We explore runtime mechanisms and policies for scheduling dynamic multi-grain parallelism on heterogeneous multi-core processors. Heterogeneous multi-core processors integrate conventional cores that run legacy codes with specialized cores that serve as computational accelerators. The term multi-grain parallelism refers to the exposure of multiple dimensions of parallelism from within the runtime system, so as to best exploit a parallel architecture with heterogeneous computational capabilities between its cores and execution units. To maximize performance on heterogeneous multi-core processors, programs need to expose multiple dimensions of parallelism simultaneously. Unfortunately, programming with multiple dimensions of parallelism is to date an ad hoc process, relying heavily on the intuition and skill of programmers. Formal techniques are needed to optimize multi-dimensional parallel program designs. We investigate user- and kernel-level schedulers that dynamically "rightsize" the dimensions and degrees of parallelism on the asymmetric parallel platforms. The schedulers address the problem of mapping application-specific concurrency to an architecture with multiple hardware layers of parallelism, without requiring programmer intervention or sophisticated compiler support. Our runtime environment outperforms the native Linux and MPI scheduling environment by up to a factor of 2.7. We also present a model of multi-dimensional parallel computation for steering the parallelization process on heterogeneous multi-core processors. The model predicts with high accuracy the execution time and scalability of a program using conventional processors and accelerators simultaneously. More specifically, the model reveals optimal degrees of multi-dimensional, task-level and data-level concurrency, to maximize performance across cores. We evaluate our runtime policies as well as the performance model we developed, on an IBM Cell BladeCenter, as well as on a cluster composed of Playstation3 nodes, using two realistic bioinformatics applications. / Ph. D.

The recent multicore era and the incoming manycore/manythread era generate a lot of challenges for computer scientists going from productive parallel programming, over network congestion avoidance and intelligent power management, to circuit design issues. The ultimate goal is to squeeze out as much performance as possible while limiting power and energy consumption and guaranteeing a reliable execution. The increasing number of hardware contexts of current and future systems makes the scheduler an important component to achieve this goal, as there is often a combinatorial amount of different ways to schedule the distinct threads or applications, each with a different performance due to the inter-application interference. Picking an optimal schedule can result in substantial performance gains. This thesis deals with inter-application interference, covering the problems this fact causes on performance and fairness on actual machines. The study starts with single-threaded multicore processors (Intel Xeon X3320), follows with simultaneous multithreading (SMT) multicores supporting up to two threads per core (Intel Xeon E5645), and goes to the most highly threaded per-core processor that has ever been built (IBM POWER8). The dissertation analyzes the main contention points of each experimental platform and proposes scheduling algorithms that tackle the interference arising at each contention point to improve the system throughput and fairness. First we analyze contention through the memory hierarchy of current multicore processors. The performed studies reveal high performance degradation due to contention on main memory and any shared cache the processors implement. To mitigate such contention, we propose different bandwidth-aware scheduling algorithms with the key idea of balancing the memory accesses through the workload execution time and the cache requests among the different caches at each cache level. The high interference that different applications suffer when running simultaneously on the same SMT core, however, does not only affect performance, but can also compromise system fairness. In this dissertation, we also analyze fairness in current SMT multicores. To improve system fairness, we design progress-aware scheduling algorithms that estimate, at runtime, how the processes progress, which allows to improve system fairness by prioritizing the processes with lower accumulated progress. Finally, this dissertation tackles inter-application contention in the IBM POWER8 system with a symbiotic scheduler that addresses overall SMT interference. The symbiotic scheduler uses an SMT interference model, based on CPI stacks, that estimates the slowdown of any combination of applications if they are scheduled on the same SMT core. The number of possible schedules, however, grows too fast with the number of applications and makes unfeasible to explore all possible combinations. To overcome this issue, the symbiotic scheduler models the scheduling problem as a graph problem, which allows finding the optimal schedule in reasonable time. In summary, this thesis addresses contention in the shared resources of the memory hierarchy and SMT cores of multicore processors. We identify the main contention points of three systems with different architectures and propose scheduling algorithms to tackle contention at these points. The evaluation on the real systems shows the benefits of the proposed algorithms. The symbiotic scheduler improves system throughput by 6.7\% over Linux. Regarding fairness, the proposed progress-aware scheduler reduces Linux unfairness to a third. Besides, since the proposed algorithm are completely software-based, they could be incorporated as scheduling policies in Linux and used in small-scale servers to achieve the mentioned benefits. / La actual era multinúcleo y la futura era manycore/manythread generan grandes retos en el área de la computación incluyendo, entre otros, la programación paralela productiva o la gestión eficiente de la energía. El último objetivo es alcanzar las mayores prestaciones limitando el consumo energético y garantizando una ejecución confiable. El incremento del número de contextos hardware de los sistemas hace que el planificador se convierta en un componente importante para lograr este objetivo debido a que existen múltiples formas diferentes de planificar las aplicaciones, cada una con distintas prestaciones debido a las interferencias que se producen entre las aplicaciones. Seleccionar la planificación óptima puede proporcionar importantes mejoras de prestaciones. Esta tesis se ocupa de las interferencias entre aplicaciones, cubriendo los problemas que causan en las prestaciones y equidad de los sistemas actuales. El estudio empieza con procesadores multinúcleo monohilo (Intel Xeon X3320), sigue con multinúcleos con soporte para la ejecución simultanea (SMT) de dos hilos (Intel Xeon E5645), y llega al procesador que actualmente soporta un mayor número de hilos por núcleo (IBM POWER8). La disertación analiza los principales puntos de contención en cada plataforma y propone algoritmos de planificación que mitigan las interferencias que se generan en cada uno de ellos para mejorar la productividad y equidad de los sistemas. En primer lugar, analizamos la contención a lo largo de la jerarquía de memoria. Los estudios realizados revelan la alta degradación de prestaciones provocada por la contención en memoria principal y en cualquier cache compartida. Para mitigar esta contención, proponemos diversos algoritmos de planificación cuya idea principal es distribuir los accesos a memoria a lo largo del tiempo de ejecución de la carga y las peticiones a las caches entre las diferentes caches compartidas en cada nivel. Las altas interferencias que sufren las aplicaciones que se ejecutan simultáneamente en un núcleo SMT, sin embargo, no solo afectan a las prestaciones, sino que también pueden comprometer la equidad del sistema. En esta tesis, también abordamos la equidad en los actuales multinúcleos SMT. Para mejorarla, diseñamos algoritmos de planificación que estiman el progreso de las aplicaciones en tiempo de ejecución, lo que permite priorizar los procesos con menor progreso acumulado para reducir la inequidad. Finalmente, la tesis se centra en la contención entre aplicaciones en el sistema IBM POWER8 con un planificador simbiótico que aborda la contención en todo el núcleo SMT. El planificador simbiótico utiliza un modelo de interferencia basado en pilas de CPI que predice las prestaciones para la ejecución de cualquier combinación de aplicaciones en un núcleo SMT. El número de posibles planificaciones, no obstante, crece muy rápido y hace inviable explorar todas las posibles combinaciones. Por ello, el problema de planificación se modela como un problema de teoría de grafos, lo que permite obtener la planificación óptima en un tiempo razonable. En resumen, esta tesis aborda la contención en los recursos compartidos en la jerarquía de memoria y el núcleo SMT de los procesadores multinúcleo. Identificamos los principales puntos de contención de tres sistemas con diferentes arquitecturas y proponemos algoritmos de planificación para mitigar esta contención. La evaluación en sistemas reales muestra las mejoras proporcionados por los algoritmos propuestos. Así, el planificador simbiótico mejora la productividad, en promedio, un 6.7% con respecto a Linux. En cuanto a la equidad, el planificador que considera el progreso consigue reducir la inequidad de Linux a una tercera parte. Además, dado que los algoritmos propuestos son completamente software, podrían incorporarse como políticas de planificación en Linux y usarse en servidores a pequeña escala para obtener los benefi / L'actual era multinucli i la futura era manycore/manythread generen grans reptes en l'àrea de la computació incloent, entre d'altres, la programació paral·lela productiva o la gestió eficient de l'energia. L'últim objectiu és assolir les majors prestacions limitant el consum energètic i garantint una execució confiable. L'increment del número de contextos hardware dels sistemes fa que el planificador es convertisca en un component important per assolir aquest objectiu donat que existeixen múltiples formes distintes de planificar les aplicacions, cadascuna amb unes prestacions diferents degut a les interferències que es produeixen entre les aplicacions. Seleccionar la planificació òptima pot donar lloc a millores importants de les prestacions. Aquesta tesi s'ocupa de les interferències entre aplicacions, cobrint els problemes que provoquen en les prestacions i l'equitat dels sistemes actuals. L'estudi comença amb processadors multinucli monofil (Intel Xeon X3320), segueix amb multinuclis amb suport per a l'execució simultània (SMT) de dos fils (Intel Xeon E5645), i arriba al processador que actualment suporta un major nombre de fils per nucli (IBM POWER8). Aquesta dissertació analitza els principals punts de contenció en cada plataforma i proposa algoritmes de planificació que aborden les interferències que es generen en cadascun d'ells per a millorar la productivitat i l'equitat dels sistemes. En primer lloc, estudiem la contenció al llarg de la jerarquia de memòria en els processadors multinucli. Els estudis realitzats revelen l'alta degradació de prestacions provocada per la contenció en memòria principal i en qualsevol cache compartida. Per a mitigar la contenció, proposem diversos algoritmes de planificació amb la idea principal de distribuir els accessos a memòria al llarg del temps d'execució de la càrrega i les peticions a les caches entre les diferents caches compartides en cada nivell. Les altes interferències que sofreixen las aplicacions que s'executen simultàniament en un nucli SMT, no obstant, no sols afecten a las prestacions, sinó que també poden comprometre l'equitat del sistema. En aquesta tesi, també abordem l'equitat en els actuals multinuclis SMT. Per a millorar-la, dissenyem algoritmes de planificació que estimen el progrés de les aplicacions en temps d'execució, el que permet prioritzar els processos amb menor progrés acumulat para a reduir la inequitat. Finalment, la tesi es centra en la contenció entre aplicacions en el sistema IBM POWER8 amb un planificador simbiòtic que aborda la contenció en tot el nucli SMT. El planificador simbiòtic utilitza un model d'interferència basat en piles de CPI que prediu les prestacions per a l'execució de qualsevol combinació d'aplicacions en un nucli SMT. El nombre de possibles planificacions, no obstant, creix molt ràpid i fa inviable explorar totes les possibles combinacions. Per resoldre aquest contratemps, el problema de planificació es modela com un problema de teoria de grafs, la qual cosa permet obtenir la planificació òptima en un temps raonable. En resum, aquesta tesi aborda la contenció en els recursos compartits en la jerarquia de memòria i el nucli SMT dels processadors multinucli. Identifiquem els principals punts de contenció de tres sistemes amb diferents arquitectures i proposem algoritmes de planificació per a mitigar aquesta contenció. L'avaluació en sistemes reals mostra les millores proporcionades pels algoritmes proposats. Així, el planificador simbiòtic millora la productivitat una mitjana del 6.7% respecte a Linux. Pel que fa a l'equitat, el planificador que considera el progrés aconsegueix reduir la inequitat de Linux a una tercera part. A més, donat que els algoritmes proposats son completament software, podrien incorporar-se com a polítiques de planificació en Linux i emprar-se en servidors a petita escala per obtenir els avantatges mencionats. / Feliu Pérez, J. (2017). Contention-Aware Scheduling for SMT Multicore Processors [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/79081 / Premios Extraordinarios de tesis doctorales

Este trabalho propõe e descreve em detalhes o projeto do AMIGO (DynAMical FlexIble SchedulinG EnvirOnment), uma nova ferramenta de software capaz de viabilizar a união de diferentes algoritmos de escalonamento, de uma maneira completamente transparente ao usuário. O AMIGO é capaz de flexibilizar o escalonamento (em tempo de execução da aplicação) desde a sua configuração até a sua efetiva aplicação. Além da flexibilidade dinâmica e da transparência, o AMIGO também é modular: o seu projeto está dividido em módulos que, entre outras vantagens, facilitam sua execução em diferentes plataformas. Este trabalho também contribui apresentando uma análise crítica da literatura da área, apontando divergências e propondo pontos de convergência importantes. Assim, o levantamento bibliográfico apresentado atua como um material introdutório precioso para que os pesquisadores iniciantes formem um contexto geral sobre a área e, desse modo, aprofundem mais rapidamente seus estudos em outros trabalhos mais específicos. A avaliação de desempenho feita com o AMIGO demonstra que é possível a obtenção de ganhos de desempenho expressivos, com total transparência para o usuário final. Unindo-se desempenho, flexibilidade e transparência, espera-se contribuir para a redução da lacuna existente entre teoria e prática na área de escalonamento de processos / This thesis proposes and describes in details the design of the AMIGO (DynAMical FlexIble SchedulinG EnvirOnment), a novel software tool that makes possible the union of different scheduling algorithms, in a way completely transparent to the user. The AMIGO is able to make flexible the scheduling activity (at run-time), covering all the steps from its configuration up to its effective application. Besides the dynamic flexibility and transparency, AMIGO is also modular: it is split into modules that, among other advantages, facilitate its execution on different platforms. This work also contributes by presenting a critical analysis of the process-scheduling literature, pointing out the existing divergences and proposing important convergence points. Thus, the literature survey presented acts as a precious introductory material, which is able, on one hand, to give to the beginners a broad view of the process-scheduling area and, on the other hand, to facilitate the development of deeper studies in a quicker fashion when more specific works are needed. The performance evaluation of the AMIGO shows that is possible to have expressive performance gains, while having total user transparency. Joining flexibility and transparency it is hoped to contribute for the reduction of the existing gap between theory and practice in the scheduling process area

Este trabalho propõe e descreve em detalhes o projeto do AMIGO (DynAMical FlexIble SchedulinG EnvirOnment), uma nova ferramenta de software capaz de viabilizar a união de diferentes algoritmos de escalonamento, de uma maneira completamente transparente ao usuário. O AMIGO é capaz de flexibilizar o escalonamento (em tempo de execução da aplicação) desde a sua configuração até a sua efetiva aplicação. Além da flexibilidade dinâmica e da transparência, o AMIGO também é modular: o seu projeto está dividido em módulos que, entre outras vantagens, facilitam sua execução em diferentes plataformas. Este trabalho também contribui apresentando uma análise crítica da literatura da área, apontando divergências e propondo pontos de convergência importantes. Assim, o levantamento bibliográfico apresentado atua como um material introdutório precioso para que os pesquisadores iniciantes formem um contexto geral sobre a área e, desse modo, aprofundem mais rapidamente seus estudos em outros trabalhos mais específicos. A avaliação de desempenho feita com o AMIGO demonstra que é possível a obtenção de ganhos de desempenho expressivos, com total transparência para o usuário final. Unindo-se desempenho, flexibilidade e transparência, espera-se contribuir para a redução da lacuna existente entre teoria e prática na área de escalonamento de processos / This thesis proposes and describes in details the design of the AMIGO (DynAMical FlexIble SchedulinG EnvirOnment), a novel software tool that makes possible the union of different scheduling algorithms, in a way completely transparent to the user. The AMIGO is able to make flexible the scheduling activity (at run-time), covering all the steps from its configuration up to its effective application. Besides the dynamic flexibility and transparency, AMIGO is also modular: it is split into modules that, among other advantages, facilitate its execution on different platforms. This work also contributes by presenting a critical analysis of the process-scheduling literature, pointing out the existing divergences and proposing important convergence points. Thus, the literature survey presented acts as a precious introductory material, which is able, on one hand, to give to the beginners a broad view of the process-scheduling area and, on the other hand, to facilitate the development of deeper studies in a quicker fashion when more specific works are needed. The performance evaluation of the AMIGO shows that is possible to have expressive performance gains, while having total user transparency. Joining flexibility and transparency it is hoped to contribute for the reduction of the existing gap between theory and practice in the scheduling process area

Yes / Scheduling is an important element that has a major impact on the efficiency of all manufacturing processes. It plays an important role in optimising the manufacturing times and costs resulting in energy efficient processes. It has been estimated that more than 75% of manufacturing processes occur in small batches. In such environments, processes must be able to perform a variety of operations on a mix of different batches. Batch-job scheduling optimisation is the response to such low batch manufacturing problems. The optimisation of batch-job process scheduling problem is still a challenge to researchers and is far from being completely solved due to its combinatorial nature. In this paper, a novel hybrid heuristic (HybH) solution approach for batch-job scheduling problem is presented with the objective of optimising the overall Makespan (Cmax). The proposed HybH is the combination of Index Based Heuristic (IBH) and the Finished Batch-Job (FBJ) process schedule. The heuristic assigns the first operation to a batch-job using IBH and the remaining operations on the basis FBJ process schedule. The FBJ process schedule gives priority to the batch-job with early finished operations, without violating the constraints of process order. The proposed HybH is explained with the help of a detailed example. Several benchmark problems are solved from the literature to check the validity and effectiveness of the proposed heuristic. The presented HybH has achieved batch-job process schedules which have outperformed the traditional heuristics. The results are encouraging and show that the proposed heuristic is a valid methodology for batch process scheduling optimisation.

Esta tese aborda o problema de obtenção de um índice de carga ou de desempenho adequado para utilização no escalonamento de processos em sistemas computacionais heterogêneos paralelos/distribuídos. Uma ampla revisão bibliográfica com a correspondente análise crítica é apresentada. Essa revisão é a base para a comparação das métricas existentes para a avaliação do grau de heterogeneidade/homogeneidade dos sistemas computacionais. Uma nova métrica é proposta neste trabalho, removendo as restrições identificadas no estudo comparativo realizado. Resultados de aplicações dessa nova métrica são apresentados e discutidos. Esta tese propõe também o conceito de heterogeneidade/homogeneidade temporal que pode ser utilizado para futuros aprimoramentos de políticas de escalonamento empregadas em plataformas computacionais heterogêneas paralelas/distribuídas. Um novo índice de desempenho (Vector for Index of Performance - VIP), generalizando o conceito de índice de carga, é proposto com base em uma métrica Euclidiana. Esse novo índice é aplicado na implementação de uma política de escalonamento e amplamente testado através de modelagem e simulação. Os resultados obtidos são apresentados e analisados estatisticamente. É demonstrado que o novo índice leva a bons resultados de modo geral e é apresentado um mapeamento mostrando as vantagens e desvantagens de sua adoção quando comparado às métricas tradicionais. / This thesis approaches the problem of evaluating an adequate load index or a performance index, for using in process scheduling in heterogeneous parallel/distributed computing systems. A wide literature review with the corresponding critical analysis is presented. This review is the base for the comparison of the existing metrics for the evaluation of the computing systems homogeneity/heterogeneity degree. A new metric is proposed in this work, removing the restrictions identified during the comparative study realized. Results from the application of the new metric are presented and discussed. This thesis also proposes the concept of temporal heterogeneity/homogeneity that can be used for future improvements in scheduling polices for parallel/distributed heterogeneous computing platforms. A new performance index (Vector for Index of Performance - VIP), generalizing the concept of load index, is proposed based on an Euclidean metric. This new index is applied to the implementation of a scheduling police and widely tested through modeling and simulation. The results obtained are presented and statistically analyzed. It is shown that the new index reaches good results in general and it is also presented a mapping showing the advantages and disadvantages of its adoption when compared with the traditional metrics.

Esta tese aborda o problema de obtenção de um índice de carga ou de desempenho adequado para utilização no escalonamento de processos em sistemas computacionais heterogêneos paralelos/distribuídos. Uma ampla revisão bibliográfica com a correspondente análise crítica é apresentada. Essa revisão é a base para a comparação das métricas existentes para a avaliação do grau de heterogeneidade/homogeneidade dos sistemas computacionais. Uma nova métrica é proposta neste trabalho, removendo as restrições identificadas no estudo comparativo realizado. Resultados de aplicações dessa nova métrica são apresentados e discutidos. Esta tese propõe também o conceito de heterogeneidade/homogeneidade temporal que pode ser utilizado para futuros aprimoramentos de políticas de escalonamento empregadas em plataformas computacionais heterogêneas paralelas/distribuídas. Um novo índice de desempenho (Vector for Index of Performance - VIP), generalizando o conceito de índice de carga, é proposto com base em uma métrica Euclidiana. Esse novo índice é aplicado na implementação de uma política de escalonamento e amplamente testado através de modelagem e simulação. Os resultados obtidos são apresentados e analisados estatisticamente. É demonstrado que o novo índice leva a bons resultados de modo geral e é apresentado um mapeamento mostrando as vantagens e desvantagens de sua adoção quando comparado às métricas tradicionais. / This thesis approaches the problem of evaluating an adequate load index or a performance index, for using in process scheduling in heterogeneous parallel/distributed computing systems. A wide literature review with the corresponding critical analysis is presented. This review is the base for the comparison of the existing metrics for the evaluation of the computing systems homogeneity/heterogeneity degree. A new metric is proposed in this work, removing the restrictions identified during the comparative study realized. Results from the application of the new metric are presented and discussed. This thesis also proposes the concept of temporal heterogeneity/homogeneity that can be used for future improvements in scheduling polices for parallel/distributed heterogeneous computing platforms. A new performance index (Vector for Index of Performance - VIP), generalizing the concept of load index, is proposed based on an Euclidean metric. This new index is applied to the implementation of a scheduling police and widely tested through modeling and simulation. The results obtained are presented and statistically analyzed. It is shown that the new index reaches good results in general and it is also presented a mapping showing the advantages and disadvantages of its adoption when compared with the traditional metrics.

Um dos maiores desafios envolvidos no projeto de grades computacionais é o escalonamento de processos, o qual consiste no mapeamento de processos sobre os computadores disponíveis, a fim de reduzir o tempo de execução de aplicações ou maximizar a utilização de recursos. A literatura na área de Sistemas Distribuídos trata, geralmente, esses dois objetivos separadamente, dando origem às abordagens de escalonamento orientado a aplicações e orientado a recursos, respectivamente. Mais recentemente, uma nova abordagem, denominada escalonamento orientado a sistemas, tem recebido destaque, buscando otimizar ambos objetivos simultaneamente. Seguindo essas abordagens, algoritmos heurísticos e de aproximação têm sido propostos. Os heurísticos buscam por soluções de maneira eficiente sem, contudo, apresentar garantias quanto à qualidade das soluções obtidas. Em contrapartida, os algoritmos de aproximação provêm tais garantias, contudo são mais difíceis de serem projetados, o que justifica o fato de haver apenas versões simplificadas desses algoritmos para cenários de escalonamento de processos. A falta de algoritmos de aproximação adequados para abordar o problema de escalonamento de processos e a necessidade de soluções que atendam o escalonamento orientado a sistemas motivaram esta tese de doutorado que apresenta a proposta do Min Heap-based Scheduling Algorithm (MHSA), um algoritmo de aproximação para o problema de escalonamento de processos orientado a sistemas. Esse algoritmo foi baseado em um modelo de otimização matemática proposto no contexto desta tese. Esse modelo considera os comportamentos de processos e recursos a fim de quantificar a qualidade de soluções de escalonamento. O funcionamento do MHSA envolve a construção de uma árvore min-heap, em que os nós representam computadores e as chaves de ordenação correspondem aos tempos de fila, i.e., ocupação dos computadores. Apesar de esse algoritmo primordialmente reduzir o tempo de execução (ou makespan) de aplicações, essa estrutura em árvore permite que qualquer computador que ocupe o nó raiz receba cargas, o que favorece a ocupação de recursos e, portanto, sua orientação a sistemas. Esse algoritmo tem complexidade assintótica de pior caso igual a O(\'log IND. 2 m\'), em que m corresponde ao número de computadores do sistema. Sua razão de aproximação foi estudada para ambientes distribuídos heterogêneos com e sem a presença de comunicação entre processos, o que permite conhecer, a priori, o nível mínimo de qualidade alcançado por suas soluções. Experimentos foram conduzidos para avaliar o algoritmo proposto e compará-lo a outras propostas. Os resultados confirmam que o MHSA reduz o tempo dispendido na obtenção de boas soluções de escalonamento / One of the most important challenges involved in the design of grid computing systems is process scheduling, which maps applications into the available computers in attempt to reduce the application execution time, or maximize resource utilization. The literature of Distributed Systems usually deals with these two objectives separately, supporting the application-centric and the resourcecentric scheduling, respectively. More recently, a third approach referred to as system-centric scheduling has emerged which attempts to optimize both objectives in conjunction. Heuristic-based and approximation-based algorithms have been proposed to address this third type of scheduling. Heuristics aim to find good solutions at acceptable time constraints, without guaranteeing solution quality. On the other hand, approximation-based algorithms provide optimal solution bounds, however they are more difficult to design what makes them available only to simple scenarios. The need for approximation-based algorithms to support system-centric scheduling has motivated this thesis which presents Min Heap-based Scheduling Algorithm (MHSA). This approximation algorithm is based on a mathematical optimization model, also proposed in this work, which considers process and resource behaviors to measure the quality of scheduling solutions. MHSA builds a min-heap data structure in which tree nodes represent computers and sorting keys correspond to queuing times, i.e., computer workloads. Besides this algorithm primarily reduces application execution times (also referred to as makespan), its data structure allows any computer assume the root node and, consequently, receive workloads, what favors resource utilization. This algorithm has the worst-case time complexity equals to O(\'log IND. 2 m\'), in which m represents the number of system computers. Its approximation ratio was analyzed to heterogeneous distributed systems considering bag-of-tasks and communication-intensive applications. Having this ratio, we know the minimum quality level provided by every scheduling solution. Experiments were performed to compare MHSA to others. Results confirm MHSA reduces the time spent to obtain good quality scheduling solutions

Um dos maiores desafios envolvidos no projeto de grades computacionais é o escalonamento de processos, o qual consiste no mapeamento de processos sobre os computadores disponíveis, a fim de reduzir o tempo de execução de aplicações ou maximizar a utilização de recursos. A literatura na área de Sistemas Distribuídos trata, geralmente, esses dois objetivos separadamente, dando origem às abordagens de escalonamento orientado a aplicações e orientado a recursos, respectivamente. Mais recentemente, uma nova abordagem, denominada escalonamento orientado a sistemas, tem recebido destaque, buscando otimizar ambos objetivos simultaneamente. Seguindo essas abordagens, algoritmos heurísticos e de aproximação têm sido propostos. Os heurísticos buscam por soluções de maneira eficiente sem, contudo, apresentar garantias quanto à qualidade das soluções obtidas. Em contrapartida, os algoritmos de aproximação provêm tais garantias, contudo são mais difíceis de serem projetados, o que justifica o fato de haver apenas versões simplificadas desses algoritmos para cenários de escalonamento de processos. A falta de algoritmos de aproximação adequados para abordar o problema de escalonamento de processos e a necessidade de soluções que atendam o escalonamento orientado a sistemas motivaram esta tese de doutorado que apresenta a proposta do Min Heap-based Scheduling Algorithm (MHSA), um algoritmo de aproximação para o problema de escalonamento de processos orientado a sistemas. Esse algoritmo foi baseado em um modelo de otimização matemática proposto no contexto desta tese. Esse modelo considera os comportamentos de processos e recursos a fim de quantificar a qualidade de soluções de escalonamento. O funcionamento do MHSA envolve a construção de uma árvore min-heap, em que os nós representam computadores e as chaves de ordenação correspondem aos tempos de fila, i.e., ocupação dos computadores. Apesar de esse algoritmo primordialmente reduzir o tempo de execução (ou makespan) de aplicações, essa estrutura em árvore permite que qualquer computador que ocupe o nó raiz receba cargas, o que favorece a ocupação de recursos e, portanto, sua orientação a sistemas. Esse algoritmo tem complexidade assintótica de pior caso igual a O(\'log IND. 2 m\'), em que m corresponde ao número de computadores do sistema. Sua razão de aproximação foi estudada para ambientes distribuídos heterogêneos com e sem a presença de comunicação entre processos, o que permite conhecer, a priori, o nível mínimo de qualidade alcançado por suas soluções. Experimentos foram conduzidos para avaliar o algoritmo proposto e compará-lo a outras propostas. Os resultados confirmam que o MHSA reduz o tempo dispendido na obtenção de boas soluções de escalonamento / One of the most important challenges involved in the design of grid computing systems is process scheduling, which maps applications into the available computers in attempt to reduce the application execution time, or maximize resource utilization. The literature of Distributed Systems usually deals with these two objectives separately, supporting the application-centric and the resourcecentric scheduling, respectively. More recently, a third approach referred to as system-centric scheduling has emerged which attempts to optimize both objectives in conjunction. Heuristic-based and approximation-based algorithms have been proposed to address this third type of scheduling. Heuristics aim to find good solutions at acceptable time constraints, without guaranteeing solution quality. On the other hand, approximation-based algorithms provide optimal solution bounds, however they are more difficult to design what makes them available only to simple scenarios. The need for approximation-based algorithms to support system-centric scheduling has motivated this thesis which presents Min Heap-based Scheduling Algorithm (MHSA). This approximation algorithm is based on a mathematical optimization model, also proposed in this work, which considers process and resource behaviors to measure the quality of scheduling solutions. MHSA builds a min-heap data structure in which tree nodes represent computers and sorting keys correspond to queuing times, i.e., computer workloads. Besides this algorithm primarily reduces application execution times (also referred to as makespan), its data structure allows any computer assume the root node and, consequently, receive workloads, what favors resource utilization. This algorithm has the worst-case time complexity equals to O(\'log IND. 2 m\'), in which m represents the number of system computers. Its approximation ratio was analyzed to heterogeneous distributed systems considering bag-of-tasks and communication-intensive applications. Having this ratio, we know the minimum quality level provided by every scheduling solution. Experiments were performed to compare MHSA to others. Results confirm MHSA reduces the time spent to obtain good quality scheduling solutions