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Administração de Sistemas Agentes Móveis para Gerenciamento de Redes

Administração de Sistemas Agentes Móveis para Gerenciamento de Redes. IA Simbólica Prof: Géber Ramalho Equipe : AntônioJosé < ajfj@di.ufpe.br > Paloma Sol < psfbs@di.ufpe.br > Samuel Santos< sss2@di.ufpe.br >. Motivação.

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Administração de Sistemas Agentes Móveis para Gerenciamento de Redes

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  1. Administração de SistemasAgentes Móveis para Gerenciamento de Redes IA Simbólica Prof: Géber Ramalho Equipe: AntônioJosé <ajfj@di.ufpe.br> Paloma Sol <psfbs@di.ufpe.br> Samuel Santos<sss2@di.ufpe.br>

  2. Motivação • Sistemas de Gerenciamento de redes têm seguido uma política centralizada, baseadas no modelo administrador-agente • Gargalo no administrador; • Requer muito processamento na plataforma de administração; • Excesso de tráfego entre o administrador e os agentes, gerando transmissões desnecessárias.

  3. Motivação • Expectativa de aumentar confiança e qualidade de serviço para os usuários. • Complexidade na gerência de redes heterogêneas;

  4. Tarefas de Gerenciamento • Rede • Monitorar estado e tráfego em conexões; • Manter operacionais os nós da conexão; • Sistema • Automatizar distribuição de arquivos; • Manter inventário de HW; • Gerenciar recursos compartilhados; • Gerenciar SW instalado; • Atualizar versões de SO’s e SW’s;

  5. Tarefas de Gerenciamento • Implantar e manter políticas de segurança; • Atender as necessidades dos usuários; • Automatizar backup, detecção de vírus; • Monitorar uso de disco; • Gerenciar memória; • Outros...

  6. Agentes • Agente de Software • Entidade computacional que possui: • modelo básico: autônomo, percebe, reage, exibe capacidades para aprender, cooperar e mover; • modelo do ciclo de vida: criação, destruição, parada; • modelo computacional: manipulação de dados, controle de primitivas; • modelo de segurança: regras de acesso aos recursos e outros agentes; • modelo de comunicação: comunicação entre agentes e outras entidades;

  7. Agentes Móveis • Agente de software que pode mover entre localizações; • Acrescido pelo modelo de navegação; • questões relacionadas ao transporte de um agente (com ou sem estado) entre localizações diferentes. • Implementado de duas maneiras: • código móvel • Objetos remotos

  8. A promessa de agentes Móveis • Programas migratórios que movem de um dispositivo de rede para outro; • Operam no mesmo local, ao invés de transportar os dados à locação central; • Retorna somente dados relevantes ou compilados • Redução do tráfego na rede; • Operador apenas supervisiona, os operadores são os agentes; • Pequenos sistemas em esforço cooperativo para a realização de tarefas.

  9. Aplicações - Modelagem de Redes • Uma Visão da Rede • Pode ser definida em termos de componentes estáticos ou em termos de status dinâmicos dos componentes; • Modelos orientado à aplicação: • nem sempre contém uma topologia completa; • São pequenos e específicos à aplicação;

  10. Exemplo - Network Model Browser • Applet Java que exibe um modelo da rede; • Utiliza netlets descobridores

  11. Modelo de Rede Seletivo • Agentes podem ser equipados com critérios de seleção: • Exs: • Todos os hosts com utilização CPU > 90% • Todos os componentes que provê um serviço (ftp, web, database...) • Todos os caminhos entre x e y

  12. Modelo de Rede Dinâmico • Deve refletir modificações na topologia e status; • netlets autônomos navegam continuamente pela rede, monitorando modificações; • deglets são instalados nos componentes de rede descobertos • reportam mudanças ao Browser Applet

  13. Gerenciamento de Falhas • Diagnóstico de falhas é um processo de construir um modelo especializado da rede • Saber se a rede está sobre-utilizada é saber se um certo número de nós está sobre utilizado • Um agente pode ter código para detectar falhas complexas • Tamanho do agente afeta eficiência da rede

  14. Gerenciamento de Falhas(cont.) • Sociedade de agentes menores podem ser cooperados para resolver um problema • Quantidade de agentes é controlável • Devido a segurança, o nível de permissão do agente pode exigir envolvimento humano em certas descobertas • Além de diagnosticar, os agentes podem agir para correção da falha: tudo depende da delegação e sua capacidade.

  15. Gerenciamento de Falhas

  16. Manutenção remota de elementos diversos • Interação dos agentes com os hosts deve ser com uma interface segura • No Perpettum ela recebe o nome de Componente Gerenciado virtualmente (VMC) • O fornecedor pode incluir no VMC dos elementos um applet para facilitar sua manutenção • Se não é fornecido applet, administrator deve ter um manipulador com um protocolo de comunicação, que normalmente é o SNMP

  17. Manutenção remota de elementos diversos • Repositório de applets no fornecedor é uma parte dos esquema de componentes plug-and-play • O vídeo sob demanda necessitará de agentes para monitorar e corrigir falha

  18. Manutenção remota de elementos diversos

  19. Gerenciamento de Configuração • Provisão de Serviços • Estabelecimento de circuito virtual permanente em redes ATM deve usar agentes, os quais pode ser um deglet gerente com outros piões

  20. Provisão de Componentes • Deglets e netlets podem ser usados para instalar drivers nas estações, os quais podem ser baixados na web

  21. Gerenciamento de Performance • Agentes móveis podem ser usados para fazer análise de um componente localmente(em vez de polling) • A vantagem em relação a um agente permanente na entidade, é que este consome recursos constantemente e são mais difícil de serem atualizados • Versões de Agentes e aplicações podem ser atualizadas usando deglets com esta função(extles)

  22. Gerenciamento de Contas • Agente Monitorador de discos • Gerencia espaco em disco de usuário • Gerencia de Volumes • Gerencia de diretórios

  23. Benefícios • Economia de Recursos em eficiência; • Agente móvel Executa em um nó por vez • Economia de Espaço; • Agente Reside em um nó por vez • Redução no tráfego da rede; • Interação Autônoma Assíncrona; • Eficiência em operações em tempo real; • Robustez e tolerância a falhas;

  24. Benefícios • Suporte para ambientes heterogêneos; • Flexibilidade para prover novos serviços; • Facilidade em upgrades.

  25. Estudo de Caso I - Controle de Discos do DI • Projeto desenvolvido por • Fernando Silvera Goulart Júnior – fsgj@di.ufpe.br • Patrícia Nunes Pereira – pnp@di.ufpe.br • Projetado para gerenciar estouro na partição de discos, ou nas contas de usuários.

  26. Solução Proposta • Alertar usuários e administradores através de mensagens • Sugerir maneiras de resolver o problemas através de scripts e mensagens. • Agir para resolução de problemas (execução de scripts).

  27. Modelo de Inferência Global Percepção Algum Problema Crítico ? problema? (Urgência das ações) Ações Aplicáveis? Executar Melhor Ação Ação (Ordenar)?

  28. Modelo de Inferência Detalhado Ok OK Verificar Partição Não Ok Não OK Classificar Partição Classificar o Problema Estouro Estouro de de Cota Partição Notificar Sugerir Crítica/ Aplicativos Dados Usuário Ações (1) Sistema Notificar Sugerir Agir Verificar Resultados ª Tomar 2 Medida

  29. Agente Classificador Agente Coordenador Agente Resolvedor de Problemas Locais (RPL) Agente Resolvedor de Problemas Locais (RPL) Agente Resolvedor de Problemas Gerais (RPG) Agente Executor Arquitetura dos Agentes

  30. Agente Classificador • Localização : Em cada servidor • Percepção : A percentagem de utilização das partições • Ação : • Comparar a utilização de cada partição com o seu limite inferior e superior . • Informar espaços e partições disponíveis. • Notificar o agente coordenador, em caso de problemas

  31. Agente Coordenador • Localização : Numa única máquina servidora • Percepção : Parâmetros recebidos do agente classificador • Ação : • O agente coordenador poderá apenas notificar o administrador e/ou usuário; • Após um tempo (t), o agente investiga o caso para buscar os efeitos daquela notificação; • Se nada houver sido feito, sugerir ou executar uma segunda medida;

  32. Agente Resolvedor de Problemas Locais • Localização : Em cada máquina servidora • Percepção : As ações recomendadas pelo coordenador • Ação : • Quais arquivos devem ser apagados ou compactados • Informar ao coordenador os resultados de suas ações • Expandir partições, se possível

  33. Agente Resolvedor de Problemas Gerais • Localização : Em uma única máquina servidora • Percepção : Parâmetro recebido dos agentes coordenador e executor • Ação : • Verificar a possibilidade de mover fisicamente uma partição ou sub-partição de uma máquina para outra com partições semelhantes com espaço disponível e suficiente para resolução dos problemas detectados

  34. Agente Executor • Localização : Em uma máquina central específica • Percepção : máquina origem, máquina destino, partição e tipo de migração • Ação : • Realizar a migração de partições ou sub-partições de uma máquina para outra.

  35. Estudo de Caso II - Tivoli[TM] • Permite gerenciar todo o sistema de uma empresa, controlando desde a instalação e atualização de softwares, até os periféricos de cada máquina.

  36. Tivoli Management Agents • Endpoint: Qualquer máquina gerenciada pelo sistema. Recebem procedimentos, executam tarefas, monitoram e transmitem eventos • Gateway: Efetua comunicação com os endpoints, sem requerer comunicação com o servidor da região • Endpoint Manager: Gerencia os gateways e endpoints.

  37. Arquitetura Tivoli • Cada gateway pode gerenciar milhares de endpoints, e cada Server pode gerenciar mais de 200 gateways • A instalação de um endpoint requer 1-2 MB livres

  38. Referências Bibliográficas Bieszczad, Andrezej; Pagurek, Bernard and White, Tony: “Mobile Agents for Network Management”. IEEE Communications Surveys - http://www.comsoc.org/pubs/surveys - 4th quarter 1998 - Vol. 1 No. 1 Tivoli System Inc.: “Tivoli Enterprise Concepts, Architeture and Services”. http://www.tivoli.com- White Papper - 1999 Goulart Jr., Fernando S. and Pereira, Patricia N.: “Controle de Discos do DI”. Relatório de disciplina - UFPE - 1998. Urbano, Paulo G. A.: “Agentes Móveis Intaligentes para Sistemas Distribuídos Heterogêneos: Uma Aplicação no Gerenciamento de Espaço em Disco”. Relatório de disciplina - UFPE - 1998. Russel, Stuart and Norving, Peter: “Artificial Intelligence: A Modern Approach”. Prentice Hall - 1995.

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