Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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    Desarrollo de un algoritmo de Instance Placement en nubes privadas que soporte cargas de Alta Performance
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-04) Córdova Alvarado, Rubén Francisco; Santiváñez Guarniz, César Augusto; Beltrán Castañón, César Armando
    El aumento de la capacidad computacional ha permitido el uso cada vez mayor de métodos computacionales para resolver problemas complejos de diferentes áreas, logrando tal incremento en la eficiencia y productividad que se dice que hemos empezado una nueva revolución industrial (la era del conocimiento). En esta nueva era, el uso de aplicaciones de alta, High-Performance Computing en inglés (HPC), es cada vez más común. Una forma de utilizar de manera eficiente los recursos computacionales es desplegar estas aplicaciones sobre recursos compartidos (paradigma de computo en la nube, sea esta pública o privada) en lugar de asignarlos a servidores de manera exclusiva, lo que puede resultar en tiempos muertos en el uso de alguno o todos los recursos. El problema de decidir la mejor forma de compartir recursos asignados a servidores ya sea como máquinas virtuales (VMs), contenedores, o en modo dedicado (bare metal) es llamado el problema de Instance Placement, y es fundamental para la performance de una plataforma de computo en la nube. El subproblema que se presenta cuando ya se decidió una asignación via VMs es el de VM Placement. El problema de Instance Placement es actualmente un problema abierto debido a que la solución online requiere el conocimiento no sólo de las demandas actuales y sus parámetros, sino también de las demandas futuras. Como un primer acercamiento a una solución, esta tesis busca diseñar e implementar un algoritmo de Offline Instance Placement donde el conjunto de demandas, su inicio y duración, así como sus estadísticas de uso son conocidas. El algoritmo busca asignar –de la mejor manera posible– los recursos de cómputo a instancias en una nube privada, considerando el tipo de carga a la que estas pertenecen y su nivel de servicio. Debido a que OpenStack es una de las soluciones más empleadas para nubes privadas, se toma como referencia el scheduler de OpenStack para comparar la utilidad de el algoritmo propuesto. Luego de realizar las pruebas, se obtuvo que el scheduler propuesto presenta una mayor utilidad que el scheduler de OpenStack para distintos tipos de cargas.
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    Diseño de un algoritmo metaheurístico Grasp para la mejoría de un algoritmo minincrease aplicado a la asignación eficiente de incidentes en una mesa de ayuda
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-06-27) Rodríguez Ramos, Julio César; Cueva Moscoso, Rony
    La mesa de ayuda es un área importante en la resolución de incidentes de tecnologías de información en las empresas, tanto dentro (para la misma empresa y sus empleados) como fuera (para los clientes que la empresa ofrece sus servicios y productos). Sin embargo, la planificación de la resolución de incidentes se hace difícil debido a la imprevisibilidad y espontaneidad de éstos. Dichos incidentes afectan de manera diversa a la continuidad de negocio con consecuencias y tiempo de resolución de diversa magnitud. Asimismo, los técnicos en la mesa de ayuda tienen un tiempo de resolución diverso, con experiencia laboral distinta y son un número finito de personas. Dicho problema se le conoce en problemas de asignación de tareas como “asignación estocástica en línea”. El algoritmo MinIncrease permite la resolución de problemas de asignación estocásticos en línea. Sin embargo, el problema reside en que los técnicos son personas de diversa experiencia que pueden estar divididos en técnicos con mucha o poca experiencia en el ambiente de una mesa de ayuda. No es preciso que al mejor técnico se le asignen incidentes triviales ni que algún técnico no trabaje hasta que aparezca un incidente de su dificultad apropiada. Es por ello que el algoritmo MinIncrease sólo no basta. El siguiente proyecto presenta el diseño de un algoritmo metaheurístico GRASP para la mejoría de un algoritmo MinIncrease. La combinación de estos algoritmos permitirá que los incidentes, a pesar de que su aparición sea imprevista, puedan asignarse a los técnicos de la mesa de ayuda de manera eficiente.