[pt] A computação em grade permite o uso de recursos computacionais distribuídos em várias redes para a execução de tarefas que requerem um alto poder computacional. Uma infra-estrutura para grades pode ser utilizada para auxiliar na execução dessas tarefas e pode coordenar o controle das atividades envolvidas na execução, como a disponibilização dos arquivos de dados para as tarefas em execução nos nós da grade. O GridFS é um sistema para o compartilhamento de arquivos em grades e ambientes distribuídos heterogêneos. Ao disponibilizar um servidor em diversas máquinas, é possível construir uma federação integrando os diversos sistemas de arquivos locais e abrindo possibilidades de armazenamento na ordem de terabytes. O sistema proposto foi modelado e desenvolvido levando em consideração diversos aspectos como escalabilidade, interoperabilidade e desempenho. O GridFS agrega algumas características dos sistemas de compartilhamento de arquivos atualmente em uso pela comunidade, isto é, o sistema oferece uma API para acesso remoto aos dados, disponibiliza a opção de cópia de arquivos entre diferentes servidores e fornece algumas funções especiais para os ambientes de computação em grade, como uma estimativa do tempo de transferência entre os diversos nós. Além de definir as características e os aspectos de implementação do sistema, esta dissertação apresenta alguns resultados experimentais para a transferência de arquivos na rede e, como forma de avaliação, discutimos a integração do GridFS ao emph {framework} CSBase, utilizado no desenvolvimento de sistemas para computação em grade. / [en] Grid computing allows the use of distributed networks resources for tasks requiring a high processing power. A Grid infra-structure may help in the execution of these tasks and is able to coordinate their related activities, possibly regarding the provision of data files for the tasks executing in the grid nodes. GridFS is a system that enables data sharing in grid and heterogeneous distributed environments. By deploying servers over several nodes, it is possible to build a federated system integrating all local file systems and leveraging possibilities for tera-scale sized data storage. The proposed system was modeled and developed considering several aspects such as scalability, interoperability and performance. GridFS combines some characteristics from diverse file management systems, that is, GridFS provides an API for remote data access, copy operations allowing file transfers between servers, and some special features for grid environments. Apart from defining system characteristics and implementation aspects, this dissertation shows some experimental results about the service scalability and performance, and, as an evaluation, discusses the integration of GridFS with CSBase, a framework used to develop systems for grid computing.

[pt] O problema de escalonamento de tarefas divisíveis consiste em determinar como uma carga a ser processada deve ser dividida entre processadores e em que ordem cada fração de carga será enviada a cada processador. Considera-se o escalonamento em redes estrela com computadores e enlaces heterogêneos. Nesta dissertação são propostas formulações originais deste problema como modelos de programação linear inteira mista, assim como um novo algoritmo de complexidade O(n) para a solução ótima de um caso especial. Além disso, também são propostas duas novas heurísticas para o problema, que permitem a elaboração de bons escalonamentos para instâncias de grande porte em um reduzido tempo de processamento. / [en] The problem of divisible job scheduling consists of determining how to divide the data to be processed among processors and in which order each fraction should be sent to them. In this dissertation, we consider the divisible load scheduling problem in star networks with heterogeneous computers and links. Original mixed integer linear programming formulations of this problem are proposed, as well as a new algorithm with complexity O(n) to find the optimal solution for a special case. We also propose two fast heuristics that achieve good results for instances representing large scale computing systems.

[pt] Neste trabalho propomos usar o ALua, um mecanismo de comunicação orientado a eventos, baseado na linguagem interpretada Lua, para coordenação e desenvolvimento de aplicações paralelas distribuídas. ALua é um modelo de programação dual para aplicações paralelas distribuídas, que age como elemento de ligação, permitindo que partes pré- compiladas do programa sejam executadas em diferentes máquinas. Novas tecnologias em programação paralela, como computação em grade, e o interesse atual em computação distribuída para redes geográficas demandam novos níveis de flexibilidade, como o uso de estratégias de adaptação e a habilidade para um usuário interferir em uma computação sem a necessidade de interrompê-la. Além disso, devido a sua natureza assíncrona, a programação dirigida a eventos oferece um modelo apropriado para ambiente sujeitos a falhas e retardos, que são freqüentes no contexto de redes geográficas. Neste trabalho, mostramos que o ALua pode trazer a flexibilidade desejada, através de mecanismos de adaptação e monitoramento não só de aplicações, mas do próprio ambiente de execução, e ainda tirar proveito de sua natureza interpretada para permitir a intervenção do usuário na aplicação mesmo durante a sua execução. / [en] In this work we propose the use of Alua, an event-driven communication mechanism for coordinating and developing distributed parallel applications, based on the interpreted language Lua. Alua adopts a multilinguage programming model for distributed parallel applications, acting as a gluing element among precompiled program parts running on different machines. New developments in parallel programming, such as Grid computing, and current interest in wide-area distributed computing demand new levels of flexibility, such as the use of adaptive strategies and the ability for an user to interfer with a computation without having to stop it. Furthermore, because of its asynchronous nature, event-driven programming provides a suitable model for environments subject to failures and delays that are frequent in the context of geographically distributed computing. In this work we show that ALua can achieve the required flexibility through mechanisms for monitoring and adapting not only applications, but also the execution environment, and also exploit its interpretive nature to allow the programmer to modify the behavior of the application during its execution.