Grade computacional é uma alternativa para melhorar o desempenho de aplicações paralelas, por permitir o uso simultâneo de vários recursos distribuídos. Entretanto, para que a utilização de uma grade seja adequada, é necessário que os recursos sejam utilizados de maneira a permitir a otimização de algum critério. Para isto, várias estratégias de escalonamento têm sido propostas, mas o grande desafio é extrair o potencial que os recursos oferecem para a execução de aplicações paralelas. Uma estratégia bastante usada em sistemas de escalonamento atuais é escalonar uma aplicação paralela nos recursos de um único cluster. Contudo, apesar da estratégia ser simples, ela é muito limitada, devido principalmente a baixa utilização dos recursos. Este trabalho propõe e implementa o sistema GCSE (Grid Cooperative Scheduling Environment) que provê uma estratégia de escalonamento cooperativo para usar eficientemente os recursos distribuídos. Os processos de uma aplicação paralela podem ser distribuídos em recursos de vários clusters e computadores, todos conectados a redes de comunicação públicas. GCSE também gerencia a execução das aplicações, bem como oferece um conjunto de primitivas que fornece informações sobre os ambientes de execução para o suporte à comunicação entre processos. Além disto, uma estratégia de antecipação de dados é proposta para aumentar ainda mais o desempenho das aplicações. Para realizar um bom escalonamento é preciso descobrir os recursos distribuídos. Neste sentido, o sistema LIMA (Light-weIght Monitoring Architecture) foi projetado e implementado. Este sistema provê um conjunto de estratégias e mecanismos para o armazenamento distribuído e acesso eficiente às informações sobre os recursos distribuídos. Além disto, LIMA adiciona facilidades de descobrimento e integração com o GCSE e outros sistemas. Por fim, serão apresentados os testes e avaliações dos resultados com o uso integrado dos sistemas GCSE e LIMA, compondo um ambiente robusto para a execução de aplicações paralelas. / Computing grid is an alternative for improving the parallel application performance, because it allows the simultaneous use of many distributed resources. However, in order to take advantage of a grid, the resources must be used in such a way that some criteria can be optimized. Thus, various scheduling strategies have been proposed, but the great challenge is the exploitation of the potential that the resources provide to the parallel application execution. A strategy often used in current scheduling systems is to schedule a parallel application on resources of a single cluster. Even though this strategy is simple, it is very limited, mainly due to low resource utilization. This thesis proposes and implements the GCSE system (Grid Cooperative Scheduling Environment) that provides a cooperative scheduling strategy for efficiently using the distributed resources. The processes of a parallel application can be distributed in resources of many clusters and computers, and they are all connected by public communication networks. GCSE also manages the application execution, as well as offering a primitive set that provide information about the execution environments for ensuring the communication between processes. Moreover, a data advancement strategy is proposed for improving the application performance. In order to perform a good scheduling, the distributed resources must be discovered. Therefore, the LIMA system (Light-weIght Monitoring Architecture) was designed and implemented. This system provides both strategy and mechanism set for distributed storage and efficient access to information about the distributed resources. In addition, LIMA offers facilities for resource discovering and integrating its functionalities both GCSE and other systems. Finally, the tests and result evaluations are presented with the integrated use of both GCSE and LIMA systems, composing a robust environment for executing parallel application.

Grade computacional é uma alternativa para melhorar o desempenho de aplicações paralelas, por permitir o uso simultâneo de vários recursos distribuídos. Entretanto, para que a utilização de uma grade seja adequada, é necessário que os recursos sejam utilizados de maneira a permitir a otimização de algum critério. Para isto, várias estratégias de escalonamento têm sido propostas, mas o grande desafio é extrair o potencial que os recursos oferecem para a execução de aplicações paralelas. Uma estratégia bastante usada em sistemas de escalonamento atuais é escalonar uma aplicação paralela nos recursos de um único cluster. Contudo, apesar da estratégia ser simples, ela é muito limitada, devido principalmente a baixa utilização dos recursos. Este trabalho propõe e implementa o sistema GCSE (Grid Cooperative Scheduling Environment) que provê uma estratégia de escalonamento cooperativo para usar eficientemente os recursos distribuídos. Os processos de uma aplicação paralela podem ser distribuídos em recursos de vários clusters e computadores, todos conectados a redes de comunicação públicas. GCSE também gerencia a execução das aplicações, bem como oferece um conjunto de primitivas que fornece informações sobre os ambientes de execução para o suporte à comunicação entre processos. Além disto, uma estratégia de antecipação de dados é proposta para aumentar ainda mais o desempenho das aplicações. Para realizar um bom escalonamento é preciso descobrir os recursos distribuídos. Neste sentido, o sistema LIMA (Light-weIght Monitoring Architecture) foi projetado e implementado. Este sistema provê um conjunto de estratégias e mecanismos para o armazenamento distribuído e acesso eficiente às informações sobre os recursos distribuídos. Além disto, LIMA adiciona facilidades de descobrimento e integração com o GCSE e outros sistemas. Por fim, serão apresentados os testes e avaliações dos resultados com o uso integrado dos sistemas GCSE e LIMA, compondo um ambiente robusto para a execução de aplicações paralelas. / Computing grid is an alternative for improving the parallel application performance, because it allows the simultaneous use of many distributed resources. However, in order to take advantage of a grid, the resources must be used in such a way that some criteria can be optimized. Thus, various scheduling strategies have been proposed, but the great challenge is the exploitation of the potential that the resources provide to the parallel application execution. A strategy often used in current scheduling systems is to schedule a parallel application on resources of a single cluster. Even though this strategy is simple, it is very limited, mainly due to low resource utilization. This thesis proposes and implements the GCSE system (Grid Cooperative Scheduling Environment) that provides a cooperative scheduling strategy for efficiently using the distributed resources. The processes of a parallel application can be distributed in resources of many clusters and computers, and they are all connected by public communication networks. GCSE also manages the application execution, as well as offering a primitive set that provide information about the execution environments for ensuring the communication between processes. Moreover, a data advancement strategy is proposed for improving the application performance. In order to perform a good scheduling, the distributed resources must be discovered. Therefore, the LIMA system (Light-weIght Monitoring Architecture) was designed and implemented. This system provides both strategy and mechanism set for distributed storage and efficient access to information about the distributed resources. In addition, LIMA offers facilities for resource discovering and integrating its functionalities both GCSE and other systems. Finally, the tests and result evaluations are presented with the integrated use of both GCSE and LIMA systems, composing a robust environment for executing parallel application.

En raison de la capacité et de l'amélioration des performances informatiques, les représentations structurelles sont devenues de plus en plus populaires dans le domaine de la reconnaissance de formes (RF). Quand les objets sont structurés à base de graphes, le problme de la comparaison d'objets revient à un problme d'appariement de graphes (Graph Matching). Au cours de la dernière décennie, les chercheurs travaillant dans le domaine de l'appariement de graphes ont porté une attention particulière à la distance d'édition entre graphes (GED), notamment pour sa capacité à traiter différent types de graphes. GED a été ainsi appliquée sur des problématiques spécifiques qui varient de la reconnaissance de molécules à la classi fication d'images. / Due to the inherent genericity of graph-based representations, and thanks to the improvement of computer capacities, structural representations have become more and more popular in the field of Pattern Recognition (PR). In a graph-based representation, vertices and their attributes describe objects (or part of them) while edges represent interrelationships between the objects. Representing objects by graphs turns the problem of object comparison into graph matching (GM) where correspondences between vertices and edges of two graphs have to be found.