Performance of scalable capacity queuing systems : assessment of existing policies and new proposals [Trabajo Final de Carrera]
Datos de publicación: Montevideo: Universidad ORT Uruguay, 2017Descripción física: 86 p. tbls., grafs EN LÍNEANota de tesis: Proyecto (Carrera Universitaria). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Montevideo, 2017. Calificación: 100/100 Título obtenido: Ingeniero en TelecomunicacionesTipo de ítem | Biblioteca de origen | Signatura topográfica | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | |
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Trabajo Final de Carrera | Centro | Disponible en línea | No para préstamo |
Incluye bibliografía y anexos
Paganini Herrera, Fernando Gabriel Ferragut Varela, Ruben Andrés Jonckheere, Matthieu Thimothy Bermolen Romeo, Maria Paola
Recientemente las políticas de speed scaling han sido estudiadas como un medio para reducir el consumo energético de los chips. También es de interés escalar la capacidad de servicio en los ambientes actuales de computación en la nube, donde disminuir la variabilidad de la tasa de servicio puede redundar en necesidades de recursos más predecibles. En estos dos contextos, existe un compromiso entre el rendimiento del sistema, en términos de latencia, y la regulación de la capacidad de servicio. Además, la robustez en el diseño de estas políticas, con respecto a la carga que enfrenta el sistema, debe tenerse en cuenta para lidiar con fluctuaciones de la misma. En este trabajo se estudian matemáticamente sistemas de capacidad escalable, desde la perspectiva de la teoría de colas y a través de modelos fluidos. Desde el punto de vista de la teoría de control, se estudian los speed scaling que han sido propuestos en trabajos anteriores, y se propone una nueva política, basada en un controlador proporcional-integral. Dicha política es superior en términos de retardo y permite seguir las fluctuaciones de la carga. El impacto del scheduling también es analizado, en particular se prueba que SRPT es el scheduling óptimo si la tasa de servicio en cada instante está dada. Además, se evalúa la justicia de los sistemas considerados a través de simulaciones de eventos discretos.
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