Submitted by Nara Lays Domingues Viana Oliveira (naradv) on 2015-07-15T14:37:25Z No. of bitstreams: 1 ROBERTO.pdf: 6262020 bytes, checksum: 76c7611d1d91674b302b17af7b02b0e4 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-15T14:37:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ROBERTO.pdf: 6262020 bytes, checksum: 76c7611d1d91674b302b17af7b02b0e4 (MD5) Previous issue date: 2014 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A migração de processos é uma técnica utilizada no remapeamento de um processo para um processador mais rápido ou para aproximá-lo de outros processos com os quais se comunica frequentemente. Esta dissertação descreve o MigBSP++, um modelo de reescalonamento de processos que utiliza a técnica de migração para realizar o balanceamento de carga em sistemas paralelos. Direcionado às aplicações do tipo Bulk-Synchronous Parallel (BSP), o modelo apresentado redistribui os processos com o intuito de reduzir o tempo de cada super-passo. De modo similar ao MigBSP, o MigBSP++ combina múltiplas métricas a fim de decidir as migrações necessárias para que o sistema entre em equilíbrio sem a intervenção do usuário. As métricas utilizadas são: computação, comunicação e sobrecusto de migração. Através de sua função de decisão, chamada Potencial de Migração (PM), essas métricas são utilizadas para eleger os processos mais propícios a trazer o equilíbrio ao sistema. O MigBSP++ responde as questões necessárias para a política de migração de processos: quando realizar a migração de processos; quais processos são candidatos à migração e; para onde migrar os processos selecionados. Como contribuição científica, o MigBSP++ introduz as soluções para duas questões que estão em aberto no MigBSP: (a) a detecção de desbalanceamento de carga quando há mais processos do que processadores e; (b) a definição de quantos processos irão migrar de fato. Para a questão (a), propõe-se alteração do modo de detecção de desbalanceamento utilizada, observando o tempo total de computação de cada processador. Para a questão (b) é apresentado um algoritmo chamado de Algoritmo de Predição BSP (APBSP). Os dados de entrada do APBSP são os processos eleitos pela técnica de PM e a saída é uma lista de processos que irão, de fato, migrar proporcionando a redução do tempo do próximo super-passo. Para demonstrar os resultados da aplicação deste modelo, foram desenvolvidas duas aplicações BSP com o auxílio da biblioteca Adaptive Message Passing Interface (AMPI). Essa ferramenta oferece um arcabouço uniforme que, através da migração de processos, permite o balanceamento de carga de forma transparente ao usuário. Foram desenvolvidas as estratégias de balanceamento de carga, baseadas no MigBSP e no MigBSP++, para a realização da comparação entre elas e com as estratégias já existentes no sistema. Os resultados apontam que, nos casos onde a granularidade da tarefa é maior, os ganhos em tempo de execução são mais evidentes, podendo ser de até 46% em relação à aplicação sem balanceamento e de até 37% em relação às estratégias nativas do AMPI. Esses números sugerem que o modelo MigBSP++ tem aplicação prática e pode produzir resultados satisfatórios. / Process migration is a technique used in the remapping of a process to a faster processor or in the approaching from the processes which already have some communication among themselves. This essay describes the MigBSP++, a rescheduling process model that uses the technique of migration to perform load balancing in parallel systems. Directed to the BulkSynchronous Parallel (BSP) applications, the model redistributes the processes with the purpose of reducing the time of each super-step. Similar to MigBSP way, MigBSP++ combines multiple metrics to decide which migrations should be chosen in order to balance the entire system without the user intervention. The metrics used by the model are: computing, communication and extra costs of migration. Through its decision function, called Potential Migration (PM), these metrics are used to choose the most appropriate processes that will balance the system. MigBSP++ answers the questions about the policy process migration issues: when to perform the migration process, which processes are candidates for migration and where to migrate the selected processes. As scientific contribution, MigBSP++ introduces the solutions to two issues that were missing at MigBSP: (a) the detection of imbalance load when there are more processes than processors, and (b) the definition of how many processes will migrate indeed. On the question (a), a change of the mode of detection of imbalance is proposed, noting the total computation time for each processor. On the second question (b) an algorithm called the Prediction Algorithm BSP (PABSP) is presented. The input data of PABSP are elected process by the PM technique and the output is a list of processes that will, indeed, migrate providing a time reduction of the next super-step. To demonstrate the results of applying this model, two BSP applications have been developed with the assistance of Adaptive Message Passing Interface (AMPI) library. This tool provides a uniform framework that, through the migration process, allows a transparent load balancing to the user. Based on MigBSP and MigBSP++, load balancing strategies have been developed for the performance and comparison among new strategies and among the ones which were already in the system.The results indicate that, in cases where the granularity of the task, the gains in runtime are more evident, reaching up to 46% compared to the application without balancing, and 37% when compared to native strategies AMPI. These numbers suggest that the model MigBSP++ has practical application and can produce satisfactory results.