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Em ambientes de Computação de Alto Desempenho, as aplicações científicas dependem dos Sistemas de Arquivos Paralelos (SAP) para obter desempenho de Entrada/Saída (E/S), especialmente ao lidar com grandes quantidades de dados. No entanto, E/S ainda é um gargalo para um número crescente de aplicações, devido à diferença histórica entre a velocidade de processamento e de acesso aos dados. Para aliviar a concorrência causada por milhares de nós que acessam um número significativamente menor de servidores SAP, normalmente nós intermediários de E/S são adicionados entre os nós de processamento e o sistema de arquivos. Cada nó intermediário encaminha solicitações de vários clientes para o sistema, uma configuração que dá a este componente a oportunidade de executar otimizações como o escalonamento de requisições de E/S. O objetivo desta dissertação é avaliar diferentes algoritmos de escalonamento, na camada de encaminhamento de E/S, cuja finalidade é melhorar o padrão de acesso das aplicações, agregando e reordenando requisições para evitar padrões que são conhecidos por prejudicar o desempenho. Demonstramos que os escalonadores FIFO (First In, First Out), HBRR (Handle-Based Round-Robin), TO (Time Order), SJF (Shortest Job First) e MLF (Multilevel Feedback) são apenas parcialmente eficazes porque o padrão de acesso não é o principal fator que afeta o desempenho na camada de encaminhamento de E/S, especialmente para requisições de leitura Um novo algoritmo de escalonamento chamado TWINS é proposto para coordenar o acesso de nós intermediários de E/S aos servidores de dados do sistema de arquivos paralelo. Nossa abordagem reduz a concorrência nos servidores de dados, um fator previamente demonstrado como reponsável por afetar negativamente o desempenho. O algoritmo proposto é capaz de melhorar o tempo de leitura de arquivos compartilhados em até 28% se comparado a outros algoritmos de escalonamento e em até 50% se comparado a não fazer o encaminhamento de requisições de E/S. / In High Performance Computing (HPC) environments, scientific applications rely on Parallel File Systems (PFS) to obtain Input/Output (I/O) performance especially when handling large amounts of data. However, I/O is still a bottleneck for an increasing number of applications, due to the historical gap between processing and data access speed. To alleviate the concurrency caused by thousands of nodes accessing a significantly smaller number of PFS servers, intermediate I/O nodes are typically employed between processing nodes and the file system. Each intermediate node forwards requests from multiple clients to the parallel file system, a setup which gives this component the opportunity to perform optimizations like I/O scheduling. The objective of this dissertation is to evaluate different scheduling algorithms, at the I/O forwarding layer, that work to improve concurrent access patterns by aggregating and reordering requests to avoid patterns known to harm performance. We demonstrate that the FIFO (First In, First Out), HBRR (Handle- Based Round-Robin), TO (Time Order), SJF (Shortest Job First) and MLF (Multilevel Feedback) schedulers are only partially effective because the access pattern is not the main factor that affects performance in the I/O forwarding layer, especially for read requests. A new scheduling algorithm, TWINS, is proposed to coordinate the access of intermediate I/O nodes to the parallel file system data servers. Our approach decreases concurrency at the data servers, a factor previously proven to negatively affect performance. The proposed algorithm is able to improve read performance from shared files by up to 28% over other scheduling algorithms and by up to 50% over not forwarding I/O requests.

Em ambientes de Computação de Alto Desempenho, as aplicações científicas dependem dos Sistemas de Arquivos Paralelos (SAP) para obter desempenho de Entrada/Saída (E/S), especialmente ao lidar com grandes quantidades de dados. No entanto, E/S ainda é um gargalo para um número crescente de aplicações, devido à diferença histórica entre a velocidade de processamento e de acesso aos dados. Para aliviar a concorrência causada por milhares de nós que acessam um número significativamente menor de servidores SAP, normalmente nós intermediários de E/S são adicionados entre os nós de processamento e o sistema de arquivos. Cada nó intermediário encaminha solicitações de vários clientes para o sistema, uma configuração que dá a este componente a oportunidade de executar otimizações como o escalonamento de requisições de E/S. O objetivo desta dissertação é avaliar diferentes algoritmos de escalonamento, na camada de encaminhamento de E/S, cuja finalidade é melhorar o padrão de acesso das aplicações, agregando e reordenando requisições para evitar padrões que são conhecidos por prejudicar o desempenho. Demonstramos que os escalonadores FIFO (First In, First Out), HBRR (Handle-Based Round-Robin), TO (Time Order), SJF (Shortest Job First) e MLF (Multilevel Feedback) são apenas parcialmente eficazes porque o padrão de acesso não é o principal fator que afeta o desempenho na camada de encaminhamento de E/S, especialmente para requisições de leitura Um novo algoritmo de escalonamento chamado TWINS é proposto para coordenar o acesso de nós intermediários de E/S aos servidores de dados do sistema de arquivos paralelo. Nossa abordagem reduz a concorrência nos servidores de dados, um fator previamente demonstrado como reponsável por afetar negativamente o desempenho. O algoritmo proposto é capaz de melhorar o tempo de leitura de arquivos compartilhados em até 28% se comparado a outros algoritmos de escalonamento e em até 50% se comparado a não fazer o encaminhamento de requisições de E/S. / In High Performance Computing (HPC) environments, scientific applications rely on Parallel File Systems (PFS) to obtain Input/Output (I/O) performance especially when handling large amounts of data. However, I/O is still a bottleneck for an increasing number of applications, due to the historical gap between processing and data access speed. To alleviate the concurrency caused by thousands of nodes accessing a significantly smaller number of PFS servers, intermediate I/O nodes are typically employed between processing nodes and the file system. Each intermediate node forwards requests from multiple clients to the parallel file system, a setup which gives this component the opportunity to perform optimizations like I/O scheduling. The objective of this dissertation is to evaluate different scheduling algorithms, at the I/O forwarding layer, that work to improve concurrent access patterns by aggregating and reordering requests to avoid patterns known to harm performance. We demonstrate that the FIFO (First In, First Out), HBRR (Handle- Based Round-Robin), TO (Time Order), SJF (Shortest Job First) and MLF (Multilevel Feedback) schedulers are only partially effective because the access pattern is not the main factor that affects performance in the I/O forwarding layer, especially for read requests. A new scheduling algorithm, TWINS, is proposed to coordinate the access of intermediate I/O nodes to the parallel file system data servers. Our approach decreases concurrency at the data servers, a factor previously proven to negatively affect performance. The proposed algorithm is able to improve read performance from shared files by up to 28% over other scheduling algorithms and by up to 50% over not forwarding I/O requests.

Em ambientes de Computação de Alto Desempenho, as aplicações científicas dependem dos Sistemas de Arquivos Paralelos (SAP) para obter desempenho de Entrada/Saída (E/S), especialmente ao lidar com grandes quantidades de dados. No entanto, E/S ainda é um gargalo para um número crescente de aplicações, devido à diferença histórica entre a velocidade de processamento e de acesso aos dados. Para aliviar a concorrência causada por milhares de nós que acessam um número significativamente menor de servidores SAP, normalmente nós intermediários de E/S são adicionados entre os nós de processamento e o sistema de arquivos. Cada nó intermediário encaminha solicitações de vários clientes para o sistema, uma configuração que dá a este componente a oportunidade de executar otimizações como o escalonamento de requisições de E/S. O objetivo desta dissertação é avaliar diferentes algoritmos de escalonamento, na camada de encaminhamento de E/S, cuja finalidade é melhorar o padrão de acesso das aplicações, agregando e reordenando requisições para evitar padrões que são conhecidos por prejudicar o desempenho. Demonstramos que os escalonadores FIFO (First In, First Out), HBRR (Handle-Based Round-Robin), TO (Time Order), SJF (Shortest Job First) e MLF (Multilevel Feedback) são apenas parcialmente eficazes porque o padrão de acesso não é o principal fator que afeta o desempenho na camada de encaminhamento de E/S, especialmente para requisições de leitura Um novo algoritmo de escalonamento chamado TWINS é proposto para coordenar o acesso de nós intermediários de E/S aos servidores de dados do sistema de arquivos paralelo. Nossa abordagem reduz a concorrência nos servidores de dados, um fator previamente demonstrado como reponsável por afetar negativamente o desempenho. O algoritmo proposto é capaz de melhorar o tempo de leitura de arquivos compartilhados em até 28% se comparado a outros algoritmos de escalonamento e em até 50% se comparado a não fazer o encaminhamento de requisições de E/S. / In High Performance Computing (HPC) environments, scientific applications rely on Parallel File Systems (PFS) to obtain Input/Output (I/O) performance especially when handling large amounts of data. However, I/O is still a bottleneck for an increasing number of applications, due to the historical gap between processing and data access speed. To alleviate the concurrency caused by thousands of nodes accessing a significantly smaller number of PFS servers, intermediate I/O nodes are typically employed between processing nodes and the file system. Each intermediate node forwards requests from multiple clients to the parallel file system, a setup which gives this component the opportunity to perform optimizations like I/O scheduling. The objective of this dissertation is to evaluate different scheduling algorithms, at the I/O forwarding layer, that work to improve concurrent access patterns by aggregating and reordering requests to avoid patterns known to harm performance. We demonstrate that the FIFO (First In, First Out), HBRR (Handle- Based Round-Robin), TO (Time Order), SJF (Shortest Job First) and MLF (Multilevel Feedback) schedulers are only partially effective because the access pattern is not the main factor that affects performance in the I/O forwarding layer, especially for read requests. A new scheduling algorithm, TWINS, is proposed to coordinate the access of intermediate I/O nodes to the parallel file system data servers. Our approach decreases concurrency at the data servers, a factor previously proven to negatively affect performance. The proposed algorithm is able to improve read performance from shared files by up to 28% over other scheduling algorithms and by up to 50% over not forwarding I/O requests.