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Esta Dissertação de Mestrado propõe dois novos algoritmos para tornar mais eficiente o escalonamento on-line de tarefas com dependências estritas em agregados de computadores que usam como middleware para troca de mensagens alguma implementação da MPI (até a versão 2.1). Esses algoritmos foram projetados tendo-se em vista programas construídos no modelo de programação fork/join, onde a operação de fork é usada sobre uma chamada recursiva da função. São eles: 1. O algoritmo RatMD, implementado através de uma biblioteca de primitivas do tipo map-reduce, que funciona para qualquer implementação MPI, com qualquer versão da norma. Utilizado para minimizar o tempo de execução de uma computação paralela; e 2. O algoritmo RtMPD, implementado através de um sistema distribuído sobre daemons gerenciadores de processos criados dinamicamente com a implementação MPICH2 (que implementa a MPI-2). Utilizado para permitir execuções de instâncias maiores de programas paralelos dinâmicos. Ambos se baseiam em roubo de tarefas, que é a estratégia de balanceamento de carga mais difundida na literatura. Para ambos os algoritmos apresenta-se modelagem téorica de custos. Resultados experimentais obtidos ficam dentro dos limites teóricos calculados. RatMD provê uma redução no tempo de execução de até 80% em relação ao algoritmo usual (baseado em round-robin), com manutenção do speedup próximo ao linear e complexidade espacial idêntica à popular implementação com round-robin. RtMPD mantém, no mínimo, o mesmo desempenho que a implementação canônica do escalonamento em MPICH2, dobrando-se o limite físico de processos executados simultaneamente por cada nó. / This Master’s Dissertation proposes two new algorithms for improvement on on-line scheduling of dynamic-created tasks with strict dependencies on clusters of computers using MPI (up to version 2.1) as its middleware for message-passing communication. These algorithms were built targeting programs written on the fork-join model, where the fork operation is always called over an recursive function call. They are: 1. RatMD, implemented as a map-reduce library working for any MPI implementation, on whatever norm’s version. Used for performance gain; and 2. RtMPD, implemented as a distributed system over dynamic-generated processes manager daemons with MPICH2 implentation of MPI. Used for executing larger instances of dynamic parallel programs. Both algorithms are based on the (literature consolidated) work stealing technique and have formal guarantees on its execution time and load balancing. Experimental results are within theoretical bounds. RatMD shows an improvement on the performance up to 80% when paired with more usual algorithms (based on round-robin strategy). It also provides near-linear speedup and just about the same space-complexity on similar implementations. RtMPD keeps, at minimum, the very same performance of the canonical MPICH2 implementation, near doubling the physical limit of simultaneous program execution per cluster node.

Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-09-11T19:44:07Z No. of bitstreams: 1 DEMETRIO GOMES MESTRE – TESE (PPGCC) 2018.pdf: 15362740 bytes, checksum: eb531a72836b3c7f2f4e0171c7f563dc (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-11T19:44:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DEMETRIO GOMES MESTRE – TESE (PPGCC) 2018.pdf: 15362740 bytes, checksum: eb531a72836b3c7f2f4e0171c7f563dc (MD5) Previous issue date: 2018-03-27 / Entity Matching (EM), ou seja, a tarefa de identificar entidades que se referem a um mesmo objeto do mundo real, é uma tarefa importante e difícil para a integração e limpeza de fontes de dados. Uma das maiores dificuldades para a realização desta tarefa, na era de Big Data, é o tempo de execução elevado gerado pela natureza quadrática da execução da tarefa. Para minimizar a carga de trabalho preservando a qualidade na detecção de entidades similares, tanto para uma ou mais fontes de dados, foram propostos os chamados métodos de indexação ou blocagem. Estes métodos particionam o conjunto de dados em subconjuntos (blocos) de entidades potencialmente similares, rotulando-as com chaves de bloco, e restringem a execução da tarefa de EM entre entidades pertencentes ao mesmo bloco. Apesar de promover uma diminuição considerável no número de comparações realizadas, os métodos de indexação ainda podem gerar grandes quantidades de comparações, dependendo do tamanho dos conjuntos de dados envolvidos e/ou do número de entidades por índice (ou bloco). Assim, para reduzir ainda mais o tempo de execução, a tarefa de EM pode ser realizada em paralelo com o uso de modelos de programação tais como MapReduce e Spark. Contudo, a eficácia e a escalabilidade de abordagens baseadas nestes modelos depende fortemente da designação de dados feita da fase de map para a fase de reduce, para o caso de MapReduce, e da designação de dados entre as operações de transformação, para o caso de Spark. A robustez da estratégia de designação de dados é crucial para se alcançar alta eficiência, ou seja, otimização na manipulação de dados enviesados (conjuntos de dados grandes que podem causar gargalos de memória) e no balanceamento da distribuição da carga de trabalho entre os nós da infraestrutura distribuída. Assim, considerando que a investigação de abordagens que promovam a execução eficiente, em modo batch ou tempo real, de métodos de indexação adaptativa de EM no contexto da computação distribuída ainda não foi contemplada na literatura, este trabalho consiste em propor um conjunto de abordagens capaz de executar a indexação adaptativas de EM de forma eficiente, em modo batch ou tempo real, utilizando os modelos programáticos MapReduce e Spark. O desempenho das abordagens propostas é analisado em relação ao estado da arte utilizando infraestruturas de cluster e fontes de dados reais. Os resultados mostram que as abordagens propostas neste trabalho apresentam padrões que evidenciam o aumento significativo de desempenho da tarefa de EM distribuída promovendo, assim, uma redução no tempo de execução total e a preservação da qualidade da detecção de pares de entidades similares. / Entity Matching (EM), i.e., the task of identifying all entities referring to the same realworld object, is an important and difficult task for data sources integration and cleansing. A major difficulty for this task performance, in the Big Data era, is the quadratic nature of the task execution. To minimize the workload and still maintain high levels of matching quality, for both single or multiple data sources, the indexing (blocking) methods were proposed. Such methods work by partitioning the input data into blocks of similar entities, according to an entity attribute, or a combination of them, commonly called “blocking key”, and restricting the EM process to entities that share the same blocking key (i.e., belong to the same block). In spite to promote a considerable decrease in the number of comparisons executed, indexing methods can still generate large amounts of comparisons, depending on the size of the data sources involved and/or the number of entities per index (or block). Thus, to further minimize the execution time, the EM task can be performed in parallel using programming models such as MapReduce and Spark. However, the effectiveness and scalability of MapReduce and Spark-based implementations for data-intensive tasks depend on the data assignment made from map to reduce tasks, in the case of MapReduce, and the data assignment between the transformation operations, in the case of Spark. The robustness of this assignment strategy is crucial to achieve skewed data handling (large sets of data can cause memory bottlenecks) and balanced workload distribution among all nodes of the distributed infrastructure. Thus, considering that studies about approaches that perform the efficient execution of adaptive indexing EM methods, in batch or real-time modes, in the context of parallel computing are an open gap according to the literature, this work proposes a set of parallel approaches capable of performing efficient adaptive indexing EM approaches using MapReduce and Spark in batch or real-time modes. The proposed approaches are compared to state-of-the-art ones in terms of performance using real cluster infrastructures and data sources. The results carried so far show evidences that the performance of the proposed approaches is significantly increased, enabling a decrease in the overall runtime while preserving the quality of similar entities detection.

É ponto passivo a importância dos sistemas distribuídos no desenvolvimento da computação de alto desempenho nas próximas décadas. No entanto, ainda muito se debate sobre políticas de gerenciamento adequadas para os recursos computacionais espacialmente dispersos disponíveis em tais sistemas. Políticas de balanceamento de carga procuram resolver o problema da ociosidade das maquinas(ou, por outro lado, da super-utilização) em um sistema distribuído. Não são raras situações nas quais somente algumas maquinas da rede estão sendo efetivamente utilizadas, enquanto que varias outras se encontram subutilizadas, ou mesmo completamente ociosas. Aberta a possibilidade de executarmos remotamente uma tarefa, com o intuito de reduzirmos o tempo de resposta da mesma, ainda falta decidirmos "como" fazê-lo. Das decisões envolvidas quanto a execução remota de tarefas tratam as políticas de balanceamento de carga. Tais políticas, muito embora a aparente simplicidade quanto as decisões de controle tomadas ou ao reduzido numero de parâmetros envolvidos, não possuem um comportamento fácil de se prever. Sob determinadas condições, tais políticas podem ser tomar excessivamente instáveis, tomando sucessivas decisões equivocadas e, como consequência, degradando de forma considerável o desempenho do sistema. Em tais casos, muitas das vezes, melhor seria não tê-las. Este trabalho apresenta um ambiente desenvolvido com o objetivo de auxiliar projetistas de sistema ou analistas de desempenho a construir, simular e compreender mais claramente o impacto causado pelas decisões de balanceamento no desempenho do sistema. / There is no doubts about the importance of distributed systems in the development of high performance computing in the next decades. However, there are so much debates about appropriated management policies to spatially scattered computing resources available in this systems. Load balancing policies intend to resolve the problem of underloaded machines (or, in other hand, overloaded machines) in a distributed system. Moments in which few machines are really being used, meanwhile several others are underused, or even idle, aren't rare. Allowed the remote execution of tasks in order to decrease the response time of theirs, it remains to decide 'how' to do it. Load balancing policies deal with making decisions about remote execution. Such policies, in spite of the supposed simplicity about their control decisions and related parameters, doesn't have a predictable behavior. In some cases, such policies can become excessively unstable, making successive wrong decisions and, as consequence, degrading the system performance. In such cases, it's better no policy at all. This work presents an environment developed whose purpose is to help system designers or performance analysts to build, to simulate and to understand the impact made by balancing decisions over the system performance.

Submitted by Marcos Samuel (msamjunior@gmail.com) on 2017-02-06T15:18:32Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Natalia_versaofinal_CD.pdf: 2740629 bytes, checksum: 2ad0d4cbbf049e9e14424691d159d518 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-02-06T16:10:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Natalia_versaofinal_CD.pdf: 2740629 bytes, checksum: 2ad0d4cbbf049e9e14424691d159d518 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-06T16:10:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Natalia_versaofinal_CD.pdf: 2740629 bytes, checksum: 2ad0d4cbbf049e9e14424691d159d518 (MD5) / A Unidade de Bombeio Mecânico (UBM) é um dos equipamentos mais utilizados na produção de petróleo. Ele sofre com efeitos de desbalanceamento devido às características das cargas aplicadas e aos desgastes mecânicos causados ao longo do tempo por conta do esforço repetitivo que exerce. O desbalanceamento dos equipamentos é um dos principais efeitos usualmente estudados pela academia e indústria em função do grande impacto que provocam na durabilidade dos equipamentos. Este trabalho propõe um sistema capaz de balancear dinamicamente uma UBM através de algoritmos embarcados no controlador lógico programável do inversor de frequência, utilizado no controle de UBMs automatizadas. Para a detecção do desbalanceamento, duas formas indiretas de avaliar esse efeito foram abordados: o Fator de Carga Cíclica (CLF – Ciclic Load Factor) e análise de vibrações, através da Transformada Discreta de Fourier, ambos utilizando a variável torque. O CLF foi o critério escolhido para validação experimental do sistema. Em uma abordagem convencional, o CLF é calculado a cada ciclo de bombeio, mas tal estratégia não permite a atuação para o controle instantâneo da velocidade, que deve ser baseado na minimização do CLF. Para tanto, este trabalho propõe a aplicação de conceito baseado em janela deslizante, permitindo o cálculo de CLF a cada nova amostra. Esta abordagem permitiu também superar as limitações encontradas nos sistemas de inversão de frequência necessários à implementação da solução proposta neste trabalho. A atuação no controle de velocidade do motor usado no sistema de bombeio mecânico naturalmente pode interferir a capacidade do sistema de bombeio. Uma avaliação dessa capacidade foi implementada de forma a demonstrar a aplicabilidade do método de controle de desbalanceamento. Os resultados alcançados mostram que o sistema desenvolvido é capaz de minimizar o CLF através de um controle de velocidade, essencialmente, sem perda na capacidade do sistema de bombeio. Os testes foram realizados em bancada e validados na planta disponibilizadas pelo Laboratório de Elevação Artificial da Universidade Federal da Bahia

Submitted by Kleber Silva (kleberbs@ufba.br) on 2017-02-06T17:30:55Z No. of bitstreams: 1 Cícero.pdf: 2013213 bytes, checksum: d134e81af3b53e4027c70fb34e1eb13f (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-02-07T12:25:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Cícero.pdf: 2013213 bytes, checksum: d134e81af3b53e4027c70fb34e1eb13f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-07T12:25:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cícero.pdf: 2013213 bytes, checksum: d134e81af3b53e4027c70fb34e1eb13f (MD5) / O desbalanceamento é inerente ao funcionamento de uma unidade de bombeio (UB). Para reduzir seus efeitos, o contrabalanceio é uma das ações que precisa ser adotada. Para atingir o balanceamento ideal é preciso buscar o equilíbrio entre os torques requerido pela haste polida e o torque fornecido pelo redutor durante o ciclo de bombeio. O objetivo principal deste trabalho é utilizar informações extraídas de medições realizadas da tensão no barramento DC de inversores de frequência, visando, promover o balanceamento das forças que atuam nesse equipamento. O balanceamento ótimo de uma unidade de bombeio mecânico foi alcançado, medindo esta variável, determinando o fator de carga cíclica (CLF), promovendo o ajuste na posição dos contrapesos e manipulando a velocidade de bombeamento. Para isto, faz-se necessário conhecer os principais métodos utilizados para contrabalancear a UB. Também foi preciso determinar o CLF por meio da tensão do barramento DC. Além disso, um controlador de tensão elétrica foi projetado e implantado em um controlador (CLP), sendo seu propósito reduzir a variabilidade da tensão no barramento do inversor. Como resultados, se tem uma redução significativa na potência consumida, em função do rendimento energético do motor que foi elevado. A variação do torque foi reduzida drasticamente, contribuindo pra uma operação mais suave do sistema, o que certamente irá elevar o tempo médio entre falhas (MTBF). Estes resultados levaram a melhoria do rendimento energético e da confiabilidade do sistema.

O Problema de Balanceamento e Sequenciamento de Linhas de Montagem com Tempos de Setup dependentes da Sequência (SUALBSP, em inglês Setup Assembly Line Balancing and Scheduling) envolve a atribuição de tarefas às estações de trabalho e o sequenciamento destas tarefas dentro da estação à qual foi atribuída. Trabalhos anteriores propuseram soluções heurísticas com excelentes resultados, porém o uso de métodos exatos, por meio de algum resolvedor de Programação Inteira Mista, tem apresentado desempenhos decepcionantes, pois contém um subproblema NP-hard em todas as estações. Enquanto o modelo de Scholl, Boysen e Fliedner (2013) minimiza prioritariamente o número de estações, o modelo proposto neste trabalho parte da premissa que este é um dado definido. A partir de uma estimativa inicial de número de estações, processa-se o modelo com o objetivo de distribuir as tarefas e minimizar o tempo total de estação, que é o segundo objetivo do modelo original. Se este processamento for infactível, incrementa-se o número de estações em uma unidade e reprocessa-se o modelo até se encontrar um resultado factível. Experimentos computacionais em 101 instâncias de dados confirmam o bom desempenho da abordagem proposta, sem qualquer prejuízo à qualidade da solução. Portanto, os resultados apresentados demonstram que há espaço para estudos futuros a partir do uso de matheurísticas. / The Setup Assembly Line Balancing and Scheduling Problem (SUALBSP) involves the assigning of tasks to workstations and the sequencing of these tasks within the station to which they are assigned. Previous work has proposed heuristic solutions with excellent results, but the use of exact methods, by some Mixed-Integer Programming solver, has shown disappointing performance, because it contains an NP-hard sub problems in every station. While the model proposed by Scholl, Boysen and Fliedner (2013) primarily minimizes the numbers of stations, our model assumes it as a parameter. From an initial estimate of the number of stations, we process the model for allocating tasks and minimize station times, which is the second objective of the original model. If this processing is infeasible, we increase the number of stations by one unit and we reprocess the model to find a feasible result. Computational experiments in 101 instances of data set confirm the good performance of the proposed approach, without harming the quality of the solution. Therefore, the results show that there are opportunities for future studies based on the use of matheuristics.

Esta Dissertação de Mestrado propõe dois novos algoritmos para tornar mais eficiente o escalonamento on-line de tarefas com dependências estritas em agregados de computadores que usam como middleware para troca de mensagens alguma implementação da MPI (até a versão 2.1). Esses algoritmos foram projetados tendo-se em vista programas construídos no modelo de programação fork/join, onde a operação de fork é usada sobre uma chamada recursiva da função. São eles: 1. O algoritmo RatMD, implementado através de uma biblioteca de primitivas do tipo map-reduce, que funciona para qualquer implementação MPI, com qualquer versão da norma. Utilizado para minimizar o tempo de execução de uma computação paralela; e 2. O algoritmo RtMPD, implementado através de um sistema distribuído sobre daemons gerenciadores de processos criados dinamicamente com a implementação MPICH2 (que implementa a MPI-2). Utilizado para permitir execuções de instâncias maiores de programas paralelos dinâmicos. Ambos se baseiam em roubo de tarefas, que é a estratégia de balanceamento de carga mais difundida na literatura. Para ambos os algoritmos apresenta-se modelagem téorica de custos. Resultados experimentais obtidos ficam dentro dos limites teóricos calculados. RatMD provê uma redução no tempo de execução de até 80% em relação ao algoritmo usual (baseado em round-robin), com manutenção do speedup próximo ao linear e complexidade espacial idêntica à popular implementação com round-robin. RtMPD mantém, no mínimo, o mesmo desempenho que a implementação canônica do escalonamento em MPICH2, dobrando-se o limite físico de processos executados simultaneamente por cada nó. / This Master’s Dissertation proposes two new algorithms for improvement on on-line scheduling of dynamic-created tasks with strict dependencies on clusters of computers using MPI (up to version 2.1) as its middleware for message-passing communication. These algorithms were built targeting programs written on the fork-join model, where the fork operation is always called over an recursive function call. They are: 1. RatMD, implemented as a map-reduce library working for any MPI implementation, on whatever norm’s version. Used for performance gain; and 2. RtMPD, implemented as a distributed system over dynamic-generated processes manager daemons with MPICH2 implentation of MPI. Used for executing larger instances of dynamic parallel programs. Both algorithms are based on the (literature consolidated) work stealing technique and have formal guarantees on its execution time and load balancing. Experimental results are within theoretical bounds. RatMD shows an improvement on the performance up to 80% when paired with more usual algorithms (based on round-robin strategy). It also provides near-linear speedup and just about the same space-complexity on similar implementations. RtMPD keeps, at minimum, the very same performance of the canonical MPICH2 implementation, near doubling the physical limit of simultaneous program execution per cluster node.

Esta tese apresenta nossa pesquisa para prover portabilidade de desempenho e escalabilidade para aplicações científicas complexas executadas em plataformas multicore paralelas e hierárquicas. A portabilidade de desempenho é dita como alcançada quando uma pequena ociosidade nas unidades de processamento é obtida para o mapeamento de uma aplicação em diferentes plataformas. A portabilidade de desempenho pode ser afetada por problemas como o desbalanceamento de carga, comunicações custosas e sobrecustos vindos do algoritmo de mapeamento de tarefas. O desbalanceamento de carga é um resultado de comportamentos de cargas de tarefas irregulares e dinâmicas, onde a quantidade de trabalho a ser processado varia dependendo da tarefa e da etapa da simulação. Enquanto isso, comunicações custosas são causadas por uma distribuição de tarefas que não leva em conta os diferentes tempos de comunicações presentes em uma plataforma hierárquica. Isto inclui custos de comunicações não uniformes e assimétricos em níveis de memória e rede. Por fim, os sobrecustos de mapeamento de tarefas vêm do tempo de execução do algoritmo de mapeamento de tarefas tentando mitigar o desbalanceamento de carga e comunicações custosas, além do tempo ligado à migração de tarefas. Nossa abordagem para atingir o objetivo de portabilidade de desempenho é baseada na hipótese de que informações precisas da topologia de máquina podem auxiliar algoritmos de mapeamento em suas decisões. Neste contexto, nós propomos um modelo de topologia de máquina genérico para plataformas paralelas compostas de um ou mais nós de processamento multicore. Ele inclui latências e larguras de banda perfiladas nos níveis de memória e rede, além de salientar assimetrias e não uniformidade em ambos níveis. Estas informações são empregadas pelos nossos três algoritmos de balanceamento de carga cientes da topologia de máquina propostos, chamados NUCOLB, HWTOPOLB e HIERARCHICALLB. Além das informações da topologia, estes algoritmos também utilizam informações da aplicação capturadas durante o tempo de execução. NUCOLB foca nos aspectos não uniformes de plataformas paralelas, enquanto HWTOPOLB considera toda a hierarquia da máquina em suas decisões. HIERARCHICALLB combina estes algoritmos hierarquicamente para reduzir seu sobrecusto de mapeamento de tarefas. Estes algoritmos buscam mitigar o desbalanceamento de carga e comunicações custosas enquanto evitam sobrecustos de migração de tarefas. Resultados experimentais com os balanceadores de carga propostos em diferentes plataformas compostas de um ou mais nós de processamento multicore apresentaram desempenhos superiores a outros algoritmos de balanceamento de carga do estado da arte: NUCOLB apresentou melhorias de até 19% em média; HWTOPOLB demonstrou melhorias de desempenho de 19% em média; e HIERARCHICALLB superou HWTOPOLB em 22% em média em plataformas paralelas com dez ou mais nós de processamento. Estes resultados foram obtidos através da equalização da carga de trabalho entre os recursos disponíveis, redução dos custos de comunicação sentidos pelas aplicações e manutenção de sobrecustos de balanceamento de carga pequenos. Dessa forma, nossos algoritmos de balanceamento de carga proveem portabilidade de desempenho para aplicações científicas enquanto se mantendo independentes de uma aplicação ou arquitetura de sistema específica. / This thesis presents our research to provide performance portability and scalability to complex scientific applications running over hierarchical multicore parallel platforms. Performance portability is said to be attained when a low core idleness is achieved while mapping a given application to different platforms, and can be affected by performance problems such as load imbalance and costly communications, and overheads coming from the task mapping algorithm. Load imbalance is a result of irregular and dynamic load behaviors, where the amount of work to be processed varies depending on the task and the step of the simulation. Meanwhile, costly communications are caused by a task distribution that does not take into account the different communication times present in a hierarchical platform. This includes nonuniform and asymmetric communication costs at memory and network levels. Lastly, task mapping overheads come from the execution time of the task mapping algorithm trying to mitigate load imbalance and costly communications, and from the migration of tasks. Our approach to achieve the goal of performance portability is based on the hypothesis that precise machine topology information can help task mapping algorithms in their decisions. In this context, we proposed a generic machine topology model of parallel platforms composed of one or more multicore compute nodes. It includes profiled latencies and bandwidths at memory and network levels, and highlights asymmetries and nonuniformity at both levels. This information is employed by our three proposed topology-aware load balancing algorithms, named NUCOLB, HWTOPOLB, and HIERARCHICALLB. Besides topology information, these algorithms also employ application information gathered during runtime. NUCOLB focuses on the nonuniform aspects of parallel platforms, while HWTOPOLB considers the whole hierarchy in its decisions, and HIERARCHICALLB combines these algorithms hierarchically to reduce its task mapping overhead. These algorithms seek to mitigate load imbalance and costly communications while averting task migration overheads. Experimental results with the proposed load balancers over different platform composed of one or more multicore compute nodes showed performance improvements over state of the art load balancing algorithms: NUCOLB presented improvements of up to 19% on one compute node; HWTOPOLB experienced performance improvements of 19% on average; and HIERARCHICALLB outperformed HWTOPOLB by 22% on average on parallel platforms with ten or more compute nodes. These results were achieved by equalizing work among the available resources, reducing the communication costs experienced by applications, and by keeping load balancing overheads low. In this sense, our load balancing algorithms provide performance portability to scientific applications while being independent from application and system architecture.

É ponto passivo a importância dos sistemas distribuídos no desenvolvimento da computação de alto desempenho nas próximas décadas. No entanto, ainda muito se debate sobre políticas de gerenciamento adequadas para os recursos computacionais espacialmente dispersos disponíveis em tais sistemas. Políticas de balanceamento de carga procuram resolver o problema da ociosidade das maquinas(ou, por outro lado, da super-utilização) em um sistema distribuído. Não são raras situações nas quais somente algumas maquinas da rede estão sendo efetivamente utilizadas, enquanto que varias outras se encontram subutilizadas, ou mesmo completamente ociosas. Aberta a possibilidade de executarmos remotamente uma tarefa, com o intuito de reduzirmos o tempo de resposta da mesma, ainda falta decidirmos "como" fazê-lo. Das decisões envolvidas quanto a execução remota de tarefas tratam as políticas de balanceamento de carga. Tais políticas, muito embora a aparente simplicidade quanto as decisões de controle tomadas ou ao reduzido numero de parâmetros envolvidos, não possuem um comportamento fácil de se prever. Sob determinadas condições, tais políticas podem ser tomar excessivamente instáveis, tomando sucessivas decisões equivocadas e, como consequência, degradando de forma considerável o desempenho do sistema. Em tais casos, muitas das vezes, melhor seria não tê-las. Este trabalho apresenta um ambiente desenvolvido com o objetivo de auxiliar projetistas de sistema ou analistas de desempenho a construir, simular e compreender mais claramente o impacto causado pelas decisões de balanceamento no desempenho do sistema. / There is no doubts about the importance of distributed systems in the development of high performance computing in the next decades. However, there are so much debates about appropriated management policies to spatially scattered computing resources available in this systems. Load balancing policies intend to resolve the problem of underloaded machines (or, in other hand, overloaded machines) in a distributed system. Moments in which few machines are really being used, meanwhile several others are underused, or even idle, aren't rare. Allowed the remote execution of tasks in order to decrease the response time of theirs, it remains to decide 'how' to do it. Load balancing policies deal with making decisions about remote execution. Such policies, in spite of the supposed simplicity about their control decisions and related parameters, doesn't have a predictable behavior. In some cases, such policies can become excessively unstable, making successive wrong decisions and, as consequence, degrading the system performance. In such cases, it's better no policy at all. This work presents an environment developed whose purpose is to help system designers or performance analysts to build, to simulate and to understand the impact made by balancing decisions over the system performance.