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Utilização dos parâmetros CPU e memória para determinar a carga computacional de um farm com o MONARC2

Minimização de Conjuntos de Casos de Teste por meio de Condições de Suficiência

Flaviano Jacobs LuzzattoMarcelo Trindade Rebonatto

Lúcio F. de Mello NetoAdenilso da Silva Simão

As grades computacionais representam uma forma de processamento integradoatravés da união de centros de computação (farms) [BAR 03]. Elas apresentam muitasadversidades em seu ambiente operacional. Estas adversidades representam um desafiocomo o que remete a aspectos relativos às diferentes maneiras com que os centros decomputação se inter-relacionam. Nesse contexto, a utilização de simuladores objetivaaprimorar o projeto de grades. As simulações podem ser realizadas por programas como oMONARC2, desenvolvido no projeto Models of Networked Analysis at Regional Centers(MONARC) [MON 05]. Tal ferramenta dispõe, além de escalonador local, de escalonadordistribuído de tarefas (jobs) para a realização das simulações. No entanto, o escalonadordistribuído de tarefas do MONARC2 pode não ser fiel com relação aos resultados obtidos.A ferramenta faz uso apenas da carga de memória das unidades de processamento pararealizar o escalonamento das tarefas [DRA 06].Após a análise do mecanismo de escalonamento distribuído de tarefas doMONARC2, novas estratégias de determinação da carga computacional de um farm foramapontadas. Estas estratégias influenciam diretamente na escolha do destino de uma tarefano ato de sua migração e, consequentemente, numa aproximação maior da realidade efetivada grade. A estratégia que considera a carga dos processadores dos farms foi explorada emdiferentes aspectos. A mesma foi testada por simulações compostas de tarefas contendovariações na questão da exigência de memória e CPU. Em adição, a estratégia queconsidera a carga dos processadores também foi executada em ambientes de grades comdiferentes configurações de hardware. Os resultados do uso da estratégia considerandocarga ocupacional de CPU são analisados e comparados com o método de escalonamentopadrão (carga de memória). Model-based testing provides test suites from formal specifications, such as Finite State Machines. Due to resource constraints, the application of all test cases of a test suite can be infeasible. In this paper, we present an algorithm for the minimization of test suites generated from Finite State Machines, which is based on sufficient conditions in order to keep the test suite effectiveness in revealing faults. The results of an observational study are presented, in which the algorithm is used with randomly generated machines and test suites.

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