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Sistema de caracterización y agrupación de benchmarks en arquitecturas x86

El acelerado crecimiento tecnológico en el sector informático ha traído consigo una gran variedad de arquitecturas de computación y programas disponibles. Esto propicia que el problema de optimizar el rendimiento de los programas sea cada vez más complejo. La razón es que requiere de un tratamiento automático que, para obtener resultados notables, debe considerar en sus decisiones tanto las características del propio programa como las del sistema donde se ejecutarán. Con el objetivo de avanzar en el conocimiento sobre la optimización automática y adaptada de programas informáticos, en este trabajo se presenta un novedoso sistema de caracterización y agrupamiento de programas sobre arquitecturas x86 en función de sus características intrínsecas, extraídas con las herramientas Intel SDE y perf. Como caso de estudio, se ha seleccionado un subconjunto de los programas recogidos en EEMBC, un conjunto de programas de prueba (benchmark suite) de la literatura diseñado para analizar el rendimiento de dispositivos de computación. Los resultados muestran cómo con 11 clusters se pueden agrupar 70 benchmarks, que a priori son distintos, pero que comparten un mismo comportamiento.

Autores: Javier Jareño / Bernabé Dorronsoro / Juan Carlos de la Torre / 
Palabras Clave: Caracterización - Clustering - Intel SDE - perf - x86

Caracterización y Selección de Servicios en Entornos XaaS

La tendencia actual de los entornos inteligentes nos lleva a un mundo donde todo es un servicio. El despliegue de dispositivos de la Internet de las Cosas (IoT) favorece que estos entornos sean ampliamente gestionables y controlables a través de servicios. En estos entornos, los dispositivos han sido considerados como principales proveedores de servicios y las personas como consumidoras de los mismos. Pero además, las personas también pueden ofrecer servicios como su información personal, su localización o incluso sus preferencias. Sin embargo, la gran diversidad de servicios presenta el inconveniente de determinar qué servicio utilizar ante una necesidad concreta, por lo que se deben tener en cuenta las características del servicio y del propio contexto en el que se encuentra. En este trabajo se propone una solución para caracterizar servicios de manera homogénea. Además se esboza un mecanismo de selección de servicios dependiente del contexto. Con esta propuesta se consigue que los servicios se definan de forma común para facilitar una selección inteligente más sencilla por las aplicaciones IoT.

Autores: Daniel Flores-Martin / Jose García-Alonso / Javier Berrocal / Juan Manuel Murillo Rodríguez / 
Palabras Clave: Caracterización - Internet de las Cosas - Selección - Servicios

Aplicabilidad de la Caracterización de Benchmarks a Modelos de Variabilidad

Los Benchmarks utilizados para comparar el rendimiento de diferentes sistemas presentan una alta variabilidad que puede ser representada en modelos de variabilidad como los feature models. En este artículo presentamos las ventajas de la caracterización de Benchmarks (dada por sus cargas de trabajo), junto a los problemas de escalabilidad y complejidad de selección por objetivos de los Feature Models. Para solucionar esos problemas, formalizamos un modelo de caracterización de paquetes de cargas de trabajo para Feature Models, basándonos en ocho atributos abstractos (operaciones matemáticas, memoria, …). Este modelo y sus ventajas son evaluados en el eco-asistente HADAS, junto a un Benchmark PHP, y al Benchmark de sistemas empotrados BEEBS, obteniendo una capacidad de selección más intuitiva, y un decremento en el tiempo de obtención de configuraciones válidas y sus métricas en HADAS, con respecto a la representación estándar.

Autores: Daniel Jesus Munoz Guerra / Lidia Fuentes / 
Palabras Clave: Atributos - Benchmarking - Caracterización - Eficiencia - escalabilidad - Features - Software - Variabilidad

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