Improving software middleboxes and datacenter task schedulers

Over the last decades, shared systems have contributed to the popularity of many technologies. From Operating Systems to the Internet, they have all brought significant cost savings by allowing the underlying infrastructure to be shared. A common challenge in these systems is to ensure that resources are fairly divided without compromising utilization efficiency. In this thesis, we look at problems in two shared systems—software middleboxes and datacenter task schedulers—and propose ways of improving both efficiency and fairness. We begin by presenting Sprayer, a system that uses packet spraying to load balance packets to cores in software middleboxes. Sprayer eliminates the imbalance problems of per-flow solutions and addresses the new challenges of handling shared flow state that come with packet spraying. We show that Sprayer significantly improves fairness and seamlessly uses the entire capacity, even when there is a single flow in the system. After that, we present Stateful Dominant Resource Fairness (SDRF), a task scheduling policy for datacenters that looks at past allocations and enforces fairness in the long run. We prove that SDRF keeps the fundamental properties of DRF—the allocation policy it is built on—while benefiting users with lower usage. To efficiently implement SDRF, we also introduce live tree, a general-purpose data structure that keeps elements with predictable time-varying priorities sorted. Our trace-driven simulations indicate that SDRF reduces users’ waiting time on average. This improves fairness, by increasing the number of completed tasks for users with lower demands, with small impact on high-demand users.Nas últimas décadas, sistemas compartilhados contribuíram para a popularidade de muitas tecnologias. Desde Sistemas Operacionais até a Internet, esses sistemas trouxeram economias significativas ao permitir que a infraestrutura subjacente fosse compartilhada. Um desafio comum a esses sistemas é garantir que os recursos sejam divididos de forma justa, sem comprometer a eficiência de utilização. Esta dissertação observa problemas em dois sistemas compartilhados distintos—middleboxes em software e escalonadores de tarefas de datacenters—e propõe maneiras de melhorar tanto a eficiência como a justiça. Primeiro é apresentado o sistema Sprayer, que usa espalhamento para direcionar pacotes entre os núcleos em middleboxes em software. O Sprayer elimina os problemas de desbalanceamento causados pelas soluções baseadas em fluxos e lida com os novos desafios de manipular estados de fluxo, consequentes do espalhamento de pacotes. É mostrado que o Sprayer melhora a justiça de forma significativa e consegue usar toda a capacidade, mesmo quando há apenas um fluxo no sistema. Depois disso, é apresentado o SDRF, uma política de alocação de tarefas para datacenters que considera as alocações passadas e garante justiça ao longo do tempo. Prova-se que o SDRF mantém as propriedades fundamentais do DRF—a política de alocação em que ele se baseia—enquanto beneficia os usuários com menor utilização. Para implementar o SDRF de forma eficiente, também é introduzida a árvore viva, uma estrutura de dados genérica que mantém ordenados elementos cujas prioridades variam com o tempo. Simulações com dados reais indicam que o SDRF reduz o tempo de espera na média. Isso melhora a justiça, ao aumentar o número de tarefas completas dos usuários com menor demanda, tendo um impacto pequeno nos usuários de maior demanda

Entre togas e grilhões: o acesso à justiça dos escravizados no Maranhão oitocentista (1860-1888)

Divulgação dos SUMÁRIOS das obras recentemente incorporadas ao acervo da Biblioteca Ministro Oscar Saraiva do STJ. Em respeito à Lei de Direitos Autorais, não disponibilizamos a obra na íntegra.Localização na estante: 347.921.8:326.3(812.1) S618

A evolução legislativa do controle da arma de fogo na sociedade brasileira: o desarmamento e as taxas de crime de homicídios.

O presente trabalho tem por objetivo analisar toda a evolução legislativa referente ao controle de armas de fogo no Brasil, trazendo desde as primeira medidas adotadas pelo Governo, até chegar nos dias atuais. Comentando brevemente a respeito dos crimes de perigo abstrato que estão ligados a Lei nº 10.826 de 23 de dezembro de 2003. Tendo um enfoque aos dados sobre os índices de crimes de homicídios produzidos por armas de fogo, comparando com a política do desarmamento, onde há os que são a favor e os que são contra. Fazendo ao final uma comparação entre os estados do Rio de Janeiro e o Rio Grande do Sul, pois, eram os que tinham o maior índice de compra de armas de fogo e de taxa de homicídio por elas cometido, respectivamente

Forecast of seasonal streamflow series with artificial neural networks and linear models adjusted for bio-inspired algorithms

Orientadores: Christiano Lyra Filho, Romis Ribeiro de Faissol AttuxDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: O Sistema Elétrico é um dos pilares do desenvolvimento tecnológico e industrial de uma nação. Dessa forma, é necessário gerir de uma maneira eficiente todos os recursos necessários para obtenção de energia elétrica. Os recursos hídricos se tornam essenciais já que o parque gerador brasileiro é predominantemente hidráulico. Neste contexto, o estudo da previsão de séries de vazões das usinas hidrelétricas tornou-se um campo de pesquisa altamente relevante para o planejamento da geração de energia no Brasil. Os modelos empregados pelo setor elétrico são os chamados modelos de Box & Jenkins, que exige um pré-tratamento dos dados de entrada por conta da sazonalidade encontrada nas vazões ao longo do ano. Este trabalho se utiliza de uma gama de modelos de previsão para comparação de desempenho no problema de previsão de séries de vazões médias mensais, em períodos distintos, da usina hidrelétrica de Furnas. Dentre os modelos lineares, é proposta a utilização de um dos modelos estatísticos, o Auto-regressivo e Médias Móveis (ARMA), tendo seus coeficientes calculados através de algoritmos bioinspirados: algoritmo genético e duas propostas de algoritmos imunológicos, uma baseada em pequenas alterações do CLONALG e a opt-aiNet. Em seguida, um filtro linear realimentado de resposta ao impulso infinita (IIR) tem seus coeficientes calculados pelos algoritmos de otimização acima citados. Na parte dos métodos nãolineares, fez-se a abordagem da aplicação de redes neurais artificiais do tipo perceptron de múltiplas camadas (MLP), com a utilização do algoritmo do gradiente conjugado escalonado modificado para o treinamento. Por fim, uma rede de estados de eco (ESN) é utilizada no problema, com dois algoritmos de treinamento: a proposta de Ozturk et al. E a de Consolaro. Os resultados experimentais mostram a aplicabilidade das ferramentas bioinspiradas e, em muitos casos, a relevância do laço de realimentação. No caso nãolinear, não foi possível obter resultados expressivos para a MLP, enquanto as ESN's mostraram alguns resultados promissores.Abstract: The Electric System is one of the pillars of technological and industrial development of a nation. Thus, it is necessary to manage in an efficient manner all necessary resources to obtain electrical energy. Water resources become essential since the Brazilian generator park is predominantly hydraulic. In this context, the study of prediction of the streamflow series of hydroelectric dams has become a field of research highly relevant to the planning of energy generation in Brazil. The models used by the electric sector are called models of Box & Jenkins, which requires pre-processing of input data due to the seasonality found in streamflow throughout the year. This work uses a range of forecasting models to compare performance in the problem of monthly averages streamflows series approached, in different periods, the hydroelectric power plant of Furnas. Among the linear models, it is proposed to use one of a statistical model, the autoregressive and moving average (ARMA), taking their coefficients calculated by bio-inspired algorithms: genetic algorithm and two proposed of immunological algorithms, one based on small changes in CLONALG and opt-aiNet. Then, a recurrent linear filter with the infinite impulse response (IIR) has its coefficients calculated by the optimization algorithms above. At the non-linear part, it is the approach of applying artificial neural networks of the type of multi-layer perceptron (MLP), using the algorithm of the modified scaled conjugate gradient for training. Finally, an echo states network is used in the problem, with two training algorithms: the proposal of Ozturk and of Consolaro. The experimental results show the applicability of bio-inspired tools and, in many cases, the importance of the loop of feedback. For the non-linear case, it was not possible to obtain significant results for the MLP, while the ESN's have shown some promising results.MestradoAutomaçãoMestre em Engenharia Elétric

Características do orçamento em uma empresa do ramo de autopeças

Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)Esta pesquisa tem como objetivo identificar quais são as características do orçamento utilizado em uma empresa do segmento de autopeças. Optou-se pelo desenvolvimento de um estudo de caso em uma empresa de grande porte do ramo de autopeças. Para a coleta de dados, foram utilizadas a entrevista semiestruturada, a análise documental e a observação participante. Os resultados encontrados revelaram que a empresa adota uma estrutura formal para o planejamento de curto e longo prazo, bem como um modelo de elaboração do orçamento, que se assemelha ao Orçamento Base Zero, pois foi construído a partir de um saldo zero, com justificativas para os valores incluídos e desprezando-se informações históricas, em uma estrutura intermediária entre top-down e bottom-up. Na construção do orçamento, a empresa foi dividida por pacotes (áreas), contemplando um para as receitas, outro para os investimentos (capex) e outros onze pacotes para custos e despesas. Os achados evidenciaram, ainda, um cuidado dos gestores na elaboração do orçamento, utilizando premissas e indicadores específicos para cada pacote, traduzindo uma expectativa mais próxima da realidade, pois o propósito (ênfase) do orçamento é a avaliação de desempenho. Com exceção do orçamento de vendas, que é acompanhado e controlado diariamente, a empresa acompanha os resultados do orçamento mensalmente e estuda ações corretivas para grandes desvios. Ademais, constatou-se que o orçamento é o guia da empresa e todos os incentivos estão vinculados ao atingimento da meta orçamentária. Conclui-se, portanto, que a principal característica do orçamento na empresa estudada é a sua utilização para avaliação de desempenho.2021-09-2

Forecasting Particulate Matter Concentrations: Use of Unorganized Machines

Air pollution is an environmental issue studied worldwide, as it has serious impacts on human health. Therefore, forecasting its concentration is of great importance. Then, this study presents an analysis comprising the appliance of Unorganized Machines – Extreme Learning Machines (ELM) and Echo State Networks (ESN) aiming to predict particulate matter with aerodynamic diameter less than 2.5 m (PM2.5) and less than 10 m (PM10). The databases were from Kallio and Vallilla stations in Helsinki, Finland. The computational results showed that the ELM presented best results to PM2.5, while the ESN achieved the best performance to PM10