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Projeto e implementação de um módulo de monitoramento de serviços baseado em elementos da computação autoconsciente e algoritmos de aprendizado por reforço

Processo: 20/10288-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2020
Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2021
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Frank José Affonso
Beneficiário:William Fernandes Dorante
Instituição Sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
Assunto(s):Engenharia de software   Reforço   Monitoramento   Frameworks   Modelagem computacional   Metodologia e técnicas de computação
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado por Reforço | Framework | Sistema de Monitoramento | Sistemas autoadaptativos | Engenharia de Software

Resumo

Atualmente, nota-se que nossa sociedade está cada vez mais dependente de sistemas de software para execução de tarefas diárias. Dessa forma, espera-se que tais sistemas também sejam capazes de operar sob condições incertas, sem interrupções ou intervenções humanas. As causas de incertezas incluem desde mudanças no ambiente operacional até variações de objetivos e necessidades de seus usuários. Nesse sentido, sistemas autoadaptativos (do inglês, Self-adaptive Software} -- SaS) permitem lidar com incertezas por meio de modificações estruturais e/ou comportamentais em tempo de execução. Baseado no cenário exposto, nosso grupo de pesquisa tem desenvolvido trabalhos nessa direção, que visam apoiar a comunidade de SaS e outros interessados no desenvolvimento de SaS e Self-Apps (do inglês, Self-adaptive Service-oriented Applications) apoiado por padrões e boas práticas de engenharia de software. Dentre os desdobramentos de tais iniciativas, o projeto de um framework chamado DynaMS (do inglês, Dynamic Deployment, QoS Metrics and Semantic Search) resultou em algumas possibilidades de investigação futura. Nessa perspectiva, destaca-se o aprimoramento do sistema de monitoramento de serviços para que o mesmo possa atuar de maneira mais efetiva, distinguindo os serviços com maior tendência a falhas ou degradações de QoS (do inglês, Quality of Service). Diante do exposto, o objetivo deste projeto é o desenvolvimento de um módulo, baseado em uma abordagem inteligente que englobe elementos da computação autoconsciente e algoritmos de aprendizado por reforço, para ser acoplado ao sistema de monitoramento do framework DynaMS. Dessa forma, pretende-se, ao final deste projeto, ter uma solução capaz de monitorar serviços de maneira otimizada, contribuindo para o balanceamento e otimização de recursos computacionais utilizados nas aplicações (Self-Apps).

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