Computação Autonômica em Redes de Computadoresluciano/files/ac.pdf · 4 Pesquisa e mercado Focos de pesquisa e interesse de mercado Desa os 5 Conclusão. ... Funções autonômicas

Computação Autonômica

em Redes de Computadores

Luciano Jerez Chaves

Universidade Estadual de Campinas

4 de março de 2009

Conteúdo1 Introdução

A Tecnologia da Informação nos dias atuaisPerspectivas para o futuro

2 Computação autonômicaSolução e benefíciosImplantação e cenáriosConsiderações de projetoConsiderações de arquitetura

3 Redes autonômicasMonitoramentoPolíticasTeoria de controleAuto-con�guração e auto-organizaçãoDescentralização

4 Pesquisa e mercadoFocos de pesquisa e interesse de mercadoDesa�os

5 Conclusão

IntroduçãoComputação autonômica

Redes autonômicasPesquisa e mercado

Conclusão


Em que mundo vivemos?

A proliferação de dispositivos computacionais tem crescidoexponencialmente nas últimas duas décadas

Este fenômeno intensi�cou com o advento da internetNova era de acessibilidade

pessoassistemasinformação

Luciano Jerez Chaves Computação Autonômica em Redes de Computadores



Conclusão


Evoluir por que?




Conclusão


Evoluir por que?

Os fabricantes continuam criando sistemas computacionaisincrivelmente poderosos

O objetivo é tornar indivíduos e empresas mais produtivos,automatizando as tarefas fundamentais

Por que?

�Civilization advances by extending the number of important

operations which we can perform without thinking about them.�

Alfred North Whitehead




Conclusão


Evoluir por que?

Os fabricantes continuam criando sistemas computacionaisincrivelmente poderosos

O objetivo é tornar indivíduos e empresas mais produtivos,automatizando as tarefas fundamentais

Por que?

�Civilization advances by extending the number of important

operations which we can perform without thinking about them.�

Alfred North Whitehead




Conclusão


Perspectivas para o futuro

No mundo da computação:

Arquiteturas altamente so�sticadas

Sistemas complexos gerenciados por softwares

Milhares de linhas de código escritas por inúmerosprogramadores em qualquer lugar

Internet: integrar hardware e software diversos




Conclusão



A indústria da tecnologia da informação gosta de mostrar queé possível construir o impossível

Entretanto, estamos diante de um problema que atinge onúcleo do sucesso destas empresas

O obstáculo é a complexidade

Próximo grande desa�o




Conclusão



A indústria da tecnologia da informação gosta de mostrar queé possível construir o impossível

Entretanto, estamos diante de um problema que atinge onúcleo do sucesso destas empresas

O obstáculo é a complexidade

Próximo grande desa�o




Conclusão


Quem controla tudo isso?

Até agora temos apoiado basicamente na intervenção eadministração humana para gerenciar esta complexidadeAlguns problemas eminentes

Falta de mão de obra quali�cadaComplexidade além da capacidade humana de gerenciá-la

Solução?

Paradoxalmente, para tornar as tarefas simples para administradorese usuários precisamos criar sistemas mais complexos!




Conclusão


Quem controla tudo isso?

Até agora temos apoiado basicamente na intervenção eadministração humana para gerenciar esta complexidadeAlguns problemas eminentes

Falta de mão de obra quali�cadaComplexidade além da capacidade humana de gerenciá-la

Solução?

Paradoxalmente, para tornar as tarefas simples para administradorese usuários precisamos criar sistemas mais complexos!




Conclusão

Solução e benefíciosImplantação e cenáriosConsiderações de projetoConsiderações de arquitetura

Como isso é possível?

Embutindo a complexidade do sistema em sua infra-estrutura edeixando que ele gerencie a si mesmo

Os usuários não precisam preocupar como o gerenciamentoserá feito, apenas manifestam seus interesses




Conclusão


Qual foi a inspiração?

Funções autonômicas dosistema nervoso centralhumano

Pupilas ajustando à luzLágrimas formando emrazão da poeiraDiminuindo o ritmo docoraçãoAjustando a respiraçãoDigerindo o café damanhãSuando para manter atemperaturaAvaliando o açúcar nosangue




Conclusão




Pupilas ajustando à luz

Lágrimas formando emrazão da poeiraDiminuindo o ritmo docoraçãoAjustando a respiraçãoDigerindo o café damanhãSuando para manter atemperaturaAvaliando o açúcar nosangue




Conclusão




Pupilas ajustando à luzLágrimas formando emrazão da poeira

Diminuindo o ritmo docoraçãoAjustando a respiraçãoDigerindo o café damanhãSuando para manter atemperaturaAvaliando o açúcar nosangue




Conclusão




Pupilas ajustando à luzLágrimas formando emrazão da poeiraDiminuindo o ritmo docoração

Ajustando a respiraçãoDigerindo o café damanhãSuando para manter atemperaturaAvaliando o açúcar nosangue




Conclusão




Pupilas ajustando à luzLágrimas formando emrazão da poeiraDiminuindo o ritmo docoraçãoAjustando a respiração

Digerindo o café damanhãSuando para manter atemperaturaAvaliando o açúcar nosangue




Conclusão




Pupilas ajustando à luzLágrimas formando emrazão da poeiraDiminuindo o ritmo docoraçãoAjustando a respiraçãoDigerindo o café damanhã

Suando para manter atemperaturaAvaliando o açúcar nosangue




Conclusão




Pupilas ajustando à luzLágrimas formando emrazão da poeiraDiminuindo o ritmo docoraçãoAjustando a respiraçãoDigerindo o café damanhãSuando para manter atemperatura

Avaliando o açúcar nosangue




Conclusão




Pupilas ajustando à luzLágrimas formando emrazão da poeiraDiminuindo o ritmo docoraçãoAjustando a respiraçãoDigerindo o café damanhãSuando para manter atemperaturaAvaliando o açúcar nosangue




Conclusão


Quem teve essa idéia?

Paul Horn, vice-presidente sênior da IBM, cunhou o termo�Computação Autonômica� em um manifesto sobre a perspectivada empresa em relação ao estado da Tecnologia da Informação,

publicado em 2001




Conclusão


Mas o que tem de legal?

O corpo humano faz todas essas coisas sem que você tenha que seesforçar para isso

Implicações para a computação

É possível ter um grupo de componentes �espertos� que nos dão oque queremos, quando queremos, sem esforço da nossa parte




Conclusão


Mas o que tem de legal?

O corpo humano faz todas essas coisas sem que você tenha que seesforçar para isso

Implicações para a computação

É possível ter um grupo de componentes �espertos� que nos dão oque queremos, quando queremos, sem esforço da nossa parte




Conclusão


Benefícios

Curto prazoDiminuição dadependência humanana con�guração egerenciamentoRedução de custos namanutenção desistemasMelhor uso dosrecursos disponíveisMais estabilidade econ�abilidade

Longo prazoCriar sistemas maisúteis, levando odinheiro economizadopara a área de negóciosElevar o gerenciamentopara uma abordagem�m-a-�mGerar sistemascolaborativos parasolução global deproblemas




Conclusão


Benefícios






Conclusão


Benefícios






Conclusão


Benefícios






Conclusão


Benefícios






Conclusão


Benefícios






Conclusão


Benefícios






Conclusão


Benefícios






Conclusão


Hora da mudança

Estamos na época certa para essa mudança:

Dispositivos móveis de acesso como celulares, PDA's,notebooks, etc., precisam ser gerenciados e integrados aostradicionais desktops e mainframes

Produtos colocados no mercado também devem oferecerrecursos de gerenciamento

Emergente padronização dos serviços Web e a necessidade deintegração destes serviços




Conclusão


A implantação é simples?

Focar simplesmente na automação das partes não é su�ciente:

Gerar autonômia para armazenamento de dados é, comcerteza, uma melhoria. Mas não tornar a busca nesses dadosum processo autonômico, faz com que existam muitos dadoscom pouca usabilidade




Conclusão



Segundo Paul Horn...

�Autonomic computing is thus a `holistic' vision that will enable thewhole of computing to deliver much more automation than the sum

of its individually selfmanaged parts.�




Conclusão



Facilitar o �lado� do usuário faz com que ele utilize mais atecnologia, gerando avanços

Deixe as pessoas interagirem com o sistema como seestivessem interagindo com pessoas

Você tem simplesmente que dizer o que quer...




Conclusão


Exemplo

Centro médico emergencial

Paciente inconscientePlano de saúdeIntegração entre diferentesclínicas e hospitaisHistórico de prescriçõesSimulações de tratamentocom DNAInformações armazenadas comsegurança




Conclusão


Exemplo

Centro médico emergencialPaciente inconsciente

Plano de saúdeIntegração entre diferentesclínicas e hospitaisHistórico de prescriçõesSimulações de tratamentocom DNAInformações armazenadas comsegurança




Conclusão


Exemplo

Centro médico emergencialPaciente inconscientePlano de saúde

Integração entre diferentesclínicas e hospitaisHistórico de prescriçõesSimulações de tratamentocom DNAInformações armazenadas comsegurança




Conclusão


Exemplo

Centro médico emergencialPaciente inconscientePlano de saúdeIntegração entre diferentesclínicas e hospitais

Histórico de prescriçõesSimulações de tratamentocom DNAInformações armazenadas comsegurança




Conclusão


Exemplo

Centro médico emergencialPaciente inconscientePlano de saúdeIntegração entre diferentesclínicas e hospitaisHistórico de prescrições

Simulações de tratamentocom DNAInformações armazenadas comsegurança




Conclusão


Exemplo

Centro médico emergencialPaciente inconscientePlano de saúdeIntegração entre diferentesclínicas e hospitaisHistórico de prescriçõesSimulações de tratamentocom DNA

Informações armazenadas comsegurança




Conclusão


Exemplo

Centro médico emergencialPaciente inconscientePlano de saúdeIntegração entre diferentesclínicas e hospitaisHistórico de prescriçõesSimulações de tratamentocom DNAInformações armazenadas comsegurança




Conclusão


Como projetar um sistema autonômico?

De�nindo um sistema computacional

Podemos pensar em um conjunto de recursos acoplados paraproduzir um conjunto especí�co de funções

Sistemas menores integram-se aos sistemas maiores

O princípio da computação autonômica governa todos essessistemas mas...

... em algum nível eles devem ser capazes de gerenciar seuspróprios processos




Conclusão











Conclusão











Conclusão



Existem oito elementos:1 Auto-conhecimento2 Auto-con�guração3 Auto-otimização4 Auto-cura5 Auto-proteção6 Adaptativo7 Não proprietário8 Transparente




Conclusão


Auto-conhecimento

Conhecimento de seus componentes:status atualcapacidadeconexões com outros sistemas

O que é possível emprestar e pegar emprestado

O que é possível compartilhar e o que deve ser exclusivo




Conclusão


Auto-con�guração

Sistemas Plug-and-Play :autônomodinâmico

Em diferentes ambientes, até mesmo imprevisíveis

Recon�gurável




Conclusão


Auto-otimização

Otimizar o trabalho

�Ajuste �no� para atingir os objetivos de alto nívelNecessário para prover computação ubíqua

Qualidade de serviço (QoS)Reserva extra de recursos




Conclusão


Auto-cura

Descobrir e/ou prever problemas

Recuperar de eventos que causam o mal funcionamento dealguma parte do sistemaJá existem mecanismos de cura:

Código de veri�cação de errosDi�culdade em identi�car qual o erro e corrigir




Conclusão


Auto-proteção

Detectar, identi�car e proteger contra vários tipos de ataquespara manter a segurança e a integridade do sistema

Internet contribui para falta de proteção




Conclusão


Adaptativo

Descobrir e criar regras para interagir com os vizinhos

Fornecer e solicitar recursos

Conhecer o ambiente de execução




Conclusão


Não proprietário

Os sistemas podem ser independentes

O sistema autonômico precisa funcionar em ambientesheterogêneos

Implementar padrões abertos




Conclusão


Transparente

Diminuir o �gap� entre os interesses do usuário e aimplementação do sistema

Solução por antecipação

Usuário não sabe o que acontece




Conclusão


Níveis de autonomicidade

1 - Básico

Múltip¨as fontes de geração de dados no sistema

Requer equipe de TI grande e altamente hábil




Conclusão



2 - Gerenciado

Consolidação dos dados através de ferramentas degerenciamento

Equipe de TI analiza e toma ações

X Maior conhecimento do sistema

X Melhora a produtividade




Conclusão



2 - Gerenciado

Consolidação dos dados através de ferramentas degerenciamento

Equipe de TI analiza e toma ações

X Maior conhecimento do sistema

X Melhora a produtividade




Conclusão



3 - Preditivo

Sistema monitora, correlaciona e recomenda ações

Equipe de TI aprova e inicia ações

X Dependências em grandes habilidades da equipe de TI reduzida

X Tomada de decisão mais rápida e melhor




Conclusão



3 - Preditivo

Sistema monitora, correlaciona e recomenda ações

Equipe de TI aprova e inicia ações

X Dependências em grandes habilidades da equipe de TI reduzida

X Tomada de decisão mais rápida e melhor




Conclusão



4 - Adaptativo

Sistema monitora, correlaciona e toma ações

Equipe de TI gerencia performance frente ao acordo do nívelde serviço

X Agilidade e elasticidade de TI com mínima interação humana




Conclusão



4 - Adaptativo

Sistema monitora, correlaciona e toma ações

Equipe de TI gerencia performance frente ao acordo do nívelde serviço

X Agilidade e elasticidade de TI com mínima interação humana




Conclusão



5 - Autonômico

Componentes integrados dinamicamente, gerenciados porpolíticas/regras de negócio

Equipe de TI foca na capacitação das necessidades do negócio

X Políticas de negócio dirigem o gerenciamento de TI

X Agilidade e elasticidade do negócio




Conclusão



5 - Autonômico

Componentes integrados dinamicamente, gerenciados porpolíticas/regras de negócio

Equipe de TI foca na capacitação das necessidades do negócio

X Políticas de negócio dirigem o gerenciamento de TI

X Agilidade e elasticidade do negócio




Conclusão


Arquitetura de um sistema autonômico

Um sistema autonômico é composto por um grupo deelementos autonômicos

Elementos autonômicos gerenciam seu comportamento internoe seus relacionamentos

Comportamento baseado em políticas de alto nível de�nidaspelo usuário

É preciso uma infra-estrutura distribuída para suporte




Conclusão


Elemento autonômico




Conclusão


Ciclo de controle




Conclusão

MonitoramentoPolíticasTeoria de controleAuto-con�guração e auto-organizaçãoDescentralização

E as redes de computadores?




Conclusão


Vários elementos autonômicos




Conclusão


Monitoramento da rede

Ferramentas para obter conhecimento acerca do estado da redecomo entrada para a decisão autonômica

Perspectiva de observaçãoÚnico ponto (passivo)Dois pontos (ativo)Conhecimento amplo da rede

Monitoramento de �uxos




Conclusão


Ponto único de observação

Monitoramento passivo

Contagem de pacotes

Captura de pacotes







Conclusão


Dois pontos de observação

Monitoramento ativo

Round Trip Time - RTT

One Way Delay - OWD

Perda de pacotes

Gargalo do caminho

Capacidade disponível no caminho


Dois pontos de observação



Conclusão


Conhecimento amplo da rede

Pós-processamento de algum dos modelos anteriores

Considera outras informações da rede, como roteamento,topologia, etc.




Conclusão



Fluxos são grupos de pacotes de redes compartilhando algumacaracterística

Mesmo IP origem/destinoMesmo TOS (Type of Service)Mesmo protocolo




Conclusão






Conclusão


Desa�os

Monitoramento de alta velocidade

Monitoramento inter-domínios




Conclusão


Gerenciamento baseado em políticas

Controle e gerenciamento da rede levando em consideraçãopolíticas no nível do negócio

Ferramenta para permitir automação das tarefas degerenciamento especi�cando regras e restrições

Re�etem o interesse humano




Conclusão


Visão geral

Especi�cação baseada em regras

[EM evento] SE condição/�ltro ENTÃO ação

Gerênciamento de con�guraçãoSE srcIPAddr = 1.2.3.4 E destIPAddr = 5.6.7.8ENTÃO marque com DSCP EF

Controle de comportamentoSE usuário = Marcus ENTÃO negar acesso




Conclusão


Motivação

Automação das tarefas

Suporte de alto nível no gerenciamento e operação das redes

Con�guração consistente de todos os elementos




Conclusão


Gerenciamento baseado em políticas




Conclusão


Padronização

SNMPconf Gerenciamento de con�guração com SNMPPolicy Based Management MIB

RAP Resource Allocation Protocol

COPS para RSVP, COPS-PR, etc.




Conclusão


SNMPconf

Utiliza o SNMP para a comunicação entre PDP e PEP

Atua nas MIBs dos agentes SNMP para armazenamento eexecução




Conclusão


SNMPconf




Conclusão


COPS

Common Open Policy Service

Comunicação entre PDP e PEP utiliza TCP

PEP inicia a conexão




Conclusão


COPS

Dois modelos:1 outsourcing (Ex. COPS para RSVP - ReSerVation Protocol)

modelo requisição - respostaPEP delega responsabilidade para o PDP

2 con�guration (Ex. COPS-PR - Provisioning)Modelo pró-ativoRequisições descrevem a capacidade do elementoRespostas contém informações de políticas relevantes




Conclusão


COPS para RSVP - ReSerVation Protocol




Conclusão


COPS-PR - Provisioning




Conclusão


Desa�os

Detecção e resolução de con�itosModi�car modelo baseado em regras para um modelo masagradável

FACA alguma coisaOTIMIZE alguma métrica




Conclusão


Teoria de controle

Planejamento e tomada de decisão em função das entradas dossistemas dinâmicos

Abordagem sistemática para análise e projeto

Predição de resposta do sistema para alguma entradaExemplos:

Ajuste da janela TCP com base no feedback da rede




Conclusão


Propriedades

Estabilidade

Acurácia

Tempo de resposta pequeno

Mudanças rápidas




Conclusão


Desa�os

Só funciona bem para pequeno número de variáveis

Complexo de compreender e implementar




Conclusão


Auto-con�guração e auto-organização

Instalação, con�guração e otimização do sistema sem diretaintervenção humana




Conclusão


Tecnologias existentes

DHCP - Dynamic Host Con�guration Protocol

Somente atua em hosts

Precisa de con�guração manual do servidorNão é integrada com o resto do sistema (Ex. DNS)Precisa de infra-estrutura do servidor




Conclusão



IPv6 autoconfAtua somente no endereço IP

Protocolos de roteamentoIndenti�ca automaticamente as rotas pela redeCon�gura tabela de repasse dos roteadoresCompletamente distribuido e executa nos elementos da rede




Conclusão



Engenharia de tráfegoOtimização tipicamente centralizada

P2P / Overlay network systems

Organizam-se em estruturas de redesSão tipicamente auto-con�guráveis




Conclusão


Ainda não está resolvido...

Múltiplos dispositivos por usuário

Cada dispositivo possui várias interfaces de redes

Esses dispositivos são de alta mobilidade

Computação ubíqua envolve usuários sem conhecimentostécnico




Conclusão


Auto-con�guração em redes




Conclusão


Desa�os

Não somente hosts, mas também roteadores, estações-base eoutros equipamentos precisam ser con�gurados

Redes inteiras podem se compor ou decompor

Elementos de redes entram e saem dinamicamente da rede




Conclusão


Descentralização

Construção de sistemas sem elementos centralizadores, quepermitem escalabilidade e con�abilidade

É necessário para a auto-con�guração dos elementos

Várias estruturas possíveis




Conclusão


Estrutura hierárquica


Estrutura hierárquica



Conclusão


Estrutura distribuída




Conclusão



Protocolos de roteamentoCompletamente distribuído OSPF/RIP/......já foi centralizado




Conclusão


Desa�os

Executar funcionalidades de gerenciamento no elemento darede

Reduz �exibilidade para mudança nos algoritmosConhecimento avançado sobre cada elemento

Algoritmos distribuídos são difíceisCorretude na especi�cação e implementaçãoDevem ser robusto contra diversas falhas




Conclusão


Desa�os

Executar funcionalidades de gerenciamento no elemento darede

Reduz �exibilidade para mudança nos algoritmosConhecimento avançado sobre cada elemento

Algoritmos distribuídos são difíceisCorretude na especi�cação e implementaçãoDevem ser robusto contra diversas falhas




Conclusão

Focos de pesquisa e interesse de mercadoDesa�os

Computação autonômica tem futuro?




Conclusão


Pesquisa

A realização da computação autonômica vai necessitar de energia erecursos dos pesquisadores e laboratórios em todo o planeta




Conclusão


Projetos de pesquisa da IBM

LEO DB2's Learning Optimizer

correção automática de erros em otimização de queries

ST Storage Tank

sistema de arquivos para compartilhamento de dadosheterogêneos baseados em políticas e altamente escalável




Conclusão


Instituições de ensino e pesquisa

Berkeley OceanStore

Mecanismo de armazenamento de dados global capazde atender à bilhões de usuários

Recovery-Oriented Computing

Recuperação de falhas em sistemas que rodam nainternet

Carnegie Self-securing Storage

Proteção de dados baseado em histórico de utilização




Conclusão


Instituições de ensino e pesquisa

Columbia Autonomizing Legacy Systems

Permiti melhorias nos sistemas legados

Cornell Astrolabe

Opera criando um banco de dados herárquico virtualglobal para armazenamento de dados

Georgia Qfabric

Integração entre aplicação e gerenciamento derecursos para provisão de QoS




Conclusão


Conferências

2004 IEEE International Conference on Autonomic Computing

2005 International Conference on Autonomic and AutonomousSystems

2006 International Workshop on Distributed Autonomous NetworkManagement Systems

International Workshop on Self-Organizing Systems

2007 International Conference on Autonomic Computing andCommunication Systems

International Conference on Self-adaptive and Self-organizingSystems

International Conference on Complex Distributed Systems




Conclusão


Interesse de mercado

Redução de custo e incremento da qualidade dossistemas através da automação.




Conclusão


O grande desa�o

É necessário juntar conhecimento de múltiplas áres técnicas ecientí�cas, assim como empresas e instituições que enxergam a

urgência e o propósito deste paradigma




Conclusão


O grande desa�o

No nível conceitual, a maneira como de�nimos e projetamossistemas computacionais precisa mudar:

Mudança no paradgima de um modelo baseado em podercomputacional para um voltado aos dados

Mudança na análise de performance da velocidade doprocessador para o tempo de resposta

Computadores individuais �carão menos importantes do que osistema




Conclusão


O grande desa�o

As funcionalidades dos componentes individuais irão mudar edevem incluir:

Armazenamento escalável e poder de processamento paraacomodar as mudanças necessárias

Transparência no transporte e compreensão de dados entredispositivos distintos

Funções de monitoramento de redes con�áveis

Construção de processadores �espertos� capazes de detectarerros e antecipar falhas




Conclusão

Conclusão

Computação autonômica visa sistemas computacionaisauto-gerenciáveis, baseado em políticas de alto nível de�nidaspor administradores e no conhecimento adquirido ao longo dotempo

Envolve uma mudança no modo de projetar os sistemascomputacionaisAs redes de computadores são cenários onde a computaçãoautonômica pode ser facilmente aplicada, principalmente pelocrescimento resultante da internetOs sistemas verdadeiramente autonômicos estão distantes,entretanto, funcionalidades autonômicas estarão presente emum futuro bem próximoÉ uma solução promissora, e é foco de pesquisa de váriasuniversidades e empresas, principalmente a IBM




Conclusão

Conclusão

Computação autonômica visa sistemas computacionaisauto-gerenciáveis, baseado em políticas de alto nível de�nidaspor administradores e no conhecimento adquirido ao longo dotempoEnvolve uma mudança no modo de projetar os sistemascomputacionais

As redes de computadores são cenários onde a computaçãoautonômica pode ser facilmente aplicada, principalmente pelocrescimento resultante da internetOs sistemas verdadeiramente autonômicos estão distantes,entretanto, funcionalidades autonômicas estarão presente emum futuro bem próximoÉ uma solução promissora, e é foco de pesquisa de váriasuniversidades e empresas, principalmente a IBM




Conclusão

Conclusão

Computação autonômica visa sistemas computacionaisauto-gerenciáveis, baseado em políticas de alto nível de�nidaspor administradores e no conhecimento adquirido ao longo dotempoEnvolve uma mudança no modo de projetar os sistemascomputacionaisAs redes de computadores são cenários onde a computaçãoautonômica pode ser facilmente aplicada, principalmente pelocrescimento resultante da internet

Os sistemas verdadeiramente autonômicos estão distantes,entretanto, funcionalidades autonômicas estarão presente emum futuro bem próximoÉ uma solução promissora, e é foco de pesquisa de váriasuniversidades e empresas, principalmente a IBM




Conclusão

Conclusão

Computação autonômica visa sistemas computacionaisauto-gerenciáveis, baseado em políticas de alto nível de�nidaspor administradores e no conhecimento adquirido ao longo dotempoEnvolve uma mudança no modo de projetar os sistemascomputacionaisAs redes de computadores são cenários onde a computaçãoautonômica pode ser facilmente aplicada, principalmente pelocrescimento resultante da internetOs sistemas verdadeiramente autonômicos estão distantes,entretanto, funcionalidades autonômicas estarão presente emum futuro bem próximo

É uma solução promissora, e é foco de pesquisa de váriasuniversidades e empresas, principalmente a IBM




Conclusão

Conclusão

Computação autonômica visa sistemas computacionaisauto-gerenciáveis, baseado em políticas de alto nível de�nidaspor administradores e no conhecimento adquirido ao longo dotempoEnvolve uma mudança no modo de projetar os sistemascomputacionaisAs redes de computadores são cenários onde a computaçãoautonômica pode ser facilmente aplicada, principalmente pelocrescimento resultante da internetOs sistemas verdadeiramente autonômicos estão distantes,entretanto, funcionalidades autonômicas estarão presente emum futuro bem próximoÉ uma solução promissora, e é foco de pesquisa de váriasuniversidades e empresas, principalmente a IBM




Conclusão

Referências

P. Horn. Autonomic computing: IBM's Perspective on the State ofInformation Technology, Oct 2001. Also known as IBM's AutonomicComputing Manifesto. Available http://www.research.ibm.com/autonomic/manifesto/autonomic_computing.pdf

R. Sterritt; M. Parashar; H. Tian�eld; e R. Unland. A ConciseIntroduction to Autonomic Computing. Advanced EngineeringInformatics, 19(3):181�187, 2005

T. Braga; F. Silva; L. Ruiz; e H. Assunção. Redes Autonômicas.Em E. Madeira, editor, Anais dos Minicursos do 26 SimpósioBrasileiro de Redes de Computadores, p. 159�208. SBC, 2006

M. Brunner. Towards Autonomic Network Management. Em 4thLatin American Network Operations and Management Symposium,2005


http://www.research.ibm.com/autonomic/manifesto/autonomic_computing.pdf

http://www.research.ibm.com/autonomic/manifesto/autonomic_computing.pdf

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