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Algoritmo de escalonamento Fuzzy Round Robin

  1. FUZZY ROUND ROBIN CPU SCHEDULING ALGORITHM Carlos Alberto Marcos Castro Roberson Costa 1
  2. Objetivos • Essa apresentação tem como objetivos descrever e analisar o artigo intitulado “FUZZY ROUND ROBIN SCHEDULING ALGORITHM” publicado em 2013. • Endereço para acessar o artigo • http://thescipub.com/PDF/jcssp.2013.1079.1085.pdf 2
  3. Introdução • Computadores multiprogramados • Em um computador multiprogramado, os processos ficam competindo pela CPU. É necessário que alguém escolha qual processo irá obter a CPU e esse alguém é chamado de escalonador (scheduler). • Escalonador • O escalonador escolhe o processo que irá usar a CPU de acordo com o algoritmo de escalonamento. Existem vários algoritmos de escalonamento, alguns deles serão citados nessa apresentação. 3
  4. Critérios • Qual o melhor algoritmo de escalonamento? • Para responder a essa pergunta você precisa ficar atento a alguns critérios tais como: throughput (quantidade de processos terminados por unidade de tempo), justiça (equidade), utilização de CPU, tempo de espera (soma dos períodos em que o processo esteve no estado pronto), tempo de retorno (tempo de espera + tempo de execução) e tempo de resposta (tempo entre a chegada ao sistema e o início da execução). 4
  5. Algoritmos de escalonamento • FCFS (First come First serve) • É como uma fila de banco, o primeiro a chegar é o primeiro a ser servido. É como na estrutura de dados FILA (first in first out). O processo que pedir primeiro a CPU, será executado. Não possui um bom tempo de resposta porque é sensível a ordem de chegada e não é recomendável para sistemas de tempo real e de tempo compartilhado. É imune a inanição (inanição é quando um processo morre de fome, ou seja, nunca é executado porque sempre existe um processo de maior prioridade para ser executado). 5
  6. Algoritmos de escalonamento • SJF (shortest job first) • O processo com estimativa de tempo menor é executado primeiro. Essa estimativa de tempo é feita através de bases estatísticas (heurísticas). O grande problema é estimar o tempo para processos interativos já que a entrada de dados é algo imprevisível. 6
  7. Algoritmos de escalonamento • SRTN (shortest remaining time next) • O processo com menor tempo de execução restante é executado primeiro. A diferença para o SJF está na preempção (troca de processos), pois quando um processo chega, é estimado o tempo de execução desse processo, se for menor do que o tempo do processo corrente, então ocorre a troca de processos, ou seja, o processo corrente sofre preempção. Possui um tempo de resposta bom se o processo não for longo, possui uma throughput boa, mas não é imune a inanição. 7
  8. Algoritmos de escalonamento • Priority scheduling • Cada processo tem sua prioridade. A prioridade pode ser definida dentro de um range (intervalo) como por exemplo entre 0 e 7 ou 0 e 4095. O processo com maior prioridade é executado primeiro. O SJF é um caso especial dessa classe de algoritmos. 8
  9. Algoritmos de escalonamento • Multilevel queue scheduling • Agendamento de fila multinível. A fila é dividida em várias filas (níveis). Cada uma pode ter seu próprio algoritmo de escalonamento. Nesse algoritmo um processo não pode se mover entre as filas. 9
  10. Algoritmos de escalonamento • Multilevel feedback queue scheduling • A diferença para o “Multilevel queue scheduling” é que no “Multilevel feedback queue scheduling” o processo pode se mover entre as filas. Por exemplo, se um processo irá utilizar por muito tempo a CPU, pode- se movê-lo para uma fila de menor prioridade. Parâmetros: número de filas, algoritmo de escalonamento de cada fila, método utilizado para promover um processo para uma fila de maior prioridade, método para rebaixar um processo para uma fila de menor prioridade e método utilizado para inserir o processo numa determinada fila. 10
  11. Algoritmos de escalonamento • Fair share scheduling • Compartilhamento igualitário. O algoritmo leva em conta o histórico da execução de processos do grupo relacionado e o histórico da execução do processo individualmente. É dada uma fração de CPU para cada grupo. O escalonamento é feito com base na prioridade do processo, no uso recente do processador pelo processo e no uso recente do processador pelo grupo a qual pertence o processo. A prioridade do processo diminui à medida que o processo utiliza a CPU e à medida que o grupo a qual pertence o processo utiliza a CPU. 11
  12. Algoritmos de escalonamento • Guaranteed scheduling • Escalonamento garantido. Esse algoritmo tenta ser justo com os usuários e não com os processos. Se possui “n” usuários logados, então o algoritmo tenta dar 1/n de tempo de CPU para cada usuário. Leva em conta o quanto de tempo de CPU o usuário teve para seus processos e quanto tempo o usuário está logado. É calculada a participação do usuário dada pelo (tempo_login) / n. Compara-se o tempo real com o tempo ideal e o processo com a menor taxa é escolhido. 12
  13. Algoritmos de escalonamento • Lottery scheduling • São dados bilhetes de loteria para os processos. Na decisão do agendamento, é sorteado um bilhete e o processo que possui esse bilhete será o escolhido. Trata-se de um algoritmo probabilístico, então caso queira que um processo tenha mais chances de ser escolhido, basta distribuir mais bilhetes para esse processo. Esse algoritmo resolve o problema da inanição. 13
  14. Algoritmos de escalonamento • HRRN (highest response ratio next) • O processo com a maior taxa de resposta é escolhido. Essa taxa de resposta é calculada da seguinte forma: • r = (tempo_espera + tempo_servico) / tempo_servico • Jobs mais curtos são privilegiados por causa do tempo_servico menor, mas o tempo_espera impede que jobs longos fiquem esperando por tempo indeterminado. 14
  15. Algoritmos de escalonamento • Fuzzy HRRN • Utiliza lógica fuzzy para melhorar o HRRN. • Fuzzy Fair Share • Utiliza lógica fuzzy para melhorar o Fair Share. • Iremos estudar mais adiante lógica fuzzy até mesmo para entendermos melhor o que foi proposto no artigo. 15
  16. Algoritmos de escalonamento • Round Robin • Trata-se de um algoritmo simples, mas robusto, bastante utilizado para resolver problemas de distribuição de cargas. • Esse algoritmo possui uma ready queue (fila de estados prontos para executar). Essa fila é circular e cada processo pode utilizar a CPU durante uma pequena fração de tempo (time quantum). Se o processo não completar sua tarefa durante o time quantum, então ele pára a execução (sofre preempção) e vai para o final da fila. 16
  17. Algoritmos de escalonamento • Round Robin • Se o processo terminar sua tarefa durante o time quantum, então a CPU é liberada para o próximo processo da fila. Perceba que em ambos os casos um novo processo é escolhido da fila. A preempção acarreta um valor adicional na execução do processo, tem-se overhead (processamento em excesso) contribuindo para um menor desempenho. 17
  18. Algoritmos de escalonamento • Round Robin • Se o valor do time quantum for muito grande, o Round Robin degenera para um FCFS (first come first serve), pois os processos serão completados pela ordem de chegada. Se o time quantum for muito pequeno, ocorrerá trocas de contexto frequentes minimizando o desempenho. É preciso saber quando deve-se ocorrer preempção e o melhor valor do time quantum. • Exemplo: uma tarefa de 210ms e time quantum de 100ms. Essa tarefa precisará de 3 agendamentos para completar. Por que não completar ela em apenas 2 agendamentos já que fica sobrando apenas 10ms? 18
  19. Algoritmos de escalonamento • Round Robin • A lógica fuzzy pode melhorar isso? Precisamos resolver um problema com informações incertas, estimar o melhor time quantum e decidir se o processo deve ou não sofrer preempção. 19
  20. Execução Round Robin • Nós fizemos um pequena aplicação em JavaScript para demonstrar a execução do Round Robin. A aplicação não leva em conta o tempo adicional da preempção, mas demonstra de forma simples a execução do algoritmo. Acesse o link do projeto: • https://github.com/marcoscastro/execution-round-robin 20
  21. Lógica Fuzzy • Lógica booleana: 0 ou 1 (quente ou frio) • Teresina está quente. • A lógica fuzzy permite valores lógicos intermediários (valores entre 0 e 1). • Teresina está muito quente. • A lógica fuzzy tenta solucionar problemas com informações incertas. 21
  22. Lógica Fuzzy • Quando usar? Exemplo: controle inteligente de sistemas, controle de sistemas não lineares difíceis de modelar. • Graus de verdade (varia entre 0 e 1) • Capturar modos imprecisos de raciocínio. • Funções membros (ou de pertinência) • Por exemplo, para ser considerado jovem: • f(x) = 0 para x < 5 • f(x) = (x-5)/5 para 5<=x<=10 22
  23. Lógica Fuzzy • Exemplo de conjunto Fuzzy • Céu ensolarado • Pertinência 1.0 para cobertura de nuvens de 0% • Pertinência 0.8 para cobertura de nuvens de 20% • Pertinência 0.4 para cobertura de nuvens de 30% • Conjunto: {(0, 1.0), (20, 0.8), (30, 0.4)} • (x, u(x)) onde u(x) é o gau de pertinência do elemento “x” 23
  24. FIS (Fuzzy Inference System) 24
  25. • Escalonamento Round Robin • Valor do Time Quantum • Proposto um Método: Lógica Fuzzy. • O algoritmo: Fuzzy Round Robin CPU Scheduling Algorithm • Utilização de 2 FIS (Sistema de Inferência Fuzzy) Fuzzy Round Robin Algorithm 25
  26. • FIS para encontrar o time quantum. • FIS para decidir sobre a preempção. Sistemas de Inferência Fuzzy 26
  27. • Para simular cada FIS, podemos utilizar o editor fuzzy do MatLab: Sistemas de Inferência Fuzzy 27
  28. FIS para achar o time quantum 28
  29. FIS para decidir a preempção 29
  30. Regras FIS Time Quantum 30
  31. Regras FIS Preemption 31
  32. Função de Pertinência para o Time Quantum 32
  33. • Funcionamento: • Passo 1: Seleciona o primeiro processo na fila de prontos e remove da Read List • Passo 2: Encontra a ABT(Average Burst time) • Passo 3: Fornece o N e o ABT para o FIS para o time quantum • Passo 4: Obtém a saída do FIS e carrega no temporizador Fuzzy Round Robin Algorithm 33
  34. • Passo 5: Inicia a execução do processo P • Passo 6: Se “p” inicia operação de I/O ou completa a execução, vá para passo 1 • Passo 7: Quando ocorre a interrupção do temporizador, o processo não sofre preempção, e inicia o contador para mensurar o laxity do dado processo Fuzzy Round Robin Algorithm 34
  35. • Passo 7(continuação): -Se o processo completa, vá para o passo 1 -Dado o laxity e o N , obtém o status da preempção. -Se status da preempção maior ou igual a 0.5 sofre preempção, vá para o passo 1 -Senão o processo completa, vá para o passo 1 para agendar outro processo para execução Fuzzy Round Robin Algorithm 35
  36. Desempenho • Simulação: 1000 processos em grupos de 10. • Burst time (tempo que um processo leva para completar a sua tarefa) de 10ms. • Foram comparados a média do tempo de espera e o rendimento (throughput) entre os algoritmos “Fuzzy Round Robin” (proposto no artigo) e o “Round Robin”. 36
  37. Gráfico - Desempenho 37
  38. Desempenho • Pelo gráfico do slide anterior, o “Fuzzy Round Robin” teve uma média de tempo de espera menor do que o “Round Robin”. • Também pode-se perceber pelo gráfico anterior que o “Fuzzy Round Robin” teve um rendimento (throughput) melhor do que o “Round Robin”. 38
  39. Conclusão • Dois FIS (Sistemas de Inferência Fuzzy) foram projetados. • Um FIS para encontrar o time quantum e o um FIS para decidir sobre a preempção. • Possíveis melhoramentos: ajustes nas regras de inferência e funções membros. 39
  40. Referências • Escalonamento Round-Robin • http://www.ime.usp.br/~kon/MAC5755/trabalhos/sof tware/FlavioArruda/node2.html - Acessado em 29/12/2014 • Sistema de Controle Difuso de Mamdani • http://www.dct.ufms.br/~mzanusso/producao/Pedro Mir.pdf - Acessado em 02/12/2015 40
  41. Referências • Lógica Difusa (Fuzzy) • http://www.cin.ufpe.br/~if684/EC/aulas/Aula-logica- fuzzy-SI.pdf - Acessado em 03/12/2015 • Avaliação da aprendizagem por meio de lógica de fuzzy validado por uma Árvore de Decisão ID3 • http://seer.ufrgs.br/renote/article/viewFile/18053/10 640 - Acessado em 04/12/2015 41
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