Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2012. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2013-02-06T16:01:06Z No. of bitstreams: 1 2012_HugoVasconcelosSaldanha.pdf: 2248809 bytes, checksum: f80d729d5af8b3a883cb1c90f437b32a (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2013-02-07T11:31:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_HugoVasconcelosSaldanha.pdf: 2248809 bytes, checksum: f80d729d5af8b3a883cb1c90f437b32a (MD5) / Made available in DSpace on 2013-02-07T11:31:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_HugoVasconcelosSaldanha.pdf: 2248809 bytes, checksum: f80d729d5af8b3a883cb1c90f437b32a (MD5) / O paradigma da Computação em Nuvem tem possibilitado o surgimento de um grande ecossistema composto por diferentes tecnologias e provedores de serviço com o objetivo de oferecer enorme quantidade de recursos computacionais sob demanda. Neste cenário, pesquisas científicas têm aproveitado a computação em nuvem como plataforma capaz de lidar com processamento e armazenamento em larga escala necessários na realização de seus experimentos. Em especial, a Bioinformática deve lidar com a grande quantidade de dados produzida pelas modernas máquinas de sequenciamento genômico. Neste contexto, várias ferramentas têm sido projetadas e implementadas para tirar proveito da infraestrutura oferecida pela computação em nuvem. Nuvens públicas, disponibilizadas por grandes provedores de serviço seriam capazes de oferecer, individualmente, recursos suficientes para atender ao poder computacional requerido pelas aplicações de bioinformática. Entretanto, esta escolha cria uma dependência tecnológica em relação ao provedor de serviço escolhido, tornando as instituições de pesquisa sujeitas as escolhas estratégicas deste provedor. Além disso, a infraestrutura computacional existente nessas instituições ficaria ociosa, ao invés de ser aproveitada em conjunto com o uso da nuvem pública. Como alternativa, surge a Federação de Nuvens Computacionais, que possibilita a utilização simultânea das diversas infraestruturas existentes nas várias instituições de pesquisa de maneira integrada, além de permitir a utilização dos recursos oferecidos pelas nuvens públicas. O presente trabalho tem como objetivo propor uma arquitetura de federação de nuvens computacionais híbrida, denominada BioNimbus, capaz de executar aplicações e workflows de bioinformática de maneira transparente, flexível, eficiente e tolerante a falhas, com grande capacidade de processamento e de armazenamento. Os serviços necessários a construção da federação são detalhados, juntamente com seus requisitos. Foi realizado um estudo de caso com um workflow e dados reais a partir da implementação de um protótipo da arquitetura, integrando nuvens públicas e privadas. Com os resultados obtidos, foi possível observar a real aplicabilidade de uma arquitetura de federação híbrida em particular a BioNimbus, que atingiu as características projetadas inicialmente. Ao mesmo tempo, foram identificadas características que devem ser tratadas com o intuito de construir uma federação de nuvens computacionais híbrida que execute de forma eficiente e segura aplicações e workflows de bioinformática. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The Cloud Computing paradigm has enabled the emergence of a large ecosystem composed of different technologies and service providers with the goal of providing enormous amount of computing resources on demand. In this scenario, scientists have taken advantage of cloud computing as a platform capable of handling the large scale processing and storage requirements to carry out their experiments. In particular, Bioinformatics must handle large amounts of data produced by modern genomic sequencing machines. Thus, several tools have been designed and implemented to take advantage of the infrastructure offered by cloud computing. However, as the computing power required can be very large, only public clouds, provided by large service providers, would be able to offer, individually, sufficient resources. In these conditions, there would be a technological dependence on the chosen service provider, making research institutions subject to the strategic choices of this provider. Furthermore, the existing computing infrastructure in these institutions would remain idle, causing great waste. Alternatively, Cloud Federation emerges as a way to allow the simultaneous use of several existing infrastructures in the various research institutions in an integrated manner, besides allowing the use of the resources offered by public clouds. The present work aims to propose an architecture of a hybrid cloud federation, called BioNimbus, capable of running applications and bioinformatics workflows in a transparent, flexible, efficient and fault-tolerant manner, with high processing power and huge storage capacity. The services required to build the federation are detailed, along with their requirements. We conducted a case study with a real work ow and real data through the implementation of a prototype of the architecture, integrating public and private clouds. With the results obtained, it was possible to observe the real applicability of the BioNimbus architecture, reaching the desired characteristics. At the same time, some details to be studied better in future work were identified in order to obtain a better implementation of a bioinformatics cloud federation.

Neste trabalho é apresentado o estudo de aglomerados de estrelas em três ambientes distintos. Os efeitos do ambiente são discutidos do ponto de vista observacional tendo como objetivo principal buscar fenômenos tipicamente associados `as condições dinâmicas, às quais cada aglomerado está submetido. Os ambientes estudados são: i. O bojo da Via Láctea, dominado por fortes interações gravitacionais devido à grande concentração de matéria. Nesse ambiente espera-se que exista um alto grau de evaporação estelar nos aglomerados. O aglomerado NGC 6642 encontra-se diretamente sobre o bojo e é estudado em busca de efeitos previstos para esse ambiente. Encontramos que uma combinação de segregação de massa e forte evaporação estelar levou à inversão da função de massa desse aglomerado, de modo que possui mais estrelas massivas do que menos massivas. ii. A Grande Nuvem de Magalhães, que possui uma lacuna na distribuição de idade de seus aglomerados. Esse fenômeno tem origem possivelmente na interação com sua companheira, a Pequena Nuvem de Magalhães. Durante a interação mais intensa, a formação estelar e consequentemente de aglomerados foi alterada. Diversos aglomerados da Grande Nuvem de Magalhães tiveram determinações de idade consistentes com a lacuna de idades, porém utilizando magnitudes e cores integradas, um método menos preciso. Neste trabalho buscamos estudar em detalhe a população estelar resolvida destes candidatos à lacuna de idades e de fato classificados como um dos raros integrantes da lacuna. Constatamos, no entanto, que nenhum dos candidatos estudados de fato possui idade consistente com a lacuna de idades. iii. O halo externo da Galáxia. Neste ambiente a interação de maré é menos intensa que no bojo. No entanto a interação com o disco é significativa quando a órbita do aglomerado intersecta o plano do disco. Os aglomerados Palomar 5 e NGC 2298 são exemplos de aglomerados que possuem ´orbitas desse tipo. Palomar 5 possui extensas caudas de maré oriundas da evaporação de estrelas, porém NGC 2298 não possui nenhuma detecção conclusiva.

Submitted by Luiza Maria Pereira de Oliveira (luiza.oliveira@ufpe.br) on 2015-05-15T14:30:21Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Daniel Abella Cavalcante Mendonça de Souza.pdf: 4644658 bytes, checksum: ad8335f311eb11160394a72e9e0e4287 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-15T14:30:21Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Daniel Abella Cavalcante Mendonça de Souza.pdf: 4644658 bytes, checksum: ad8335f311eb11160394a72e9e0e4287 (MD5) Previous issue date: 2014-11-27 / Cenários tridimensionais construídos com técnicas de RV estão sendo usados em sistemas nas mais diversas áreas, em especial em educação. Entretanto, durante o processo de criação, os ambientes tridimensionais, assim como os componentes de software desenvolvidos estão destinados à plataforma criada. Com intuito de permitir o compartilhamento de componentes em RV, sejam ambientes tridimensionais ou componentes de software, é apresentado o framework AvComponent, que permite aos mais diversos sistemas na área compartilhar seus componentes, assim como obter outros componentes, podendo ainda aprimorá-los. Para contemplar esta necessidade, técnicas de Desenvolvimento Baseado em Componentes foram desenvolvidas, em associação com ferramentas de Computação nas Nuvens, em especial o Banco de Dados nas Nuvens.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:59:44Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5531_1.pdf: 3047008 bytes, checksum: c2b4208f3cd81a0c9379a0179bd76b03 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / Em uma grande variedade de aplicações existe a necessidade de modelos digitais de objetos reais, como máquinas, produtos comerciais, esculturas, órgãos humanos, entre outros. O processo de criação desses modelos a partir de dados do objeto real que ele representa é chamado de Reconstrução. Neste trabalho é proposto um novo método de reconstrução de superficies que consiste na combinação de duas redes neurais para gerar uma representação em malha de triângulos da forma de um objeto a partir de um conjunto de pontos de sua superfície. O sistema de reconstrução recebe como entrada um conjunto de imagens de secções transversais de um objeto real ou um objeto sintético. A partir dessas entradas são adquiridos os pontos que são fornecidos à Rede Neural para a reconstrução da forma do objeto. Inicialmente o processo de Reconstrução de um modo geral será apresentado juntamente com algumas das soluções atualmente disponíveis. Em seguida é apresentado o sistema de Reconstrução desenvolvido, particularmente o novo método proposto para reconstrução de superfícies. Por fim são apresentados os experimentos realizados, os resultados alcançados, e discutidos os aspectos favoráveis e desfavoráveis do algoritmo proposto para Reconstrução de Superfície, bem como as possibilidades futuras de melhorias para o sistema

O objetivo deste trabalho foi estudar o papel dos aerossóis em modificar o desenvolvimento das nuvens e da precipitação. Esta tem sido uma das mais intrigantes questões no estudo das mudanças climáticas. Medidas da concentração de núcleos de condensação de nuvens (CCN) e distribuições de gotículas de nuvem durante o Experimento de Grande Escala da Biosfera-Atmosfera na Amazônia (LBA) revelaram características distintas entre condições atmosféricas limpas e poluídas. As medidas foram conduzidas no Sudoeste da Região Amazônica durante os meses de setembro e outubro de 2002, focando a transição do final da estação seca para o início da estação chuvosa. Durante a transição, a análise da concentração de CCN dentro da camada limite revelou um decréscimo geral, de valores acima de 1200 cm-3 para menos de 300 cm-3. A comparação entre áreas limpas e poluídas mostrou concentrações de CCN cerca de 5 vezes maiores em áreas poluídas. As diferenças não foram tão grandes nos níveis acima da camada limite. As medidas também mostraram um ciclo diurno acompanhando a atividade de queima de biomassa. Distribuições de tamanho de gotículas medidas em duas regiões com concentrações de aerossóis extremamente diferentes foram analisadas. Em condições poluídas pela queima de biomassa foi encontrada alta concentração de gotículas, com diâmetro médio e conteúdo de água de nuvem aumentando muito pouco com a altura, em comparação com regiões limpas. A função gama foi usada para ajustar as distribuições de gotículas e o parâmetro de forma da função foi usado como critério para definir adequadamente a melhor representação das distribuições de gotículas. De acordo com os valores encontrados, distribuições gama estreitas (parâmetro de forma em torno de 5) são mais bem indicadas para representar condições poluídas enquanto que aquelas mais largas se ajustam melhor em condições limpas (parâmetro de forma em torno de 2). Com base nesses resultados, experimentos numéricos foram conduzidos com o Brazilian Regional Atmospheric Modeling System (BRAMS) para investigar os efeitos da concentração de CCN e do parâmetro de forma das distribuições de gotículas no desenvolvimento da precipitação em nuvens convectivas tropicais. Os resultados mostraram uma grande sensibilidade devido às mudanças nesses parâmetros. Altas concentrações de CCN e distribuições de gotículas estreitas (parâmetros de forma maiores), típicas de dias poluídos, produziram baixos valores médios para água líquida integrada na coluna e precipitação acumulada na superfície. Por outro lado, tendência oposta a este efeito foi encontrada em condições limpas (baixos valores para ambos, a concentração de CCN e o parâmetro de forma). O parâmetro de forma se mostrou ser mais importante que a concentração de CCN. Os efeitos da concentração de CCN e do parâmetro de forma também influenciaram a distribuição espacial dos campos de nuvem e precipitação. Embora o valor médio desses campos tenha diminuído em condições poluídas, o valor máximo aumentou. Como conseqüência da menor dispersão nas nuvens em condições poluídas, mais radiação solar esteve disponível na superfície. Isto é oposto aos resultados dos modelos globais que mostram redução na radiação solar como conseqüência do segundo efeito indireto dos aerossóis. Da mesma forma, este estudo encontrou que as diferenças são reduzidas quando é incluído o efeito direto dos aerossóis em absorver ou refletir a radiação solar. Sobretudo, os resultados sugerem que um maior número de modelos com tratamento explícito dos processos microfísicos de nuvem são necessários. Esses modelos permitem comparações, podendo mostrar o melhor tratamento numérico a ser usado na representação dos efeitos dos aerossóis no processo de precipitação como um todo. Estes resultados são importantes porque melhoram a compreensão de como o clima será afetado como conseqüência das mudanças futuras. / The objective of this work was to study the role of aerosols in modifying clouds and precipitation. This is one of the most difficult aspects in the study of climate changes. Field measurements of cloud condensation nuclei (CCN) and cloud size distributions performed during the Large Scale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazonia (LBA) campaign revealed distinct characteristics between clean and polluted atmospheric conditions. Measurements were conducted over the southwestern Amazon region during September-October 2002 focusing the transition from dry to wet seasons. During this period, analysis of CCN concentrations in the boundary layer revealed a general decreasing trend from mean values higher than 1200 cm-3 to values lower than 300 cm-3. The comparison between clean and polluted areas showed CCN concentrations 5 times higher than in polluted areas. These differences were not so strong above the boundary layer. Measurements also showed a diurnal cycle following the biomass burning activity. Cloud droplet size distributions at two regions with extremely different aerosols loading were also analyzed. During biomass-burning conditions, at high concentrations of cloud droplets, the mean diameter and liquid water content increased very little with altitude when compared with unpolluted conditions. A gamma distribution was used to fit the measured droplet spectra and the shape parameter was used as a criterion to define the best choice of spectra representation. According to the found values, narrow gamma distributions optimally fit polluted conditions (shape parameter around 5), while broad distributions are best fits for unpolluted conditions (shape parameter around 2). Based on these results, numerical experiments were carried out using the Brazilian Regional Atmospheric Modeling System (BRAMS) to investigate the effects of CCN concentrations and shape parameters of droplet spectra on the development of precipitation in tropical convective clouds. The results showed large sensitivity due to changes in these parameters. It was observed that high CCN concentrations and narrower cloud droplet distributions (high values for shape parameter), typical of the polluted days, produced low mean values of liquid water path and accumulated surface precipitation. On the other hand, an opposite trend to this effect was found under clean conditions (low CCN concentration and shape parameter values). Shape parameter showed to be much more important than CCN concentration. The effects of CCN concentration and shape parameter also influenced the spatial distribution of cloud and precipitation fields. Although mean values of these fields decreased under polluted conditions, maximum values were increased. Consequently, the less dispersion in clouds under polluted conditions, the more surface solar radiation was found. This is opposite to the results of global climate models, which predict reduction in solar radiation as a consequence of the second aerosol indirect effect. Also, it was found that the differences were reduced when the aerosols direct effect to absorb or reflect solar radiation is included. Moreover, the results suggest that additional models with explicit microphysics process treatment are necessary in order to allow further comparisons, which could show the best numerical treatment to be used in representing the aerosol effects on precipitation process. The importance of these results is to improve the understanding of future climate changes.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:43:09Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo981_1.pdf: 1519617 bytes, checksum: 1476b8d5238437f951709f3c7a7be61b (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Confiabilidade é uma métrica crítica para as organizações, uma vez que ela influencia diretamente seus desempenhos face à concorrência e é essencial para a manutenção da disponibilidade de seus sistemas produtivos. A previsão dessa métrica quantitativa é então de grande interresse, pois ela pode antecipar o conhecimento de falhas do sistema e permitir que as organizações possam evitar ou superar essas situações indesejadas. A confiabilidade de sistemas depende tanto dos efeitos inerentes da idade assim como das condições operacionais a que o sistema é submetido. Isso pode tornar a modelagem da confiabilidade muito complexa de forma que processos estocásticos tradicionais falhem em prever de forma acurada o seu comportamento ao longo do tempo. Nesse contexto, métodos de aprendizado como Support Vector Machines surgem como alternativa para superar essa questão. Uma das principais vantagens de se utilizar SVMs é o fato de não ser necessário supor ou conhecer previamente a função ou o processo que mapeia as variáveis de entrada (input) em saída (output). No entanto, seu desempenho está associado a um conjunto de parâmetros que aparecem no problema de aprendizado. Isso dá origem ao problema de seleção de modelo para SVM, que consiste basicamente em escolher os valores apropriados para esses parâmetros. Nesse trabalho, tal problema é resolvido por meio de Otimização via Nuvens de Partículas (Particle Swarm Optimization - PSO), uma abordagem probabilística que é inspirada no comportamento de organismos biológicos que se movem em grupos. Além disso, é proposta uma metodologia PSO+SVM para resolver problemas de previsão de confiabilidade, que é validada por meio da resolução de exemplos da literatura baseados em dados de séries temporais. As soluções encontradas, comparadas às provenientes de outras ferramentas de previsão como Redes Neurais (Neural Networks - NNs), indicam que a metodologia proposta é capaz de fornecer previsões de confiabilidade competitivas ou até mesmo mais acuradas. Além disso, a metodologia proposta é utilizada para resolver um exemplo de aplicação envolvendo dados de poços de produção de petróleo

Este trabalho, sendo pioneiro no Brasil, teve o intuito de efetuar uma investigação das nuvens cirrus na região Metropolitana de São Paulo (23,33ºS / 46,44ºW), SP, através do sistema MSP-Lidar para o período de Junho à Julho de 2007. Durante este período, foi verificada uma ocorrência de cirrus de aproximadamente 54% sobre o total de medidas efetuadas pelo sistema Lidar. Medidas com Lidar nos forneceram uma alta resolução espacial e temporal destas nuvens, permitindo assim caracterizá-las e classificá-las de acordo com as suas propriedades macro- e microfísicas. Para obter tais parâmetros, uma metodologia própria foi desenvolvida na recuperação dos dados de Lidar e uma robusta estatística foi aplicada para determinar as diferentes classes de cirrus. A metodologia adotada se resumiu basicamente (a) na determinação de períodos estacionários (ou observações) durante a evolução temporal de detecção de cirrus, (b) determinação da base e topo através de um valor limiar para o cálculo das variáveis macrofísicas (altitudes, temperaturas, espessuras geométricas), (c) aplicação do método da transmitância para cada camada de nuvem e a determinação das variáveis microfísicas (profundidade óptica e razão de Lidar). Neste processo, a razão de Lidar é calculada iterativamente até que haja a convergência da mesma. Análises estatísticas de multivariáveis foram efetuadas para a determinação das classes de cirrus. Estas classes são baseadas na espessura geométrica, altitude média e sua respectiva temperatura, a altitude relativa (diferença entre a altura da tropopausa e topo da nuvem) e a profundidade óptica. O uso sucessivo da Análise de Componentes Principais (PCA), do Método de Cluster Hierárquico (MCH) e da Análise de Discriminantes (AD) permitiu a identificação de 4 classes. Vale ressaltar que tais métodos foram aplicados somente para os casos identificados como camadas únicas de nuvens, pois não se observou significativamente a ocorrência de nuvens com multicamadas. A origem de formação das classes de cirrus encontradas, embora apresentando propriedades macro- e microfísicas distintas, foi identificada basicamente como a mesma, isto é, provenientes da injeção de vapor dágua na atmosfera por meio de sistemas frontais e seu respectivo resfriamento para a formação dos cristais de gelo. O mesmo mecanismo de formação também é atribuído aos jatos subtropicais. Uma análise em relação ao perfil de temperatura e a comparação com a literatura mostrou que as cirrus classificadas apresentam possivelmente cristais em forma de placas e colunas hexagonais. As razões de lidar (RL) calculadas também estão de acordo com a literatura. / This pioneer work in Brazil, aimed at investigating cirrus clouds in the metropolitan region of São Paulo (23.33 ºS / 46.44 ºW), SP, observed by the MSP-Lidar system in June and July 2007. During this period, cirrus clouds were observed during approximately 54% of the time of all Lidar measurements available. The Lidar provided measurements with high spatial and temporal resolution measurements of these clouds that allowed characterizing and classifying them according to their macro-and microphysical properties. For such parameters, a unique methodology was developed for the Lidar data retrieval and a robust statistic was applied to determine the different classes of cirrus. The following steps were adopted to characterize the observations: (a) the determination of stationary periods (or observations) during the time evolution of cirrus detection, (b) determination of the base and top of clouds through a so called threshold value to derive the macrophysical variables (altitude, temperature, geometrical thickness), (c) the application of the transmittance method for each layer and the determination of cloud microphysical variables (optical depth and Lidar ratio). In this process, the Lidar ratio is calculated iteratively until a convergence of this value is achieved. Multivariate statistical analyses were performed to determine the classes of cirrus. These classes are based on geometric thickness, average altitude and the respective temperature, relative altitude (difference between tropopause height and cloud top) and optical depth. The successive use of Principal Component Analysis (PCA), Hierarchical Clustering Method (HCM) and Discriminant Analysis (DA) allowed the identification of four classes of cirrus. It is important to point out here that such methods were applied only to cases identified as single layers of clouds, due to the rare occurrence of multilayered clouds. The origin of formation for the four cirrus classes, though they have distinct macro-and microphysical properties, was found to be basically the same, i.e., from the injection of water vapor in the atmosphere provided by frontal systems, followed by the cooling process to form ice crystals. The same formation mechanism is also attributed to the subtropical jet. An analysis of the temperature profile and comparison with the literature showed that the cirrus crystals possibly have the form of hexagonal plates and columns. The Lidar Ratio (LR) was also found to be in accordance with the literature.

Este trabalho, sendo pioneiro no Brasil, teve o intuito de efetuar uma investigação das nuvens cirrus na região Metropolitana de São Paulo (23,33ºS / 46,44ºW), SP, através do sistema MSP-Lidar para o período de Junho à Julho de 2007. Durante este período, foi verificada uma ocorrência de cirrus de aproximadamente 54% sobre o total de medidas efetuadas pelo sistema Lidar. Medidas com Lidar nos forneceram uma alta resolução espacial e temporal destas nuvens, permitindo assim caracterizá-las e classificá-las de acordo com as suas propriedades macro- e microfísicas. Para obter tais parâmetros, uma metodologia própria foi desenvolvida na recuperação dos dados de Lidar e uma robusta estatística foi aplicada para determinar as diferentes classes de cirrus. A metodologia adotada se resumiu basicamente (a) na determinação de períodos estacionários (ou observações) durante a evolução temporal de detecção de cirrus, (b) determinação da base e topo através de um valor limiar para o cálculo das variáveis macrofísicas (altitudes, temperaturas, espessuras geométricas), (c) aplicação do método da transmitância para cada camada de nuvem e a determinação das variáveis microfísicas (profundidade óptica e razão de Lidar). Neste processo, a razão de Lidar é calculada iterativamente até que haja a convergência da mesma. Análises estatísticas de multivariáveis foram efetuadas para a determinação das classes de cirrus. Estas classes são baseadas na espessura geométrica, altitude média e sua respectiva temperatura, a altitude relativa (diferença entre a altura da tropopausa e topo da nuvem) e a profundidade óptica. O uso sucessivo da Análise de Componentes Principais (PCA), do Método de Cluster Hierárquico (MCH) e da Análise de Discriminantes (AD) permitiu a identificação de 4 classes. Vale ressaltar que tais métodos foram aplicados somente para os casos identificados como camadas únicas de nuvens, pois não se observou significativamente a ocorrência de nuvens com multicamadas. A origem de formação das classes de cirrus encontradas, embora apresentando propriedades macro- e microfísicas distintas, foi identificada basicamente como a mesma, isto é, provenientes da injeção de vapor dágua na atmosfera por meio de sistemas frontais e seu respectivo resfriamento para a formação dos cristais de gelo. O mesmo mecanismo de formação também é atribuído aos jatos subtropicais. Uma análise em relação ao perfil de temperatura e a comparação com a literatura mostrou que as cirrus classificadas apresentam possivelmente cristais em forma de placas e colunas hexagonais. As razões de lidar (RL) calculadas também estão de acordo com a literatura. / This pioneer work in Brazil, aimed at investigating cirrus clouds in the metropolitan region of São Paulo (23.33 ºS / 46.44 ºW), SP, observed by the MSP-Lidar system in June and July 2007. During this period, cirrus clouds were observed during approximately 54% of the time of all Lidar measurements available. The Lidar provided measurements with high spatial and temporal resolution measurements of these clouds that allowed characterizing and classifying them according to their macro-and microphysical properties. For such parameters, a unique methodology was developed for the Lidar data retrieval and a robust statistic was applied to determine the different classes of cirrus. The following steps were adopted to characterize the observations: (a) the determination of stationary periods (or observations) during the time evolution of cirrus detection, (b) determination of the base and top of clouds through a so called threshold value to derive the macrophysical variables (altitude, temperature, geometrical thickness), (c) the application of the transmittance method for each layer and the determination of cloud microphysical variables (optical depth and Lidar ratio). In this process, the Lidar ratio is calculated iteratively until a convergence of this value is achieved. Multivariate statistical analyses were performed to determine the classes of cirrus. These classes are based on geometric thickness, average altitude and the respective temperature, relative altitude (difference between tropopause height and cloud top) and optical depth. The successive use of Principal Component Analysis (PCA), Hierarchical Clustering Method (HCM) and Discriminant Analysis (DA) allowed the identification of four classes of cirrus. It is important to point out here that such methods were applied only to cases identified as single layers of clouds, due to the rare occurrence of multilayered clouds. The origin of formation for the four cirrus classes, though they have distinct macro-and microphysical properties, was found to be basically the same, i.e., from the injection of water vapor in the atmosphere provided by frontal systems, followed by the cooling process to form ice crystals. The same formation mechanism is also attributed to the subtropical jet. An analysis of the temperature profile and comparison with the literature showed that the cirrus crystals possibly have the form of hexagonal plates and columns. The Lidar Ratio (LR) was also found to be in accordance with the literature.

Computação nas nuvens e um novo termo criado para expressar uma tendência tecnológica recente que virtualiza o data center. Esse conceito busca um melhor aproveitamento dos recursos computacionais e dos aplicativos corporativos, virtualizados por meio de programas de virtualização de sistema operacional (SO), plataformas, infraestruturas, softwares, entre outros. Essa virtualização ocorre por intermédio de maquinas virtuais (MV) para executar aplicativos nesse ambiente virtualizado. Contudo, uma MV pode ser configurada de tal forma que seu desempenho poderá ter um atraso no processamento por conta de gargalo(s) em algum hardware alocado. A fim de maximizar a alocação do hardware na criação da MV, foi desenvolvido um método de caracterização de aplicações para a coleta de dados de desempenho e busca da melhor configuração de MV. A partir desse estudo, pode-se identificar pelo workload a classificação do tipo de aplicação e apresentar o ambiente mais adequado, um recomendado e não recomendado. Dessa forma, a tendência de se obter um desempenho satisfatório nos ambientes virtualizados pode ser descoberta pela caracterização dos programas, o que possibilita avaliar o comportamento de cada cenário e identificar situações importantes para seu bom funcionamento. Para provar essa linha de raciocínio, foram executados programas mono e multiprocessador em ambientes de monitores de maquinas virtuais. Os resultados obtidos foram satisfatórios e estão de acordo com cada característica de aplicação conhecida previamente. Porem, podem ocorrer situações de exceção nesse método, principalmente quando o monitor de maquinas virtuais, e submetido a processamentos intensos. Com isso, a aplicação pode ter um atraso no processamento por conta do gargalo de processamento no monitor de maquinas virtuais, o que modifica o ambiente ideal dessa aplicação. Portanto, este estudo apresenta um método para identificar a configuração ideal para a execução de um aplicativo. / Cloud computing represents a new age, raised to express a new technology trending that virtualizes the data center. This concept advanced to make a better use of the computational resources and corporate application, virtualizing through the programs of operating systems virtualization, platform, infrastructure, software, etc. This virtualization occurs through the virtual machine (VM) to execute virtualized applications in this environment. However, a VM may be configured in such a way that the performance delays on processing, due to overhead or other hardware allocation itself. In order to maximize the hardware allocation on MV creation, it was developed a methodology of application characterization to collect performance data and achieve the best VM configuration. After this study, based on workload metric, it is possible to identify the classification of the application type and present the best configuration, the recommended environment and the not recommended. This way, the trend to achieve a satisfactory performance in virtualized environment may be discovered through the program characterization, which possibly evaluate the behavior of each scenario and identify important conditions for its proper operation. In order to prove this argument, mono and multi core applications under monitors of virtual machines were executed. The collected results were satisfactory and are aligned with each previously known application characteristic. However, it may occur exceptions in this method, mainly when the monitor of the virtual machine monitor is submitted with high volume of processing.

Computação nas nuvens e um novo termo criado para expressar uma tendência tecnológica recente que virtualiza o data center. Esse conceito busca um melhor aproveitamento dos recursos computacionais e dos aplicativos corporativos, virtualizados por meio de programas de virtualização de sistema operacional (SO), plataformas, infraestruturas, softwares, entre outros. Essa virtualização ocorre por intermédio de maquinas virtuais (MV) para executar aplicativos nesse ambiente virtualizado. Contudo, uma MV pode ser configurada de tal forma que seu desempenho poderá ter um atraso no processamento por conta de gargalo(s) em algum hardware alocado. A fim de maximizar a alocação do hardware na criação da MV, foi desenvolvido um método de caracterização de aplicações para a coleta de dados de desempenho e busca da melhor configuração de MV. A partir desse estudo, pode-se identificar pelo workload a classificação do tipo de aplicação e apresentar o ambiente mais adequado, um recomendado e não recomendado. Dessa forma, a tendência de se obter um desempenho satisfatório nos ambientes virtualizados pode ser descoberta pela caracterização dos programas, o que possibilita avaliar o comportamento de cada cenário e identificar situações importantes para seu bom funcionamento. Para provar essa linha de raciocínio, foram executados programas mono e multiprocessador em ambientes de monitores de maquinas virtuais. Os resultados obtidos foram satisfatórios e estão de acordo com cada característica de aplicação conhecida previamente. Porem, podem ocorrer situações de exceção nesse método, principalmente quando o monitor de maquinas virtuais, e submetido a processamentos intensos. Com isso, a aplicação pode ter um atraso no processamento por conta do gargalo de processamento no monitor de maquinas virtuais, o que modifica o ambiente ideal dessa aplicação. Portanto, este estudo apresenta um método para identificar a configuração ideal para a execução de um aplicativo. / Cloud computing represents a new age, raised to express a new technology trending that virtualizes the data center. This concept advanced to make a better use of the computational resources and corporate application, virtualizing through the programs of operating systems virtualization, platform, infrastructure, software, etc. This virtualization occurs through the virtual machine (VM) to execute virtualized applications in this environment. However, a VM may be configured in such a way that the performance delays on processing, due to overhead or other hardware allocation itself. In order to maximize the hardware allocation on MV creation, it was developed a methodology of application characterization to collect performance data and achieve the best VM configuration. After this study, based on workload metric, it is possible to identify the classification of the application type and present the best configuration, the recommended environment and the not recommended. This way, the trend to achieve a satisfactory performance in virtualized environment may be discovered through the program characterization, which possibly evaluate the behavior of each scenario and identify important conditions for its proper operation. In order to prove this argument, mono and multi core applications under monitors of virtual machines were executed. The collected results were satisfactory and are aligned with each previously known application characteristic. However, it may occur exceptions in this method, mainly when the monitor of the virtual machine monitor is submitted with high volume of processing.