de coordenadas inteiras Como pode ser visto na Figura 5 3 foi definida rea quadrada contendo 33 quadrados na vertical e na horizontal perfazendo um total de 1089 quadrados patches Cada um dos quadrados representa um n da rede de simula o sendo considerados vizinhos os oito quadrados com os quais tem fronteira Figura 5 4 Ou seja cada computador da rede representado por um quadrado que est conectado a seus vizinhos simulando uma rede de computadores No NetLogo as coordenadas x y 78 deste quadrado s o mapeadas como um toro doughnut bagle ou rosquinha de modo que sempre existir o oito vizinhos mesmo em quadrados localizados na moldura da rea quadrada Al m disso o movimento dos indiv duos quando localizados em algum extremo circular ou seja um indiv duo que est na extrema direita do quadrado e se move um pouco mais direita aparece no extremo esquerdo do quadrado V1 V2 V3 V8 Q
179. que um sistema tem de antecipar detectar identificar e se proteger do mau funcionamento do sistema devido a fatores internos fatores intr nsecos evitando por exemplo efeitos em cascata 2 3 3 Arquitetura A arquitetura de computa o auton mica da IBM prov um framework no qual podem ser constru dos sistemas autogerenci veis 25 Na Figura 2 2 s o mostrados os componentes e as principais intera es entre eles para um nico gerenciador auton mico e um nico recurso gerenciado por ele O recurso tamb m chamado de elemento gerenciado o que est sendo transformado em um elemento mais 16 autogerenci vel Este pode ser um nico sistema ou mesmo uma aplica o dentro de um sistema ou pode ser uma cole o de v rios sistemas logicamente relacionados Os sensores prov m uma maneira de se obter dados de medi o do recurso e os atuadores prov m uma forma de modificar o comportamento do recurso Os gerenciadores auton micos leem os dados dos sensores e manipulam os atuadores para fazer com que os recursos se tornem mais autogerenci veis O gerenciador auton mico cont m componentes para monitorar analisar planejar e executar arquitetura MAPE e comum a todos eles est o os seguintes itens o conhecimento do ambiente computacional os acordos de n vel de servi o e outras considera es relacionadas O conjunto formado pelo elemento gerenciador gerenciador auton mico e pelo elemento gerenciado recurso
180. r Apoptosis Behaviour Configuration Behaviour lamAlive Behaviour Pulsing Behaviour State Behaviour Mobile Behaviour e Communication Behaviour Figura 4 3 Nesta vers o do prot tipo n o houve diferencia o entre as c lulas sangu neas gl bulos brancos gl bulos vermelhos e plaquetas Corpo Respons vel pelo aplicativo propriamente dito Possui os comportamentos Application Behaviour Communication Behaviour e Subscription Behaviour Figura 4 4 As c lulas do corpo chamadas apenas de corpo por simplifica o e para evitar confus o com as c lulas sangu neas foram criadas para fins de simula o do gerenciamento de aplicativos 65 Reflection Behaviour Execution Behaviour Publication Behaviour at ane ad id C lula CT lamAive Behaviour gt Figura 4 3 Agente C lula do CIACOM e seus respectivos comportamentos d Corpo Figura 4 4 Agente Corpo do CIACOM e seus respectivos comportamentos 66 Na Figura 4 5 est ilustrada a m quina de estados que simula a pequena e a grande circula o sangu nea Cada c lula possui sua pr pria m quina de estados que a controla durante seu ciclo de vida O ciclo de vida de uma c lula come a no estado CRIA O O agente Criador o respons vel pela cria o de novas c lulas e sua distribui o pelo sistema n s da rede ou containers JADE Para tanto o criador possui o comportamento Creation C lulas antigas que est o neste estado e ainda
181. r patch if carregada if not min proc set num proc num proc 1 set temprocesso true set color magenta recolor patch if rastro gt 60 movimento velocidade 5 end to movimento distancia rt random float 360 0 forward random float distancia end to deposito set rastro rastro 60 end 165 to reproducao if random 100 lt taxa de natalidade if not temprocesso hatch 1 set meta local meta global set temprocesso false movimento 2 end to morte if random 100 lt taxa de mortalidade if not temprocesso die end to choque without interruption while any other turtles here with not temprocesso ask one of turtles here with not temprocesso die end 166 Anexo F Programas JADE CIACOM JADE 29 Java Agent DEvelopment framework um ambiente de desenvolvimento para sistemas multiagente que est de acordo com a especifica o FIPA Foundation for Intelligent Physical Agents Neste sistema est o inclu dos a Um ambiente de runtime onde os agentes JADE podem viver e que precisam estar ativos em um host antes que um ou mais agentes possam ser executados neste host b Uma biblioteca de classes para os programadores desenvolverem seus agentes c Um conjunto de ferramentas gr ficas que permitem a administra o e o monitoramento da atividade de agentes que est o ativos Cada inst ncia do ambiente de runtime do JA
182. r sua execu o antes da tarefa original esta cancelada Assim s o necess rias mais m quinas onde ser o executadas r plicas de tarefas aumentando as chances de m quinas lentas ou com defeito n o atrapalharem o desempenho global do trabalho job submetido De forma resumida pode se afirmar que esta estrat gia consiste na troca de ciclos de m quina por informa o Com isso podem se obter com ambas as estrat gias tempos de makespan semelhantes com a vantagem da replica o n o precisar de informa o nem das tarefas nem das m quinas e com a desvantagem de desperdi ar recursos se comparada estrat gia de binpacking A proposta deste estudo de caso do CIACOM utilizando o OurGrid consiste na execu o de probe tasks tarefas sonda aleatoriamente nas m quinas intercalados com as tarefas de um trabalho A inspira o baseada na fun o dos gl bulos vermelhos fornecendo recursos s c lulas em uma propor o de poucos gl bulos vermelhos para muitas c lulas Estas tarefas gl bulos vermelhos s o executadas remotamente nas m quinas do grid e retornam com informa es sobre as m quinas workers Al m disso elas podem depositar informa es que podem ser utilizados por outros agentes A informa o a ser depositada pelas tarefas gl bulos vermelhos podem variar de aplica o para aplica o pois dependendo do tipo de processamento requerido podem ser necess rios diferentes requisitos E
183. raestrutura de sistemas computacionais Ent o como pode ser visto na Figura 1 3 dentre os diversos sistemas inspirados na natureza encontram se aqueles inspirados em sistemas biol gicos e dentre estes est o os sistemas inspirados no sistema nervoso e por sua vez os inspirados no sistema nervoso aut nomo A computa o auton mica se encaixa dentro deste ltimo Sistemas Inspirados na Natureza Sistemas Inspirados em Sistemas Biol gicos Sistemas Baseados no Sistema Nervoso Humano Sistemas Baseados no Sistema Nervoso Aut nomo Computa o Auton mica Sistemas Baseados no Sistema Circulat rio Humano Computa o Circulat ria Figura 1 3 Contextualiza o do Modelo de Computa o Circulat rio Auton mico Proposto Para atingir o autogerenciamento outras inspira es biol gicas tamb m s o propostas como por exemplo o sistema circulat rio humano dando origem computa o circulat ria termo cunhado neste trabalho e que ainda n o tinha sido formalizado anteriormente apesar de algumas de suas caracter sticas poderem ser encontradas em 17 54 1 3 Objetivos Nosso principal objetivo com este trabalho o estudo investigativo de um modelo de autogerenciamento com inspira o biol gica baseado no sistema circulat rio Nossos objetivos espec ficos s o a Estudar os trabalhos relacionados e suas limita es vantagens e desvantangens Projetar um novo modelo de autogerenciamen
184. rculat rio humano apresentado como contribui o para atender esta necessidade Os resultados de simula es e da aplica o do modelo a um ambiente de computa o em grade s o apresentados a partir de estudo de casos O modelo inspirado biologicamente no sistema circulat rio se mostra vi vel para aplica o a problemas reais nos quais se deseja elevar os n veis de autonomia de gerenciamento vi Abstract of Thesis presented to COPPE UFRJ as a partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Science D Sc A SELF MANAGEMENT MODEL INSPIRED BY THE CIRCULATORY SYSTEM APLLIED TO DISTRIBUTED SYSTEMS Alberto Arkader Kopiler March 2010 Advisors Felipe Maia Galv o Fran a In s de Castro Dutra Department Computing and Systems Engineering The interest in self management techniques applied to distributed systems that is techniques that allow systems to control themselves in decentralized environments is increasing in the same proportion as the system increases its complexity The paradigm of a man as the centre of the management is no longer appropriate for the modern distributed computing systems Man must be reallocated to a supervisory role define high level policies and general goals and delegate to the low level self managed system reaching them A model for distributed systems self management inspired in the human circulatory system is then presented as a contribution to attend this demand Based
185. refas s o mais exigentes minimizando o excedente de tempo das probe tasks Para compensar rodamos os testes de 6 e 13 rainhas com probe tasks tamb m no broker original para podermos comparar com o broker modificado Na Tabela 5 3 s o apresentados os resultados 0 job submetido no Broker modificado apresenta entre 10 e 20 a mais de tarefas probe tasks 103 Tabela 5 3 Quadro comparativo do ndice de desempenho das estrat gias dos escalonadores nRainhas workqueue binpacking E RE 6 65269 6960 25 14276 25 12 13 268025 27189 155 12 265744 24688 155 12 Comparando o tempo m dio do broker original com o broker modificado para o caso das 13 rainhas com job de 155 tarefas constata se pequena vantagem para o modificado Deduzimos que o peso das probe tasks grande se comparado ao tempo de execu o das tarefas do problema das 13 rainhas Mas conforme o problema vai ficando mais complexo ex 19 rainhas as probe tasks n o pesar o tanto Devido aos maus resultados iniciais propomos que seja feita modifica o no algoritmo de forma que seja mantida a mem ria do desempenho das rodadas anteriores Ou seja o broker modificado guardaria o indicador do desempenho das m quinas para aplica o nas rodadas posteriores Na Tabela 5 4 apresentado o indicador de desempenho benchmark dos workers colhido pelas tarefas gl bulo vermelho 104 Tabela 5 4 Benchmark dos wo
186. rkers obtido no teste de binpacking do CIACOM worker benchmark urutu 1 707 462 urutu 2 706 733 krill 2 567 639 krill 1 558 975 worker2 Icc2 26 462 263 worker2 Icc2 28 461 146 worker1 lcc2 28 460 919 worker1 lcc2 26 459 629 worker2 Icc26 384 018 worker2 Icc28 382 043 worker 1 Icc28 380 070 worker 1 Icc26 377 799 A estrat gia de replica o workqueue with replication totalmente desinformada mas apresenta um desempenho satisfat rio se comparada a binpacking Em compensa o como usa replica o apresenta um ndice de desperd cio que pode ser elevado A estrat gia h brida CIACOM parcialmente informada pois conjuga as duas estrat gias a binpacking informada e a workqueue n o informada Com isso espera se obter um ndice de desempenho pr ximo ao do workqueue com um ndice de desperd cio inferior desde que o problema a ser tratado demande capacidade de processamento e o cluster disponibilizado seja heterog neo 105 5 3 Estudo de Caso Opera o do Setor El trico O objetivo da opera o do setor el trico o fornecimento de energia el trica aos consumidores de forma ininterrupta com qualidade e seguran a Para tanto a gera o transmiss o e distribui o de energia el trica devem estar dimensionadas adequadamente carga ou seja demanda do consumidor Esta demanda varia ao longo do ano e ao longo do dia Servi os de manuten o programados desligamentos indesejados oscila
187. rvidor para toler ncia a falhas etc b Decis o D decidindo a a o corretiva a ser tomada Isto por sua vez pode ser feito em dois passos an lise e planejamento c Execu o executando efetivamente atrav s dos atuadores A as a es no sistema controlado Para atingir estes objetivos o sistema possui uma base de conhecimento C representando a informa o do sistema controlado gt O Sistema Controlado Figura 2 3 Modelo de Computa o Auton mica 18 2 4 Sistema Ultraest vel de Ashby Qualquer m quina real incorpora um grande n mero de vari veis 26 O sistema corpo humano tamb m pode ser representado por um conjunto similar de vari veis das quais podemos considerar algumas as essenciais Para um organismo vivo sobreviver suas vari veis essenciais precisam ser mantidas entre limites vi veis Figura 2 4 Caso contr rio o organismo tem a possibilidade de desintegra o e ou perda de identidade isto dissolu o ou morte Os mecanismos internos do corpo trabalham continuamente e em conjunto para manter suas vari veis essenciais dentro de seu limite vi vel A defini o de Ashby para comportamento adaptativo deriva da observa o do corpo humano Ele afirma que uma forma de comportamento adaptativa se ela mant m as vari veis essenciais dentro dos limites fisiol gicos Isto define a zona vi vel VAR2 Zona Viavel VAR1 Figura 2 4 Variaveis Essenciais Fon
188. s o ativados quando necess rios A 6 Considera es O corpo humano tem em m dia cinco litros de sangue Como cada mil metro c bico mm de sangue possui milhares de c lulas sangu neas o n mero total de c lulas sangu neas chega ordem de bilh es Os capilares e v nulas chegam a todas as c lulas do corpo Como existem trilh es de c lulas no corpo humano temos uma rela o de uma c lula sangu nea para cada mil c lulas exce o das plaquetas que est o em menor n mero uma abstra o interessante para gerenciar a quantidade de computadores que existir o no futuro todos ligados o tempo todo e com possibilidade de se comunicar a qualquer momento As a es das c lulas sangu neas de repara o defesa e nutri o s o uma boa analogia para autogerenciamento de sistemas computacionais servindo para modelar sistemas computacionais e a Internet 131 No sistema circulat rio humano o sangue chega a todas as partes do corpo Mais especificamente a todas as c lulas do corpo atrav s de vasos que em ltima inst ncia na forma de capilares se comunicam com as c lulas As c lulas do sangue hem cias leuc citos e plaquetas portanto chegam a quase todas as c lulas podendo exercer respectivamente a fun o de fornecimento de recursos prote o imunol gica e reparo recupera o Normalmente elas atuam em conjunto ou seja c lulas sangu neas do mesmo tipo atuam juntas para realizar sua
189. s a message of greeting to each of them lt li gt it waits for an answer to the greeting lt li gt it thanks the agents that have answered ul gt author Fabio Bellifemine TlLab version Date 2007 03 12 11 07 03 0100 lun 12 mar 2007 Revision 5944 a public class Celula extends Agent private static final long serialVersionUID 1L ESTADOS POSS VEIS 175 public final static String CRIACAO CRIA O public final static String ANALISE AN LISE public final static String DISTRIBUICAO DISTRIBUI O public final static String ACOPLAMENTO ACOPLAMENTO public final static String UNKNOWN DESCONHECIDO public final static int MAX TENTATIVAS 3 public final static int CRIACAO EST o0 public final static int ANALISE EST 1 public final static int DISTRIBUICAO EST 2 public final static int ACOPLAMENTO EST 3 public final static int UNKNOWN EST 4 public enum Estados CRIACAO EST ANALISE EST DISTRIBUICAO EST ACOPLAMENTO EST UNKNOWN EST public final static int ANALISE NUM 0 private AID initiator null private boolean timeout acoplado fim de vida criado analisado migra private int nmigracoes private Estados estado public void setEstado Estados estado this estado estado public void setEstado int estado switch estado case CRIACAO EST this estado Estados CRIACAO EST break case ANALISE EST this estado Estados ANALISE EST break
190. s art rias e veias que levam o sangue aos pulm es e em seguida ao cora o chamado de pequena circula o ou circula o pulmonar J no caso do sangue que parte do cora o pelas art rias seguindo em dire o ao resto do corpo e retornando pelas veias recebe o nome de grande circula o ou circula o sist mica As c lulas de todos os seres vivos necessitam de alimento nutrientes e tamb m de oxig nio No caso do ser humano seu corpo possui rg os especiais que possuem a fun o de digerir os alimentos a fim de absorver o oxig nio do ar digest o e respira o Contudo necess rio que esse alimento seja levado para todas as c lulas Para isso existe o sistema circulat rio que leva o alimento e o oxig nio para todas as partes do corpo O sangue vital para a sobreviv ncia das c lulas pois al m de levar lhes alimento e oxig nio ele tamb m retira delas as sobras das subst ncias que j n o lhe s o teis Seu percurso por todo o corpo ocorre atrav s das veias e art rias que se subdividem at formar vasos extremamente finos atingindo desta Esta descri o do sistema circulat rio humano foi simplificada e est focada nas principais caracter sticas nas quais o modelo computacional foi inspirado 126 forma todas as c lulas exceto os neur nios alimentados de sangue de forma indireta Pequena Circula o ou Circula o Pulmonar Grande Circula o ou Circula o Sist
191. s gl bulos vermelhos ficarem atentos sobre os problemas encontrados Ya A nfase do modelo proposto a sobreviv ncia do sistema ou seja seu funcionamento est vel aumentando sua disponibilidade e n o seu funcionamento timo Na Figura 5 2 s o apresentadas ideias que se op em uma a outra Inibi o em oposi o a est mulo castigo em oposi o recompensa repuls o em oposi o 76 atra o simp tico em oposi o ao parassimp tico competi o em oposi o coopera o Estas ideias servem de base para diversos algoritmos na rea de intelig ncia artificial incluindo algoritmos de busca e aprendizagem Percebe se pela descri o deste estudo de caso que a oposi o atra o repuls o amplamente utilizada no modelo Podemos considerar o dep sito de ferom nios pelas formigas como um est mulo que atrai outras formigas caracterizando se como um mecanismo de coopera o Adicionamos ent o a id ia oposta de inibi o para repelir agentes de modo ora a acelerar catalisar o processo ora para controlar o sistema Desta forma busca se que aja intera o no sistema com for as que se op em e que fazem emergir o autogerenciamento regula o do sistema DA BY Figura 5 2 Atra o est mulo e Repuls o inibi o 5 1 1 Testes Utilizando o ambiente NetLogo foram desenvolvidos aplicativos para simula o do CIACOM com foco inicial na propriedade de auto otimiza o para balanc
192. s nas pol ticas de opera o Figura 3 17 Criador 1 Criador n Figura 3 17 Detalhe da comunica o entre os agentes a o e criadores Os agentes c lula se transformam em Gerenciadores Circulat rios se e somente se acoplarem a um agente corpo Os agentes s o implementados como multiagentes m veis e est ticos Na modelagem proposta as a es que um agente pode realizar s o traduzidas na forma de comportamentos A seguir s o reapresentados os tipos de agentes e seus respectivos comportamentos O agente a o apresenta os comportamentos comunica o com agentes criadores interface operador humano e cria o gera agentes criadores e os distribui pela rede Agentes criadores apresentam os comportamentos clonagem cria o comunica o distribui o an lise migra o identifica o e instala o Agentes corpo apresentam os seguintes comportamentos acoplamento desacoplamento e comunica o Agentes c lulas sangu neas apresentam os seguintes comportamentos acoplamento comunica o migra o rastreamento configura o a o monitora o an lise e apoptose 55 3 3 2 Din mica de Funcionamento Na Figura 3 8 foram apresentados os m dulos componentes para constru o do modelo proposto Para alinhavar estes m dulos s o apresentados na Figura 3 18 os loops global e local Em seguida cada m dulo explorado individualmente e indicado s o s algoritmo s nece
193. s onde a gera o e a morte de indiv duos n o s o simplesmente fixas ou aleat rias mas dependem de caracter sticas do indiv duo No item 7 1 s o abordados aspectos como o tamanho vari vel da popula o em que a expectativa de vida para cada indiv duo proporcional qualidade do indiv duo No item 7 2 o elitismo tratado ou seja os melhores indiv duos de cada gera o n o devem morrer junto com sua gera o No item 7 3 abordada a ideia que na maioria dos algoritmos gen ticos toda gera o nasce ao mesmo tempo e morre de uma s vez No mundo real os indiv duos nascem aos poucos e morrem por velhice doen a acidentes sugerida a estrat gia steady state na qual indiv duos s o criados aos poucos e os piores pais s o substitu dos por estes novos indiv duos No item 7 4 citada a estrat gia A na qual o indiv duo atual s escolhido para morrer ou ser substitu do quando ele for suficientemente diferente do melhor indiv duo dist ncia de hamming No item 7 5 s o tratadas popula es de tamanho vari vel sendo citado exemplo de problema em que o tamanho da popula o varia com o tempo e cada indiv duo s morre quando sua idade for igual ao seu tempo de vida desej vel que o algoritmo mecanismo de gera o de agentes do CIACOM tamb m apresente como caracter stica a independ ncia do n mero inicial de agentes c lula do sangue ou seja que o n mero de agentes iniciais aumente
194. s propriedades auto e o acr scimo de mais inspira es biol gicas como por exemplo os batimentos e pulsa es do cora o a apoptose e a libera o de subst ncias qu micas pelas c lulas sangu neas que d o nfase forma integrada como as propriedades auto podem ser analisadas para obter se o autogerenciamento Ou seja o novo modelo d nfase necessidade de an lise integrada das informa es Para facilitar o entendimento para posterior implementa o do modelo CIACOM procurou se dividi lo em m dulos Neste cap tulo cada m dulo foi explorado 63 4 Implementa o 4 1 Introdu o O CIACOM tem como objetivo prover autogerenciamento em sistemas computacionais distribu dos interligados de pequeno telefone celular ou PDA ou grande porte servidores ou computadores pessoais O problema de autogerenciamento em foco alavanca solu es que envolvam redu o na troca de mensagens entre agentes com maior nfase em sua mobilidade A tecnologia de multiagentes foi utilizada por ser apropriada para implementar autonomia e mobilidade em sistemas computacionais distribu dos Um prot tipo foi desenvolvido para prova de conceito Foi utilizado em sua implementa o o framework JADE 29 Java Agent Development Environment para sistema multiagentes a linguagem de programa o JAVA e o ambiente de desenvolvimento integrado IDE Integrated Development Environment Eclipse Para simula o dos algoritmos propostos
195. seguidas dependentes da fun o de especializa o prote o recupera o e otimiza o S o fornecidas estrat gias locais na forma de regras e par metros a serem seguidas independentes da fun o de especializa o autoajuste e configura o Propriedades A partir das caracter sticas apresentadas podem se associar a computa o circulat ria as seguintes propriedades positivas a b Abrang ncia caracterizada pela chegada dos vasos sanguineos a quase todas c lulas do corpo exceto os neur nios Adapta o de acordo com mudan as no ambiente futuras gera es de c lulas sangu neas podem ser criadas e modificadas se tornando mais adaptadas a ele Autonomia caracterizada por a es tomadas pela pr pria iniciativa do sistema como por exemplo as tarefas executadas pelas c lulas sangu neas a apoptose e o batimento card aco involunt rio 36 d Comunica o caracterizada pelos sinais qu micos liberados pelas plaquetas para atrair os gl bulos vermelhos no processo de cicatriza o chamados de comunica o indireta e estendida para as demais c lulas sangu neas e Continuidade a opera o do sistema cont nua f Coopera o verificada pela coopera o entre c lulas sangu neas a exemplo do trabalho em equipe entre as plaquetas e os gl bulos vermelhos na forma o do tamp o plaquet rio g Competi o verificada pela grande quantidade de c lulas de mesmo tipo que co
196. so Figura 3 7 Esquema de Elemento Circulat rio Auton mico 46 Figura 3 8 Diagrama em blocos ilustrando o modelo CIACOM de autogerenciamento sea eso azide sn alta Ad qu Sc E Fab a RE ab Ra Ea 48 Figura 3 9 Detalhe do modelo loop interno das c lulas 50 Figura 3 10 Conjuntos enxames de c lulas ie 51 Figura 3 11 Forma o do Co gulo com Plaquetas e Gl bulos Vermelhos 51 Figura 3 12 Fluxo de cria o de agentes eee eeeeeeeaeeeeeeeeeeeeeeeeaaaaes 52 Figura 3 13 N s da rede Os n s com mais conectividade est o destacados 53 Figura 3 14 Clonagem de agentes Criadores ana 53 Figura 3 15 Detalhe dos tipos de agentes c lulas sangu neas 54 Figura 3 16 Detalhe dos agentes c lulas corpo 54 Figura 3 17 Detalhe da comunica o entre os agentes a o e criadores 55 xi Figura 3 18 Loop Global G e Local L executado pelo agente c lula sangu nea e analogia com o Sistema CirGulat riO 3 222 02mussasso Desses Saw ean bateons Sune Sl pude pane O na ganda Ina 56 Figura 3 19 Computa o Circulat ria como um sistema de controle ultraest vel de Pat ALS ARE Se ea SR O RR BER ESO ni PE EP NUR DE NRP eee SE RR RE 57 Figura 3 20 Rela o entre Agentes e m dulos rien 57 Figura 3
197. so PCV e arterial PCA e ciclo correspondente a grande circula o estados venoso GCV e arterial GCA B 4 Detalhamento do Modelo x x Nesta proposta os dois ciclos correspondentes pequena e grande circula o assim como os estados do sangue arterial e venoso est o modelados por uma m quina de estados j apresentada anteriormente nas Figuras 3 21 e 3 22 O 16 Na tese por quest es de simplifica o s ser considerada a morte natural 141 elemento gerenciador deve ser capaz de armazenar seu estado corrente e pode estar em qualquer dos estados poss veis Os nicos estados v lidos para o elemento medula ssea s o o PCA ou o PCV A seguir s o mostradas figuras contendo fluxogramas de alto n vel para especificar melhor os detalhes do modelo Nas Figuras B 2 e B 3 s o apresentados de forma um pouco mais detalhada os fluxos de execu o dos procedimentos realizados pelo elemento medula ssea nos estados PCV e PCA Estado PCA Verificar quantidade de c lulas sangu neas artificiais Se quantidade insuficiente Criar novas c lulas sangu neas com vers o atualizada de configura es e regras locais globais Passa para o Estado PCV Pequena Circula o Arterial Figura B 2 Detalhamento do Fluxograma do Elemento Medula ssea para o Estado PCA 142 Estes procedimentos correspondem cria o de novos elementos gerenciadores gest o das vers es de software e atualiza o de p
198. so as t cnicas de seguran a de informa o embutidas na propriedade de autoprote o devem estar ativadas Mesmo que o sistema atinja um patamar de equil brio superior quando cessada a demanda externa por mais do que um per odo pr estabelecido pode liberar recursos e voltar a um ponto de equil brio anterior ou mesmo a um ponto de equil brio inferior auto otimiza o Em casos extremos um subsistema pode tirar do ar outro subsistema no intuito de manter o sistema como um todo funcionando mesmo que de forma prec ria Os casos extremos devem ser reportados na forma de alarmes para o respons vel pela manuten o do sistema tomar as provid ncias cab veis O pr prio sistema pode se antecipar e alertar na forma de avisos o operador respons vel pela manuten o sobre problemas em potencial 136 Sistema Circulat rio Auton mico Subsistema 1 Subsistema 2 Subsistema 3 Subsistema n Elemento Circulat rio Auton mico Elemento Gerenciado Legenda Regras Regras Simpaticas Parassimpaticas Figura B 1 Regras Simpaticas e Parassimpaticas em Nivel Local e Global para Elemento Circulat rio Auton mico 137 Embora a meta final buscada seja a autonomia completa do sistema um grande passo dado quando as configura es repetitivas e padronizadas do sistema s o realizadas autonomamente de modo a liberar o operador para fun es mais nobres e para permitir que ele lide com sistemas cada
199. sposta diminui o do fornecimento de Os Os gl bulos brancos podem ser classificados de acordo com as diferentes morfologias e fun es granul citos neutr filos eosin filos mon citos e linf citos T m um papel essencial na defesa do organismo contra os v rios agentes infecciosos Os gl bulos brancos s o respons veis pela resposta imunol gica do organismo ou seja por sua defesa contra ataques de v rus ou outros organismos considerados intrusos not self As plaquetas s o as menores c lulas do sangue tendo cerca de 1 3 do di metro dos gl bulos vermelhos S o fragmentos celulares de megacari citos grandes c lulas presentes na medula ssea em contato com os vasos sangu neos Elas t m um papel essencial na coagula o sangu nea atuando imediatamente quando h uma hemorragia formando o tamp o plaquet rio que faz a hemorragia parar A 3 Coagula o A coagula o do sangue ocorre quando a les o do vaso provoca a libera o pelas c lulas circundantes de subst ncias que se ativam mutuamente em uma sequ ncia em cadeia fazendo com que o sangue se solidifique formando um trombo 69 Em resumo a coagula o sangu nea apresenta os seguintes mecanismos para evitar a perda de sangue a Espasmo vascular imediatamente ap s a ruptura ou o corte de um vaso sangu neo ocorre vaso constri o contra o do vaso sangu neo lesado b Forma o de tamp o plaquet rio ac mulo de plaquetas p
200. ss rios para sua consecu o Pulm es Pequena Circula o Lado Direito do isa FAR oe Cora o Cora o Para Todas as C lulas do Corpo Figura 3 18 Loop Global G e Local L executado pelo agente c lula sangu nea e analogia com o Sistema Circulat rio Na Figura 3 18 feita uma analogia entre a grande circula o do sistema circulat rio esquerda e o loop global G de controle da Computa o Circulat ria a direita onde na primeira as c lulas sangu neas s o transportadas pelo corpo enquanto na segunda os agentes trafegam pela rede J o loop local L corresponde troca efetuada pelas c lulas com seu ambiente enquanto feito o transporte global no caso biol gico enquanto na Computa o Circulat ria corresponde aos comportamentos executados pelos agentes seus atuadores de acordo com os est mulos recebidos ou percebidos por seus sensores Na Figura 3 19 apresentado o modelo Computa o Circulat ria como um sistema de controle ultraest vel de Ashby Note que os loops global G e local L foram montados sobre a Figura 2 5 assim como os agentes c lula para an lise ativa mais r pida e controle sobre o agente corpo ambiente e agente criador para an lise passiva mais lenta com possibilidade de ajuste das vari veis essenciais 56 Vari veis Ambiente Essenciais Agente Corpo Atuadores An lise Ativa An lise Passiva Agente C lula Agente Criador Figura 3 19
201. sse a definir pol ticas e metas gerais de mais alto n vel delegando ao sistema autogerenciado de mais baixo n vel alcan las Figura 1 2 SEU EN Um computador pessoal por usu rio 1 1 Muitos computadores para um usu rio n 1 Figura 1 1 Man inside the loop A proposta desta tese apresentar um modelo de autogerenciamento inspirado biologicamente para prover o gerenciamento auton mo da infraestrutura de sistemas distribu dos baseados em computador Este modelo denominado de computa o circulat ria CIACOM se baseia no sistema circulat rio humano e est focado na opera o supervisionada pelo homem ou seja a nfase dada a sistemas autogerenciados supervisionados por administradores humanos e n o a sistemas completamente autom ticos Cao que T TES a TEN ae CIACOM y Ea Figura 1 2 Man above the loop 1 1 Motiva o Desde os prim rdios da teoria da computa o s o buscadas id ias inspiradas na natureza que muitas vezes se transformam em t cnicas computacionais de sucesso As seguintes t cnicas podem ser citadas como exemplo redes neurais artificiais algoritmos gen ticos computa o evolucion ria intelig ncia de enxames sistema imunol gico artificial e col nia de formigas 1 Em um n vel mais metaf rico a IBM tomou a iniciativa de desenvolver pesquisa em computa o inspirada em sistemas biol gicos 2 para o g
202. sta caracter stica corresponde propriedade de adaptabilidade do modelo CIACOM Al m disso pode se considerar que a apoptose do gl bulo vermelho se d quando da finaliza o da execu o de uma tarefa As tarefas gl bulos vermelhos s o executadas em m quinas das quais n o se tem informa o para delas obter um indicador de desempenho Este indicador usado pelo broker para ordenar a lista de workers ordem decrescente Resumidamente a proposta uma estrat gia h brida que come a totalmente com replica o e que ao longo da execu o das tarefas do trabalho job vai colhendo informa es dos workers permitindo que a estrat gia de binpacking seja usada Com Tempo decorrido entre o in cio do processamento da primeira tarefa e o fim do processamento da ltima tarefa 99 isso promovida a melhora do makespan e consequentemente redu o do desperd cio de recursos computacionais inerentes estrat gia de workqueue O escalonador do programa broker do OurGrid foi modificado para permitir que a informa o colhida pelo gl bulo vermelho seja utilizada Com isso pode se experimentar a estrat gia h brida binpacking e compar la a workqueue original do OurGrid 5 2 1 Testes Para executar os testes necess rio um cluster OurGrid o broker modificado e um programa para executar tarefas independentes e usado para medir e comparar desempenho de grades computacionais grenchmark Para testar a nova estra
203. stemas computacionais distribu dos ambiente de computa o em grade e opera o do setor el trico Os testes e resultados obtidos por simula o sistemas computacionais distribu dos ou implementa o ambiente em grade s o apresentados No sexto cap tulo as conclus es deste trabalho s o apresentadas em face an lise dos resultados obtidos ressaltando as contribui es esperadas e trabalhos futuros Em seguida s o apresentadas as refer ncias bibliogr ficas e sete anexos contendo 1 abordagem sobre v rios aspectos do sistema circulat rio humano 2 considera es adicionais sobre o modelo de computa o circulat ria 3 programas e arquivos auxiliares para jobs OurGrid 4 hist rico e tend ncias da aplica o de inspira o biol gica computa o 5 programa fonte de simula o do CIACOM em ambiente NetLogo 6 programa fonte de implementa o do CIACOM em ambiente JADE escritos na linguagem JAVA e 7 um gloss rio de termos 2 Trabalhos Relacionados Apesar deste trabalho se basear principalmente na Computa o Auton mica outros trabalhos relacionados ao autogerenciamento de sistemas s o pertinentes seja porque apresentam atributos de autonomia como por exemplo os sistemas aut nomos estabilidade como o sistema ultraestavel de Ashby seja porque apresentam atributos de mobilidade e distribui o como o caso de agentes m veis seja ainda porque apresentam atributos de emerg ncia e coletivi
204. t gia do broker foi utilizado o cluster OurGrid do Laborat rio de Sistemas Distribu dos LSD da UFCG e como grenchmark o problema das N Rainhas Este problema consiste em posicionar N rainhas em um tabuleiro NxN sem que elas se ataquem e foi utilizado para comparar o broker original workqueue e o modificado binpacking Utilizou se uma implementac o em linguagem JAVA do programa NQueens 84 desenvolvida por Robert Sedgewick e Kevin Wayne da Universidade de Princeton Anexo D 1 A vers o sequencial do programa gera todas as tarefas e executa as uma a uma A paraleliza o do programa foi realizada com a separa o da execu o das tarefas conforme c digo do programa Anexo D 2 As permuta es consistentes nas duas primeiras linhas do tabuleiro s o usadas como entrada para o programa Queens paralelo Entende se por consistente a configura o de rainhas em que uma n o ataca a outra nas linhas diagonais e colunas Al m disso foram feitas modifica es para permitir que o programa receba um identificador com o n mero da tarefa que se deseja executar Exemplo de execu o neste caso o programa ir processar a tarefa n mero 1 em um problema de tamanho 19 java Queens 19 0 Uma vez feita a paraleliza o do programa surge um problema o programa sequencial para encontrar solu es para o problema das N Rainhas s precisa de uma nica chamada j o programa paralelo precisa de dezenas centenas ou mesmo milhares de chamad
205. tados os conjuntos enxames de c lulas e suas funcionalidades recupera o plaquetas otimiza o gl bulos vermelhos e prote o gl bulos brancos Elas s o dotadas de mecanismo que permite o dep sito de rastros qu micos de forma a orientar n o somente seus pares mas tamb m outros tipos de c lulas Estes rastros s o vol teis isto v o reduzindo sua intensidade com o passar do tempo Esta comunica o indireta possibilita a correla o entre as diversas funcionalidades possibilitando assim como a coopera o dos gl bulos vermelhos com as plaquetas no processo de coagula o do sangue Figura 3 11 seu gerenciamento de forma integrada 50 Otimiza o Recupera o Prote o Figura 3 10 Conjuntos enxames de c lulas Cocluindo trata se de um modelo distribu do de autogerenciamento com supervis o em que os ndices par metros e outras vari veis do sistema v o depender do problema no qual ele for aplicado Plaqueta Ativada Figura 3 11 Forma o do Co gulo com Plaquetas e Gl bulos Vermelhos Plaqueta 3 3 Detalhamento A especifica o do modelo baseada em multiagentes m veis e est ticos cujos comportamentos executados s o controlados por dois oops interno local e externo global Os comportamentos servem para executar fun es intr nsecas ao modelo assim como especificidades inerentes aplica o espec fica A seguir s o descritos os
206. tc e sobre as tarefas tamanho tipo de processamento intensivo Se associada a esta estrat gia for utilizada a heur stica Fastest Processor to Largest Task First FPLTF o casamento matchmaking entre tarefa e m quina feito ordenando se a lista de m quinas na ordem decrescente da velocidade do processador ordenando se a lista de tarefas na ordem decrescente de tamanho e alocando se a m quina com processador mais r pido maior tarefa e assim sucessivamente Entretanto na pr tica esta estrat gia acaba n o sendo tima pois dif cil ter conhecimento completo sobre as tarefas e as m quinas o administrador do site pode ter cometido erros no cadastramento das caracter sticas das m quinas workers bem como as m quinas podem apresentar algum problema no processamento das tarefas Para compensar a falta de informa o completa sobre as tarefas e m quinas foi introduzida a estrat gia de workqueue Ela consiste em uma estrat gia sem 98 informa o para casamento entre tarefas e m quinas ou seja este feito de forma aleat ria Para compensar um poss vel mau casamento uma ou mais c pias r plicas das tarefas submetidas s o executadas ou seja feita uma replica o de tarefas Quando a ltima tarefa do trabalho job processada feita uma r plica da primeira tarefa que se encontra pendente de execu o e esta submetida primeira m quina que for liberada Se uma r plica de uma tarefa termina
207. te 26 Duas importantes observa es podem ser feitas a O objetivo do comportamento adaptativo est diretamente ligado com a sobreviv ncia do sistema b Se os ambientes externo e interno colocam o sistema fora de seu estado de equil brio fisiol gico o sistema sempre trabalhar no sentido de retornar ao estado de equil brio original 19 Ashby observou que muitos organismos sofrem dois tipos de perturba es 1 pequenos impulsos frequentes nas vari veis principais e 2 grandes mudan as ocasionais em seus par metros Baseado nesta observa o ele definiu a arquitetura de sistemas ultraest veis que s o constitu dos por dois loops fechados Figura 2 5 um loop controla as pequenas perturba es e um segundo loop respons vel pelas perturba es com maior dura o Como pode ser observado na Figura 2 5 o sistema ultraest vel composto por tr s partes 1 o ambiente 2 a parte reativa Re 3 o mecanismo de passo ou parte S A parte R representa o subsistema do organismo que respons vel pelo comportamento ou a percep o Ele usa os canais de sensores como parte de sua capacidade de percep o e canais motores para responder a mudan as provocadas pelo ambiente Vari veis Essenciais Ambiente Canais Sensores Canais Motores Mecanismo de Passo Parte Reativa R Par metro de Entrada S Figura 2 5 Dois loops de controle do Sistema Ultraestavel de Ashby Fonte 26
208. terMove Se condi o atendida incrementa o numero de tentativas nmigracoes migra false public boolean isAcoplado return acoplado public void setAcoplado boolean acoplado this acoplado acoplado public boolean isFim_de_vida return fim_de_ vida public void setFim_de_vida boolean fim_de_vida 177 this fim de vida fim de vida public boolean isCriado return criado public void setCriado boolean criado this criado criado public boolean isAnalisado return analisado public void setAnalisado boolean analisado this analisado analisado public int getNmigracoes return nmigracoes public void incNtentativas this nmigracoes nmigracoes public boolean isMigra return migra public void setMigra boolean migra this migra migra public boolean isTimeout return timeout public void setTimeout boolean timeout this timeout timeout 178 F 3 Corpo java pda do did dd dio o o ot o oia Pod od o ias JADE Java Agent DEvelopment Framework is a framework to develop multi agent systems in compliance with the FIPA specifications Copyright C 2000 CSELT S p A Modified by Alberto Arkader Kopiler 2009 03 GNU Lesser General Public License This library is free software you can redistribute it and or modify it under the terms of the GNU Lesser General Public License as published by the Free Soft
209. teradas gradativamente com a passagem das c lulas do sangue pela pequena circula o 139 tamb m na pequena circula o e depois de v rias gera es que podem ser reavaliados os par metros locais de forma que novas c lulas j sejam criadas adaptadas Ser considerada uma nova vers o Se as regras locais tamb m precisarem ser atualizadas ex novo antiv rus tamb m ser considerada uma nova vers o Assim como as mudan as nas regras globais s o consideradas uma nova vers o O ciclo arterial estados PCA e GCA apresenta uma frequ ncia igual ou mais r pida que o ciclo venoso PCV e GCV Caso o sistema seja mais exigido estas frequ ncias aumentam ou diminuem caso contr rio como se o cora o recebesse um est mulo el trico do c rebro aumentando ou reduzindo seus batimentos importante notar que deve ser elaborado um mecanismo que permita que as c lulas do sangue leiam atrav s de sensores as informa es das c lulas e rg os Um rg o pode ser um componente de software ou software legado que se comunicaria com as c lulas de sangue atrav s de um protocolo comum Poderia haver um c digo de identifica o de forma a um saber quem o outro e pegar informa o na forma de ndices de desempenho ou necessidades de acordo com a fun o espec fica da c lula do sangue Assim seria identificado se o componente pr prio self ou n o pr prio not self ou intruso se est funcionando ade
210. tintos s sobrando gl bulos vermelhos com processo cor magenta causando um deadlock no balanceamento de carga ou seja gl bulos vermelhos que n o t m onde depositar seus processos pois a regra dita uma meta a ser cumprida que est acima da capacidade do sistema de gerenciamento para atend la Figura 5 10 Para resolver este problema foram feitas altera es e implementada nova vers o do aplicativo CIACOM V2 Nesta vers o foi introduzida a no o de mico preto inspirada em um jogo infantil em que os participantes tinham que fazer duplas de cartas com casais de animais Quem tinha a carta com o mico preto queria se livrar dela pois esta n o possu a nenhum par f mea correspondente Ent o caso um gl bulo vermelho com processo tente achar um n para deposit lo e n o o consiga em mais que n tentativas deposita o processo em qualquer n para se livrar do mico 87 preto evitando assim o deadlock ou seja gl bulos vermelhos eternamente acoplados a processos Figura 5 11 S E geracao populacao nos E 6116 52 1089 taxa de cobertura popjnos 7 44 4 78 N mero Total de Processos 4780 Patches Green 0 Patches Yellow 1022 Patches Red 67 laji Figura 5 10 Deadlock dos Gl bulos Vermelhos CiacomV2 Netlogo C Netlogo Edit Tools Zoom Tabs Help InterFace Information Procedures f 8 c 4 view upd
211. tipos de agentes utilizados na constru o do modelo sua din mica de cria o e seus comportamentos principais Em seguida s o descritos os m dulos componentes 51 para constru o do modelo e a estrat gia de execu o de seus comportamentos controlados pelos dois loops 3 3 1 Tipos de Agentes A constru o do modelo baseada em multiagentes m veis e est ticos que podem ser dos seguintes tipos agente de a o ou de interface agente criador ou de gera o agente c lula sangu nea ou gerenciador e agente c lula do corpo ou gerenciado e C lulas Gl bulo Vermelho 1 1 Sangu neas Criador 1 Gl bulo Branco 1 1 Plaqueta 1 1 Criador n Figura 3 12 Fluxo de cria o de agentes proposto um fluxo de cria o de agentes a partir de um nico agente a o conforme apresentado na Figura 3 12 Neste fluxo o operador humano cria um agente a o contendo pol ticas e estrat gias de opera o Este agente a o por sua vez respons vel pela gera o de outros agentes chamados de criadores al m de promover a interface de n vel supervis rio entre o operador humano usu rio e o sistema de gerenciamento O agente a o gera um n mero inicial de n agentes criadores e os distribui pela rede Estes agentes criadores se movem pela rede e se 52 instalam nos n s identificados como com mais conectividade small world e scale pz Figura 3 13
212. to baseado no sistema circulat rio com caracter sticas pr ximas a de sistemas auton micos mas com maior autonomia e maior coes o entre as propriedades auto Simular e implementar um prot tipo Investigar sua viabilidade aplicando o a um ambiente distribu do alvo em nosso caso ambiente grid 1 4 Contribui es Dentre as contribui es do trabalho podem se destacar Uma proposta in dita de autogerenciamento de sistemas computacionais baseada no sistema circulat rio humano Dota o de forma nativa de mecanismos que suportem o autogerenciamento Modelo de sistema de autogerenciamento que possui intrinsicamente processos de controle fechados loops de controle que funcionam de forma integrada ora cooperativamente ora competitivamente mas que fazem emergir o comportamento global desejado 1 5 Justificativas Existe uma tend ncia para que os sistemas atuais cres am e se tornem mais complexos dificultando o gerenciamento pelo usu rio O desenvolvimento de novos sistemas deve prever caracter sticas de autogerenciamento de forma a colocar o usu rio em uma posi o supervis ria 90 Ou seja novas aplica es devem ser dotadas de forma nativa de mecanismos que suportem seu autogerenciamento Projetando sistemas que intrinsicamente possuam processos de controle fechados loops de controle prov uma abstra o til para atingir este objetivo Apesar de existirem iniciativas como a Computa o Auton mica
213. to se a fonte de luz fosse muito forte caso em que tamb m se afastava Embora limitados a estes comportamentos ainda assim os pequenos rob s eram capazes de exibir uma intera o complexa com o ambiente e entre si Estes trabalhos e os conceitos que deles emergiram fazem parte da rea de cibern tica que estuda a comunica o e o controle entre seres humanos e m quinas Um dos exemplos t picos desta disciplina foi o homeostato criado por Ross Ashby Era um aparelho que estabelecido um ponto de equil brio se adaptava s perturba es induzidas externamente de modo a recuperar esse ponto de equil brio inicial Esta propriedade constitui tamb m uma das principais caracter sticas dos organismos vivos que est o constantemente se adaptando s altera es ambientais O desenvolvimento da Intelig ncia Artificial a partir da 2 metade da d cada de 50 com uma perspectiva promissora mais orientada para aspectos cognitivos da mente veio praticamente paralisar a pesquisa na rea da cibern tica A pesquisa s foi retomada na d cada de 80 com a iniciativa de Christopher Langton que organizou reuni o de pesquisadores com interesse comum nos temas da Vida Artificial 89 Alguns anos antes John Holland introduziu em 1975 a id ia de algoritmos gen ticos os quais utilizam processos gen ticos simulados sele o cruzamento e muta o para procurar em um vasto espa o de busca De forma mais abrangente um algoritmo gen
214. togerenciados De forma mais espec fica um sistema auton mico um ambiente computacional autogerenciado aut nomo e onipresente que esconde sua complexidade provendo o usu rio com uma interface que satisfaz perfeitamente suas necessidades O sistema sempre decidir por conta pr pria o que deve ser feito para mant lo est vel por m guiado por seres humanos com pol ticas em alto n vel de abstra o O sistema estar sempre monitorando e otimizando seu pr prio estado e automaticamente se adaptando para mudan as de condi es sejam estas internas ou externas O funcionamento do sistema nervoso aut nomo apresentado a seguir mais especificamente dos subsistemas simp tico e parassimp tico que atuam de forma antag nica Em seguida s o apresentadas as caracter sticas da computa o auton mica atrav s de suas propriedades auto e sua arquitetura 12 2 3 1 Sistema Nervoso Aut nomo O sistema nervoso humano est dividido em Sistema Nervoso Perif rico SNP e Sistema Nervoso Central SNC O SNP composto por neur nios sensoriais sensores e motores atuadores Os neur nios sensoriais s o ativados por receptores de est mulos que fazem chegar esta informa o ao SNC Por sua vez os neur nios motores est o ligados por feixes de nervos aos m sculos e gl ndulas e executam a a o ditada pelo SNC O SNC est dividido em duas partes o sistema nervoso som tico sensorial e o sistema nervoso aut nomo
215. tor agent AgentContainer container AgentContainer getContainerController get a container controller for creating new agents cs2 container createNewAgent cs2AgentName Celula null cs2 start System out printin getLocalName CREATED AND STARTED NEW THANKSAGENT cs2AgentName ON CONTAINER container getContainerName catch Exception any any printStackTrace try create agent corpo on the same container of the creator agent AgentContainer container AgentContainer getContainerController get a container controller for creating new agents corpo container createNewAgent corpoAgentName Corpo null corpo start System out printin getLocalName CREATED AND STARTED NEW THANKSAGENT corpoAgentName ON CONTAINER container getContainerName catch Exception any any printStackTrace create agent cs1 on a new container Get a hold on JADE runtime Runtime rt Runtime instance Create a default profile Profilelmpl p1 new Profilelmpl false try Create a new non main container connecting to the default main container i e on this host port 1099 ac1 rt createAgentContainer p1 create a new agent AgentController cs1 ac1 createNewAgent cs1 AgentName getClass getName new Object 0 fire up the agent cs1 start migra agente cs1 para container 1 catch Exception e1 e1 printStackTrace create agent cs2 on a ne
216. u mesmo habitual Por exemplo a necessidade de manuten o de um hardware ou troca de vers o de um componente de software pode solicitar uma a o manual do operador caso estes mecanismos n o estejam totalmente automatizados Ou seja caso o sistema n o seja totalmente auton mico a previs o de a es manuais se faz necess ria O c rebro representa a atua o de um operador humano para modifica o de pol ticas que est o ativas naquele momento N o est expl cito na Figura 3 2 mas o c rebro pode enviar mensagens s medulas sseas distribu das informando sobre novas pol ticas de atua o o que ser refletido em futuras gera es de c lulas sangu neas 40 3 1 5 Pequena Circula o e Grande Circula o Assim como o sistema circulat rio humano possui dois ciclos a pequena circula o e a grande circula o nosso modelo composto por dois ciclos equivalentes a pequena circula o artificial e a grande circula o artificial A pequena circula o artificial municia os gl bulos vermelhos artificiais com recursos computacionais sendo que esta estrat gia comandada pela regras gerais estrat gia estabelecidas pelo c rebro Na pequena circula o que se d a replica o das c lulas sangu neas artificiais Este processo deve ser protegido pois cr tico para evitar ataques e mau funcionamento A medula ssea no modelo circulat rio auton mico tem um papel decis rio descentralizado
217. ue permite n o s a migra o de c digo mas tamb m do contexto da execu o Um teste que deixado como trabalho futuro a incorpora o de um telefone celular ao sistema fazendo o agente c lula migrar para la uma vez que o JADE apresenta este recurso ou seja seu ambiente de execu o atende tanto ao ambiente de execu o JAVA para microcomputadores como para dispositivos m veis 169 F 1 Criador java ERR E E RR RE ARA JADE Java Agent DEvelopment Framework is a framework to develop multi agent systems in compliance with the FIPA specifications Copyright C 2000 CSELT S p A GNU Lesser General Public License This library is free software you can redistribute it and or modify it under the terms of the GNU Lesser General Public License as published by the Free Software Foundation version 2 1 of the License This library is distributed in the hope that it will be useful but WITHOUT ANY WARRANTY without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE See the GNU Lesser General Public License for more details You should have received a copy of the GNU Lesser General Public License along with this library if not write to the Free Software Foundation Inc 59 Temple Place Suite 330 Boston MA 02111 1307 USA od lido dh ni din ido pd dd dit ey import jade content ContentElement import jade content lang sl SLCodec import jade content onto basic Action import j
218. ulo branco ora est na grande circula o ora est na pequena circula o Dentro da grande circula o pode estar no estado arterial GCA ou venoso GCV Existe tamb m o fator tempo pois a c lula do sangue criada mas tem um tempo de vida limitado ao final do qual destru da Na grande circula o as c lulas sangu neas atuam de forma distribu da analisando localmente segundo regras locais informa es locais mas tamb m levando em considera o regras globais Elas tomam decis es de forma distribu da levando em considera o as informa es coletadas diretamente nas c lulas e rastros deixados nas proximidades por c lulas do mesmo tipo ou diferentes Ou seja estes rastros s o informa es indiretas percebidas por outras c lulas que est o pr ximas ao local da ocorr ncia As c lulas s se tornam executoras ou seja passam de monitoras a executoras caso a correla o de todas estas informa es fa am elas autodeliberarem assim Na pequena circula o h uma an lise global centralizada com execu o centralizada que leva em considera o o n mero total de c lulas sangu neas para proceder sua replica o ou n o Pode haver um mecanismo de prolonga o da vida das c lulas A princ pio cada c lula est programada para se autodestruir Caso haja uma mudan a nas regras globais ou estrat gia neste momento que esta altera o efetivada A princ pio estas regras devem ser al
219. urs The behaviour uses two resources in particular the counter cnt and the flag cntEnabled of the agent object It increments by one its value displays it blocks for two seconds and repeats forever author Giovanni Caire CSELT S p A version Date 2002 07 16 11 20 11 0200 mar 16 lug 2002 Revision 3271 Modified by Alberto Arkader Kopiler 2009 03 class ApoptosisBehaviour extends WakerBehaviour public ApoptosisBehaviour Agent a long timeout super a timeout TODO Auto generated constructor stub protected void handleElapsedTimeout System out printin Celula myAgent getLocalName COMETEU APOPTOSE Celula myAgent setFim_de_vida true 184 F 7 TimeOutBehaviour java import jade core import jade core behaviours author Giovanni Caire CSELT S p A version Date 2002 07 16 11 20 11 0200 mar 16 lug 2002 Revision 3271 Modified by Alberto Arkader Kopiler 2009 03 class TimeoutBehaviour extends TickerBehaviour public TimeoutBehaviour Agent a long period super a period TODO Auto generated constructor stub Override protected void onTick TODO Auto generated method stub System out printin Celula myAgent getLocalName TIMEOUT Celula myAgent setTimeout true 185 Anexo G Gloss rio ben extens o de arquivo de benchmark gre extens o de arquivo de grenchmark ABLE Agent Buil
220. ut printin my Agent getLocalName ESTADO mudou para Celula my Agent getNomeEstado else if Celula myAgent isFim de vida Celula myAgent setEstado Celula myAgent ANALISE EST System out printin my Agent getLocalName ESTADO mudou para Celula myAgent getNomeEstado 182 else if Celula my Agent getNmigracoes lt Celula myAgent MAX TENTATIVAS Celula my Agent setMigra true else Celula myAgent setEstado Celula myAgent ANALISE EST System out printIn myAgent getLocalName ESTADO mudou para Celula myAgent getNomeEstado private void trataCriacao if Celula my Agent isCriado Celula myAgent setEstado Celula myAgent DISTRIBUICAO_ EST System out printIn myAgent getLocalName ESTADO mudou para Celula myAgent getNomeEstado J private void trataAnalise if Celula my Agent isAnalisado Celula myAgent setEstado Celula myAgent CRIACAO EST System out printIn myAgent getLocalName ESTADO mudou para Celula myAgent getNomeEstado 3 private void trataAcoplamento if Celula myAgent isFim_de_vida Celula myAgent isAcoplado E Celula myAgent setEstado Celula myAgent ANALISE EST System out printin my Agent getLocalName ESTADO mudou para Celula my Agent getNomeEstado 183 F 6 ApoptosisBehaviour java import jade core import jade core behavio
221. uta o Circulat ria complemento Computa o Auton mica desenvolvido neste trabalho Computa o Edge a disponibiliza o de recursos computacionais o mais pr ximo poss vel de um ponto da rede de forma a trazer o maior benef cio poss vel para o cliente e para o neg cio Container entidade do JADE que serve como entreposto para agentes Deadlock beco sem sa da Situa o em que um processo fica travado na espera de um evento que nunca ocorrer 188 DF Directory Facilitator do ambiente JADE respons vel pelo servi o de p ginas amarelas ou seja permite que um agente ache outros agentes que proveem os servi os por ele requisitados para alcan ar seus objetivos Escalonador programa ou algoritmo para realizar o matchmaking entre a tarefa e a maquina que ir execut la colocando o par resultante em uma fila de execu o Estigmergia do ingl s stigmergy Colabora o atrav s do meio f sico utilizando comunica o indireta Ferom nio mensagem qu mica vol til depositada por formigas ou emitida por seres humanos Ou seja se evapora certo tempo ap s sua emiss o FIPA Foundation for Intelligent Physical Agents Associa o internacional sem fins lucrativos criada para promover a utiliza o de agentes de software e desenvolver especifica es de forma a suportar sua interoperabilidade GCA acr nimo para Grande Circula o Arterial GCV acr n
222. utilizados para c lculo do indicador agregado Conforme as probe tasks s o executadas em m quinas remotas as informa es sobre o desempenho destas m quinas s o salvas em arquivos com extens o ben Anexo D 5 retornam e s o lidas pelo broker modificado possibilitando a ordena o decrescente das m quinas por este indicador implementando a estrat gia de binpacking Este indicador calculado usando a su te de programas de benchmark do National Institute of Standards and Technology NIST 85 scimark2 Seus programas fonte est o dispon veis gratuitamente permitindo a sua modifica o para a vers o scimark3 utilizada Como est o escritos na linguagem JAVA independem de sistema operacional bastando que as m quinas na qual ele seja executado disponham de maquina virtual JAVA JVM Em resumo para aplicar a um caso real parte dos conceitos do CIACOM relativos a fun o de otimiza o dos Gl bulos Vermelhos e dep sito de informa es ferom nios sem evapora o foi utilizada a plataforma OurGrid de execu o de tarefas em paralelo O broker do OurGrid foi modificado para levar em considera o o desempenho das m quinas nas quais as tarefas s o submetidas Para tanto foi 101 desenvolvido programa gerador de trabalho job que gera tarefas para resolver problema das N rainhas intercaladas com cerca de 10 de probe tasks Os arquivos de sa da com os resultados das probe tasks s o retornadas para o broker que
223. vermelho de balanceamento de carga tem como inspira o a busca de comida pelas formigas e seu posterior dep sito em uma pilha Os gl bulos vermelhos uma vez criados com uma pol tica de distribui o de processos alta m dia ou baixa passam a executar o comportamento de busca por n s carregados que consiste em migrar pelo espa o de busca n s ou computadores da rede e atrav s de sensores identificar os n s carregados Caso identifique um n carregado executa uma a o que consiste na captura de um processo deste n que passa a ficar menos carregado O estado local deste gl bulo vermelho passa de livre a com processo e passa a executar outra a o de busca mas desta feita para encontrar um n descarregado e depositar l o processo transferido A atua o de um enxame de gl bulos vermelhos faz emergir o balanceamento de carga Um n considerado carregado descarregado ou normal se o n mero de processos no n divididos pelo n mero m ximo de processos for maior ou igual a um limiar m ximo for menor ou igual a um limiar m nimo ou estiver entre estes dois limiares respectivamente Al m do comportamento de busca o gl bulo vermelho pode depositar ferom nios comunica o indireta que se evaporam com o decorrer do tempo de forma a sinalizar que outros agentes passaram por este n e permitir que outro gl bulo vermelho que tamb m passe por a decida se deve tamb m executar uma a o de busca ou s
224. vermelhos se juntam s plaquetas formando um co gulo no intuito de cessar o sangramento Turtle defini o default de agentes no ambiente NetLogo Ub quo que est ao mesmo tempo em toda a parte onipresente Vari veis Essenciais grandezas consideradas como fundamentais para o equil brio do organismo S o vari veis que s o constantemente monitoradas para em caso de varia o medidas sejam tomadas para manter o organismo em equil brio Worker denomina o da m quina de trabalho no ambiente OurGrid Workqueue estrat gia n o informada de escalonamento de tarefas no OurGrid na qual o casamento entre tarefa e m quina que ir execut la feita aleatoriamente formando uma fila de execu o 193
225. vido para cada sistema operacional permite a execu o deste c digo Limpo Contaminado Protegido modelo para desinfec o de rede de computadores no qual todos os n s da rede s o assumidos inicialmente como contaminados Conforme v o sendo desinfectados ou vacinados passam respectivamente para os estados limpo e protegido Loop de controle la o de execu o de comandos geralmente ininterrupto que serve para controlar um processo Loop global la o de controle em que todos os agentes s o executados Loop local la o de controle executado por cada agente individualmente Makespan per odo de tempo medido a partir do in cio da execu o da primeira tarefa de um job e o t rmino da execu o da ltima tarefa deste mesmo job MAPE Monitor Analyse Plan and Execute Sequ ncia completa de atua o de um agente monitora o an lise planejamento e execu o na arquitetura MAPE Matchmaking termo usado para o casamento entre a tarefa e a m quina onde ela ser executada feito pelos escalonadores quando da submiss o de jobs em grids computacionais 190 Mico preto Jogo de cartas para crian as cujo objetivo formar casais de animais O mote do jogo o mico preto carta que n o possui par Um jogador considerado perdedor quando depois de formados todos os pares fica com o mico preto na m o MyGrid broker com c digo aberto para controlar a execu o de tar
226. w container Profilelmpl p2 new Profilelmpl false 172 try Create a new non main container connecting to the default main container i e on this host port 1099 ac2 rt createAgentContainer p2 Register language and ontology getContentManager registerLanguage new SLCodec getContentManager registerOntology MobilityOntology getInstance create a new agent AgentController cs2 ac2 createNewAgent cs2AgentName getClass getName new Object 0 fire up the agent cs2 start migra agente cs2 para container 1 Get available locations with AMS ACLMessage msg1 new ACLMessage ACLMessage REQUEST msg1 clearAllReceiver msg1 addReceiver getAMS msg1 setLanguage FIPANames ContentLanguage FIPA_SL msg1 setOntology MobilityOntology NAME msg1 setProtocol FIPANames InteractionProtocol FIPA REQUEST Action action new Action action setActor getAMS action setAction new QueryPlatformLocationsAction getContentManager fillContent msg1 action send msg1 Receive response from AMS MessageTemplate mt MessageTemplate and MessageTemplate MatchSender getAMS MessageTemplate MatchPerformative ACLMessage INFORM ACLMessage resp blockingReceive mt ContentElement ce getContentManager extractContent resp Result result Result ce Iterator it result getltems iterator while it hasNext Location loc Location it next if acl getContai
227. ware Foundation version 2 1 of the License This library is distributed in the hope that it will be useful but WITHOUT ANY WARRANTY without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE See the GNU Lesser General Public License for more details You should have received a copy of the GNU Lesser General Public License along with this library if not write to the Free Software Foundation Inc 59 Temple Place Suite 330 Boston MA 02111 1307 USA A E LA DADA RES Cee ee Ne ENET Ce eee COON Gh ERE hte Oe tan ET EAEN import java util Random import jade core Agent import jade core AID import jade domain FIPAAgentManagement import jade domain DFService import jade domain FIPAException import jade core behaviours CyclicBehaviour import jade lang acl ACLMessage import jade lang acl MessageT emplate ee This agent has the following functionality lt ul gt lt li gt registers with the DF lt li gt creates a list of agents lt li gt each of this new agents registers with the DF lt li gt the father agent sends a message of greeting to each of them lt li gt it waits for an answer to the greeting lt li gt it thanks the agents that have answered lt ul gt author Fabio Bellifemine TlLab version Date 2007 03 12 11 07 03 0100 lun 12 mar 2007 Revision 5944 5 public class Corpo extends Agent private static final long serial
228. ystems with NetLogo Examples March 2010 Dispon vel em http jmvidal cse sc edu papers mas pdf Acesso em 07 Mar 2010 125 Anexo A Sistema Circulat rio Humano O sistema circulat rio 68 composto pelo cora o e pelos vasos sangu neos que em conjunto mant m um fluxo cont nuo de sangue pelo organismo O cora o bombeia de forma involunt ria sangue rico em oxig nio proveniente dos pulm es para o restante do corpo atrav s de uma rede de vasos chamados art rias e ramos de menor calibre as arter olas O sangue inicia seu retorno ao cora o atrav s de pequenos vasos as v nulas as quais v o desembocando em tubos cada vez maiores as veias Arter olas e v nulas s o ligadas por uma rede de fin ssimos vasos chamados capilares Nos capilares ocorre a troca de oxig nio g s carb nico nutrientes horm nios e outras subst ncias de comunica o qu mica al m de restos do metabolismo celular entre o sangue e as c lulas do corpo O sangue constitu do por quatro elementos principais gl bulos vermelhos hem cias gl bulos brancos leuc citos plaquetas e o plasma Na Figura A 1 para refor ar estas caracter sticas mostrada a divis o do sistema circulat rio em sistema arterial cor vermelha direita e venoso cor azul esquerda Como um est ligado ao outro formando um ciclo que termina e come a no cora o o sistema circulat rio chamado de fechado O sistema composto pela
229. zni aa s aa 25 2 6 Outros Trabalhos Relacionados rien 25 2 7 Considera es pena e e E E A EREE 28 2 8 CONCISO eae retr Er AEE ANAE AE AEEA A A n 30 Um Modelo Computacional Inspirado no Sistema Circulat rio Humano 31 3 1 Modelo Curculat rio Auton mico errar 31 3 1 1 Analogia entre Elementos Biol gicos e Computacionais 33 3 1 2 Caracter sticas do Modelo erra 33 3 1 3 Propriedades quanaiusan ease eee sa teeter ets 36 3 1 4 Intera o entre os Elementos cc ccccceeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeseesaeeeeeeees 38 3 1 5 Pequena Circula o e Grande CirculaGa0 sssssesseessseseseseeeeeee 41 3 1 6 Elemento Circulat rio Auton mico 45 3 2 MIGCUNANZACAG JURAR RAR o PRP RR NPR RE NES O PRIDE NO PR RARE RR 47 3 3 DBtalham nto a aascesa into sai niaesa so aa A a ae Aeae e Tico 51 3 3 1 Tipos de AGNES ra a wile o dado do dad da O tate eae 52 3 3 2 Din mica de Funcionamento ss eeeeeneaeaaaaaaeanananaa 56 3 3 3 M dulo de Gera o wis dce See ne ee eee et 59 viii 3 3 4 M dulo de Distribui o casasssesego resided cons A Pnad ad sie eee 60 3 3 5 M dulo de Acoplamento asma ossos tas boa eevineg ieemeet lena Ene sn d s 60 3 3 6 M dulo de An lise esses secando son dana Diana ca debandada Ga 61 3 3 7 M dulo de A O a SRA aa a ad 61 3 3 8 M dulo de Rea o aus sg celcdideeaees

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