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Title:
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IMPUTACIÓN DE INFORMACIÓN DE CONTROL
FALTANTE EN LA GESTIÓN DE RECURSOS
Y PROCESOS |
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Author(s):
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Diego David Duré Attis, Jorge Tomás Fornerón Martínez, Federico Agostini y David Luis La Red Martínez |
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ISBN:
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978-989-8704-35-1 |
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Editors:
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Paula Miranda, Cristiano Costa e Flávia Maria Santoro |
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Year:
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2021 |
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Edition:
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Single |
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Keywords:
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Sistemas Operativos, Operadores de Agregación, Modelo de Decisión, Imputación de Datos, K-Means |
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Type:
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Full |
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First Page:
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101 |
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Last Page:
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108 |
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Cover:
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Full Contents:
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Paper Abstract:
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Los sistemas distribuidos se componen de múltiples nodos que intercambian información entre sí, para mantener la red
conectada, cada nodo es único e independiente y tiene una capacidad de procesamiento diferente a los demás. En esta
propuesta se considera que hay un nodo central que se encarga de recibir y mantener actualizada la información de control
de todos ellos, y es el encargado de la asignación de recursos en la modalidad de exclusión mutua, asegurando la
disponibilidad de los mismos y respetando las prioridades de los procesos. En un determinado ciclo de recolección de
información de gestión, necesaria para ejecutar y asegurar lo mencionado anteriormente, el nodo central puede recibir de
alguno de los nodos información incompleta, por ejemplo, de los criterios de evaluación de carga nodal y de las prioridades
o preferencias de los procesos. Estos datos faltantes, constituyen un obstáculo importante en la gestión de recursos. Las
técnicas de imputación de datos permiten estimarlos utilizando diferentes algoritmos, mediante los cuales, se puede imputar
una característica importante para una instancia en particular. Esta investigación propone el uso de imputación de valores
faltantes sobre la información de control en el contexto de los Sistemas Distribuidos. Se incorpora una capa de
imputación/asignación a un modelo de decisión, que permite completar los valores faltantes con valores estimados,
necesarios para establecer un correcto orden de asignación de recursos a los procesos. Se utiliza el método de imputación
K-Means, por ser considerado uno de los más fiables y de menor consumo de recursos computacionales. |
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