Um ambiente de programação é uma ferramenta de software resultante da associa ção de um modelo de programação a um sistema de execução. O objetivo de um ambiente de programação é simpli car o desenvolvimento e a execução de aplicações em uma determinada infra-estrutura computacional. Uma infra-estrutura de Computa ção em Grade apresenta características peculiares que tornam pouco e cientes ambientes de programação existentes para infra-estruturas mais tradicionais, como máquinas maciçamente paralelas ou clusters de computadores. Este trabalho apresenta o WSPE, um ambiente de programação peer-to-peer para Computação em Grade. O WSPE oferece suporte para aplicações grid-unaware que seguem o modelo de programação de tarefas paralelas. A interface de programação WSPE é de nida através de anotações da linguagem Java. O sistema de execu- ção segue um modelo peer-to-peer totalmente descentralizado com o propósito de obter robustez e escalabilidade. Embora um sistema de execução necessite abordar diversos aspectos para se tornar completo, a concepção do sistema de execução WSPE aborda aspectos de desempenho, portabilidade, escalabilidade e adaptabilidade. Para tanto foram desenvolvidos ou adaptados mecanismos para as funções de escalonamento, de construção da rede de sobreposição e de suporte ao paralelismo adaptativo. O mecanismo de escalonamento empregado pelo sistema de execução WSPE é baseado na idéia de roubo de trabalho e utiliza uma nova estratégia que resulta em uma e ciência até cinco vezes superior quando comparada com uma estrat égia mais tradicional. Experimentos realizados com um protótipo do WSPE e também por simulação demonstram a viabilidade do ambiente de programação proposto. / A programming environment is a software tool resulting from the association of a programming model to a runtime system. The goal of a programming environment is to simplify application development and execution on a given computational infrastructure. A Grid Computing infrastructure presents peculiar characteristics that make less e cient existing programming environments designed for more traditional infrastructures, such as massively parallel machines or clusters of computers. This work presents WSPE, a peer-to-peer programming environment for Grid Computing. WSPE provides support for grid-unaware applications following the task parallelism programming model. WSPE programming interface is de ned using annotations from the Java language. The runtime system follows a fully decentralized peer-to-peer model. Although several aspects must be considered in order for a runtime system to become complete, WSPE runtime system's conception considers only performance, portability, scalability and adaptability. For this purpose, mechanisms have been developed or adapted to handle scheduling, overlay network building and adaptive parallelism support functions. The scheduling mechanism employed by WSPE's runtime system is based on the idea of work stealing and uses a new strategy resulting on four times higher e ciency when compared to a more traditional strategy. Conducted experiments with WSPE's prototype and also using a simulation tool demonstrate the proposed programming environment feasibility.

Nos últimos anos, computação em grade tem emergido como uma forma de utilização de recursos geograficamente distribuídos em múltiplas organizações. Devido ao fato de grids serem altamente distribuídos e compostos por recursos heterogêneos, a computação em grade tem dado importância a requisitos específicos, como escalabilidade, desempenho e a necessidade de um modelo de programação adequado. Vários modelos de programação já foram propostos para a computação em grade. Entretanto, ate agora, nenhum deles supriu todos os requisitos. Diferentemente, na área de alto desempenho em clusters, o modelo de passagem de mensagens se tornou um verdadeiro padrão com um grande número de bibliotecas e aplicações legadas. Este trabalho propõe um framework híbrido que combina os altos desempenho e aceitação do padrão MPI, melhorado com extensões intuitivas para permitir aos desenvolvedores o projeto e desenvolvimento de aplicações em grade ou a gridi-ficação de aplicações já existentes, com a flexibilidade de um runtime baseado em componentes, modelando uma hierarquia de recursos e suportando a comunicação entre clusters. A solução proposta se baseia na adição de comunicadores MPI e uma API relacionada, a qual oferece um suporte ao desenvolvimento de aplicações que levam em conta a topologia hierárquica de grades computacionais, adequado a desenvolvedores habituados a MPI. características (Simula_c~ao Baseada no Algoritmo de Monte Carlo, Mergesort e um solver Poisson3D) mostraram que a gridificação pode melhorar consideravelmente o desempenho dessas aplicações em ambientes de grade. Ainda que o objetivo deste trabalho não seja competir com distribuições MPI existentes, o desempenho da solução proposta _e comparável ao desempenho de MPI, sendo melhor em alguns casos. A partir dos resultados obtidos com o protótipo apresentado, é possível concluir que o custo adicionado pela utilização de componentes não é desprezível, mas dentro do esperado. Entretanto, espera-se que os benefícios para aplicações de grade devem superar os custos adicionais. Além disso, as extensões a interface MPI oferecem a usuários as abstrações necessárias ao projeto de algoritmos paralelos de forma hierárquica, visando ambientes de grade. / In the past several years, grid computing has emerged as a way to harness computing resources geographically distributed across multiple organizations. Due to its inherently largely distributed and heterogeneous nature, grid computing has enlarged the importance of specific requirements, such as scalability, performance and the need of an adequate programming model. Several programming models have been proposed for grid programming. Nonetheless, so far, none of them met all the requirements. Differently, in the field of high performance cluster computing, the message passing model became a true standard with a large number of libraries and legacy applications. This work proposes a hybrid framework that combines the high performance and high acceptability of the MPI standard boosted with intuitive extensions to enable developers to design grid applications or "gridify" existing ones with the flexibility of a component-based runtime modeling resources hierarchy and offering support to inter-cluster communication. The proposed solution relies on the addition of new MPI communicators and a related API, which may offer a support well-suited to programmers used to MPI in order to reflect a hierarchical topology within the deployed application. Carlo Simulation, a Mergesort and a Poissond3D solver) have shown that the "gridification" of applications improve application performance on grid environments. Even if the goal is not to compete against existing MPI distributions, the performance of the solution is comparable with MPI performance, even better in some cases. From the results obtained in the evaluation of this prototype, we conclude that the overhead introduced by the components is not negligible, but inside of the expected. However, we can expect the benefits to grid applications to bypass the generated overhead. Besides, the extended interface may offer users the adequate abstractions to design parallel algorithms in a hierarchical way addressing grid environments.

Orientador: Roberta Spolon / Banca: Sarita Mazzini Brushi / Banca: Marcos Antônio Cavenaghi / Resumo: Diversos são os esforços para o desenvolvimento de políticas de escalonamento em grid computacional. O uso de simuladores de grid computacional é de especial importância para o estudo de algoritmos de escalonamento de tarefas. Através dos simuladores, é possível avaliar e comparar o desempenho de diferentes algoritmos em diferentes cenários. Apesar das ferramentas de simulação fornecerem funcionalidades básicas para simulação de ambientes distribuídos, elas não disponibilizam políticas internas de escalonamento de tarefas; além disso, a implementação dos algoritmos deve ser feita pelo próprio usuário. Portanto, o objetivo deste trabalho é desenvolver a biblioteca de escalonamento de tarefas LIBTS (Library Tasks Scheduling) e adaptá-la ao simulador SimGrid para oferecer aos usuários uma ferramenta que possibilite o estudo de algoritmos de escalonamento de tarefas em grid computacional. Através da LIBTS os usuários podem comparar os algoritmos implementados (Workqueue (WQ), Workqueue with Replication (WQR), Sufferage, XSufferage, Dynamic FPLTF) em diversos cenários, como também desenvolver e implementar novos algoritmos de escalonamento de tarefas. Este trabalho também proporciona uma revisão de literatura sobre grid computacional, apresentando as características e metodologias dos algoritmos implementados na LIBTS e as principais características das ferramentas de simulação. Além disso, os cenários de testes criados para comparar os algoritmos validaram o funcionamento da biblioteca e o funcionamento correto dos algoritmos na LIBTS / Abstract: Too much has been done to develop scheduling policies in computational grid. The use of computational grid simulators is particularly important for studying the algorithms of task scheduling. Through the simulators it's possible to assess and compare the performance of different algorithms in various scenarios. Despite the simulation tools provide basic features for simulation in distributed environments, they don't offer internal policies of task scheduling, so that the implementation of the algorithms must be realized by the user himself. Therefore, this study aims to develop the library of task scheduling LIBTS (Library Tasks Scheduling) and adapt it to the SimGrid simulator to provide the users with a tool to analyze the algorithms of task scheduling in the computational grid. Through the LIBTS, the users can compare the implemented algorithms (Workqueue (WQ), Workqueue with Replication (WQR), Sufferage, XSufferage, Dynamic FPLTF) in several scenarios, as well as to develop and implement new algorithms of task scheduling. This work also provides a literature review about the computational grid, presenting the characteristics and methodologies of the implemented algorithms in the LIBTS and the most important features of the simulation tools. Furthermore, the test scenarios created to compare the algorithms validate the library operation and the correct operation of the algorithms in LIBTS / Mestre

Um ambiente de programação é uma ferramenta de software resultante da associa ção de um modelo de programação a um sistema de execução. O objetivo de um ambiente de programação é simpli car o desenvolvimento e a execução de aplicações em uma determinada infra-estrutura computacional. Uma infra-estrutura de Computa ção em Grade apresenta características peculiares que tornam pouco e cientes ambientes de programação existentes para infra-estruturas mais tradicionais, como máquinas maciçamente paralelas ou clusters de computadores. Este trabalho apresenta o WSPE, um ambiente de programação peer-to-peer para Computação em Grade. O WSPE oferece suporte para aplicações grid-unaware que seguem o modelo de programação de tarefas paralelas. A interface de programação WSPE é de nida através de anotações da linguagem Java. O sistema de execu- ção segue um modelo peer-to-peer totalmente descentralizado com o propósito de obter robustez e escalabilidade. Embora um sistema de execução necessite abordar diversos aspectos para se tornar completo, a concepção do sistema de execução WSPE aborda aspectos de desempenho, portabilidade, escalabilidade e adaptabilidade. Para tanto foram desenvolvidos ou adaptados mecanismos para as funções de escalonamento, de construção da rede de sobreposição e de suporte ao paralelismo adaptativo. O mecanismo de escalonamento empregado pelo sistema de execução WSPE é baseado na idéia de roubo de trabalho e utiliza uma nova estratégia que resulta em uma e ciência até cinco vezes superior quando comparada com uma estrat égia mais tradicional. Experimentos realizados com um protótipo do WSPE e também por simulação demonstram a viabilidade do ambiente de programação proposto. / A programming environment is a software tool resulting from the association of a programming model to a runtime system. The goal of a programming environment is to simplify application development and execution on a given computational infrastructure. A Grid Computing infrastructure presents peculiar characteristics that make less e cient existing programming environments designed for more traditional infrastructures, such as massively parallel machines or clusters of computers. This work presents WSPE, a peer-to-peer programming environment for Grid Computing. WSPE provides support for grid-unaware applications following the task parallelism programming model. WSPE programming interface is de ned using annotations from the Java language. The runtime system follows a fully decentralized peer-to-peer model. Although several aspects must be considered in order for a runtime system to become complete, WSPE runtime system's conception considers only performance, portability, scalability and adaptability. For this purpose, mechanisms have been developed or adapted to handle scheduling, overlay network building and adaptive parallelism support functions. The scheduling mechanism employed by WSPE's runtime system is based on the idea of work stealing and uses a new strategy resulting on four times higher e ciency when compared to a more traditional strategy. Conducted experiments with WSPE's prototype and also using a simulation tool demonstrate the proposed programming environment feasibility.

Orientador: Edmundo Roberto Mauro Madeira / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-16T05:33:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bittencourt_LuizFernando_D.pdf: 2691554 bytes, checksum: b936bb837e62d8c4b7bacaeaae71e167 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Grades computacionais são sistemas distribuídos compartilhados potencialmente grandes compostos por recursos heterogêneos que são ligados através de uma rede com enlaces heterogêneos. Esses sistemas tornaram-se ambientes largamente difundidos para execução de tarefas que demandam grande capacidade de processamento. Por serem sistemas compartilhados, a submissão de tarefas nas grades é oriunda de diversos usuários independentemente, o que gera uma demanda concorrente pelos recursos computacionais que deve ser gerenciada pelo middleware da grade. O escalonador é o componente responsável por decidir de que forma a distribuição dessas tarefas será realizada, devendo tratar das peculiaridades desse ambiente, tais como a heterogeneidade e o comportamento dinâmico dos recursos que o compõem, com variações tanto em quantidade quanto em qualidade. A função objetivo mais comum encontrada no escalonamento de tarefas é a minimização do makespan, ou seja, o tempo de término das tarefas que estão sendo escalonadas. Dentre os possíveis tipos de tarefas executadas em grades podemos destacar as tarefas independentes, que executam sem comunicação entre si, e as tarefas dependentes, que possuem dependências de dados que geram precedências de execução e são frequentemente modeladas como grafos acíclicos direcionados (DAGs - do inglês directed acyclic graphs). Dentre as aplicações compostas por tarefas dependentes, os DAGs de e-Ciência se sobressaem pela complexidade e necessidade crescente de recursos computacionais. Adicionalmente, o problema de escalonamento de tarefas, em sua forma geral, é NP-Completo. Dessa forma, o estudo do escalonamento de DAGs em grades computacionais é importante para o aprimoramento da execução de aplicações científicas utilizadas em diversas áreas do conhecimento. Nesta tese apresentamos algoritmos para quatro tipos de problema relacionados ao escalonamento de DAGs em grades: escalonamento estático de DAGs, escalonamento dinâmico de DAGs, escalonamento bi-critério e escalonamento de múltiplos DAGs. Apresentamos avaliações do makespan gerado pelos algoritmos após o escalonamento inicial e após a execução das tarefas com carga externa simulada nos recursos / Abstract: Computational grids are potentially large distributed systems composed of heterogeneous resources connected by a network with heterogeneous links. These systems became largely used in the execution of tasks which require large processing capacities. Because they are shared systems, task submission in grids independently originate from a number of users, leading to a concurrent demand over the computational resources, which must be managed by the grid middleware. The scheduler is the component responsible for deciding how the distribution of such tasks will occur, and it must deal with peculiarities of this environment, such as the heterogeneity and dynamic behavior of the resources, with variations in both quality and quantity. The objective function usually adopted in task scheduling is makespan minimization, which means that the scheduler tries to minimize the finish time of the tasks being scheduled. Among the tasks executed in grids we can find independent tasks, which execute without communication among them, and dependent tasks, which have data dependencies that yield in precedence constraints and are frequently modeled as directed acyclic graphs (DAGs). Among the applications composed of dependent tasks, e-Science DAGs are distinguished because of their complexity and increasing demand for computational resources. Additionally, the task scheduling problem, in its general form, is NP-Complete. Therefore, the study of scheduling of dependent tasks represented by directed acyclic graphs in computational grids is important to improve the execution of scientific applications in many areas of knowledge. In this thesis we present algorithms for four types of problems related to the DAG scheduling in grids: static scheduling of DAGs, dynamic scheduling of DAGs, bi-criteria scheduling, and scheduling of multiple DAGs. We present evaluations of the makespan generated by the algorithms after the initial scheduling and after the execution of the tasks with simulated external load in the resources / Doutorado / Sistemas de Computação / Doutor em Ciência da Computação

Orientadores: Nelson Luis Saldanha da Fonseca, Fabrizio Granelli / Dissertação (mestrado ) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-08T18:06:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Batista_DanielMacedo_M.pdf: 1723518 bytes, checksum: b35136d03e434003ef1a7d13da25994f (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Grades são ambientes computacionais caracterizados pela heterogeneidade de recursos e dinamismo. Por serem ambientes dinâmicos, as grades precisam de processos que otimizem a execução das aplicações de forma também dinâmica. Tais processos devem detectar mudanças no estado da grade e tomar medidas para manter o tempo de execução das aplicações o menor possível. Existem diversas propostas de otimização dinâmica de aplicações em grades que visam atender essa necessidade através da migração de tarefas. Esta dissertação propõe uma metodologia que considera variações na disponibilidade dos hosts bem como no estado da rede. A metodologia proposta é baseada nos princípios gerais da engenharia de tráfego e atua em várias camadas da arquitetura Internet. Ela tem como objetivo minimizar o tempo de execução das aplicações e visa ser simples e independente, tanto da aplicação, quanto da grade. Os ganhos obtidos na execução de aplicações em grades com a utilização da proposta, versus a execução sem a mesma, são avaliados através de simulação com exemplos implementados usando o simulador de redes NS-2. Esta dissertação propõe também uma família de escalonadores baseados em programação inteira e em programação mista para o escalonamento de tarefas em grades que modelam o estado dos hosts bem como o da rede, sendo este o diferencial em relação às demais propostas na literatura / Abstract: Grids are dynamic and heterogeneous computing environments which require systematic methods for minimizing the execution time of applications. Such methods needs to detect changes on resource availability so that the execution time of applications can be kept low. The method introduced in this dissertation considers changes on the availability of hosts as well as on the availability of network resources. This method ressembles the Traffic Engineering for the Internet. It was validated via simulation using the NS-2 simulator. This dissertation also introduces a set of schedulers based on integer and mix programming which considers both host availability as well as network resources availability, differing from other proposals in the literature / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Nelson Luis Saldanha da Fonseca / Tese (doutorado ) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-15T11:13:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Batista_DanielMacedo_D.pdf: 4822882 bytes, checksum: 0875aace17a80193a116db65097ea804 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Para que escalonadores em grades derivem escalonamentos, é necessário que se forneçam as demandas das aplicações e as disponibilidades dos recursos das grades. No entanto, a falta de controle centralizado, o desconhecimento dos usuários e a imprecisão das ferramentas de medição fazem com que as informações fornecidas aos escalonadores difiram dos valores reais que deveriam ser considerados para se obter escalonamentos quase-ótimos. A presente Tese introduz dois escalonadores de tarefas robustos às incertezas das informações providas como entrada ao escalonador. Um dos escalonadores lida com informações imprecisas sobre as demandas das aplicações, enquanto que o outro considera tanto imprecisões das demandas quanto da disponibilidade de recursos. A eficácia e a eficiência dos escalonadores robustos às incertezas são avaliadas através de simulação.Comparam-se os escalonamentos gerados pelos escalonadores robustos com os produzidos por escalonadores sensíveis às informações incertas. A eficácia de estimadores de largura de banda disponível são, também, avaliadas, através de medição, a luz da adoção destes em sistemas de grades, a fim de que se possa utilizar suas estimativas como informação de entrada a escalonadores robustos / Abstract: Schedulers need information on the application demands and on the grid resource availability as input to derive efficient schedules for the tasks of a grid application. However, information provided to schedulers differ from the true values due to the lack of central control in a grid and the lack of ownership of resources as well as the precision of estimations provided by measurement tools. This thesis introduces two robust schedulers based on fuzzy optimization. The first scheduler deals with uncertainties on the application demands while the other with uncertainties of both application demands and resource availability. The effectiveness of these schedulers are evaluated via simulation and the schedules produced by them are compared to those of their non-fuzzy counterpart. Moreover, the efficacy of available bandwidth estimators is assessed in order to evaluate their use in grid systems for providing schedulers with useful input information / Doutorado / Sistemas de Computação, Redes Multimidia / Doutor em Ciência da Computação

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao Berto Pereira Gomes.pdf: 2014882 bytes, checksum: f2db4e98c8101d26cfdc062169be8627 (MD5) Previous issue date: 2012-03-09 / Computer Grids are characterized by the high dynamism of its execution environment, resources and tasks heterogeneity, and high scalability. These features turn tasks such as configuration, maintenance and failure recovery quite challenging and is becoming increasingly difficult to perform them only by human agents. The autonomic computing term denotes computer systems capable of changing their behavior dynamically in response to changes in the execution environment. For achieving this, the software is generally organized following the MAPE-K (Monitoring, Analysis, Planning, Execution and Knowledge) model, in which autonomic managers perform of the execution environment sensing activities, context analysis, planning and execution of dynamic reconfiguration actions, based on shared knowledge about the controlled system. Several recent research efforts seek to apply autonomic computing techniques to grid computing, providing more autonomy and reducing the need for human intervention in the maintenance and management of these computing environments, thus creating the concept an autonomic grid. This thesis presents a new simulator tool for assisting the development and evaluation of autonomic grid approaches called AGST (Autonomic Grid Simulation Tool). The major contribution of this tool is the definition and implementation of a simulation model based on the MAPE-K autonomic management cycle, that can be used to simulate the monitoring, analysis and planning, control and execution functions, allowing the simulation of an autonomic computing grid. AGST also provides support for parametric and compositional dynamic adaptations of managed elements. This work also presents two case studies where the proposed tool was successfully used for the modeling, simulation and evaluation of approaches to grid computing. / Grades de computadores são caracterizadas pelo alto dinamismo de seu ambiente de execução, alta heterogeneidade de recursos e tarefas, e por requererem grande escalabilidade. Essas características tornam tarefas como configuração, manutenção e recuperação em caso de falhas bastante desafiadoras e cada vez mais difíceis de serem realizadas exclusivamente por agentes humanos. O termo Computação Autonômica denota sistemas computacionais capazes de mudar seu comportamento dinamicamente em resposta a variações do ambiente de execução. Para isso, o software é geralmente organizado seguindo-se a arquitetura MAPE-K (Monitoring, Analysis, Planning, Execution and Knowledge), na qual gerentes autonômicos realizam as atividades de monitoramento do ambiente de execução, análise de informações de contexto, planejamento e execução de ações de reconfiguração dinâmica, compartilhando algum conhecimento sobre o sistema controlado. Diversos esforços de pesquisa recentes buscam aplicar técnicas de computação autonômica à computação em grade, provendo-se maior autonomia e reduzindo-se a necessidade de intervenção humana na manutenção e gerenciamento destes ambientes computacionais, criando assim o conceito de grade autonômica. Esta dissertação apresenta uma nova ferramenta de simulação que tem por objetivo auxiliar o desenvolvimento e avaliação de abordagens autonômicas para grades de computadores denominada AGST (Autonomic Grid Simulation Tool). A principal contribuição dessa ferramenta é a definição e implementação de um modelo de simulação baseado na arquitetura MAPE-K, que pode ser utilizado para simular todas as funções de monitoramento, analise e planejamento, controle e execução, permitindo assim a simulação de grades autonômicas. AGST provê ainda o suporte à execução de adaptações paramétricas e composicionais dos elementos gerenciados. Este trabalho também apresenta dois estudos de caso nos quais a ferramenta proposta foi utilizada com sucesso no processo de modelagem, simulação e avaliação de abordagens para grades computacionais.

À medida que a ciência avança, muitas aplicações em diferentes áreas precisam de grande poder computacional. A computação em grade é uma importante alternativa para a obtenção de alto poder de processamento, no entanto, esse alto poder computacional deve ser bem aproveitado. Mediante o uso de técnicas de escalonamento especializadas, os recursos podem ser utilizados adequadamente. Atualmente existem vários algoritmos propostos para computação em grade, portanto, é necessário seguir uma boa metodologia para escolher o algoritmo que ofereça melhor desempenho, dadas determinadas características. No presente trabalho comparamos os algoritmos de escalonamento: Heterogeneous Earliest Finish Time (HEFT), (b) Critical Path on a Processor (CPOP) e (c) Path Clustering Heuristic (PCH); cada algoritmo é avaliado com diferentes aplicações e sobre diferentes arquiteturas usando técnicas de simulação, seguindo quatro critérios: (i) desempenho, (ii) escalabilidade, (iii) adaptabilidade e (iv) distribuição da carga do trabalho. Diferenciamos as aplicações para grade em dois tipos: (i) aplicações regulares e (ii) aplicações irregulares; dado que em aplicações irregulares não é facil comparar o critério de escalabilidade. Seguindo esse conjunto de critérios o algoritmo HEFT possui o melhor desempenho e escalabilidade; enquanto que os três algoritmos possuem o mesmo nível de adaptabilidade. Na distribuição de carga de trabalho o algoritmo HEFT aproveita melhor os recursos do que os outros. Por outro lado os algoritmos CPOP e PCH usam a técnica de escalonar o caminho crítico no processador que ofereça o melhor tempo de término, mas essa abordagem nem sempre é a mais adequada. / As science advances, many applications in different areas need a big amount of computational power. Grid computing is an important alternative to obtain high processing power, but this high computational power must be well used. By using specialized scheduling techniques, resources can be properly used. Currently there are several algorithms for grid computing, therefore, is necessary to follow a good methodology to choose an algorithm that offers better performance given certain settings. In this work, we compare task dependent scheduling algorithms: (a) Heterogeneous Earliest Finish Time (HEFT), (b) Critical Path on a Processor (CPOP) e Path Clustering Heuristic (PCH); each algorithm is evaluated with different applications and on different architectures using simulation techniques, following four criterias: (i) performance, (ii) scalability, (iii) adaptability and (iv) workload distribution. We distinguish two kinds of grid applications: (i) regular applications and (ii) irregular applications, since in irregular applications is not easy to compare scalability criteria. Following this set of criteria the HEFT algorithm reaches the best performance and scalability, while the three algorithms have the same level of adaptability. In workload distribution HEFT algorithm makes better use of resources than others. On the other hand, CPOP and PCH algorithms use scheduling of tasks which belong to the critical path on the processor which minimizes the earliest finish time, but this approach is not always the most appropriate.

Orientador: Eduardo Candido Xavier / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-27T04:49:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Povoa_MarceloGalvao_M.pdf: 1965830 bytes, checksum: 7509ae1701df384bfdc3d415ecd4eda8 (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: Sistemas computacionais conhecidos como Data Grids fornecem uma infraestrutura computacional distribuída para processamento e armazenamento de dados, com várias aplicações envolvendo computação em larga escala. Devido ao uso de um grande volume de dados, é necessário não apenas um escalonamento eficiente de tarefas, mas também uma distribuição inteligente de réplicas dos dados para se atingir o melhor desempenho. Esses dois problemas já foram extensivamente estudados de forma independente na literatura, mas estamos concentrados em um formulação integrada em um problema estático, de forma a otimizar uma única função objetivo. Primeiramente, mostramos que este problema não pode admitir um algoritmo aproximado. Porém, considerando uma versão restrita do problema, apresentamos um algoritmo aproximado original com fator de aproximação constante. Também fazemos um estudo de algoritmos aproximados para problemas relacionados disponíveis na literatura. Sob um aspecto mais prático, introduzimos duas heurísticas originais para o problema. A primeira é baseada no agrupamento de máquinas próximas em clusters, enquanto a segunda procura identificar grupos de dados frequentemente acessados em conjunto. Comparamos esses algoritmos com duas abordagens adaptadas da literatura, através de simulações computacionais em um grande conjunto de instâncias baseadas em grids reais. Mostramos que nossa primeira heurística costuma obter melhores soluções que as outras com boa eficiência de tempo, enquanto a segunda heurística é ainda mais rápida e ainda obtém soluções competitivas / Abstract: Computational systems known as Data Grids provide a flexible, distributed computing infrastructure for processing and storage and has many applications in large-scale computing. Due to the use of great amounts of data, not only efficient task scheduling but also thorough file replication are crucial for achieving the best performance. Both these problems have already been studied independently in the literature, but we are interested in a combined formulation as a static problem, in order to minimize a single objective function. First, we show that this problem does not admit an approximation algorithm. However, considering a restricted version of the problem, we provide a constant ratio approximation algorithm. We also conduct a study of approximation algorithms for related problems avaliable in the literature. On a more practical side, we introduce two novel heuristics for the problem. The first is based on grouping neighbor nodes into clusters, while the second tries to identify groups of files frequently accessed together. We compare these algorithms with two adapted approaches from other works in the literature by doing computational simulations using an extensive set of instances based on real grids. We show that our first heuristic often obtains the best solutions with good time efficiency, while the second is even faster and still provides competitive solutions / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação