Entendendo a computação autonômica

As redes estão tendo um aumento no seu nível de complexidade. Assim, a capacidade humana de gerenciamento pode se tornar um ponto negativo na gerência e controle de redes. Para resolver esse problema, grupos de pesquisadores tem buscado informações a respeito de técnicas de gerenciamento e controle que sejam baseados em sistemas biológicos. Uma dessas técnicas é denominada Computação Autonômica (AC – Autonomic Computing) (MAIA, 2006).

A Computação Autonômica utiliza conceitos da Computação Pervasiva (Ubíqua) que é um modelo cujo principal foco reside na ocultação de computadores e/ou processadores para o usuário. Desta forma os serviços são acessados por meio desses computadores, sem necessitar saber o modo de operação e funcionamento desses.

A Computação Autonômica é baseada no funcionamento do sistema nervoso humano. Esse sistema retira a responsabilidade do consciente humano na execução de tarefas essenciais como controle de batimentos do coração, temperatura corporal e circulação. A Computação Autonômica visa a modelagem e construção de sistemas computacionais que possuem a capacidade de se auto-gerenciar. Nesse sentido, componentes de um sistema autonômico procuram realizar tarefas sem intervenções externas
e/ou conhecimento de administradores.

Assim como na Computação Pervasiva, o sistema esconde a sua complexidade e oferece ao usuário uma interface que atende somente as suas necessidades. Os administradores são responsáveis apenas por decisões de alto-nível como definição de políticas e objetivos. A denominação autonômica vem do fato de que os dispositivos e softwares presentes na AC operam por conta própria. Outra característica dos sistemas autonômicos é a sua otimização constante para garantir a prestação de
melhores serviços, se adequar ao ambiente que está inserido e reduzir problemas relacionados a complexidade das redes (MAIA, 2006).