Publicado em: 19/10/2009

Professor Jean-Marc Vincent Palestra no INF dia 23 de outubro

O professor francês Jean-Marc Vincent, da Université Jospeh Fourier de Grenoble, está visitando o Instituto de Informática de 19 a 26 de outubro. Ele ministra a palestra intitulada “Mining for Availability Models in Large-Scale Distributed Systems: A Case Study of SETI@home”, na sexta-feira (23/10) às 10h no anfiteatro azul, prédio 43412.

O Prof. Dr. Jean-Marc Vincent é doutor pela Universidade de Paris Sud desde 1990, além de possuir a Agrégation em Matemática pela École Normale Supérieure de Paris (a Agrégation é um diploma francês equivalente ao doutorado, porém exclusivamente orientado  ao ensino – sem pesquisa). Ele foi professor no INT de 1989 a 1991, e é  desde 1992 Maitre de Conférence na Université Joseph Fourier (Grenoble), onde  leciona Avaliação de Desempenho, Estruturas de Dados, e Sistemas Paralelos e Distribuídos. Ele tem publicado 3 capítulos de livros, mais de 10 artigos em periódicos internacionais, cerca de 55 artigos em conferências internacionais e tem orientado ou co-orientado
15 doutorandos. Ele participa atualmente em três projetos europeus, e um projeto de colaboração CAPES/COFECUB com o Inf.

“Mining for Availability Models in Large-Scale Distributed Systems: A Case Study of SETI@home”
Bahman Javadi1, Derrick Kondo1, Jean-Marc Vincent2, David P. Anderson3 1INRIA, France, 2University of Joseph Fourier, France, 3UC Berkeley, USA

Abstract
In the age of cloud, Grid, P2P, and volunteer distributed computing, large-scale systems with tens of thousands of unreliable hosts are increasingly common. Invariably, these systems are composed of heterogeneous hosts whose individual availability often exhibit different statistical properties (for example stationary versus non-stationary behaviour) and fit different models (for example Exponential, Weibull, or Pareto probability distributions).
In this paper, we describe an effective method for discovering subsets of hosts whose availability have similar statistical properties and can be modeled with similar probability distributions.
We apply this method with about 230,000 host availability traces obtained from a real large-scale Internet-distributed system, namely SETI@home. We find that about 34% of hosts exhibit availability that is a truly random process, and that these hosts can often be modeled accurately with a few distinct distributions from different families. We believe that this characterization is fundamental in the design of stochastic scheduling algorithms across large-scale systems where host availability is uncertain.