Ante una concurrida asistencia se realizó el Examen Doctoral de Alonso Inostrosa-Psijas

31 de Mayo, 2016

A sala llena el pasado 5 de mayo se realizó en el DIINF la defensa de la tesis doctoral “Simulaciones aproximadas semi-asíncronas en DEVS con aplicación en motores de búsqueda Web”. El nuevo Doctor, Alonso Inostrosa-Psijas, obtuvo luego de 6 años de estudios el grado de Doctor en Ciencias de la Ingeniería, mención en Informática. El examen contó en la Comisión con el Dr. Mauricio Marín, Dra. Erika Rosas, Dr. Gonzalo Acuña, Dr. Nicolás Hidalgo y el Dr. Pau Fonseca, quien es profesor del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universitat Politècnica de Catalunya BarcelonaTech e investigador del inLab.

El Dr. Inostrosa-Psijas inició su formación académica en la Universidad de Santiago, cursando la Licenciatura en Ciencias de la Computación en el Departamento de Matemáticas. “Siempre me llamó la atención la docencia universitaria y por ahí surge la necesidad de continuar mis estudios”, comenta Inostrosa-Psijas. Después de haber buscado varias alternativas el camino natural fue la mención en Informática del Doctorado en Ciencias de la Ingeniería de la Universidad, ingresando el año 2009 al programa.

La definición del área de investigación se fue dando en los primeros cursos del Doctorado. Al respecto el Dr. Inostrosa-Psijas señala que “cursando el doctorado me llamó mucho la atención el curso de computación paralela y me fui interiorizando en lo que finalmente se convirtió en mi área de investigación, las simulaciones paralelas y distribuidas aproximadas”. Durante el desarrollo de la investigación se desarrollaron cuatro publicaciones, una en revista indexada y tres en congresos internacionales.

El sello del programa de Doctorado es formar especialistas en investigación aplicada. En este caso, la aplicación de la simulación se hace a redes de colas de espera en motores de búsqueda de internet, que es “útil en sistemas en los que hay competencias por recursos y las consultas compiten por ser atendidas por las máquinas” recalca Inostrosa-Psijas. La tesis abordó el estudio de factibilidad de hacer simulaciones paralelas que sean eficientes, más rápidas, entendiendo que hay que sacrificar la precisión en los resultados. “La respuesta es que sí, pero tuvimos que implementar mecanismos para reducir la tasa de eventos que llegan fuera de tiempo e introducen errores” señala.

La posibilidad de intercambio científico fue algo que facilitó el desarrollo de esta tesis: “tuve la suerte de hacer pasantías afuera el año 2013, una en Canadá, casi 6 meses y otra de un mes en San Luis, Argentina” recuerda. Durante las pasantías surge la posibilidad de trabajar con lenguaje formal de especificación de modelos de simulación, un formalismo llamado DEVS, que permite plantear y definir modelos para motores de búsqueda de manera formal. Por esta vía es posible realizar demostraciones matemáticas del funcionamiento correcto del modelo.

Durante su doctorado el estudiante contó con una beca financiada por el laboratorio de Yahoo! en Chile, lo cual además le permitió probar sus modelos y algoritmos de simulación paralela aproximada utilizando sistemas y datos provenientes de usuarios reales de Yahoo!

Actualmente el Dr. Inostrosa-Psijas se encuentra iniciando su post-doctorado en el Centro de Innovación de Tecnologías de la Información para Aplicaciones Sociales, CITIAPS. “La investigación es algo que descubrí que me gusta bastante, los planes son conseguir alguna plaza como profesor, ojalá que se pudiera equilibrar docencia e investigación” remarca.

Tesis Doctoral

Título: SIMULACIONES APROXIMADAS SEMI-ASÍNCRONAS EN DEVS CON APLICACIÓN EN MOTORES DE BÚSQUEDA WEB

Autor: Alonso Inostroza-Psijas

Profesor Guía: Dr. Mauricio Marin

Profesor Co-Guía: Dra. Verónica Gil-Costa

Comisión Examinadora: Dra. Erika Rosas, Dr. Pau Fonseca, Dr. Gonzalo Acuña, Dr. Nicolás Hidalgo

Resumen: Los motores de búsqueda Web (WSE) son sistemas complejos y sumamente optimizados que operan sobre clusters de procesadores. Los WSE gestionan cargas de trabajo altamente dinámicas. La evaluación del desempeño de estos WSE es de suma importancia tanto para la implementación y funcionamiento de los centros de datos, como para labores de investigación. La simulación secuencial de eventos discretos y la simulación orientada a procesos han demostrado ser útiles en estudios de evaluación de desempeño en modelos de pequeña escala. Sin embargo, para el estudio de modelos de gran escala se utiliza simulación paralela por eventos discretos, ya que permite satisfacer requerimientos críticos, como tiempos de espera de resultados de la simulación o de consumo de memoria. Existen dos enfoques principales para efectuar simulaciones paralelas: el enfoque optimista y el conservativo. Ambos tienen como objetivo garantizar el cumplimiento de la causalidad de eventos. Los protocolos conservativos resultan inviables en simulaciones de grandes WSE, que se caracterizan porque los objetos simulados presentan patrones de comunicación aleatorios en que todos los elementos se comunican con todos, y casos en que los incrementos de tiempo de los eventos pueden presentar grandes diferencias entre ellos. En esta tesis se propone un esquema optimista de simulación paralela semi-asíncrona y aproximado, que reduce los tiempos de ejecución y el consumo de memoria de simulaciones optimistas. Los resultados estimados por simulaciones aproximadas, que violan la restricción de causalidad, presentan alta precisión respecto a resultados de simulaciones secuenciales. El nivel de optimismo se gestiona eficientemente a lo largo de la simulación, y se ajusta automáticamente a características propias de la simulación. El esquema propuesto utiliza un algoritmo para balancear la carga de trabajo de los procesadores que ejecutan la simulación paralela.

Palabras Claves: Simulación por Eventos Discretos, Simulaciones Aproximadas, Simuladores Paralelos, Simuladores Distribuidos, DES, PDES, DEVS, Motores de Búsqueda Web, Balance de Carga.

Publicaciones asociadas:

  • Costa, V. G., Marín, M., Inostrosa-Psijas, A., Lobos, J., and Bonacic, C. Modelling search engines performance using coloured petri nets. Fundamenta Informaticae 131, 1 (2014), 139–166.
  • Inostrosa-Psijas, A., Costa, V. G., Solar, R., and Marín, M. Load balance strategies for DEVS approximated parallel and distributed discrete-event simulations. In 23rd Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing, PDP 2015, Turku, Finland, March 4-6, 2015, pp. 337–340.
  • Inostrosa-Psijas, A., Wainer, G. A., Costa, V. G., and Marín, M. DEVS modeling of large scale web search engines. In Proceedings of the 2014 Winter Simulation Conference, Savannah, GA, USA, December 7-10, 2014 (2014), pp. 3060–3071.
  • Gil-Costa, V., Inostrosa-Psijas, A., Marín, M., and Feuerstein, E. Service deployment algo- rithms for vertical search engines. In 21st Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing, PDP 2013, Belfast, United Kingdom, February 27 – March 1, 2013 pp. 140–147.