Interfaz de usuario basada en agentes para la administración de trabajos en un entorno de alto rendimiento
Los sistemas distribuidos han permitido el desarrollo de entornos computacionales capaces de realizar grandes cantidades de procesamiento durante largos periodos de tiempo. El presente trabajo aborda el problema de la manipulación asociada a la complejidad inherente en la maximización de los recurso...
- Autores:
-
Bolívar Barón, Holman
Barreto, Luis Eduardo
Sánchez, Andrés Armando
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad de San Buenaventura
- Repositorio:
- Repositorio USB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/28660
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10819/28660
https://doi.org/10.21500/01247492.1344
- Palabra clave:
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sistemas multiagente.
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Los sistemas distribuidos han permitido el desarrollo de entornos computacionales capaces de realizar grandes cantidades de procesamiento durante largos periodos de tiempo. El presente trabajo aborda el problema de la manipulación asociada a la complejidad inherente en la maximización de los recursos a través del desarrollo de un sistema multiagente, aprovechando su naturaleza distribuida, autónoma y solidaria. Aunque, en obras relacionadas, se plantean problemas similares, en estas se ha ignorado la falta de control que el administrador de trabajos tiene sobre los recursos. Por lo tanto, los investigadores proponen una interfaz de usuario basada en agentes para la administración de trabajos en un entorno de alto rendimiento, utilizando el enfoque del Telecom Italia Lab (TILAB), gracias a que el sistema fue desarrollado utilizando el Java Agent Development Framework (JADE), debido a la facilidad para el cumplimiento de los estándares de la Intelligent Physical Agents Fundation (FIPA). |
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Bolívar Barón, HolmanBarreto, Luis EduardoSánchez, Andrés Armando2014-02-25T00:00:00Z2025-08-22T14:06:30Z2014-02-25T00:00:00Z2025-08-22T14:06:30Z2014-02-25Los sistemas distribuidos han permitido el desarrollo de entornos computacionales capaces de realizar grandes cantidades de procesamiento durante largos periodos de tiempo. El presente trabajo aborda el problema de la manipulación asociada a la complejidad inherente en la maximización de los recursos a través del desarrollo de un sistema multiagente, aprovechando su naturaleza distribuida, autónoma y solidaria. Aunque, en obras relacionadas, se plantean problemas similares, en estas se ha ignorado la falta de control que el administrador de trabajos tiene sobre los recursos. Por lo tanto, los investigadores proponen una interfaz de usuario basada en agentes para la administración de trabajos en un entorno de alto rendimiento, utilizando el enfoque del Telecom Italia Lab (TILAB), gracias a que el sistema fue desarrollado utilizando el Java Agent Development Framework (JADE), debido a la facilidad para el cumplimiento de los estándares de la Intelligent Physical Agents Fundation (FIPA).application/pdf10.21500/01247492.13440124-7492https://hdl.handle.net/10819/28660https://doi.org/10.21500/01247492.1344spaUniversidad San Buenaventura - USB (Colombia)https://revistas.usb.edu.co/index.php/Ingenium/article/download/1344/1134Núm. 29 , Año 2014 : INGENIUM48293715Ingenium. HTConder. [En linea] http://research.cs.wisc.edu/htcondor/htc.html. A. Beck., High Throughput Computing: An Interview with miron livny. [En linea] http://research.cs.wisc.edu/htcondor/HPCwire.1. R. Montero, R. Moreno and I. Llorente, An elasticity model for High Throughput Computing clusters, Journal of Parallel and Distributed Computing, Volume 71, Issue 6, June 2011, pages 750-757. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0743731510000985. M. Nikraz, B. Caire, G. Bahri, “A methodology for the analysis and design of multi-agent systems using JADE”. Proceedings of International Journal of Computer Systems Science and Engineering. 2006, pp. 40.. http://www.openssh.org/. http://www.jcraft.com/jsch/. S. Manvi, M. Birje, “An agent-based resource allocation model for grid computing”. En: Services Computing, 2005 IEEE International Conference on. Noviembre 2005, vol. 01, pp. 311-314.. R. Aversa, B. Di Martino, S. Venticinque, “Integration of Mobile Agents Technology and Globus for Assisted Design and Automated Development of Grid Services”. En: Proceedings of the 2009 International Conference on Computational Science and Engineering. 2009, Vol. 01, pp. 118-125. J. Wu, X. Xu, P. Zhang, C. Liu. “A novel multi-agent reinforcement learning approach for job scheduling in Grid computing”. Future Generation Computer Systems, n.° 27. 2011. pp. 430-439.. W. Mulder, C. Jacobs. “Grid management support by means of collaborative learning agents”. Proceedings of the 6th international conference industry session on Grids meets autonomic computing, 2009. pp. 43-50.. Y. Zhu, J. Gao, B. Jiang, F. Zhang, H. Guo. “An Agent Federations Based Infrastructure for Grid Monitoring and Discovery”. Machine Learning and Cybernetics, 2006 International Conference on, 2009. pp. 13-16. C. Junwei, J. Kerbyson, J. Nudd. “Performance evaluation of an agent-based resource management infrastructure for grid computing”. Cluster Computing and the Grid, 2001. Proceedings. First IEEE/ACM International Symposium on, 2002. pp. 311-318. D. Cox, Y. Al-nashif, S. Hariri. “Application of autonomic agents for global information grid management and security”. Proceedings of the 2007 summer computer simulation conference, 2007. pp. 1147. J. L. Morena. (2004) Aplicación de un Sistema Experto para el desarrollo de Sistema Evaluador del modelo Capability Maturity Model (CMM) niveles dos y tres en Colección de Tesis Digitales Universidad de las Américas Puebla. [En línea] Disponible: http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lis/moreno_a_jl/capitulo2.pdf. F. Xhafa, A. Abraham, “Computational models and heuristic methods for Grid scheduling problem,” Future Generation Computer System vol 26, pp 608-621, 2010. I. Al-Azzoni and D. G. Dwon, “Decentralized Load Balancing for Heterogeneous Grids”, in Future Computing, Service Computation, Cognitive, Adaptive, Content, Pattern. Hamilton, ON, Canada, Nov, 2009, pp. 545-550. F. Bellifemine, G. Caire, D. Greenwood. “Developing Multi-Agent Systems with JADE”. England. Editorial John Wilye & Sons Ltd. 2007. pp. 115.. FIPA. “FIPA Agent Management Specification”. 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