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Distributed Goal-Oriented Computing

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Javi Palanca
Javi Palanca

PhD Thesis of Javier Palanca

Tecnología
1 de 90
Tesis Doctoral Computación Distribuida basada en Objetivos Autor: Javier Palanca Cámara Directores: Dr. Vicente J. Julián Inglada Dra. Ana M. García Fornes Grupo de Tecnología Informática – Inteligencia Artificial Dpto. Sistemas Informáticos y Computación Universitat Politècnica de València 2012
Contenidos Introducción Motivación Objetivos Estado del Arte Abstracciones de los Sistemas Operativos Paradigmas orientados a Objetivos Propuesta Análisis Formalización Diseño Evaluación Experimentos Caso de Uso Conclusiones Contribuciones Lineas de Trabajo Futuro Publicaciones Relacionadas 2
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación Usuario Sistemas Operativos Aplicación Software muy complejo Funcionalidad crítica Sistema Operativo Requisitos de alta fiabilidad Requisitos de seguridad Hardware Requisitos de eficiencia
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación Abstracciones de los SO Abstracciones clásicas Las abstracciones de los ‣Muy ligadas a la evolución del hardware Sistemas Operativos se han ‣Necesidad de middleware para mantenido alejadas de los introducir nuevas tecnologías y paradigmas avances realizados en los nuevos paradigmas. ‣Estos middleware introducen una excesiva sobrecarga La Red en los SO Introducción de la Red ‣Sistemas Distribuidos La introducción e ‣Cloud-Computing importancia de la red ha obligado a rediseñar los ‣Servicios Web Sistemas Operativos. ‣Business Processes ‣SaaS, PaaS, IaaS
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación La Fiabilidad en los SO No es sencillo adaptarse a Fiabilidad la (inevitable) aparición de ‣Tolerancia a fallos errores en las aplicaciones ‣Confianza en proveedores sin dejar caer el sistema. ‣Negociación de parámetros de calidad Paradigmas de los SO Los paradigmas de Paradigmas modernos programación utilizados en el ‣Programación funcional diseño de SO se limitan ‣Programación lógica fundamentalmente al imperativo. ‣Programación orientada a objetivos
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación “El diseño en Sistemas Operativos se encuentra muy alejado de las nuevas tendencias en computación”
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación “El diseño en Sistemas Operativos se encuentra muy alejado de las nuevas tendencias en computación” Abstracciones clásicas Procesos Fichero Permisos Aplicaciones monolíticas
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación “El diseño en Sistemas Operativos se encuentra muy alejado de las nuevas tendencias en computación” Computación como Interacción Sistemas Orientados a Servicios Sistemas Autónomos Computación en la Nube Sistemas Grid Sistemas Multi-Agente
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación Computación Sistemas Orientada Multi-Agente a Servicios ‣ Proactivos ‣ Centrados en la red ‣ Sociales ‣ Distribuidos ‣ Autónomos ‣ Composición ‣ Razonamiento ‣ Orquestación ‣ Abstracciones de alto nivel
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación Computación Sistemas Orientada Multi-Agente a Servicios Sistemas Operativos
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación Sistemas Operativos Paradigmas de ejecución Orientación a servicios Abstracciones basadas en agentes
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación ‣ Realizar un avance cualitativo en el diseño de SO ‣ Aumentar el nivel de las abstracciones proporcionadas por el SO ‣ Mejorar el modo en que las aplicaciones son diseñadas, desarrolladas y ejecutadas ‣ Hacer al SO autónomo, proactivo y social ‣ Integrar los servicios críticos de los middleware en el SO ‣ Introducir de la red como elemento fundamental del diseño del SO ‣ Capacidad de razonamiento: evaluar su entorno, predecir qué va a ocurrir y actuar en consecuencia ‣ Mejorar la fiabilidad del sistema
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos Objetivos
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos “Integrar los conceptos de la tecnología de Sistemas Multi- Agente como nuevas abstracciones de los SO”
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos “Integrar los conceptos de la tecnología de Sistemas Multi- Agente como nuevas abstracciones de los SO” Definición de nuevas abstracciones: - Proceso vs Agente - Aplicaciones vs Organizaciones - Memoria vs Base de Conocimiento - Permisos vs Contratos y Acuerdos - etc…
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos “Integrar un nuevo paradigma en el modelo de ejecución del Sistema Operativo”
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos “Integrar un nuevo paradigma en el modelo de ejecución del Sistema Operativo” - Computación basada en Objetivos - Razonamiento sobre los objetivos - Creación de planes para la satisfacción de los objetivos
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos “Introducir la red como elemento fundamental en el diseño de los SO”
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos “Introducir la red como elemento fundamental en el diseño de los SO” - Servicios distribuidos - Modelo de ejecución como Flujos de Trabajo - Transacciones controladas por acuerdos
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos Sistema Operativo de Nueva Generación Tecnología Orientado Basado en de Agentes a Servicios Objetivos
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos ‣ Análisis de Sistemas Operativos y su Estado del Arte evolución ‣ Análisis de paradigmas de programación ‣ Definición de nuevas abstracciones Análisis ‣ Adaptación de la tecnología de agentes al diseño de SO Formalización ‣ Formalización de un paradigma para el diseño de SO basado en objetivos ‣ Arquitectura de SO basado en Objetivos Diseño ‣ Fundamentado en servicios ‣ Negociación en Tiempo Real ‣ Experimentos sobre un simulador Evaluación ‣ Diseño de un caso de uso
Outline Análisis de Sistemas Operativos y su evolución Estado del Arte Análisis de paradigmas de programación Definición nuevas abstracciones Análisis Adaptación tecnología de agentes para el diseño de SO Formalización Formalización de un paradigma para el diseño de SO basado en objetivos Arquitectura de SO basado en Objetivos Diseño Fundamentado en servicios Negociación en Tiempo Real Experimentos sobre un simulador Evaluación Diseño de un caso de uso
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Sistemas Operativos Evolución de los Sistemas Operativos Proceso ABSTRACCIONES Mainframes CLASIFICACIÓN Servidor Propósito General Multiprocesador Fichero Paralelos Distribuidos Tubería Grid Hilo Extensibles Tiempo Real Objeto Empotrados Ultra-empotrados ...
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Sistemas Operativos ABSTRACCIONES Unix Proceso-Fichero-Tubería ‣Ritchie & Thompson, 1973 Mach Tarea-Hilo-Puerto-Mensaje ‣Rashid & Julin et al., 1989 ExOS Ninguna ‣Engler, 1998 NanOS Objeto-Agente-Tarea ‣Muñoz i Escoi et al., 1998 Amoeba Proceso-Mensaje-Puerto ‣Tanenbaum & Mullender, 1981 Clouds Objeto-Hilo-Mensaje ‣Dasgupta et al., 1991 Scout Path ‣Montz et al., 1995 Plan 9 Fichero ‣Pike et al., 1995 Paramecium Objeto ‣van Doorn & Tanenbaum, 2001 Linux Proceso-Fichero-Usuario ‣Bovet & Cesati, 2005 Windows NT Objeto ‣Solomon et al., 1998 Minix 3 Proceso-Fichero-Mensaje ‣Herder et al., 2006 Singularity Proceso-Manifiesto ‣Hunt et al., 2005 XtreemOS Organización-Fichero-Servicio ‣Cortes & Franke et al., 2008
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Sistemas Operativos Minix 3 Singularity XtreemOS (Vrije Universiteit) (Microsoft) (Information Society Tech) Microkernel Experimental Grid Mensajes Código supervisado Organizaciones Virtuales Procesos Manifiesto Linux Paradigma Imperativo Paradigma Imperativo Paradigma Imperativo Abstracciones clásicas Abstracciones clásicas Abstracciones clásicas Cuestión: Aplicar nuevos paradigmas que aporten abstracciones de alto nivel
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Paradigmas de Programación Aplicar un conjunto de reglas que lleven a un Mecanismo resultado Evaluación de Ejecución de expresiones acciones Ejecución Evaluación Consecuente Expresar aquello que se desea conseguir
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Paradigmas de Programación Mecanismo Programación Programación Imperativa Funcional Ejecución Evaluación Consecuente Programación Lógica
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Paradigmas de Programación Mecanismo Programación Programación Imperativa Funcional Ejecución Evaluación ¿? Consecuente Programación Lógica
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Paradigmas de Programación Mecanismo Programación Programación Imperativa Funcional Ejecución Evaluación Programación Consecuente Programación orientada a Lógica Objetivos
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Paradigmas de Programación Programación orientada a Objetivos Satisfacción de objetivos mediante la ejecución de acciones BDI Creencias Deseos Intenciones ‣ Rao & Georgeff, 1995 ‣ Braubach, Pokahr et al., 2004 Servicios ‣ Papazoglou & Web Orquestación Descubrimiento Composición Georgakopoulus, 2003 ‣ Bansal & Vidal, 2003 Planificación Creación ‣ Weld, 1999 Búsqueda Coste ‣ Blum & Merrick., 1997 en IA de Planes ‣ Erol, hendler et al., 1995 ‣ Thangarajah & Padgham et Lenguajes al. 2002 Objetivos Razonamiento Conflictos agentes ‣ Levesque & Reiter et al., 1997 Planificación basada en Razonamiento Adaptatividad Reutilización ‣ Hammond, 1990 ‣ Ihrig & Kambhampati, 1996 Casos
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Paradigmas de Programación Programación orientada a Objetivos Satisfacción de objetivos mediante la ejecución de acciones BDI Creencias Deseos Intenciones ‣ Rao & Georgeff, 1995 ‣ Braubach, Pokahr et al., 2004 Homogeneidad Servicios ‣ Papazoglou & Web Orquestación Descubrimiento Composición Georgakopoulus, 2003 Middleware ‣ Bansal & Vidal, 2003 Planificación Fiabilidad Creación ‣ Weld, 1999 Búsqueda Coste ‣ Blum & Merrick., 1997 en IA de Planes ‣ Erol, hendler et al., 1995 ‣ Thangarajah & Padgham et Lenguajes al. 2002 Objetivos Razonamiento Conflictos agentes ‣ Levesque & Reiter et al., 1997 Planificación basada en Razonamiento Adaptatividad Reutilización ‣ Hammond, 1990 ‣ Ihrig & Kambhampati, 1996 Casos
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Resumen Desafíos abiertos Abstracciones Paradigmas Introducción de Fiabilidad de los SO utilizados en SO la Red Adaptación Programación Tecnología de Arquitectura basada Tecnologías del orientada a Agentes en Servicios Acuerdo Objetivos
Outline Análisis de Sistemas Operativos y su evolución Estado del Arte Análisis de paradigmas de programación Definición nuevas abstracciones Definición nuevas abstracciones Análisis Adaptación tecnología de agentes para el diseño de SO Adaptación tecnología de agentes para el diseño de SO Formalización Formalización de un paradigma para el diseño de SO basado en objetivos Arquitectura de SO basado en Objetivos Diseño Fundamentado en servicios Negociación en Tiempo Real Experimentos sobre un simulador Evaluación Diseño de un caso de uso
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Análisis SO orientado a agentes El SO como una organización SO
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Análisis SO orientado a agentes Las aplicaciones son también organizaciones de agentes SO
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Análisis Especificación Uso de una metodología de Organizaciones de Agentes para modelar el Sistema Operativo GORMAS
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Modelo Organizacional Vista Funcional (Misión) To maximize utilization of resources Organizations management A S To protect resources GT Pu A Operations and r su GT Resources e Pur s OProduces sue acts management To abstract s O Inter Server S the hardware GTPurs ues SO OI A es nte su ur rac TP ts s G e To manage the rsu Open-services OOffers orgs. life-cycle OUses Pu management GT A Client S To give support to open-services A Contracts
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Modelo Organizacional Vista Estructural A Client OC ont ain sA- A Age nt OContainsA-Agent Server gen t SO A-A A ont ains OCont OC le OC Ro ont i ns ai nsR Manager ta ainsRole n ole Co O Organization Service Manager Member Facilitator Organization Contracts Service Operations Resources Manager Manager Manager Facilitator Facilitator
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Modelo Organizacional Vista Funcional Externa Operations Facilitator Service Service Organization Manager Organization Facilitator Manager Member Resources WFProvides Facilitator WFProvid WF W ses s Us es vide FU es FU WFUs ses W W Pro FU WF se es s Organizations Open-services Resources Management Management management S S S OProvides OP s rov vide ide s O Pro SO
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Análisis A A S Abstracciones: ! - Agente S A A S ! - Objetivo A ! - Servicio ! - Contrato
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Análisis El modelo de agente Entidad computacional compleja Dirigido por objetivos y creencias Productor y Consumidor de servicios Utiliza contratos para regular sus interacciones
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Análisis A A S Abstracciones: ! - Agente S A A S ! - Objetivo A ! - Servicio ! - Contrato Tecnologías: ! - Sistemas Multi-Agente ! - Planificadores (CBP, Planning,...) ! - Servicios Web ! - Tecnologías del Acuerdo
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Análisis Es necesario definir A S A S A un paradigma de A S A computación que de soporte a estas abstracciones e incorpore estas tecnologías
Outline Análisis de Sistemas Operativos y su evolución Estado del Arte Análisis de paradigmas de programación Definición nuevas abstracciones Análisis Adaptación tecnología de agentes para el diseño de SO Formalización Formalización de un paradigma para el diseño de SO basado en objetivos Arquitectura de SO basado en Objetivos Diseño Fundamentado en servicios Negociación en Tiempo Real Experimentos sobre un simulador Evaluación Diseño de un caso de uso
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Computación Distribuida orientada a Objetivos Computación Distribuida basada en Objetivos Encontrar soluciones a problemas (expresados como objetivos) mediante la composición y ejecución de servicios ofertados por diferentes agentes. Medidas de calidad y ben eficio Gestión de Compromisos Servicios distribuidos Composición automática de servicios
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Computación Distribuida orientada a Objetivos ai = KBi , Si , Pi , Gi Base de Conocimiento Conjunto de Conjunto de Objetivos Servicios S= Si ai Conjunto de Planes Pi ⊆ P
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Computación Distribuida orientada a Objetivos Conjunto de S= Si Planes ai Pi ⊆ P P = {(s1 ..sn ∀i ∈ 1..n, si ∈ S ∧ ∀j ∈ 1..n − 1, P re(sj+1 ) = P ost(sj ))}
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Computación Distribuida orientada a Objetivos DGOC = A, γg , κp , δp Conjunto de Función de Agentes selección de planes Función de Función de selección composición de objetivos de planes
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Computación Distribuida orientada a Objetivos DGOC = A, γg , κp , δp Conjunto de A = {ai } Agentes Función de A selección γg : 2 → G G= Gi de objetivos ai Función de composición κp : A × 2S → 2P de planes Función de selección δp : G × 2P → P de planes
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Computación Distribuida orientada a Objetivos DGOC = A, γg , κp , δp Función de S P composición κp : A × 2 → 2 de planes κp (gij , ai ) = {(s1 ..sn ∀i ∈ 1..n, si ∈ S ∧ ∀j ∈ 1..n − 1, P re(sj+1 ) = P ost(sj )) ∧P re(s1 ) ∈ KBi ∧ (P ost(sn ) = gij )}
Outline Análisis de Sistemas Operativos y su evolución Estado del Arte Análisis de paradigmas de programación Definición nuevas abstracciones Análisis Adaptación tecnología de agentes para el diseño de SO Formalización Formalización de un paradigma para el diseño de SO basado en objetivos Arquitectura de SO basado en Objetivos Arquitectura de SO basado en Objetivos Diseño Fundamentado en servicios Fundamentado en servicios Negociación en Tiempo Real Negociación en Tiempo Real Experimentos sobre un simulador Evaluación Diseño de un caso de uso
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Sistema Operativo Orientado a Objetivos Sistema Operativo orientado a Objetivos Aplicar el paradigma de Computación Distribuida orientada a Objetivos Utilización de las abstracciones definidas Integración en la red por medio de servicios Recursos para otorgar fiabilidad: compromisos, replanificación...
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Sistema Operativo Orientado a Objetivos OS Agent Agent Agent Knowledge Knowledge Knowledge Base Base Base Services Services Services Set Set Set Plan Plan Plan Library Library Library δp Goals Goals γg Goals κp Commitment Manager On-line Planner Deliberation Engine OS Kernel Runtime Engine Comm Channel m ak ce e rvi co se m m oke itm inv en t
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Sistema Operativo Orientado a Objetivos Arquitectura del SO OS Agent Agent Agent Knowledge Knowledge Knowledge Base Base Base Services Services Services Set Set Set Plan Plan Plan Library Library Library orientado a Objetivos Goals Goals Goals Commitment Manager On-line Planner OS Kernel Deliberation Engine Runtime Engine Agentes: activan objetivos, producen y consumen servicios Deliberation Engine: ‣ On-line Planner: crea o repara planes ‣ Commitment Manager: crea y comprueba compromisos temporales Runtime Engine: ejecuta planes e invoca servicios
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Deliberation Engine OS Agent Agent Agent Knowledge Knowledge Knowledge Base Base Base Services Services Services Set Set Set Plan Plan Plan Library Library Library Goals Goals Goals Commitment Manager On-line Planner OS Kernel Deliberation Engine Runtime Engine Gestiona la activación de objetivos Comprueba posibles interacciones y Deliberation Engine conflictos Interactúa con el Commitment Manager y el On-line Planner para conseguir un plan Envía el plan a ejecutar al Runtime Engine
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Deliberation Engine [Goal] Deliberation Engine Goal is possible [Goal not applicable] [Goal] Goal is consistent with some other goal [Goal inconsistent] [Goal] Select Plan [Plan not found] Run Planner [Plan] [Plan] Query Services Availability [Services not available] Repair Plan Commitment Manager [Services available] [Plan not available] Establish Temporal [Plan fails] Commitment [Temporal Commitment] Goal can't be pursued On-line Planner Run Plan [Goal succeeds] Check entailed goals and postconditions Runtime Engine
[Goal] Deliberation Engine Goal is possible [Goal not applicable] [Goal] Goal is consistent with some other goal [Goal inconsistent] [Goal] Select Plan
Select Plan [Plan not found] Run Planner [Plan] [Plan] Query Services Availability [Services not available] Repair Plan Commitment Manager [Services available] [Plan not available] Establish Temporal [Plan fails] Commitment [Temporal Commitment] Goal can't be pursued On-line Planner
[Plan] Query Services Availability [Services not available] Repair Plan Commitment Manager [Services available] [Plan not available] Establish Temporal [Plan fails] Commitment [Temporal Commitment] Goal can't be pursued On-line Planner Run Plan [Goal succeeds] Check entailed goals and postconditions Runtime Engine
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones On-line Planner OS Agent Agent Agent Knowledge Knowledge Knowledge Base Base Base Services Services Services Set Set Set Plan Plan Plan Library Library Library Goals Goals Goals Commitment Manager On-line Planner OS Kernel Deliberation Engine Runtime Engine Es un Planificador Basado en Casos Acotado temporalmente (TB-CBP) On-line Plannerde los Almacena el histórico de calidad servicios y de tiempo de ejecución Aprendizaje por refuerzo Capacidad de replanificación P ostcondition, P recondition, {Service}, Quality, ExecutionT ime
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones On-line Planner store(c) Case Base get(c) c TL ≤ Tactual Revise Retain || cache is empty no get(c) Case Cache yes c g no TD ≤ Tactual {c} || Pre(c) ∈ KB Reuse yes Retrieve yes {c} store({c}) Commitment CM Manager
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Commitment Manager Comprueba la disponibilidad de los servicios que conforman el plan Establece un compromiso con cada uno de ellos Commitment Manager
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Commitment Manager Commitment On-Line Planner Agents Manager Inform(Plan) m CFP (service) Refuse m-n Commitment Manager n Propose Tstart , Tduration , P S [service not available] n - l Refuse_proposal Request(replan) N l P Scomposition = P Si ∗ωi Accept_Proposal i=0 Inform (commitment) N failure Tcomposition = Ti i=0
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine Administra el ciclo de vida de un plan Planifica la ejecución de los servicios que conforman un plan: Runtime Engine ‣ Los servicios locales son planificados por el scheduler y ejecutados ‣ Los servicios remotos son invocados Ejecución cumpliendo los compromisos temporales Predicción temporal del instante de finalización
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine Ejecución cumpliendo los compromisos temporales Predicción temporal del instante de finalización Runtime Engine Scheduler con Predicción de Deadline y Beneficios
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine - Deadline Prediction Scheduler Scheduler con Predicción del Deadline Definimos deadline de un servicio como el instante de tiempo en el cual finaliza su ejecución en el peor de los casos.
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine - Deadline Prediction Scheduler Scheduler con Predicción del Deadline 3 iteraciones del algoritmo: [DPS] Deadline Prediction Scheduler with Resource Booking [DPS-Dy] Deadline Prediction Scheduler with Dynamic Priority Promotion [BDPS] Benefits-based Deadline Prediction Scheduler
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine - Deadline Prediction Scheduler Scheduler con Predicción del Deadline [DPS] Resource Booking Reserva de tiempo de procesador Garantía de la reserva Uso del tiempo restante para adelantar trabajos D = 2Pi ∗ WCET i Tiempo de Prioridad de Cómputo en la Reserva el Peor Caso (orden de llegada)
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine - Deadline Prediction Scheduler Scheduler con Predicción del Deadline [DPS] Resource Booking Reserva de tiempo de procesador Garantía de la reserva Uso del tiempo restante para adelantar trabajos D = 2 MIS TA i ∗ WCETPi PE SI Tiempo de Prioridad de Cómputo en la Reserva el Peor Caso (orden de llegada)
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine - Deadline Prediction Scheduler Scheduler con Predicción del Deadline [DPS] Resource Booking 100 slots del 50% 2P
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine - Deadline Prediction Scheduler Scheduler con Predicción del Deadline [DPS-Dy] Dynamic Priority Promotion Reserva de procesador creando un plan de ejecución Identifica cuando se libera un slot de procesador Predicción más precisa gracias a la promoción de prioridades slot 12,5% T4 T4 slot 25 % T2 T2 T2 T4 T3 T4 T4 slot 50% T1 T1 T1 T1 T2 T2 T3 T3 T4 T4 windows w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9 w10 T1 T2 T4 T1 T3 T2 T3 T4 starts starts starts ends starts ends ends ends
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine - Deadline Prediction Scheduler Scheduler con Predicción del Deadline [BDPS] Benefits La cantidad de procesador asignado es calculada en función del beneficio recibido por ejecutar el servicio Se tiene en cuenta además la Prioridad del agente Calculamos el beneficio mediante funciones decrecientes f (x) = b − ax f (x) = b ∗ e−ax
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine - Deadline Prediction Scheduler Scheduler con Predicción del Deadline [BDPS] Benefits P rmax − P r b Ψ = min(ϕ, ∗ ∗ (1 − a)) P rmax bmax T3 (0.17) T2 T2 T2 T3 T3 (0.28) (0.28) (0.28) (0.67) (0.67) T1 T1 T1 T1 (0.53) (0.53) (0.53) (0.53) T2 T2 T2 T2 (0.28) (0.28) (0.28) (0.28) w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9 w10 T1 T2 T3 T1 T3 T2 starts starts starts ends ends ends
Outline Análisis de Sistemas Operativos y su evolución Estado del Arte Análisis de paradigmas de programación Definición nuevas abstracciones Análisis Adaptación tecnología de agentes para el diseño de SO Formalización Formalización de un paradigma para el diseño de SO basado en objetivos Arquitectura de SO basado en Objetivos Diseño Fundamentado en servicios Negociación en Tiempo Real Experimentos sobre un simulador Experimentos sobre un simulador Evaluación Diseño de un caso de uso Diseño de un caso de uso
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos Simulador de Sistema Operativo ‣ Funcionalidad completa del paradigma DGOC ‣ Modelo distribuido ‣ Generador de escenarios ‣ Implementa los schedulers de este trabajo ‣Aspectos analizados: ‣ Evolución de la confianza en los proveedores ‣ Adaptabilidad y tolerancia a fallos del sistema ‣ Métricas específicas de schedulers Caso de Estudio ‣ Presenta un ejemplo práctico de uso ‣ Centrado en el hogar inteligente
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos Evolución de la confianza con diversas precisiones en la predicción temporal
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos Adaptabilidad del sistema en un entorno dinámico
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos Evolución de la confianza con diversas precisiones en la predicción temporal
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos Tolerancia a Fallos con Replanificación
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos Experimentos del scheduler Beneficio obtenido Precisión en el cálculo del Deadline Comparación con algoritmos de scheduling
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos Utilización Tiempo de Espera Tiempo de Respuesta Tiempo de Ejecución
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos Planificación con Predicción del Deadline ‣ Precisión en la negociación ‣ Prioridad por Beneficios ‣ Garantías para establecer compromisos temporales ‣ Buen tiempo de respuesta con poca interferencia del scheduler (utilización)
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Caso de Uso Hogar Inteligente: Compra y visionado de una película IN ?film:title ?film:quality IN ?film:title ?film:quality IN ?film:title ?film:quality NETFLIX iTUNES P2P film:search_film film:search_film film:search_film P: ?film:title ?film:quality P: ?film:title ?film:quality P: ?film:title ?film:quality Q: ?film:ID Q: ?film:ID Q: ?film:ID Q: ?bank:price Q: ?bank:price OUT ?bank:price OUT ?bank:price PayPal NETFLIX iTUNES VISA film:buy_film film:buy_film Netflix P: ?film:ID ?bank:price P: ?film:ID ?bank:price Q: ?bank:objectToPurchase Q: ?bank:objectToPurchase iTunes CHOICE IN ?bank:CC_number IN ?bank:CC_number IN ?bank:user IN ?bank:passwd P2P VISA MASTERCARD PAYPAL bank:pay bank:pay VideoPlayer P: ?bank:price P: ?bank:price bank:pay P: ?bank:price P: ?bank:objectToPurchase P: ?bank:objectToPurchase P: ?bank:objectToPurchase Q: ?bank:objectPurchased Q: ?bank:objectPurchased Q: ?bank:objectPurchased Q: ?bank:confirmationNumber Q: ?bank:confirmationNumber Q: ?bank:confirmationNumber MasterCard Q: bank:paymentMethod(Visa) Q: bank:paymentMethod(MC) Q: bank:paymentMethod(PayPal) OUT: ?bank:confirmationNumber OUT: ?bank:confirmationNumber OUT: ?bank:confirmationNumber L GOA NETFLIX iTUNES P2P OS film:prepare_download film:prepare_download film:prepare_download P: ?film:ID P: ?film:ID P: ?film:ID Q: ?os:url P: ?bank:objectPurchased P: ?bank:objectPurchased Q: ?os:url Q: ?os:url El usuario especifica el objetivo CHOICE IN: ?os:where os:download_url os:move_file P: ?os:url P: ?os:file ?os:where Cumplimiento de restricciones Q: ?os:file Q: ?os:file_available Creación on-line del plan mediaplayer:prepare_film mediaplayer:encode P: ?os:file_available ?os:file P: ?os:file_available ?os:file Q: ( or P: ?mediaplayer:need_encode ( ?mediaplayer:prepared ) Q: ?mediaplayer:prepared ( ?mediaplayer:need_encode ) ) Uso de servicios remotos THEN IF (?mediaplayer:need_encode) Solventa imprevistos (formato película, ELSE carga batería, ...) mediaplayer:play P: ?mediaplayer:prepared Q: ?mediaplayer:viewed(?film:title) hasEffect (decrease ?battery 500mAh) mediaplayer:play_stream P: ?os:url Q: ?mediaplayer:viewed(?film:title) hasEffect (decrease ?battery 1000mAh) OUT: video_canvas OUT: video_canvas
Outline Conclusiones 63
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Contribuciones Diseño de Sistema Operativo orientado a Objetivos ‣ Uso de la Computación Distribuida basada en Objetivos ‣ Se eleva el nivel de las abstracciones utilizadas ‣ Se introduce la red en el diseño del SO ‣ Técnicas de negociación al componer soluciones Planificación con Predicción del Deadline ‣ Precisión en la negociación ‣ Prioridad por Beneficios ‣ Técnicas de tiempo real con garantía
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Trabajo Futuro Mejora de las fases del TB-CBP, modificando la fase de retain para hacer más rápida la composición Investigar estrategias de negociación para el Commitment Manager: negociación bilateral Ampliar el proceso de acuerdos con sistemas normativos para los compromisos temporales Desarrollo del Sistema Operativo completo basado en la experiencia adquirida con el simulador
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Publicaciones Relacionadas J. Palanca, M. Navarro, A. García-Fornes y V. Julian. Deadline Prediction Scheduling based on Benefits. Future Generation Computer Systems (FGCS) Volume 29, Issue 1, pp 61–73. (2013) Índice de Impacto: 1.978 Q1 J. Palanca, M. Navarro, V. Julian y A. García-Fornes. Distributed Goal-Oriented Computing. Journal of Systems and Software (JSS) Volume 85, Issue 7, pp 1540-1557. (2012) Índice de Impacto: 0.836 Q2 J. Palanca, M. Navarro, A. García-Fornes y V. Julian. A new deliberation mechanism for Service-Oriented Operating Systems. 45 Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-45) pp. 5463–5472 (2012) Core Ranking: A J. Palanca, V. Julian y A. García-Fornes. A Goal-oriented Execution Module based on Agents. 44 Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-44) pp. 1-10. (2011) Core Ranking: A
Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Publicaciones Relacionadas J. Palanca, M. Navarro, E. Argente, A. García-Fornes y V. Julian. Modeling an Operating System based on Agents. International Conference on Hybrid Artificial Inte- lligence Systems (HAIS 2012) pp.588-599 (2012) Core Ranking: C M. Escriva, J. Palanca, G. Aranda, A. García-Fornes, V. Julian and V. Botti. A Jabber-based Multi- Agent System Platform. 5th International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS06) pp. 1282-1284. (2006) Core Ranking: A+ J. Palanca, V. Botti and A. García-Fornes. Towards Organizational Agent-Oriented Operating Systems. 24th ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2009) pp. 752-756. (2009) Core Ranking: B E. Argente, J. Palanca, G. Aranda, V. Julian, V. Botti, A. García-Fornes and A. Espinosa. Supporting Agent Organizations. 5th International Central and Eastern European Con- ference on Multi-Agent Systems (CEEMAS’07) Vol. 4696 pp. 236- 245. (2007) Core Ranking: B J. Palanca, M. Escriva, G. Aranda, A. García-Fornes, V. Julian and V. Botti. Adding New Communication Services to the FIPA Message Transport System. 4th German Conference on Multiagent System Technologies (MATES06) Vol. 4196 pp. 1-11. (2006) Core Ranking: B J. Palanca, V. Botti and A. García-Fornes. Towards Organizational Agent-Oriented Operating Systems. EUMAS 2008 pp. 1-10. (2008) Core Ranking: C
:wq Gracias por su atención 68

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  • 1. Tesis Doctoral Computación Distribuida basada en Objetivos Autor: Javier Palanca Cámara Directores: Dr. Vicente J. Julián Inglada Dra. Ana M. García Fornes Grupo de Tecnología Informática – Inteligencia Artificial Dpto. Sistemas Informáticos y Computación Universitat Politècnica de València 2012
  • 2. Contenidos Introducción Motivación Objetivos Estado del Arte Abstracciones de los Sistemas Operativos Paradigmas orientados a Objetivos Propuesta Análisis Formalización Diseño Evaluación Experimentos Caso de Uso Conclusiones Contribuciones Lineas de Trabajo Futuro Publicaciones Relacionadas 2
  • 3. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación Usuario Sistemas Operativos Aplicación Software muy complejo Funcionalidad crítica Sistema Operativo Requisitos de alta fiabilidad Requisitos de seguridad Hardware Requisitos de eficiencia
  • 4. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación Abstracciones de los SO Abstracciones clásicas Las abstracciones de los ‣Muy ligadas a la evolución del hardware Sistemas Operativos se han ‣Necesidad de middleware para mantenido alejadas de los introducir nuevas tecnologías y paradigmas avances realizados en los nuevos paradigmas. ‣Estos middleware introducen una excesiva sobrecarga La Red en los SO Introducción de la Red ‣Sistemas Distribuidos La introducción e ‣Cloud-Computing importancia de la red ha obligado a rediseñar los ‣Servicios Web Sistemas Operativos. ‣Business Processes ‣SaaS, PaaS, IaaS
  • 5. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación La Fiabilidad en los SO No es sencillo adaptarse a Fiabilidad la (inevitable) aparición de ‣Tolerancia a fallos errores en las aplicaciones ‣Confianza en proveedores sin dejar caer el sistema. ‣Negociación de parámetros de calidad Paradigmas de los SO Los paradigmas de Paradigmas modernos programación utilizados en el ‣Programación funcional diseño de SO se limitan ‣Programación lógica fundamentalmente al imperativo. ‣Programación orientada a objetivos
  • 6. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación “El diseño en Sistemas Operativos se encuentra muy alejado de las nuevas tendencias en computación”
  • 7. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación “El diseño en Sistemas Operativos se encuentra muy alejado de las nuevas tendencias en computación” Abstracciones clásicas Procesos Fichero Permisos Aplicaciones monolíticas
  • 8. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación “El diseño en Sistemas Operativos se encuentra muy alejado de las nuevas tendencias en computación” Computación como Interacción Sistemas Orientados a Servicios Sistemas Autónomos Computación en la Nube Sistemas Grid Sistemas Multi-Agente
  • 9. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación Computación Sistemas Orientada Multi-Agente a Servicios ‣ Proactivos ‣ Centrados en la red ‣ Sociales ‣ Distribuidos ‣ Autónomos ‣ Composición ‣ Razonamiento ‣ Orquestación ‣ Abstracciones de alto nivel
  • 10. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación Computación Sistemas Orientada Multi-Agente a Servicios Sistemas Operativos
  • 11. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación Sistemas Operativos Paradigmas de ejecución Orientación a servicios Abstracciones basadas en agentes
  • 12. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Motivación ‣ Realizar un avance cualitativo en el diseño de SO ‣ Aumentar el nivel de las abstracciones proporcionadas por el SO ‣ Mejorar el modo en que las aplicaciones son diseñadas, desarrolladas y ejecutadas ‣ Hacer al SO autónomo, proactivo y social ‣ Integrar los servicios críticos de los middleware en el SO ‣ Introducir de la red como elemento fundamental del diseño del SO ‣ Capacidad de razonamiento: evaluar su entorno, predecir qué va a ocurrir y actuar en consecuencia ‣ Mejorar la fiabilidad del sistema
  • 13. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos Objetivos
  • 14. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos “Integrar los conceptos de la tecnología de Sistemas Multi- Agente como nuevas abstracciones de los SO”
  • 15. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos “Integrar los conceptos de la tecnología de Sistemas Multi- Agente como nuevas abstracciones de los SO” Definición de nuevas abstracciones: - Proceso vs Agente - Aplicaciones vs Organizaciones - Memoria vs Base de Conocimiento - Permisos vs Contratos y Acuerdos - etc…
  • 16. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos “Integrar un nuevo paradigma en el modelo de ejecución del Sistema Operativo”
  • 17. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos “Integrar un nuevo paradigma en el modelo de ejecución del Sistema Operativo” - Computación basada en Objetivos - Razonamiento sobre los objetivos - Creación de planes para la satisfacción de los objetivos
  • 18. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos “Introducir la red como elemento fundamental en el diseño de los SO”
  • 19. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos “Introducir la red como elemento fundamental en el diseño de los SO” - Servicios distribuidos - Modelo de ejecución como Flujos de Trabajo - Transacciones controladas por acuerdos
  • 20. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos Sistema Operativo de Nueva Generación Tecnología Orientado Basado en de Agentes a Servicios Objetivos
  • 21. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Objetivos ‣ Análisis de Sistemas Operativos y su Estado del Arte evolución ‣ Análisis de paradigmas de programación ‣ Definición de nuevas abstracciones Análisis ‣ Adaptación de la tecnología de agentes al diseño de SO Formalización ‣ Formalización de un paradigma para el diseño de SO basado en objetivos ‣ Arquitectura de SO basado en Objetivos Diseño ‣ Fundamentado en servicios ‣ Negociación en Tiempo Real ‣ Experimentos sobre un simulador Evaluación ‣ Diseño de un caso de uso
  • 22. Outline Análisis de Sistemas Operativos y su evolución Estado del Arte Análisis de paradigmas de programación Definición nuevas abstracciones Análisis Adaptación tecnología de agentes para el diseño de SO Formalización Formalización de un paradigma para el diseño de SO basado en objetivos Arquitectura de SO basado en Objetivos Diseño Fundamentado en servicios Negociación en Tiempo Real Experimentos sobre un simulador Evaluación Diseño de un caso de uso
  • 23. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Sistemas Operativos Evolución de los Sistemas Operativos Proceso ABSTRACCIONES Mainframes CLASIFICACIÓN Servidor Propósito General Multiprocesador Fichero Paralelos Distribuidos Tubería Grid Hilo Extensibles Tiempo Real Objeto Empotrados Ultra-empotrados ...
  • 24. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Sistemas Operativos ABSTRACCIONES Unix Proceso-Fichero-Tubería ‣Ritchie & Thompson, 1973 Mach Tarea-Hilo-Puerto-Mensaje ‣Rashid & Julin et al., 1989 ExOS Ninguna ‣Engler, 1998 NanOS Objeto-Agente-Tarea ‣Muñoz i Escoi et al., 1998 Amoeba Proceso-Mensaje-Puerto ‣Tanenbaum & Mullender, 1981 Clouds Objeto-Hilo-Mensaje ‣Dasgupta et al., 1991 Scout Path ‣Montz et al., 1995 Plan 9 Fichero ‣Pike et al., 1995 Paramecium Objeto ‣van Doorn & Tanenbaum, 2001 Linux Proceso-Fichero-Usuario ‣Bovet & Cesati, 2005 Windows NT Objeto ‣Solomon et al., 1998 Minix 3 Proceso-Fichero-Mensaje ‣Herder et al., 2006 Singularity Proceso-Manifiesto ‣Hunt et al., 2005 XtreemOS Organización-Fichero-Servicio ‣Cortes & Franke et al., 2008
  • 25. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Sistemas Operativos Minix 3 Singularity XtreemOS (Vrije Universiteit) (Microsoft) (Information Society Tech) Microkernel Experimental Grid Mensajes Código supervisado Organizaciones Virtuales Procesos Manifiesto Linux Paradigma Imperativo Paradigma Imperativo Paradigma Imperativo Abstracciones clásicas Abstracciones clásicas Abstracciones clásicas Cuestión: Aplicar nuevos paradigmas que aporten abstracciones de alto nivel
  • 26. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Paradigmas de Programación Aplicar un conjunto de reglas que lleven a un Mecanismo resultado Evaluación de Ejecución de expresiones acciones Ejecución Evaluación Consecuente Expresar aquello que se desea conseguir
  • 27. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Paradigmas de Programación Mecanismo Programación Programación Imperativa Funcional Ejecución Evaluación Consecuente Programación Lógica
  • 28. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Paradigmas de Programación Mecanismo Programación Programación Imperativa Funcional Ejecución Evaluación ¿? Consecuente Programación Lógica
  • 29. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Paradigmas de Programación Mecanismo Programación Programación Imperativa Funcional Ejecución Evaluación Programación Consecuente Programación orientada a Lógica Objetivos
  • 30. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Paradigmas de Programación Programación orientada a Objetivos Satisfacción de objetivos mediante la ejecución de acciones BDI Creencias Deseos Intenciones ‣ Rao & Georgeff, 1995 ‣ Braubach, Pokahr et al., 2004 Servicios ‣ Papazoglou & Web Orquestación Descubrimiento Composición Georgakopoulus, 2003 ‣ Bansal & Vidal, 2003 Planificación Creación ‣ Weld, 1999 Búsqueda Coste ‣ Blum & Merrick., 1997 en IA de Planes ‣ Erol, hendler et al., 1995 ‣ Thangarajah & Padgham et Lenguajes al. 2002 Objetivos Razonamiento Conflictos agentes ‣ Levesque & Reiter et al., 1997 Planificación basada en Razonamiento Adaptatividad Reutilización ‣ Hammond, 1990 ‣ Ihrig & Kambhampati, 1996 Casos
  • 31. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Paradigmas de Programación Programación orientada a Objetivos Satisfacción de objetivos mediante la ejecución de acciones BDI Creencias Deseos Intenciones ‣ Rao & Georgeff, 1995 ‣ Braubach, Pokahr et al., 2004 Homogeneidad Servicios ‣ Papazoglou & Web Orquestación Descubrimiento Composición Georgakopoulus, 2003 Middleware ‣ Bansal & Vidal, 2003 Planificación Fiabilidad Creación ‣ Weld, 1999 Búsqueda Coste ‣ Blum & Merrick., 1997 en IA de Planes ‣ Erol, hendler et al., 1995 ‣ Thangarajah & Padgham et Lenguajes al. 2002 Objetivos Razonamiento Conflictos agentes ‣ Levesque & Reiter et al., 1997 Planificación basada en Razonamiento Adaptatividad Reutilización ‣ Hammond, 1990 ‣ Ihrig & Kambhampati, 1996 Casos
  • 32. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Resumen Desafíos abiertos Abstracciones Paradigmas Introducción de Fiabilidad de los SO utilizados en SO la Red Adaptación Programación Tecnología de Arquitectura basada Tecnologías del orientada a Agentes en Servicios Acuerdo Objetivos
  • 33. Outline Análisis de Sistemas Operativos y su evolución Estado del Arte Análisis de paradigmas de programación Definición nuevas abstracciones Definición nuevas abstracciones Análisis Adaptación tecnología de agentes para el diseño de SO Adaptación tecnología de agentes para el diseño de SO Formalización Formalización de un paradigma para el diseño de SO basado en objetivos Arquitectura de SO basado en Objetivos Diseño Fundamentado en servicios Negociación en Tiempo Real Experimentos sobre un simulador Evaluación Diseño de un caso de uso
  • 34. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Análisis SO orientado a agentes El SO como una organización SO
  • 35. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Análisis SO orientado a agentes Las aplicaciones son también organizaciones de agentes SO
  • 36. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Análisis Especificación Uso de una metodología de Organizaciones de Agentes para modelar el Sistema Operativo GORMAS
  • 37. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Modelo Organizacional Vista Funcional (Misión) To maximize utilization of resources Organizations management A S To protect resources GT Pu A Operations and r su GT Resources e Pur s OProduces sue acts management To abstract s O Inter Server S the hardware GTPurs ues SO OI A es nte su ur rac TP ts s G e To manage the rsu Open-services OOffers orgs. life-cycle OUses Pu management GT A Client S To give support to open-services A Contracts
  • 38. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Modelo Organizacional Vista Estructural A Client OC ont ain sA- A Age nt OContainsA-Agent Server gen t SO A-A A ont ains OCont OC le OC Ro ont i ns ai nsR Manager ta ainsRole n ole Co O Organization Service Manager Member Facilitator Organization Contracts Service Operations Resources Manager Manager Manager Facilitator Facilitator
  • 39. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Modelo Organizacional Vista Funcional Externa Operations Facilitator Service Service Organization Manager Organization Facilitator Manager Member Resources WFProvides Facilitator WFProvid WF W ses s Us es vide FU es FU WFUs ses W W Pro FU WF se es s Organizations Open-services Resources Management Management management S S S OProvides OP s rov vide ide s O Pro SO
  • 40. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Análisis A A S Abstracciones: ! - Agente S A A S ! - Objetivo A ! - Servicio ! - Contrato
  • 41. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Análisis El modelo de agente Entidad computacional compleja Dirigido por objetivos y creencias Productor y Consumidor de servicios Utiliza contratos para regular sus interacciones
  • 42. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Análisis A A S Abstracciones: ! - Agente S A A S ! - Objetivo A ! - Servicio ! - Contrato Tecnologías: ! - Sistemas Multi-Agente ! - Planificadores (CBP, Planning,...) ! - Servicios Web ! - Tecnologías del Acuerdo
  • 43. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Análisis Es necesario definir A S A S A un paradigma de A S A computación que de soporte a estas abstracciones e incorpore estas tecnologías
  • 44. Outline Análisis de Sistemas Operativos y su evolución Estado del Arte Análisis de paradigmas de programación Definición nuevas abstracciones Análisis Adaptación tecnología de agentes para el diseño de SO Formalización Formalización de un paradigma para el diseño de SO basado en objetivos Arquitectura de SO basado en Objetivos Diseño Fundamentado en servicios Negociación en Tiempo Real Experimentos sobre un simulador Evaluación Diseño de un caso de uso
  • 45. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Computación Distribuida orientada a Objetivos Computación Distribuida basada en Objetivos Encontrar soluciones a problemas (expresados como objetivos) mediante la composición y ejecución de servicios ofertados por diferentes agentes. Medidas de calidad y ben eficio Gestión de Compromisos Servicios distribuidos Composición automática de servicios
  • 46. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Computación Distribuida orientada a Objetivos ai = KBi , Si , Pi , Gi Base de Conocimiento Conjunto de Conjunto de Objetivos Servicios S= Si ai Conjunto de Planes Pi ⊆ P
  • 47. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Computación Distribuida orientada a Objetivos Conjunto de S= Si Planes ai Pi ⊆ P P = {(s1 ..sn ∀i ∈ 1..n, si ∈ S ∧ ∀j ∈ 1..n − 1, P re(sj+1 ) = P ost(sj ))}
  • 48. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Computación Distribuida orientada a Objetivos DGOC = A, γg , κp , δp Conjunto de Función de Agentes selección de planes Función de Función de selección composición de objetivos de planes
  • 49. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Computación Distribuida orientada a Objetivos DGOC = A, γg , κp , δp Conjunto de A = {ai } Agentes Función de A selección γg : 2 → G G= Gi de objetivos ai Función de composición κp : A × 2S → 2P de planes Función de selección δp : G × 2P → P de planes
  • 50. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Computación Distribuida orientada a Objetivos DGOC = A, γg , κp , δp Función de S P composición κp : A × 2 → 2 de planes κp (gij , ai ) = {(s1 ..sn ∀i ∈ 1..n, si ∈ S ∧ ∀j ∈ 1..n − 1, P re(sj+1 ) = P ost(sj )) ∧P re(s1 ) ∈ KBi ∧ (P ost(sn ) = gij )}
  • 51. Outline Análisis de Sistemas Operativos y su evolución Estado del Arte Análisis de paradigmas de programación Definición nuevas abstracciones Análisis Adaptación tecnología de agentes para el diseño de SO Formalización Formalización de un paradigma para el diseño de SO basado en objetivos Arquitectura de SO basado en Objetivos Arquitectura de SO basado en Objetivos Diseño Fundamentado en servicios Fundamentado en servicios Negociación en Tiempo Real Negociación en Tiempo Real Experimentos sobre un simulador Evaluación Diseño de un caso de uso
  • 52. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Sistema Operativo Orientado a Objetivos Sistema Operativo orientado a Objetivos Aplicar el paradigma de Computación Distribuida orientada a Objetivos Utilización de las abstracciones definidas Integración en la red por medio de servicios Recursos para otorgar fiabilidad: compromisos, replanificación...
  • 53. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Sistema Operativo Orientado a Objetivos OS Agent Agent Agent Knowledge Knowledge Knowledge Base Base Base Services Services Services Set Set Set Plan Plan Plan Library Library Library δp Goals Goals γg Goals κp Commitment Manager On-line Planner Deliberation Engine OS Kernel Runtime Engine Comm Channel m ak ce e rvi co se m m oke itm inv en t
  • 54. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Sistema Operativo Orientado a Objetivos Arquitectura del SO OS Agent Agent Agent Knowledge Knowledge Knowledge Base Base Base Services Services Services Set Set Set Plan Plan Plan Library Library Library orientado a Objetivos Goals Goals Goals Commitment Manager On-line Planner OS Kernel Deliberation Engine Runtime Engine Agentes: activan objetivos, producen y consumen servicios Deliberation Engine: ‣ On-line Planner: crea o repara planes ‣ Commitment Manager: crea y comprueba compromisos temporales Runtime Engine: ejecuta planes e invoca servicios
  • 55. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Deliberation Engine OS Agent Agent Agent Knowledge Knowledge Knowledge Base Base Base Services Services Services Set Set Set Plan Plan Plan Library Library Library Goals Goals Goals Commitment Manager On-line Planner OS Kernel Deliberation Engine Runtime Engine Gestiona la activación de objetivos Comprueba posibles interacciones y Deliberation Engine conflictos Interactúa con el Commitment Manager y el On-line Planner para conseguir un plan Envía el plan a ejecutar al Runtime Engine
  • 56. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Deliberation Engine [Goal] Deliberation Engine Goal is possible [Goal not applicable] [Goal] Goal is consistent with some other goal [Goal inconsistent] [Goal] Select Plan [Plan not found] Run Planner [Plan] [Plan] Query Services Availability [Services not available] Repair Plan Commitment Manager [Services available] [Plan not available] Establish Temporal [Plan fails] Commitment [Temporal Commitment] Goal can't be pursued On-line Planner Run Plan [Goal succeeds] Check entailed goals and postconditions Runtime Engine
  • 57. [Goal] Deliberation Engine Goal is possible [Goal not applicable] [Goal] Goal is consistent with some other goal [Goal inconsistent] [Goal] Select Plan
  • 58. Select Plan [Plan not found] Run Planner [Plan] [Plan] Query Services Availability [Services not available] Repair Plan Commitment Manager [Services available] [Plan not available] Establish Temporal [Plan fails] Commitment [Temporal Commitment] Goal can't be pursued On-line Planner
  • 59. [Plan] Query Services Availability [Services not available] Repair Plan Commitment Manager [Services available] [Plan not available] Establish Temporal [Plan fails] Commitment [Temporal Commitment] Goal can't be pursued On-line Planner Run Plan [Goal succeeds] Check entailed goals and postconditions Runtime Engine
  • 60. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones On-line Planner OS Agent Agent Agent Knowledge Knowledge Knowledge Base Base Base Services Services Services Set Set Set Plan Plan Plan Library Library Library Goals Goals Goals Commitment Manager On-line Planner OS Kernel Deliberation Engine Runtime Engine Es un Planificador Basado en Casos Acotado temporalmente (TB-CBP) On-line Plannerde los Almacena el histórico de calidad servicios y de tiempo de ejecución Aprendizaje por refuerzo Capacidad de replanificación P ostcondition, P recondition, {Service}, Quality, ExecutionT ime
  • 61. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones On-line Planner store(c) Case Base get(c) c TL ≤ Tactual Revise Retain || cache is empty no get(c) Case Cache yes c g no TD ≤ Tactual {c} || Pre(c) ∈ KB Reuse yes Retrieve yes {c} store({c}) Commitment CM Manager
  • 62. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Commitment Manager Comprueba la disponibilidad de los servicios que conforman el plan Establece un compromiso con cada uno de ellos Commitment Manager
  • 63. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Commitment Manager Commitment On-Line Planner Agents Manager Inform(Plan) m CFP (service) Refuse m-n Commitment Manager n Propose Tstart , Tduration , P S [service not available] n - l Refuse_proposal Request(replan) N l P Scomposition = P Si ∗ωi Accept_Proposal i=0 Inform (commitment) N failure Tcomposition = Ti i=0
  • 64. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine Administra el ciclo de vida de un plan Planifica la ejecución de los servicios que conforman un plan: Runtime Engine ‣ Los servicios locales son planificados por el scheduler y ejecutados ‣ Los servicios remotos son invocados Ejecución cumpliendo los compromisos temporales Predicción temporal del instante de finalización
  • 65. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine Ejecución cumpliendo los compromisos temporales Predicción temporal del instante de finalización Runtime Engine Scheduler con Predicción de Deadline y Beneficios
  • 66. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine - Deadline Prediction Scheduler Scheduler con Predicción del Deadline Definimos deadline de un servicio como el instante de tiempo en el cual finaliza su ejecución en el peor de los casos.
  • 67. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine - Deadline Prediction Scheduler Scheduler con Predicción del Deadline 3 iteraciones del algoritmo: [DPS] Deadline Prediction Scheduler with Resource Booking [DPS-Dy] Deadline Prediction Scheduler with Dynamic Priority Promotion [BDPS] Benefits-based Deadline Prediction Scheduler
  • 68. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine - Deadline Prediction Scheduler Scheduler con Predicción del Deadline [DPS] Resource Booking Reserva de tiempo de procesador Garantía de la reserva Uso del tiempo restante para adelantar trabajos D = 2Pi ∗ WCET i Tiempo de Prioridad de Cómputo en la Reserva el Peor Caso (orden de llegada)
  • 69. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine - Deadline Prediction Scheduler Scheduler con Predicción del Deadline [DPS] Resource Booking Reserva de tiempo de procesador Garantía de la reserva Uso del tiempo restante para adelantar trabajos D = 2 MIS TA i ∗ WCETPi PE SI Tiempo de Prioridad de Cómputo en la Reserva el Peor Caso (orden de llegada)
  • 70. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine - Deadline Prediction Scheduler Scheduler con Predicción del Deadline [DPS] Resource Booking 100 slots del 50% 2P
  • 71. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine - Deadline Prediction Scheduler Scheduler con Predicción del Deadline [DPS-Dy] Dynamic Priority Promotion Reserva de procesador creando un plan de ejecución Identifica cuando se libera un slot de procesador Predicción más precisa gracias a la promoción de prioridades slot 12,5% T4 T4 slot 25 % T2 T2 T2 T4 T3 T4 T4 slot 50% T1 T1 T1 T1 T2 T2 T3 T3 T4 T4 windows w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9 w10 T1 T2 T4 T1 T3 T2 T3 T4 starts starts starts ends starts ends ends ends
  • 72. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine - Deadline Prediction Scheduler Scheduler con Predicción del Deadline [BDPS] Benefits La cantidad de procesador asignado es calculada en función del beneficio recibido por ejecutar el servicio Se tiene en cuenta además la Prioridad del agente Calculamos el beneficio mediante funciones decrecientes f (x) = b − ax f (x) = b ∗ e−ax
  • 73. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Runtime Engine - Deadline Prediction Scheduler Scheduler con Predicción del Deadline [BDPS] Benefits P rmax − P r b Ψ = min(ϕ, ∗ ∗ (1 − a)) P rmax bmax T3 (0.17) T2 T2 T2 T3 T3 (0.28) (0.28) (0.28) (0.67) (0.67) T1 T1 T1 T1 (0.53) (0.53) (0.53) (0.53) T2 T2 T2 T2 (0.28) (0.28) (0.28) (0.28) w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9 w10 T1 T2 T3 T1 T3 T2 starts starts starts ends ends ends
  • 74. Outline Análisis de Sistemas Operativos y su evolución Estado del Arte Análisis de paradigmas de programación Definición nuevas abstracciones Análisis Adaptación tecnología de agentes para el diseño de SO Formalización Formalización de un paradigma para el diseño de SO basado en objetivos Arquitectura de SO basado en Objetivos Diseño Fundamentado en servicios Negociación en Tiempo Real Experimentos sobre un simulador Experimentos sobre un simulador Evaluación Diseño de un caso de uso Diseño de un caso de uso
  • 75. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos Simulador de Sistema Operativo ‣ Funcionalidad completa del paradigma DGOC ‣ Modelo distribuido ‣ Generador de escenarios ‣ Implementa los schedulers de este trabajo ‣Aspectos analizados: ‣ Evolución de la confianza en los proveedores ‣ Adaptabilidad y tolerancia a fallos del sistema ‣ Métricas específicas de schedulers Caso de Estudio ‣ Presenta un ejemplo práctico de uso ‣ Centrado en el hogar inteligente
  • 76. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos
  • 77. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos Evolución de la confianza con diversas precisiones en la predicción temporal
  • 78. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos Adaptabilidad del sistema en un entorno dinámico
  • 79. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos Evolución de la confianza con diversas precisiones en la predicción temporal
  • 80. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos Tolerancia a Fallos con Replanificación
  • 81. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos Experimentos del scheduler Beneficio obtenido Precisión en el cálculo del Deadline Comparación con algoritmos de scheduling
  • 82. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos Utilización Tiempo de Espera Tiempo de Respuesta Tiempo de Ejecución
  • 83. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Experimentos Planificación con Predicción del Deadline ‣ Precisión en la negociación ‣ Prioridad por Beneficios ‣ Garantías para establecer compromisos temporales ‣ Buen tiempo de respuesta con poca interferencia del scheduler (utilización)
  • 84. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Caso de Uso Hogar Inteligente: Compra y visionado de una película IN ?film:title ?film:quality IN ?film:title ?film:quality IN ?film:title ?film:quality NETFLIX iTUNES P2P film:search_film film:search_film film:search_film P: ?film:title ?film:quality P: ?film:title ?film:quality P: ?film:title ?film:quality Q: ?film:ID Q: ?film:ID Q: ?film:ID Q: ?bank:price Q: ?bank:price OUT ?bank:price OUT ?bank:price PayPal NETFLIX iTUNES VISA film:buy_film film:buy_film Netflix P: ?film:ID ?bank:price P: ?film:ID ?bank:price Q: ?bank:objectToPurchase Q: ?bank:objectToPurchase iTunes CHOICE IN ?bank:CC_number IN ?bank:CC_number IN ?bank:user IN ?bank:passwd P2P VISA MASTERCARD PAYPAL bank:pay bank:pay VideoPlayer P: ?bank:price P: ?bank:price bank:pay P: ?bank:price P: ?bank:objectToPurchase P: ?bank:objectToPurchase P: ?bank:objectToPurchase Q: ?bank:objectPurchased Q: ?bank:objectPurchased Q: ?bank:objectPurchased Q: ?bank:confirmationNumber Q: ?bank:confirmationNumber Q: ?bank:confirmationNumber MasterCard Q: bank:paymentMethod(Visa) Q: bank:paymentMethod(MC) Q: bank:paymentMethod(PayPal) OUT: ?bank:confirmationNumber OUT: ?bank:confirmationNumber OUT: ?bank:confirmationNumber L GOA NETFLIX iTUNES P2P OS film:prepare_download film:prepare_download film:prepare_download P: ?film:ID P: ?film:ID P: ?film:ID Q: ?os:url P: ?bank:objectPurchased P: ?bank:objectPurchased Q: ?os:url Q: ?os:url El usuario especifica el objetivo CHOICE IN: ?os:where os:download_url os:move_file P: ?os:url P: ?os:file ?os:where Cumplimiento de restricciones Q: ?os:file Q: ?os:file_available Creación on-line del plan mediaplayer:prepare_film mediaplayer:encode P: ?os:file_available ?os:file P: ?os:file_available ?os:file Q: ( or P: ?mediaplayer:need_encode ( ?mediaplayer:prepared ) Q: ?mediaplayer:prepared ( ?mediaplayer:need_encode ) ) Uso de servicios remotos THEN IF (?mediaplayer:need_encode) Solventa imprevistos (formato película, ELSE carga batería, ...) mediaplayer:play P: ?mediaplayer:prepared Q: ?mediaplayer:viewed(?film:title) hasEffect (decrease ?battery 500mAh) mediaplayer:play_stream P: ?os:url Q: ?mediaplayer:viewed(?film:title) hasEffect (decrease ?battery 1000mAh) OUT: video_canvas OUT: video_canvas
  • 85. Outline Conclusiones 63
  • 86. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Contribuciones Diseño de Sistema Operativo orientado a Objetivos ‣ Uso de la Computación Distribuida basada en Objetivos ‣ Se eleva el nivel de las abstracciones utilizadas ‣ Se introduce la red en el diseño del SO ‣ Técnicas de negociación al componer soluciones Planificación con Predicción del Deadline ‣ Precisión en la negociación ‣ Prioridad por Beneficios ‣ Técnicas de tiempo real con garantía
  • 87. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Trabajo Futuro Mejora de las fases del TB-CBP, modificando la fase de retain para hacer más rápida la composición Investigar estrategias de negociación para el Commitment Manager: negociación bilateral Ampliar el proceso de acuerdos con sistemas normativos para los compromisos temporales Desarrollo del Sistema Operativo completo basado en la experiencia adquirida con el simulador
  • 88. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Publicaciones Relacionadas J. Palanca, M. Navarro, A. García-Fornes y V. Julian. Deadline Prediction Scheduling based on Benefits. Future Generation Computer Systems (FGCS) Volume 29, Issue 1, pp 61–73. (2013) Índice de Impacto: 1.978 Q1 J. Palanca, M. Navarro, V. Julian y A. García-Fornes. Distributed Goal-Oriented Computing. Journal of Systems and Software (JSS) Volume 85, Issue 7, pp 1540-1557. (2012) Índice de Impacto: 0.836 Q2 J. Palanca, M. Navarro, A. García-Fornes y V. Julian. A new deliberation mechanism for Service-Oriented Operating Systems. 45 Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-45) pp. 5463–5472 (2012) Core Ranking: A J. Palanca, V. Julian y A. García-Fornes. A Goal-oriented Execution Module based on Agents. 44 Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-44) pp. 1-10. (2011) Core Ranking: A
  • 89. Introducción Estado del Arte Propuesta Evaluación Conclusiones Publicaciones Relacionadas J. Palanca, M. Navarro, E. Argente, A. García-Fornes y V. Julian. Modeling an Operating System based on Agents. International Conference on Hybrid Artificial Inte- lligence Systems (HAIS 2012) pp.588-599 (2012) Core Ranking: C M. Escriva, J. Palanca, G. Aranda, A. García-Fornes, V. Julian and V. Botti. A Jabber-based Multi- Agent System Platform. 5th International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS06) pp. 1282-1284. (2006) Core Ranking: A+ J. Palanca, V. Botti and A. García-Fornes. Towards Organizational Agent-Oriented Operating Systems. 24th ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2009) pp. 752-756. (2009) Core Ranking: B E. Argente, J. Palanca, G. Aranda, V. Julian, V. Botti, A. García-Fornes and A. Espinosa. Supporting Agent Organizations. 5th International Central and Eastern European Con- ference on Multi-Agent Systems (CEEMAS’07) Vol. 4696 pp. 236- 245. (2007) Core Ranking: B J. Palanca, M. Escriva, G. Aranda, A. García-Fornes, V. Julian and V. Botti. Adding New Communication Services to the FIPA Message Transport System. 4th German Conference on Multiagent System Technologies (MATES06) Vol. 4196 pp. 1-11. (2006) Core Ranking: B J. Palanca, V. Botti and A. García-Fornes. Towards Organizational Agent-Oriented Operating Systems. EUMAS 2008 pp. 1-10. (2008) Core Ranking: C
  • 90. :wq Gracias por su atención 68