Este trabalho de mestrado apresenta um estudo de Grades Computacionais e Simulações Distribuídas sobre a técnica MRIP. A partir deste estudo foi possível propor e implementar o protótipo de uma ferramenta para Gerenciamento de Experimento em Ambiente de Grade, denominada Grid Experiments Manager - GEM, organizada de forma modular podendo ser usada como um programa ou integrada com outro software, podendo ser expansível para vários middlewares de Grades Computacionais. Com a implementação também foi possível avaliar o desempenho de simulações sequenciais com aquelas executadas em cluster e em uma Grade Computacional de teste, sendo construído um benchmark que possibilitou repetir a mesma carga de trabalho para os sistemas sobre avaliação. Com os testes foi possível verificar um ganho alto no tempo de execução, quando comparadas as execuções sequenciais e em cluster, obteve-se eficiência em torno de 197% para simulações com tempo de execução baixo e 239% para aquelas com tempo de execução maior; na comparação das execuções em cluster e em grade, obteve-se os valores para eficiência de 98% e 105%, para simulações pequenas e grandes, respectivamente / This master\'s thesis presents a study of Grid Computing and Distributed Simulations using the MRIP approach. From this study was possible to design and implement the prototype of a tool for Management of Experiments in Grid Environment, called Grid Experiments Manager - GEM, which is organized in a modular way and can be used as a program or be integrated with another piece of software, being expansible to varius middlewares of Computational Grids. With its implementation was also possible to evaluate the performance of sequencial simulations executed in clusters and a Computational testbed Grid, also being implemented a benchmark which allowed repeat the same workload at the systems in evaluation. A high gain turnaround of the executions was infered with those results. When compared Sequential and Cluster executions, the eficiency was about of 197% for thin time of execution and 239% for those bigger in execution; when compared Cluster and Grid executions, the eficiency was about of 98% and 105% for thin and bigger simulations, repectivelly

Este trabalho de mestrado apresenta um estudo de Grades Computacionais e Simulações Distribuídas sobre a técnica MRIP. A partir deste estudo foi possível propor e implementar o protótipo de uma ferramenta para Gerenciamento de Experimento em Ambiente de Grade, denominada Grid Experiments Manager - GEM, organizada de forma modular podendo ser usada como um programa ou integrada com outro software, podendo ser expansível para vários middlewares de Grades Computacionais. Com a implementação também foi possível avaliar o desempenho de simulações sequenciais com aquelas executadas em cluster e em uma Grade Computacional de teste, sendo construído um benchmark que possibilitou repetir a mesma carga de trabalho para os sistemas sobre avaliação. Com os testes foi possível verificar um ganho alto no tempo de execução, quando comparadas as execuções sequenciais e em cluster, obteve-se eficiência em torno de 197% para simulações com tempo de execução baixo e 239% para aquelas com tempo de execução maior; na comparação das execuções em cluster e em grade, obteve-se os valores para eficiência de 98% e 105%, para simulações pequenas e grandes, respectivamente / This master\'s thesis presents a study of Grid Computing and Distributed Simulations using the MRIP approach. From this study was possible to design and implement the prototype of a tool for Management of Experiments in Grid Environment, called Grid Experiments Manager - GEM, which is organized in a modular way and can be used as a program or be integrated with another piece of software, being expansible to varius middlewares of Computational Grids. With its implementation was also possible to evaluate the performance of sequencial simulations executed in clusters and a Computational testbed Grid, also being implemented a benchmark which allowed repeat the same workload at the systems in evaluation. A high gain turnaround of the executions was infered with those results. When compared Sequential and Cluster executions, the eficiency was about of 197% for thin time of execution and 239% for those bigger in execution; when compared Cluster and Grid executions, the eficiency was about of 98% and 105% for thin and bigger simulations, repectivelly