Ponente
Descripción
Introducción
Los sistemas distribuidos se componen de múltiples nodos, y un nodo central que se encarga de recibir y mantener actualizada la información de control de todos ellos, que son utilizadas por un modelo de decisión para asignar los recursos a los procesos en la modalidad de exclusión mutua. Se incorpora una capa de imputación/asignación al modelo de decisión, para completar los valores faltantes con valores estimados cuando dicha información sea incompleta y/o inexistente.
Objetivo
Esta investigación tuvo como objetivo la de generar un modelo de decisión considerando imputación de datos para la gestión de recursos y procesos en sistemas distribuidos.
Metodología
Se agrega una capa de imputación/asignación a un modelo de decisión que no consideraba información de control faltante. Cuando la información de las variables que indican el estado de carga sea incompleta se utilizará K-Means, cuando sea inexistente la Media Ponderadas, utilizando valores correspondientes a cierta cantidad de ciclos de recolección de información. En caso de que la información suministrada por los nodos esté completa, el modelo de decisión se ejecuta si necesidad de la imputación de datos
Resultados
Se generan modelos de decisión y sus correspondientes operadores de agregación considerando la imputación de datos, donde se estiman la información de variables que indican el estado de carga de los nodos cuando son incompleta o inexistente.
Conclusión
Se considera la imputación de datos cuando la información sobre las variables que indican el estado de carga de algunos de los nodos llega al Runtime central de manera incompleta o inexistente, reemplazando esos valores faltantes por valores estimados, para que finalmente el modelo de decisión establezca un correcto orden de asignación de recursos a los procesos que han solicitado.
Resultados
Se generan modelos de decisión y sus correspondientes operadores de agregación considerando la imputación de datos, donde se estiman la información de variables que indican el estado de carga de los nodos cuando son incompleta o inexistente.
Metodología
Se agrega una capa de imputación/asignación a un modelo de decisión que no consideraba información de control faltante. Cuando la información de las variables que indican el estado de carga sea incompleta se utilizará K-Means, cuando sea inexistente la Media Ponderadas, utilizando valores correspondientes a cierta cantidad de ciclos de recolección de información. En caso de que la información suministrada por los nodos esté completa, el modelo de decisión se ejecuta si necesidad de la imputación de datos.
Objetivo
Esta investigación tuvo como objetivo la de generar un modelo de decisión considerando imputación de datos para la gestión de recursos y procesos en sistemas distribuidos.
Conclusión
Se considera la imputación de datos cuando la información sobre las variables que indican el estado de carga de algunos de los nodos llega al Runtime central de manera incompleta o inexistente, reemplazando esos valores faltantes por valores estimados, para que finalmente el modelo de decisión establezca un correcto orden de asignación de recursos a los procesos que han solicitado.
Introducción
Los sistemas distribuidos se componen de múltiples nodos, y un nodo central que se encarga de recibir y mantener actualizada la información de control de todos ellos, que son utilizadas por un modelo de decisión para asignar los recursos a los procesos en la modalidad de exclusión mutua. Se incorpora una capa de imputación/asignación al modelo de decisión, para completar los valores faltantes con valores estimados cuando dicha información sea incompleta y/o inexistente.
| Area | Ingenierías, Matemáticas y Física |
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