Este trabalho apresenta uma análise de comportamento de índices de carga relacionados ao uso e à atividade de memória. São descritos 11 índices que refletem direta ou indiretamente a carga de memória. Esses índices podem ser obtidos facilmente no sistema peracional GNU/Linux através do sistema de arquivos /proc. Uma ferramenta de monitoramento foi criada para facilitar a análise de comportamento, podendo também servir para fornecer informações de carga para políticas de escalonamento. Os valores de cada índice foram monitorados durante a execução de uma carga de trabalho composta por aplicações reais que utilizam altas quantidades de memória. A partir dos resultados é possível descobrir a utilidade de cada índice, indicando como eles podem ser usados para auxiliar políticas de escalonamento a avaliar a carga de memória de uma máquina. Métricas de avaliação de carga originárias da combinação de mais de um índice são descritas. Essas métricas foram criadas em casos em que a combinação de mais de um índice permitia representar a carga de memória com mais precisão do que índices usados isoladamente. As métricas e índices pesquisados proporcionam formas precisas de representar a carga de memória em vários níveis, desde níveis de baixa utilização até níveis de saturação da memória principal com sintomas de ocorrência de thrashing. / This work presents an analysis of the behavior of load indices related to memory usage and activity. It describes 11 indices which reflect memory load, directly or indirectly. These indices may be easily obtained on the GNU/Linux operating system using the /proc filesystem. A monitoring tool has been developed to make the behavior analysis easier, but it can also be employed to provide load information to scheduling policies. The values of each index have been monitored during the execution of a workload composed by real memory-intensive applications. From the monitoring results, it is possible to find out the usefulness of each index, pointing out how it may be used to help scheduling policies evaluate the memory load of a certain computer. Load evaluation metrics have been created combining more than one index, with the objective of characterizing memory load more precisely than just one isolated index. The explored metrics and indices have shown to provide precise forms of representing memory load at several levels, from low utilization levels up to excessive main memory usage with symptoms of thrashing.

Este trabalho apresenta uma análise de comportamento de índices de carga relacionados ao uso e à atividade de memória. São descritos 11 índices que refletem direta ou indiretamente a carga de memória. Esses índices podem ser obtidos facilmente no sistema peracional GNU/Linux através do sistema de arquivos /proc. Uma ferramenta de monitoramento foi criada para facilitar a análise de comportamento, podendo também servir para fornecer informações de carga para políticas de escalonamento. Os valores de cada índice foram monitorados durante a execução de uma carga de trabalho composta por aplicações reais que utilizam altas quantidades de memória. A partir dos resultados é possível descobrir a utilidade de cada índice, indicando como eles podem ser usados para auxiliar políticas de escalonamento a avaliar a carga de memória de uma máquina. Métricas de avaliação de carga originárias da combinação de mais de um índice são descritas. Essas métricas foram criadas em casos em que a combinação de mais de um índice permitia representar a carga de memória com mais precisão do que índices usados isoladamente. As métricas e índices pesquisados proporcionam formas precisas de representar a carga de memória em vários níveis, desde níveis de baixa utilização até níveis de saturação da memória principal com sintomas de ocorrência de thrashing. / This work presents an analysis of the behavior of load indices related to memory usage and activity. It describes 11 indices which reflect memory load, directly or indirectly. These indices may be easily obtained on the GNU/Linux operating system using the /proc filesystem. A monitoring tool has been developed to make the behavior analysis easier, but it can also be employed to provide load information to scheduling policies. The values of each index have been monitored during the execution of a workload composed by real memory-intensive applications. From the monitoring results, it is possible to find out the usefulness of each index, pointing out how it may be used to help scheduling policies evaluate the memory load of a certain computer. Load evaluation metrics have been created combining more than one index, with the objective of characterizing memory load more precisely than just one isolated index. The explored metrics and indices have shown to provide precise forms of representing memory load at several levels, from low utilization levels up to excessive main memory usage with symptoms of thrashing.

Esta tese aborda o problema de obtenção de um índice de carga ou de desempenho adequado para utilização no escalonamento de processos em sistemas computacionais heterogêneos paralelos/distribuídos. Uma ampla revisão bibliográfica com a correspondente análise crítica é apresentada. Essa revisão é a base para a comparação das métricas existentes para a avaliação do grau de heterogeneidade/homogeneidade dos sistemas computacionais. Uma nova métrica é proposta neste trabalho, removendo as restrições identificadas no estudo comparativo realizado. Resultados de aplicações dessa nova métrica são apresentados e discutidos. Esta tese propõe também o conceito de heterogeneidade/homogeneidade temporal que pode ser utilizado para futuros aprimoramentos de políticas de escalonamento empregadas em plataformas computacionais heterogêneas paralelas/distribuídas. Um novo índice de desempenho (Vector for Index of Performance - VIP), generalizando o conceito de índice de carga, é proposto com base em uma métrica Euclidiana. Esse novo índice é aplicado na implementação de uma política de escalonamento e amplamente testado através de modelagem e simulação. Os resultados obtidos são apresentados e analisados estatisticamente. É demonstrado que o novo índice leva a bons resultados de modo geral e é apresentado um mapeamento mostrando as vantagens e desvantagens de sua adoção quando comparado às métricas tradicionais. / This thesis approaches the problem of evaluating an adequate load index or a performance index, for using in process scheduling in heterogeneous parallel/distributed computing systems. A wide literature review with the corresponding critical analysis is presented. This review is the base for the comparison of the existing metrics for the evaluation of the computing systems homogeneity/heterogeneity degree. A new metric is proposed in this work, removing the restrictions identified during the comparative study realized. Results from the application of the new metric are presented and discussed. This thesis also proposes the concept of temporal heterogeneity/homogeneity that can be used for future improvements in scheduling polices for parallel/distributed heterogeneous computing platforms. A new performance index (Vector for Index of Performance - VIP), generalizing the concept of load index, is proposed based on an Euclidean metric. This new index is applied to the implementation of a scheduling police and widely tested through modeling and simulation. The results obtained are presented and statistically analyzed. It is shown that the new index reaches good results in general and it is also presented a mapping showing the advantages and disadvantages of its adoption when compared with the traditional metrics.

Esta tese aborda o problema de obtenção de um índice de carga ou de desempenho adequado para utilização no escalonamento de processos em sistemas computacionais heterogêneos paralelos/distribuídos. Uma ampla revisão bibliográfica com a correspondente análise crítica é apresentada. Essa revisão é a base para a comparação das métricas existentes para a avaliação do grau de heterogeneidade/homogeneidade dos sistemas computacionais. Uma nova métrica é proposta neste trabalho, removendo as restrições identificadas no estudo comparativo realizado. Resultados de aplicações dessa nova métrica são apresentados e discutidos. Esta tese propõe também o conceito de heterogeneidade/homogeneidade temporal que pode ser utilizado para futuros aprimoramentos de políticas de escalonamento empregadas em plataformas computacionais heterogêneas paralelas/distribuídas. Um novo índice de desempenho (Vector for Index of Performance - VIP), generalizando o conceito de índice de carga, é proposto com base em uma métrica Euclidiana. Esse novo índice é aplicado na implementação de uma política de escalonamento e amplamente testado através de modelagem e simulação. Os resultados obtidos são apresentados e analisados estatisticamente. É demonstrado que o novo índice leva a bons resultados de modo geral e é apresentado um mapeamento mostrando as vantagens e desvantagens de sua adoção quando comparado às métricas tradicionais. / This thesis approaches the problem of evaluating an adequate load index or a performance index, for using in process scheduling in heterogeneous parallel/distributed computing systems. A wide literature review with the corresponding critical analysis is presented. This review is the base for the comparison of the existing metrics for the evaluation of the computing systems homogeneity/heterogeneity degree. A new metric is proposed in this work, removing the restrictions identified during the comparative study realized. Results from the application of the new metric are presented and discussed. This thesis also proposes the concept of temporal heterogeneity/homogeneity that can be used for future improvements in scheduling polices for parallel/distributed heterogeneous computing platforms. A new performance index (Vector for Index of Performance - VIP), generalizing the concept of load index, is proposed based on an Euclidean metric. This new index is applied to the implementation of a scheduling police and widely tested through modeling and simulation. The results obtained are presented and statistically analyzed. It is shown that the new index reaches good results in general and it is also presented a mapping showing the advantages and disadvantages of its adoption when compared with the traditional metrics.