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Creación de un microservicio en la nube para la resolución de problemas de optimización matemática que permitan autoconfigurar sistemas de almacenamiento distribuido

Abstract:

Los proveedores de servicios en la nube y otras empresas usan cachés para reducir latencia, brindar un servicio más rápido y generar mayor satisfacción de los usuarios. Estas cachés son softwares simples y están diseñadas para atender requerimientos a gran velocidad con mínima latencia, y usualmente, más allá de sus políticas desalojo, como LRU, no cuentan con inteligencia adicional para adaptarse a los cambios en las cargas de trabajo o los requerimientos de las aplicaciones. Este trabajo busca ofrecer un servicio que calcule automáticamente la repartición de la memoria caché entre distintas aplicaciones, de tal manera que se maximice el rendimiento del sistema. Para implementar la solución propuesta, hemos decidido resolverlo con tres módulos: módulo 1, Función de AWS Lambda que resuelve el problema de optimización usando un algoritmo de hill climbing, módulo 2, función de AWS Lambda que resuelve el problema de optimización usando un algoritmo evolutivo propuesto en [2] y módulo 3: Aquí se integraron los dos módulos previos y se realizaron pruebas de funcionalidad y comparación para ambos algoritmos. Dentro de los resultados se obtuvo un análisis comparativo y de tiempo entre ambos solvers. Dónde el algoritmo de hill climbing obtenía mejores resultados para una repartición de memoria de 6 ó más aplicaciones y para menos aplicaciones el algoritmo evolutivo resultó la mejor opción. A partir de esos resultados se implementó el microservicio, de tal manera que cuando se lo invoque use uno de los 2 algoritmos según el número de aplicaciones.