La computación autónoma (CA) se refiere a las características de autogestión de los recursos informáticos distribuidos , adaptándose a cambios impredecibles mientras oculta la complejidad intrínseca a los operadores y usuarios. Iniciada por IBM en 2001, esta iniciativa tenía como objetivo en última instancia desarrollar sistemas informáticos capaces de autogestión, superar la creciente complejidad de la gestión de sistemas informáticos y reducir la barrera que la complejidad plantea para un mayor crecimiento. [1]
El concepto del sistema de aire acondicionado está diseñado para tomar decisiones adaptables, utilizando políticas de alto nivel. Verificará y optimizará constantemente su estado y se adaptará automáticamente a las condiciones cambiantes. Un marco de computación autónomo se compone de componentes autónomos (AC) que interactúan entre sí. Una CA puede modelarse en términos de dos esquemas de control principales (local y global) con sensores (para autocontrol ), efectores (para autoajuste), conocimiento y planificador / adaptador para políticas de explotación basadas en la conciencia del yo y el medio ambiente. Esta arquitectura a veces se denomina Monitor-Analizar-Plan-Ejecutar (MAPE).
Impulsado por tal visión, se ha propuesto recientemente una variedad de marcos arquitectónicos basados en componentes autónomos " autorreguladores ". Una tendencia muy similar ha caracterizado recientemente importantes investigaciones en el área de sistemas multiagente . Sin embargo, la mayoría de estos enfoques generalmente se conciben con arquitecturas de servidor centralizadas o basadas en clústeres en mente y principalmente abordan la necesidad de reducir los costos de administración en lugar de la necesidad de habilitar sistemas de software complejos o brindar servicios innovadores. Algunos sistemas autónomos involucran agentes móviles que interactúan a través de mecanismos de comunicación débilmente acoplados. [2]
La computación orientada a la autonomía es un paradigma propuesto por Jiming Liu en 2001 que utiliza sistemas artificiales que imitan los comportamientos colectivos de los animales sociales para resolver problemas computacionales difíciles. Por ejemplo, la optimización de colonias de hormigas podría estudiarse en este paradigma. [3]
Los pronósticos sugieren que los dispositivos informáticos en uso crecerán a un 38% por año [4] y la complejidad promedio de cada dispositivo está aumentando. [4] Actualmente, este volumen y complejidad es manejado por humanos altamente calificados; pero la demanda de personal de TI calificado ya supera a la oferta, y los costos laborales superan los costos de equipos en una proporción de hasta 18: 1. [5] Los sistemas informáticos han aportado grandes beneficios de la velocidad y la automatización, pero ahora existe una abrumadora necesidad económica de automatizar su mantenimiento.
En un artículo de IEEE Computer de 2003 , Kephart y Chess [1] advierten que el sueño de la interconectividad de los sistemas y dispositivos informáticos podría convertirse en la "pesadilla de la informática omnipresente " en la que los arquitectos son incapaces de anticipar, diseñar y mantener la complejidad de las interacciones. Afirman que la esencia de la computación autónoma es la autogestión del sistema, que libera a los administradores de la gestión de tareas de bajo nivel al tiempo que ofrece un mejor comportamiento del sistema.