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As restrições não têm que ser limitadas a um único dispositivo da rede. Elas podem codificar descoberta de falha complexa e algoritmos de correlação [El-Darieby98]. A única limitação é o tamanho do netlet com um impacto direto na eficiência com que pode migrar e no throughput de rede. Este aspecto pode ser minimizado tirando proveito do expressividade de Java [Gosling96], técnicas de compressão de código, e métodos inteligentes. Os fundamentos teóricos que suportam a engenharia de agentes móveis sob a perspectiva de desempenho também são fontes de pesquisas [Baldi98]. No outro lado do espectro, pode-se ter sociedades de agentes pequenos, biologicamente inspirados e relativamente simples que precisam de cooperação para prover a inteligência necessária para diagnosticar falhas da rede [White98c]. Vários tipos (ou espécie) de tais agentes minúsculos normalmente são injetados na rede. Cada tipo pode enviar um aspecto do problema, e aquele aspecto é solucionado reforçando uma determinada hipótese pelas observações de um número grande dos mesmos agentes. A solução para o problema emerge pela integração das hipóteses de cada espécie [White98a, White98c]. Poderiam ser permitidos a deglets e netlets, que obedecessem certas providências de segurança, executar ações em dispositivos da rede (Figura 2). Podem ser usados tais netlets ativo para endereçar problemas autonomamente que conduza a uma recuperação imediata, se tal ação é possível. O gerente da rede ou será informado sobre o evento ou será alertado se uma recuperação automática não é possível ou requer envolvimento humano. Vários desses agentes de conserto de rede especializados poderiam prover um alto grau de imunidade da rede para uma gama de problemas. No contexto de deglets, são delegadas tarefas por necessidade por um agente de interface que interage com a entidade que delega. Em contraste, podem ser nomeados netlets automaticamente para suas tarefas a priori pelos seus projetistas e começa automaticamente como uma parte integrante da infra-estrutura da rede. A textura e distribuição de densidade das sociedades de netlets podem ser controladas através de certos mecanismos de segurança. Por exemplo, a freqüência de visitas pode ser medida e e usada para gerar ou terminar os agentes [Bieszczad97].
Se um dispositivo não provê um applet de apresentação, então ou o gerente tem um manipulador próprio para o dispositivo ou um browser de dispositivo genérico será usado. Esta é uma solução extensamente usada nos agentes de dispositivo dos sistemas de gerência de rede de hoje. Um dispositivo não só tem que ter sua representação no gerente implementado, mas também tem que implementar um protocolo de comunicação como SNMP [Case90, Case93] com o gerente que permita a transferência de todos os parâmetros do dispositivo. Isto é o que se faz hoje para gerenciar sistemas grandes e inflexíveis. A solução com applets atualizáveis não tem tais restrições. Uma atração adicional para esta abordagem é provida mantendo um repositório de applets em um servidor, por exemplo, no servidor web do vendedor. O VMC transportado com um dispositivo de rede incluiria só um ponteiro de referência para o applet remoto que seria trazido do servidor quando precisasse. Uma vantagem óbvia é que o vendedor pode manter seu repositório atualizado e convenientemente estruturado, por exemplo, com o uso de vários componentes de software. Esta abordagem poderia ser uma parte de um esquema mais genérico para componentes plug-and-play. De fato, estruturar o servidor do vendedor como um ambiente de código móvel com um VMC que implementa o armazenamento de comportamento de dispositivo parece atraente. Outro exemplo do uso de agentes móveis para manutenção remota endereça o problema de tomar cuidado de dispositivos locais que provêem certos serviços de premissas de cliente; por exemplo, em uma rede de vídeo demanda [Mennie98]. Nas futuras redes, será impossível enviar um técnico que teste todo dispositivo defeituoso, porque haverá centenas de milhares ou mais deles instalados. Ao invés disso, Um agente móvel será enviado. Pode executar um conjunto de testes e pode tentar consertar o dispositivo se possível. Somente nessas falhas um operador humano será envolvido. Os agentes podem incorporar técnicas de máquina de aprendizado que podem melhorar seus comportamentos futuros. Uma biblioteca de agentes pode ser estabelecida com uma seleção automática de agentes para tarefas específicas.
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