The employment of the right technology in an organisation can provide major competitiveadvantages. Not only in organisations, but at a higher level, governments are seeking for newtechnologies to enhance their services while minimising the costs. Although, there might beno precise definition for cloud computing, the tremendous advantages and benefits of this newtechnology has turn cloud computing to the hottest topic in Information Technology.The remarkable effects of cloud computing in economy have already stimulated thedeveloped countries to deploy this technology in national level. Nonetheless, the adoption ofcloud computing could transform the workflow in the organisations. Therefore, in order toensure the smooth transition with minimal casualties, preparations needs to be done and aclear road map has to be followed.However, the approach to cloud adoption process in developing countries can be entirelydifferent. While it has been pointed out that cloud computing can bring more advantages todeveloping countries, it adoption can be profoundly challenging. Consequently, a set offundamental and yet vital preparation are required to facilitate the process of cloud adoption.Moreover, a definite framework that is formed based on the current state of the country isabsolutely necessary.In this research, we focus on the process of cloud adoption in Iran as a developing country.We start by providing a comprehensive background on cloud computing by studying itsaspects, features, advantages and disadvantages and continue to identify the vital cloudreadiness criteria. Next, we conduct an empirical study in order to assess the state of cloudreadiness in Iran by performing interviews, observations and discussions. Finally, after weanalyse our data from the empirical study, we present our results by presenting a clear and definitive framework for cloud adoption in Iran. / Program: Masterutbildning i Informatik

A necessidade de poder computacional é crescente nas mais diversas áreas de atuação humana, tanto na indústria como no ambiente acadêmico. A Computação em Grade permite a interligação de recursos computacionais dispersos de maneira a permitir sua utilização mais efetiva, provendo aos usuários acesso simplificado ao poder computacional de diversas máquinas. Entretanto, os primeiros projetos de Computação em Grade objetivavam a interligação de máquinas paralelas ou aglomerados de alto desempenho e alto custo, acessível apenas a poucas instituições. Em contraponto ao alto custo das máquinas paralelas, os computadores pessoais se difundiram de maneira extraordinária nos últimos quinze anos. A expansão da base instalada foi acompanhada de uma crescente evolução na capacidade de tais máquinas. Os aglomerados dedicados de computadores pessoais representam a primeira tentativa de utilização de tais recursos para computação paralela e, apesar de serem amplamente utilizados, ainda requerem um investimento significativo. Entretanto, as mesmas instituições que adquirem tais aglomerados dedicados normalmente possuem centenas ou até milhares de computadores pessoais, os quais têm sua capacidade utilizada apenas parcialmente, resultando em grande ociosidade dos recursos. Os sistemas de Computação em Grade Oportunistas fornecem a possibilidade de se utilizar a base instalada de computadores pessoais de maneira a realizar computação utilizando a parte dos recursos que, de outra forma, estariam ociosos. Diversos sistemas dessa categoria foram desenvolvidos e utilizados com êxito para realizar tarefas de computação em diversas áreas como astronomia, biologia e matemática. O InteGrade, sistema de Computação em Grade Oportunista aqui apresentado, pretende oferecer características inovadoras para sistemas oportunistas, como suporte a aplicações paralelas que demandam comunicação entre nós e a utilização de coleta e análise de padrões de uso das máquinas da Grade, de maneira a permitir que se realize previsões sobre a disponibilidade das máquinas, permitindo uma utilização mais eficiente das mesmas. Além disso, o InteGrade emprega amplamente o paradigma de Orientação a Objetos, tanto na definição da arquitetura do sistema quanto na sua implementação. O trabalho aqui apresentado consistiu no estudo de outros projetos de Computação em Grade, na definição de uma arquitetura inicial para o InteGrade, passando pela descrição de seus principais módulos assim como sua implementação. Além disso, também descrevemos o projeto e a implementação de uma biblioteca para programação paralela no InteGrade utilizando o modelo BSP. / The past years witnessed a substantial increase in the need for computing power in various fields of human activity, including many industrial and academic endeavors. Grid Computing addresses those needs, providing seamless access to distributed computing resources, allowing one to use the combined computing power of various machines. However, the majority of the earlier Grid Computing systems focused on connecting high performance computers, which are very expensive resources only accessible to a small number of institutions. Contrasting with high cost parallel computing, personal computing experienced a tremendous growth in the last fifteen years. Personal computers are ubiquitous, cheap, and extremely powerful. The increase in processing power motivated the creation of dedicated PC clusters, allowing one to perform high performance computing tasks at a fraction of the price of a traditional parallel machine. Although cheaper, building a cluster still requires a considerable investment. At the same time, institutions that rely on the processing power of dedicated clusters typically own a large number of personal computers that are idle for most of the time, resulting in a loss of computing power that could otherwise be used for computing tasks. Opportunistic Grid Computing systems allow the use of the idle computing power of personal computers to perform useful computation. Many Opportunistic systems were successfully employed to solve problems in areas such as astronomy, biology, and mathematics. InteGrade, an Opportunistic Grid Computing system developed in the context of this thesis, aims to provide features not commonly available in other Opportunistic systems, such as support for parallel applications that require communication among application nodes, and usage pattern collection and analysis, which will allow for better scheduling decisions by providing predictions about future resource availability. InteGrade is a fully object oriented system, featuring both object oriented architecture and implementation. The work presented in this thesis includes a survey of existing Grid Computing systems and the definition of the InteGrade initial architecture, including the specification and implementation of various software modules. We also present the design and implementation of a parallel programming library that implements the BSP computing model, which allows one to write parallel applications that execute on InteGrade.

Grades Computacionais (grid computing) já é uma realidade tanto no meio acadêmico quanto no meio empresarial. Seu uso se tornou popular principalmente devido à divulgação dos trabalhos nesta área e pela propaganda de produtos e softwares que oferecem essa idéia. Apesar disso, ambientes para o desenvolvimento de aplicações orientadas a objetos em Java para uma infra-estrutura de grid ainda é escasso. Algumas iniciativas oferecem bibliotecas para este desenvolvimento. Outras utilizam paradigmas diferentes, como o de passagem de mensagem, para o desenvolvimento de aplicações. Além disso, a própria infra-estrutura de grid, formada por diferentes domínios administrativos com diferentes políticas de segurança e uso, impede que as aplicações sejam executadas nos diversos níveis existentes no grid. Estes níveis, formados por computadores e clusters de computadores com nós de execução, possuem endereçamento privado, impossibilitando que as aplicações alocadas em cada um desses computadores/nós, em diferentes domínios e diferentes endereços, se comuniquem de forma transparente. Visando uma solução para esses problemas, esta tese apresenta um ambiente para programação orientada a objetos distribuídos e paralelos, em Java, denominado J4GE. Nesse ambiente, o modelo orientado a objetos é base para a distribuição das classes, métodos e atributos existente em uma aplicação. Além disso, o ambiente oferece transparência no acesso aos objetos espalhados pelo grid através de um Serviço de Mensagem, independente do nível onde o recurso, computador ou nó, se encontra. Essa transparência permite também que o programador utilize a plataforma Java sem a necessidade de aprender ou conhecer novas bibliotecas ou paradigmas, diminuindo o esforço no desenvolvimento de aplicações para grid. E, juntamente com os recursos da plataforma Java e do ambiente J4GE, é possível criar objetos distribuídos com comportamento paralelo e concorrente, trazendo maior eficiência para a execução da aplicação. / Grid computing is already a reality both in academic and business world. Its use has become popular mainly because of the projects in this area and the advertising of products and software that offer this idea. Nevertheless, environments for development of object-oriented applications in Java for grid infrastructure are still scarce. Some initiatives offer libraries for this development. Others use different paradigms such as the message-passing for development of applications. Moreover, the infrastructure of grid, formed by different administrative domain with different security policies, prevents the execution of applications at various levels in the grid. These levels, formed by computers and clusters of computers with execution nodes, have private addresses, make impossible the transparent communication of the applications allocated in each of these computers at different levels in different domains. Focused on these problems, this thesis presents an environment for distributed and parallel object-oriented programming in Java, called J4GE. In this environment, the object-oriented model is the basis for the distribution of classes, methods and attributes in an existing application. Moreover, the environment offers transparency in objects access around the grid through a Message Service, regardless the level where is the resource, or the computer, or the execution node. This transparency also allows the programmer to use the Java platform without knowing or learning new libraries or paradigms, reducing the effort in developing applications for grid. The resources of the Java platform and the environment J4GE together can create distributed objects with parallel and concurrent behavior, bringing greater efficiency to the application.

Escalonamento em Grid tem sido vastamente estudado devido à sua grande importância para o desempenho da Grid. Dada a sua complexidade, este é subdividido em escalonamento de recursos e de aplicações. A qualidade do escalonamento está relacionada ao algoritmo de escalonamento de tarefas. O presente trabalho tem como objetivo apresentar a metodologia AGSA (Analysis of Grid Scheduling Algorithms) para a comparação de algoritmos de escalonamento de tarefas em Grid. O intuito desta metodologia é analisar o comportamento e desempenho dos algoritmos em diversos cenários. O ambiente de simulação CEGSE (Characterization oriEnted Grid Scheduling Environment) foi desenvolvido para a criação e simulação destes cenários. Os estudos de caso comprovam a eficácia da metodologia. / Grid Scheduling has been studied because it is very important for Grid performance. Due Grid Scheduling\'s complexity, it is subdivided in resource and application scheduling. The quality of scheduling is related a tasks scheduling algorithm. The dissertation presents the AGSA (Analysis of Grid Scheduling Algorithms) methodology for comparison of Grid Scheduling Algorithms in Grid Computing. The methodology purpose is the behavior and performance analysis of algorithms in various scenarios. The CEGSE (Characterization oriEnted Grid Scheduling Environment) simulation environment is developed for this scenarios create and simulate. The case studies ratify the methodology efficiency.

O termo grade computacional faz referência a uma classe de sistemas distribuídos que permitem a associação e a integração de múltiplos domínios em organizações virtuais. Um serviço de controle de acesso coerente a sistemas com estas características deve ser flexível para integrar múltiplas políticas, permitindo que administradores, sítios e usuários determinem as regras e os mecanismos para proteger seus recursos. Esta tese apresenta o GridMultiPolicy, um sistema flexível para o gerenciamento e a integração de múltiplas políticas e mecanismos para a efetivação de controle de acesso em ambientes de grade computacional. Adicionalmente, foram desenvolvidas políticas para demonstrar a capacidade do sistema proposto em oferecer respostas às necessidades presentes em cenários de uso de uma grade computacional. O impacto da utilização do GridMultiPolicy e das políticas desenvolvidas foi avaliado por meio de testes de desempenho. Palavras-chave: Grade computacional. Grades. Sistemas distribuídos. Políticas de segurança em organizações virtuais. GridMultiPolicy. / The term computational grid refers to a class of distributed systems that allows for the association and integration of multiple independent domains in virtual organizations. A coherent access control services in such a system should be flexible to integrate multiple polices so as to permit administrators, sites, and users to determine roles and mechanisms to protect their resources. This thesis introduces the GridMultiPolicy, a flexible system that manages and integrates multiple policies and mechanisms to enforce access control in grid environments. Additionally, policies have been developed to show how the proposed system is able to offer answers to security needs present in grid use scenarios. The impact of the GridMultiPolicy and the developed policies was evaluated by performance tests. Key-words: Computational grid. Grid. Distribuited system. Virtual organization. Policy and security for virtual organization. GridMultiPolicy.

No Brasil as informações sobre o câncer estão distribuídas entre diferentes instituições que realizam o seu tratamento, nesse contexto são necessárias ferramentas para o levantamento do cenário nacional que possa auxiliar na atenção a doença. Este contexto motivou a criação do Oncogrid, que é uma grade computacional para integração e compartilhamento de dados médicos em oncologia e permitirá à comunidade médica a análise dos tratamentos aplicados com reflexos na gestão do câncer. Foi realizada uma pesquisa analizando as diferentes arquiteturas e componentes utilizados em projetos de grade voltados à saúde, a fim de propor uma arquitetura flexível, modular e escalável para o Oncogrid, em conformidade com as necessidades brasileiras. Realizou-se um projeto piloto entre o LSI/EPUSP e o NUTES/UFPE o qual implementou uma aplicação para geração de curvas de sobrevida utilizando o método Kaplan-Meier e serviu para avaliar a arquitetura do Oncogrid. Os resultados obtidos comprovaram a viabilidade da arquitetura utilizada e o potencial da proposta de uma grade computacional como um novo paradigma para a integração e compartilhamento de informações. O Oncogrid mostrou-se uma arquitetura computacional interessante para a realidade brasileira, especialmente no acesso as informações distribuídas, o que pode fornecer maiores subsídios para a evolução dos tratamentos e desenvolvimento de novas frentes de pesquisas. / In Brazil the cancer information is distributed among several institutions that accomplish your treatment, in this context we are need tools to build a national scenery that can be aid the cancer care. This context motivated the Oncogrid creation that is a grid computing for integration and sharing medical data in oncology and will allow the medical community to analise the applied treatments with reflection in cancer management.A study was done to analise the several architectures and components used in grid projects to health care, making possible to propose a flexible, modular and scalable architecture to the Oncogrid accordingly with the brazilian reality. An initial project between LSI/EPUSP and NUTES/UFPE that was developed an application to plot the survival curve using the Kaplan-Meier method and allow the evaluation of the Oncogrid architecture. The results achieved confirm the architecture viability used and the proposal potentiality of a grid computing with a new paradigm to the integration and sharing informations. The Oncogrid shows a viable computing architecture to Brazil, especially to access distributed information that can be prove great contributions to treatment evolution and to develop new research areas.

A grande demanda por computação de alto desempenho culminou na construção de ambientes de execução de larga escala como as Grades Computacionais. Não diferente de outras plataformas de execução, seus usuários precisam obter os dados de entrada para suas aplicações e muitas vezes precisam armazenar os resultados por elas gerados. Apesar de o termo Grade ter surgido de uma metáfora onde os recursos computacionais estão tão facilmente acessíveis como os da rede elétrica, as ferramentas para gerenciamento de dados e de recursos de armazenamento disponíveis estão muito aquém do necessário para concretizar essa idéia. A imaturidade desses serviços se torna crítica para aplicações científicas que necessitam processar grandes volumes de dados. Nesses casos, utiliza-se apenas os recursos de alto desempenho e assegura-se confiabilidade, disponibilidade e segurança para os dados através de presença humana. Este trabalho apresenta o JavaRMS, um sistema de gerência de dados para Grades. Ao empregar um modelo par-a-par, consegue-se agregar os recursos menos capacitados disponíveis no ambiente de Grade, diminuindo-se assim o custo da solução. O sistema utiliza a técnica de nodos virtuais para lidar com a grande heterogeneidade de recursos, distribuindo os dados de acordo com o espaço de armazenamento fornecido. Empregase fragmentação para viabilizar o uso dos recursos menos capacitados e para melhorar o desempenho das operações que envolvem a transferência de arquivos. Utiliza-se replicação para prover persistência aos dados e para melhorar sua disponibilidade. JavaRMS lida ainda com a dinamicidade e a instabilidade dos recursos através de um modelo de estados, de forma a diminuir o impacto das operações de manutenção. A arquitetura contempla também serviços para gerenciamento de usuários e protege os recursos contra fraudes através de um sistema de cotas. Todas as operações foram projetadas para serem seguras. Por fim, disponibiliza-se toda a infra-estrutura necessária para que serviços de busca e ferramentas de interação com o usuário sejam futuramente fornecidos. Os experimentos realizados com o protótipo do JavaRMS comprovam que usar um modelo par-a-par para organizar os recursos e localizar os dados resulta em boa escalabilidade. Já a técnica de nodos virtuais se mostrou eficiente para distribuir de forma balanceada os dados entre as máquinas, de acordo com a capacidade de armazenamento oferecida. Através de testes com a principal operação que envolve a transferência de arquivos, comprovou-se que o modelo é capaz de melhorar significativamente o desempenho de aplicações que necessitam processar grandes volumes de dados. / Large scale execution environments such as Grids emerged to meet high-performance computing demands. Like in other execution platforms, its users need to get input data to their applications and to store their results. Although the Grid term is a metaphor where computing resources are so easily accessible as those from the eletric grid, its data and resource management tools are not sufficiently mature to make this idea a reality. They usually target high-performance resources, where data reliability, availability and security is assured through human presence. It turns to be critical when scientific applications need to process huge amounts of data. This work presents JavaRMS, a Grid data management system. By using a peer-topeer model, it aggregates low capacity resources to reduce storage costs. Resource heterogeneity is dealt with the virtual node technique, where peers receive data proportionally to their provided storage space. It applies fragmentation to make feasible the usage of low capacity resources and to improve file transfer operations performance. Also, the system achieves data persistence and availability through replication. In order to decrease the impact of maintenance operations, JavaRMS deals with resource dinamicity and instability with a state model. The architecture also contains user management services and protects resources through a quota system. All operations are designed to be secure. Finally, it provides the necessary infrastructure for further deployment of search services and user interactive tools. Experiments with the JavaRMS prototype showed that using a peer-to-peer model for resource organization and data location results in good scalability. Also, the virtual node technique showed to be efficient to provide heterogeneity-aware data distribution. Tests with the main file transfer operation proved the model can significantly improve data-intensive applications performance.

As grades computacionais e as redes peer-to-peer (P2P) surgiram como áreas distintas, com diferentes propósitos, modelos e ferramentas. No decorrer dos últimos anos, estas áreas foram convergindo, uma vez que a infraestrutura e o modelo de execução descentralizada das redes P2P provaram ser uma alternativa adequada para o tratamento de questões relacionadas à manutenção de grades de larga escala, tais como escalabilidade, descoberta, alocação e monitoramento de recursos. O modelo MultiCluster trata a convergência entre grades computacionais e redes peer-to-peer de uma forma mais restrita: os problemas de escalabilidade, de descoberta e alocação de recursos são minimizados considerando-se apenas recursos localmente disponíveis para a construção de uma grade, a qual pode ser usada para a execução de aplicações com diferentes características de acoplamento e comunicação. Esse trabalho apresenta a arquitetura do modelo e seus aspectos funcionais, bem como um primeira implementação do modelo, realizada através da adaptação da biblioteca de programação DECK sobre os protocolos do projeto JXTA. A avaliação do funcionamento dessa implementação é apresentada e discutida, com base em algumas aplicações com diferentes características. / Grid computing and peer-to-peer computing emerged as distinct areas with different purposes, models and tools. Over the last years, these areas has been converging since the infrastructure and the execution model used in peer-to-peer networks have proven to be a suitable way to treat some problems related to the maintenance of large scale grids, such as scalability, monitoring, and resource discovery and allocation. The MultiCluster model addresses the convergence of grids and peer-to-peer networks in a more restricted way: the problems related to scalability, resource allocation and discovery are minimized by considering only local resources for the conception of a small scale grid, which can be used to run applications with different characteristics of granularity and communication. This work presents the MultiCluster architecture and its functional aspects, as well as a first implementation carried out by adapting the DECK programming library to use JXTA protocols and its consequent evaluation, based on applications with different characteristics.

No Brasil as informações sobre o câncer estão distribuídas entre diferentes instituições que realizam o seu tratamento, nesse contexto são necessárias ferramentas para o levantamento do cenário nacional que possa auxiliar na atenção a doença. Este contexto motivou a criação do Oncogrid, que é uma grade computacional para integração e compartilhamento de dados médicos em oncologia e permitirá à comunidade médica a análise dos tratamentos aplicados com reflexos na gestão do câncer. Foi realizada uma pesquisa analizando as diferentes arquiteturas e componentes utilizados em projetos de grade voltados à saúde, a fim de propor uma arquitetura flexível, modular e escalável para o Oncogrid, em conformidade com as necessidades brasileiras. Realizou-se um projeto piloto entre o LSI/EPUSP e o NUTES/UFPE o qual implementou uma aplicação para geração de curvas de sobrevida utilizando o método Kaplan-Meier e serviu para avaliar a arquitetura do Oncogrid. Os resultados obtidos comprovaram a viabilidade da arquitetura utilizada e o potencial da proposta de uma grade computacional como um novo paradigma para a integração e compartilhamento de informações. O Oncogrid mostrou-se uma arquitetura computacional interessante para a realidade brasileira, especialmente no acesso as informações distribuídas, o que pode fornecer maiores subsídios para a evolução dos tratamentos e desenvolvimento de novas frentes de pesquisas. / In Brazil the cancer information is distributed among several institutions that accomplish your treatment, in this context we are need tools to build a national scenery that can be aid the cancer care. This context motivated the Oncogrid creation that is a grid computing for integration and sharing medical data in oncology and will allow the medical community to analise the applied treatments with reflection in cancer management.A study was done to analise the several architectures and components used in grid projects to health care, making possible to propose a flexible, modular and scalable architecture to the Oncogrid accordingly with the brazilian reality. An initial project between LSI/EPUSP and NUTES/UFPE that was developed an application to plot the survival curve using the Kaplan-Meier method and allow the evaluation of the Oncogrid architecture. The results achieved confirm the architecture viability used and the proposal potentiality of a grid computing with a new paradigm to the integration and sharing informations. The Oncogrid shows a viable computing architecture to Brazil, especially to access distributed information that can be prove great contributions to treatment evolution and to develop new research areas.

The advance in technologies such as massive storage devices and high speed internet has led to an enormous increase in the volume of available documents in electronic form. These documents represent information in a complex and rich manner that cannot be analysed using conventional statistical data mining methods. Consequently, text mining is developed as a growing new technology for discovering knowledge from textual data and managing textual information. Processing and analysing textual information can potentially obtain valuable and important information, yet these tasks also requires enormous amount of computational resources due to the sheer size of the data available. Therefore, it is important to enhance the existing methodologies to achieve better scalability, efficiency and accuracy. / The emerging Grid technology shows promising results in solving the problem of scalability by splitting the works from text clustering algorithms into a number of jobs, each to be executed separately and simultaneously on different computing resources. That allows for a substantial decrease in the processing time and maintaining the similar level of quality at the same time. / To improve the quality of the text clustering results, a new document encoding method is introduced that takes into consideration of the semantic similarities of the words. In this way, documents that are similar in content will be more likely to be group together. / One of the ultimate goals of text mining is to help us to gain insights to the problem and to assist in the decision making process together with other source of information. Hence we tested the effectiveness of incorporating text mining method in the context of stock market prediction. This is achieved by integrating the outcomes obtained from text mining with the ones from data mining, which results in a more accurate forecast than using any single method.