A maior parte dos mecanismos em processadores superescalares atuais usam granularidade de instrução para criar ou caracterizar especulações, tais como predição de desvios ou prefetchers. No entanto, muitas das características das instruções podem ser obtidas ao analisar uma granularidade mais grossa, o bloco básico de código, aumentando a quantidade de código coberta em um espaço similar de armazenamento. Adicionalmente, códigos podem ser analisados mais precisamente e prover uma variedade maior de informação ao observar diferentes tipos de instruções e suas relações. Devido a estas vantagens, a análise no nível de blocos pode fornecer mais oportunidades para mecanismos que necessitam desta informação. Por exemplo, é possível integrar informações de desvios mal previstos e acessos a memória para gerar informações mais precisas de quais acessos a memória oferecem melhor desempenho ao serem priorizados. Nesta tese propomos o Block-Level Architecture Profiler (BLAP) (Block Level Architecture Profiler), um mecanismo em hardware que caracteriza gargalos no nível microarquitetural, tal como loads delinquentes, desvios de difícil previsão e contenção nas unidades funcionais. O BLAP trabalha no nível de bloco básico, apenas detectando e fornecendo informações que podem ser usada para otimizar tais gargalos. Um mecanismo para a remoção de prefetches e uma política de controlador de memória DRAM foram criados para usar a informação criada pelo BLAP e demonstrar seu potencial. Juntos, estes mecanismos são capazes de melhorar o desempenho do sistema em até 17.39% (3.9% em média). Nosso método mostrou também ganhos médios de 13.14% quando avaliado com uma pressão na memória mais alta devido a prefetchers mais agressivos. / Most mechanisms in current superscalar processors use instruction granularity information for speculation, such as branch predictors or prefetchers. However, many of these characteristics can be obtained at the basic block level, increasing the amount of code that can be covered while requiring less space to store the data. Moreover, the code can be profiled more accurately and provide a higher variety of information by analyzing different instruction types inside a block. Because of these advantages, block-level analysis can offer more opportunities for mechanisms that use this information. For example, it is possible to integrate information about branch prediction and memory accesses to provide precise information for speculative mechanisms, increasing accuracy and performance. We propose a BLAP, an online mechanism that profiles bottlenecks at the microarchitectural level, such as delinquent memory loads, hard-to-predict branches and contention for functional units. BLAP works at the basic block level, providing information that can be used to reduce the impact of these bottlenecks. A prefetch dropping mechanism and a memory controller policy were developed to use the profiled information provided by BLAP. Together, these mechanisms are able to improve performance by up to 17.39% (3.90% on average). Our technique showed average gains of 13.14% when evaluated under high memory pressure due to highly aggressive prefetch.

Devido ao contínuo crescimento dos dados científicos nos últimos anos, a análise intensiva de dados nessas quantidades massivas de dados é muito importante para extrair informações valiosas. Por outro lado, o formato de dados científicos GRIB (GRIdded Binary) é amplamente utilizado na comunidade meteorológica para armazenar histórico de dados e previsões meteorológicas. No entanto, as ferramentas atuais disponíveis e métodos para processar arquivos neste formato não realizam o processamento em um ambiente distribuído. Essa situação limita as capacidades de análise dos cientistas que precisam realizar uma avaliação sobre grandes conjuntos de dados com o objetivo de obter informação no menor tempo possível fazendo uso de todos os recursos disponíveis. Neste contexto, este trabalho apresenta uma alternativa ao processamento de dados no formato GRIB usando o padrão Manager-Worker implementado com o modelo de atores fornecido pelo Akka toolkit. Realizamos também uma comparação da nossa proposta com outros mecanismos, como o round-robin, random, balanceamento de carga adaptativo, bem como com um dos principais frameworks para o processamento de grandes quantidades de dados tal como o Apache Spark. A metodologia utilizada considera vários fatores para avaliar o processamento dos arquivos GRIB. Os experimentos foram conduzidos em um cluster na plataforma Microsoft Azure. Os resultados mostram que nossa proposta escala bem à medida que o número de nós aumenta. Assim, nossa proposta atingiu um melhor desempenho em relação aos outros mecanismos utilizados para a comparação, particularmente quando foram utilizadas oito máquinas virtuais para executar as tarefas. Nosso trabalho com o uso de metadados alcançou um ganho de 53.88%, 62.42%, 62.97%, 61.92%, 62.44% e 59.36% em relação aos mecanismos round-robin, random, balanceamento de carga adaptativo que usou métricas CPU, JVM Heap e um combinado de métricas, e o Apache Spark, respectivamente, em um cenário onde um critério de busca é aplicado para selecionar 2 dos 27 parâmetros totais encontrados no conjunto de dados utilizado nos experimentos. / Because of the continuous and overwhelming growth of scientific data in the last few years, data-intensive analysis on this vast amount of scientific data is very important to extract valuable scientific information. The GRIB (GRIdded Binary) scientific data format is widely used within the meteorological community and is used to store historical meteorological data and weather forecast simulation results. However, current libraries to process the GRIB files do not perform the computation in a distributed environment. This situation limits the analytical capabilities of scientists who need to perform analysis on large data sets in order to obtain information in the shortest time possible using of all available resources. In this context, this work presents an alternative to data processing in the GRIB format using the well-know Manager-Worker pattern, which was implemented with the Actor model provided by the Akka toolkit. We also compare our proposal with other mechanisms, such as the round-robin, random and an adaptive load balancing, as well as with one of the main frameworks currently existing for big data processing, Apache Spark. The methodology used considers several factors to evaluate the processing of the GRIB files. The experiments were conducted on a cluster in Microsoft Azure platform. The results show that our proposal scales well as the number of worker nodes increases. Our work reached a better performance in relation to the other mechanisms used for the comparison particularly when eight worker virtual machines were used. Thus, our proposal upon using metadata achieved a gain of 53.88%, 62.42%, 62.97%, 61.92%, 62.44% and 59.36% in relation to the mechanisms: round-robin, random, an adaptive load balancing that used CPU, JVM Heap and mix metrics, and the Apache Spark respectively, in a scenario where a search criteria is applied to select 2 of 27 total parameters found in the dataset used in the experiments.

Um dado por si só não possui valor algum, a menos que ele seja interpretado, contextualizado e agregado com outros dados, para então possuir valor, tornando-o uma informação. Em algumas classes de aplicações o valor não está apenas na informação, mas também na velocidade com que essa informação é obtida. As negociações de alta frequência (NAF) são um bom exemplo onde a lucratividade é diretamente proporcional a latência (LOVELESS; STOIKOV; WAEBER, 2013). Com a evolução do hardware e de ferramentas de processamento de dados diversas aplicações que antes levavam horas para produzir resultados, hoje precisam produzir resultados em questão de minutos ou segundos (BARLOW, 2013). Este tipo de aplicação tem como característica, além da necessidade de processamento em tempo-real ou quase real, a ingestão contínua de grandes e ilimitadas quantidades de dados na forma de tuplas ou eventos. A crescente demanda por aplicações com esses requisitos levou a criação de sistemas que disponibilizam um modelo de programação que abstrai detalhes como escalonamento, tolerância a falhas, processamento e otimização de consultas. Estes sistemas são conhecidos como Stream Processing Systems (SPS), Data Stream Management Systems (DSMS) (CHAKRAVARTHY, 2009) ou Stream Processing Engines (SPE) (ABADI et al., 2005). Ultimamente estes sistemas adotaram uma arquitetura distribuída como forma de lidar com as quantidades cada vez maiores de dados (ZAHARIA et al., 2012). Entre estes sistemas estão S4, Storm, Spark Streaming, Flink Streaming e mais recentemente Samza e Apache Beam. Estes sistemas modelam o processamento de dados através de um grafo de fluxo com vértices representando os operadores e as arestas representando os data streams. Mas as similaridades não vão muito além disso, pois cada sistema possui suas particularidades com relação aos mecanismos de tolerância e recuperação a falhas, escalonamento e paralelismo de operadores, e padrões de comunicação. Neste senário seria útil possuir uma ferramenta para a comparação destes sistemas em diferentes workloads, para auxiliar na seleção da plataforma mais adequada para um trabalho específico. Este trabalho propõe um benchmark composto por aplicações de diferentes áreas, bem como um framework para o desenvolvimento e avaliação de SPSs distribuídos. / Recently a new application domain characterized by the continuous and low-latency processing of large volumes of data has been gaining attention. The growing number of applications of such genre has led to the creation of Stream Processing Systems (SPSs), systems that abstract the details of real-time applications from the developer. More recently, the ever increasing volumes of data to be processed gave rise to distributed SPSs. Currently there are in the market several distributed SPSs, however the existing benchmarks designed for the evaluation this kind of system covers only a few applications and workloads, while these systems have a much wider set of applications. In this work a benchmark for stream processing systems is proposed. Based on a survey of several papers with real-time and stream applications, the most used applications and areas were outlined, as well as the most used metrics in the performance evaluation of such applications. With these information the metrics of the benchmark were selected as well as a list of possible application to be part of the benchmark. Those passed through a workload characterization in order to select a diverse set of applications. To ease the evaluation of SPSs a framework was created with an API to generalize the application development and collect metrics, with the possibility of extending it to support other platforms in the future. To prove the usefulness of the benchmark, a subset of the applications were executed on Storm and Spark using the Azure Platform and the results have demonstrated the usefulness of the benchmark suite in comparing these systems.

Este trabalho analisa o uso de redes de estações de trabalho como uma única máquina a ser utilizada para permitir o processamento de problemas que não poderiam ser computados, aceitavelmente, em apenas um de seus nodos, seja por causa do tempo dispendido ou de recursos físicos necessários, como memória principal. São enfocados dois algoritmos de redes neurais artificiais - Combinatorial Neural Model e Back Propagation - que apresentam os problemas enunciados acima, e uma proposta de um esquema para distribuição dessa classe de algoritmos, levando em consideração as vantagens disponíveis no ambiente em questão, a apresentada. A implementação do modelo proposto, sob a forma de um simulador distribuído baseado no conceito de servidor está descrita no trabalho, assim como as estratégias de paralelização dos algoritmos. Ao final, são apresentados os resultados obtidos, quantitativa e qualitativamente, e uma avaliação mais detalhada da paralelização do algoritmo Back Propagation a exposta. / The use of workstation networks as distributed multicomputers to solve resource demanding problems that cannot be feasibly solved in one node is the main concern of this work. Two different artificial neural network algorithms, Combinatorial Neural Model and Back Propagation, are faced and a scheme for distributing this class of algorithms is presented. The several advantages of the environment are focused in the proposal along with its disadvantages. This work also presents the implementation of the proposed scheme allowing an in loco performance evaluation. At the end results are shown and a more in depth evaluation of the Back Propagation parallelization is presented.

Linguagens de programação orientadas a objetos possuem diversas características que facilitam sua utilização frente a outras linguagens imperativas. No projeto e desenvolvimento de software, o mecanismo de herança permite a construção de sistemas na forma incremental e evolutiva, possibilitando a reutilização de códigos já escritos. Também a possível atingir aplicações com bons níveis de segurança e confiabilidade, através do encapsulamento de dados e funções sob forma de objetos, que também representam a unidade básica de execução em uma linguagem orientada a objetos. O mesmo recurso que possibilita níveis elevados de segurança permite que linguagens orientadas a objetos sejam inerentemente distribuídas. Objetos possuem tanto área de dados e código de execução independentes dos demais. Acessos aos dados internos de um objeto somente são possíveis através de mensagens explicitas entre objetos. Neste caso um objeto solicita uma ação específica a outro objeto, podendo ser enviados parâmetros e existir retorno de resultados. Este trabalho apresenta um modelo para construção de uma linguagem orientada a objetos distribuída. O ambiente para suportar a execução ao modelo é compostos por vários nodos de processamento com memórias locais individuais e contando com uma rede de comunicação para troca de mensagens entre os nodos. O modelo e discutido em dois níveis distintos: a nível de linguagem e a nível operacional. A nível de linguagem são analisados os recursos de programação normalmente utilizados em linguagens orientadas a objetos quando implementados em ambientes distribuídos. O ambiente de suporte A execução necessário ao suporte do modelo da linguagem a analisado pelo nível operacional. A apresentação do modelo a nível de linguagem discute as características de uma linguagem orientada a objetos distribuída frente as implementações seqüenciais convencionais. E ressaltada a implementado de herança em um ambiente de execução distribuído, que, não podendo ser através de compartilhamento, é efetuada através de copia de código. Também são apresentadas novas diretivas de compilação necessárias exclusivamente a ambientes distribuídos. Tais diretivas visam explorar níveis de concorrência de uma aplicação durante sua execução, diferenciando classes que definem objetos locais ou distribuídos e diferentes tipos de mensagens entre objetos. As formas de extrair o melhor desempenho nas aplicações e o gerenciamento do ambiente de execução são os pontos abordados pelo nível operacional do modelo. Em operação neste nível, um elemento de gerencia de execução permite o controle tanto dos objetos da aplicação quanto dos nodos de processamento disponíveis para execução. A tarefa de controle de objetos viabiliza a criação e remoção de objetos durante a execução da aplicação, bem como a identificação de localização destes. O controle dos nodos de processamento possibilita analisar continuamente a carga computacional dos nodos de processamento. Assim, cada objeto a ser criado pode ser alocado em um nodo onde a carga computacional esteja baixa, propiciando um melhor desempenho no momento de execução da aplicação distribuído a carga entre os nodos. A unido do modelo de execução distribuído proposto a uma linguagem orientada a objetos resulta em uma linguagem eficiente tanto na produção de software como no desempenho de aplicações. A eficiência na produção de sistemas 6 obtida através de dois itens, a utilização do paradigma de orientação a objetos e a transparência do nível operacional para o programador, que não necessita conhecer os mecanismos utilizados para ativação de objetos e envio de mensagens. A eficiência de execução é obtida através da utilização de múltiplos nodos processadores servindo como base a execução. Neste trabalho é também apresentado um protótipo para uma linguagem suportando o modelo distribuído proposto. A linguagem, denominada DPC++ (Processamento Distribuído em C++), é voltada para execução em redes de estações de trabalho, sobre o sistema operacional Unix, utilizando sockets como mecanismo de comunicação. O estilo de programação em DPC++ é baseado em C++. / The objects-oriented programming languages have many features who make simple their use in front of others imperatives languages. In the software project and development, the inheritance mechanism allows an increasing and evaluative way of codes that have been written. It also possible gain applications with goods levels of security and confiability with the encapsulation of both data and functions in the form of object, which represent the basic execution unit in an object-oriented language. The same resource that provides high levels of security also permits that object-oriented languages may be inherently distributed. Objects have their own area of data, their execution codes are independent from the other. Accesses to the internal data of an object are possible only through a specific protocol among objets. When this occurs, an object requests a specific action to other object with or without parameters or results return. This work presents a model for build a distributed object-oriented language, devoted to environments compounded by several processing nodes with local memory and linked by a communication network. The model is discussed in two different levels: language level and operational level. In the language level are analyzed the programming resources usually used in object-oriented languages when implemented in distributed environments. The executing environments support are analyzed in the operational level. In the language level presentation are made a discussion about distributed object-oriented language features in front of conventional sequential implementations. It is emphasized inheritance in a distributed executing environment, who is done by code copy, due to can not be by memory sharing. Also are presented news compilation directives necessaries to the distributed environment. Those directives aim to explorer concurrence levels in an application during its execution, differing class who defining local or distributed objects and the different messages types among objects. The operational level boards the ways that mean to extract the best performance for the applications and the execution environment management. An execution manager element allows the control as the application objects as the available to execution processor nodes. The task of object control makes possible the objects creation and removal during the application executing as well their network identification. The processor nodes control allows the continuous analyzes of the computational load in the nodes available to processing. In this way, every object to be created can be allocated in a node with low occupation rates, propitiating a better performance in the application executing. The union of the proposed distributed execution model to an objectoriented language results in an efficient language as in the software production as in execution performance. The systems production efficiency is obtained from two items: the utilization of the object-oriented paradigm an the transparency of the operational level to the programmer, that no need know the used mechanisms to object activation and message exchange. The execution efficiency is gained by the utilization of multiples processor nodes supporting the application executing. In this work is presented a prototype that implements the proposed model. The language, called DPC++, Distributed Processing in C++, is turned to execute in workstation network with Unix operational system, using sockets as communication mechanism. The style of DPC++ programming are based in C++.

É ponto passivo a importância dos sistemas distribuídos no desenvolvimento da computação de alto desempenho nas próximas décadas. No entanto, ainda muito se debate sobre políticas de gerenciamento adequadas para os recursos computacionais espacialmente dispersos disponíveis em tais sistemas. Políticas de balanceamento de carga procuram resolver o problema da ociosidade das maquinas(ou, por outro lado, da super-utilização) em um sistema distribuído. Não são raras situações nas quais somente algumas maquinas da rede estão sendo efetivamente utilizadas, enquanto que varias outras se encontram subutilizadas, ou mesmo completamente ociosas. Aberta a possibilidade de executarmos remotamente uma tarefa, com o intuito de reduzirmos o tempo de resposta da mesma, ainda falta decidirmos "como" fazê-lo. Das decisões envolvidas quanto a execução remota de tarefas tratam as políticas de balanceamento de carga. Tais políticas, muito embora a aparente simplicidade quanto as decisões de controle tomadas ou ao reduzido numero de parâmetros envolvidos, não possuem um comportamento fácil de se prever. Sob determinadas condições, tais políticas podem ser tomar excessivamente instáveis, tomando sucessivas decisões equivocadas e, como consequência, degradando de forma considerável o desempenho do sistema. Em tais casos, muitas das vezes, melhor seria não tê-las. Este trabalho apresenta um ambiente desenvolvido com o objetivo de auxiliar projetistas de sistema ou analistas de desempenho a construir, simular e compreender mais claramente o impacto causado pelas decisões de balanceamento no desempenho do sistema. / There is no doubts about the importance of distributed systems in the development of high performance computing in the next decades. However, there are so much debates about appropriated management policies to spatially scattered computing resources available in this systems. Load balancing policies intend to resolve the problem of underloaded machines (or, in other hand, overloaded machines) in a distributed system. Moments in which few machines are really being used, meanwhile several others are underused, or even idle, aren't rare. Allowed the remote execution of tasks in order to decrease the response time of theirs, it remains to decide 'how' to do it. Load balancing policies deal with making decisions about remote execution. Such policies, in spite of the supposed simplicity about their control decisions and related parameters, doesn't have a predictable behavior. In some cases, such policies can become excessively unstable, making successive wrong decisions and, as consequence, degrading the system performance. In such cases, it's better no policy at all. This work presents an environment developed whose purpose is to help system designers or performance analysts to build, to simulate and to understand the impact made by balancing decisions over the system performance.

Este trabalho apresenta uma proposta de infra-estrutura de software sensível ao contexto para a computação ubíqua (ubicomp) denominada Continuum. A área de ubicomp, também chamada de computação pervasiva, pressupõe uma forte integração com o mundo real, com foco no usuário e na manutenção de alta transparência. Para o desenvolvimento de aplicativos nesse cenário, é necessária uma infra-estrutura de software adequada. A infra-estrutura projetada é baseada no padrão da arquitetura orientada a serviços (service-oriented architecture ou SOA), fazendo uso de framework e middleware, e empregando uma redefinição da semântica siga-me. Nessa visão redefinida, os usuários podem ir para qualquer lugar carregando os dados e os aplicativos que desejam, os quais podem ser usados de forma imperceptível e integrada com o mundo real (seamless integration). O foco particular desse trabalho é sensibilidade ao contexto: a percepção de características relacionadas aos usuários e ao entorno. No trabalho são considerados os recursos disponíveis no ambiente e é mantida a história dos dados de contexto. Além disso, é proposta a representação do contexto para promover raciocínio e compartilhamento de conhecimento, empregando uma ontologia. Dessa forma, contexto é representado de uma maneira formal e bastante expressiva, diferente de muitas soluções existentes hoje em dia que ainda usam modelos de representação ad hoc. Esta tese está então na interseção destas três áreas principais: infra-estrutura de software para ubicomp, sensibilidade ao contexto e ontologias. No desenvolvimento desta tese, também examina-se o campo da computação ubíqua, e sugere-se um modelo de arquitetura geral que enfrente esses desafios fundamentais. Baseado nos requisitos estabelecidos para esse modelo, propõe-se um conjunto de serviços para o Continuum. Os serviços são projetados considerando o trabalho previamente desenvolvido pelo nosso grupo de pesquisa, mais especificamente o projeto ISAM, e particularmente o middleware EXEHDA. A proposta estende esses projetos, adicionando aspectos que não haviam sido considerados no momento do seu desenvolvimento. Particularmente, o suporte a sensibilidade de contexto é melhorado com a proposta de uma ontologia para a formalização da informação de contexto. Algumas análises, usando a metodologia de estudo de caso, foram conduzidas para apreciar as principais proposições da tese. Baseado nessas avaliações, foram apresentadas algumas lições aprendidas e traçada a conclusão do trabalho. Como resultado, Continuum é uma infra-estrutura de software que endereça muitos aspectos da computação ubíqua, integrando imperceptivelmente diferentes desafios. / The present work is a proposal of a context-aware software infrastructure for ubiquitous computing (ubicomp) named Continuum. The ubicomp area, also called pervasive computing, presupposes a strong integration with the real world, with focus on the user and on keeping high transparency. For the development of applications in this scenario, we need an adequate software infrastructure. The infrastructure designed in this work is based on service-oriented architecture (SOA), making use of framework and middleware, and employing a redefinition of follow-me semantics. In this redefined vision, users can go anywhere carrying the data and application they want, which they can use in a seamlessly integrated fashion with the real world. The specific focus of our work is context awareness: the perception of characteristics related to users and surroundings. We consider the resources available in the environment and keep a history of context data. Furthermore, we propose the representation of context to promote reasoning and knowledge sharing, using ontology. In this way, context is represented in a considerably expressive, formal approach, different from many solutions that exist today, which still use ad hoc representations models. Our work is then at the intersection of these three main areas: software infrastructures for ubicomp, context awareness, and ontologies. In the development of this thesis, we also survey the field of ubiquitous computing, suggesting a general architectural model to deal with its fundamental challenges. Based on the established requirements for this model, we propose a set of services for Continuum. The services are designed considering the previous works developed by our research group, namely ISAM (Infra-estrutura de Suporte às Aplicações Móveis – Mobile Applications Support Infrastructure), and particularly the middleware EXEHDA (Execution Environment for Highly Distributed Applications). We further extend these projects, by adding aspects to them that had not been considered at the time of their development. Particularly, we improve context awareness support, proposing an ontology for the formalization of context information. We have conducted some analysis, using case study methodology, to evaluate the main propositions of our work. Based on these assessments, we present lessons learned and draw the conclusion of our work. As a result, Continuum is a software infrastructure that addresses many aspects of ubiquitous computing, seamlessly integrating many different challenges.

A grande demanda por computação de alto desempenho culminou na construção de ambientes de execução de larga escala como as Grades Computacionais. Não diferente de outras plataformas de execução, seus usuários precisam obter os dados de entrada para suas aplicações e muitas vezes precisam armazenar os resultados por elas gerados. Apesar de o termo Grade ter surgido de uma metáfora onde os recursos computacionais estão tão facilmente acessíveis como os da rede elétrica, as ferramentas para gerenciamento de dados e de recursos de armazenamento disponíveis estão muito aquém do necessário para concretizar essa idéia. A imaturidade desses serviços se torna crítica para aplicações científicas que necessitam processar grandes volumes de dados. Nesses casos, utiliza-se apenas os recursos de alto desempenho e assegura-se confiabilidade, disponibilidade e segurança para os dados através de presença humana. Este trabalho apresenta o JavaRMS, um sistema de gerência de dados para Grades. Ao empregar um modelo par-a-par, consegue-se agregar os recursos menos capacitados disponíveis no ambiente de Grade, diminuindo-se assim o custo da solução. O sistema utiliza a técnica de nodos virtuais para lidar com a grande heterogeneidade de recursos, distribuindo os dados de acordo com o espaço de armazenamento fornecido. Empregase fragmentação para viabilizar o uso dos recursos menos capacitados e para melhorar o desempenho das operações que envolvem a transferência de arquivos. Utiliza-se replicação para prover persistência aos dados e para melhorar sua disponibilidade. JavaRMS lida ainda com a dinamicidade e a instabilidade dos recursos através de um modelo de estados, de forma a diminuir o impacto das operações de manutenção. A arquitetura contempla também serviços para gerenciamento de usuários e protege os recursos contra fraudes através de um sistema de cotas. Todas as operações foram projetadas para serem seguras. Por fim, disponibiliza-se toda a infra-estrutura necessária para que serviços de busca e ferramentas de interação com o usuário sejam futuramente fornecidos. Os experimentos realizados com o protótipo do JavaRMS comprovam que usar um modelo par-a-par para organizar os recursos e localizar os dados resulta em boa escalabilidade. Já a técnica de nodos virtuais se mostrou eficiente para distribuir de forma balanceada os dados entre as máquinas, de acordo com a capacidade de armazenamento oferecida. Através de testes com a principal operação que envolve a transferência de arquivos, comprovou-se que o modelo é capaz de melhorar significativamente o desempenho de aplicações que necessitam processar grandes volumes de dados. / Large scale execution environments such as Grids emerged to meet high-performance computing demands. Like in other execution platforms, its users need to get input data to their applications and to store their results. Although the Grid term is a metaphor where computing resources are so easily accessible as those from the eletric grid, its data and resource management tools are not sufficiently mature to make this idea a reality. They usually target high-performance resources, where data reliability, availability and security is assured through human presence. It turns to be critical when scientific applications need to process huge amounts of data. This work presents JavaRMS, a Grid data management system. By using a peer-topeer model, it aggregates low capacity resources to reduce storage costs. Resource heterogeneity is dealt with the virtual node technique, where peers receive data proportionally to their provided storage space. It applies fragmentation to make feasible the usage of low capacity resources and to improve file transfer operations performance. Also, the system achieves data persistence and availability through replication. In order to decrease the impact of maintenance operations, JavaRMS deals with resource dinamicity and instability with a state model. The architecture also contains user management services and protects resources through a quota system. All operations are designed to be secure. Finally, it provides the necessary infrastructure for further deployment of search services and user interactive tools. Experiments with the JavaRMS prototype showed that using a peer-to-peer model for resource organization and data location results in good scalability. Also, the virtual node technique showed to be efficient to provide heterogeneity-aware data distribution. Tests with the main file transfer operation proved the model can significantly improve data-intensive applications performance.

Este trabalho apresenta uma proposta de infra-estrutura de software sensível ao contexto para a computação ubíqua (ubicomp) denominada Continuum. A área de ubicomp, também chamada de computação pervasiva, pressupõe uma forte integração com o mundo real, com foco no usuário e na manutenção de alta transparência. Para o desenvolvimento de aplicativos nesse cenário, é necessária uma infra-estrutura de software adequada. A infra-estrutura projetada é baseada no padrão da arquitetura orientada a serviços (service-oriented architecture ou SOA), fazendo uso de framework e middleware, e empregando uma redefinição da semântica siga-me. Nessa visão redefinida, os usuários podem ir para qualquer lugar carregando os dados e os aplicativos que desejam, os quais podem ser usados de forma imperceptível e integrada com o mundo real (seamless integration). O foco particular desse trabalho é sensibilidade ao contexto: a percepção de características relacionadas aos usuários e ao entorno. No trabalho são considerados os recursos disponíveis no ambiente e é mantida a história dos dados de contexto. Além disso, é proposta a representação do contexto para promover raciocínio e compartilhamento de conhecimento, empregando uma ontologia. Dessa forma, contexto é representado de uma maneira formal e bastante expressiva, diferente de muitas soluções existentes hoje em dia que ainda usam modelos de representação ad hoc. Esta tese está então na interseção destas três áreas principais: infra-estrutura de software para ubicomp, sensibilidade ao contexto e ontologias. No desenvolvimento desta tese, também examina-se o campo da computação ubíqua, e sugere-se um modelo de arquitetura geral que enfrente esses desafios fundamentais. Baseado nos requisitos estabelecidos para esse modelo, propõe-se um conjunto de serviços para o Continuum. Os serviços são projetados considerando o trabalho previamente desenvolvido pelo nosso grupo de pesquisa, mais especificamente o projeto ISAM, e particularmente o middleware EXEHDA. A proposta estende esses projetos, adicionando aspectos que não haviam sido considerados no momento do seu desenvolvimento. Particularmente, o suporte a sensibilidade de contexto é melhorado com a proposta de uma ontologia para a formalização da informação de contexto. Algumas análises, usando a metodologia de estudo de caso, foram conduzidas para apreciar as principais proposições da tese. Baseado nessas avaliações, foram apresentadas algumas lições aprendidas e traçada a conclusão do trabalho. Como resultado, Continuum é uma infra-estrutura de software que endereça muitos aspectos da computação ubíqua, integrando imperceptivelmente diferentes desafios. / The present work is a proposal of a context-aware software infrastructure for ubiquitous computing (ubicomp) named Continuum. The ubicomp area, also called pervasive computing, presupposes a strong integration with the real world, with focus on the user and on keeping high transparency. For the development of applications in this scenario, we need an adequate software infrastructure. The infrastructure designed in this work is based on service-oriented architecture (SOA), making use of framework and middleware, and employing a redefinition of follow-me semantics. In this redefined vision, users can go anywhere carrying the data and application they want, which they can use in a seamlessly integrated fashion with the real world. The specific focus of our work is context awareness: the perception of characteristics related to users and surroundings. We consider the resources available in the environment and keep a history of context data. Furthermore, we propose the representation of context to promote reasoning and knowledge sharing, using ontology. In this way, context is represented in a considerably expressive, formal approach, different from many solutions that exist today, which still use ad hoc representations models. Our work is then at the intersection of these three main areas: software infrastructures for ubicomp, context awareness, and ontologies. In the development of this thesis, we also survey the field of ubiquitous computing, suggesting a general architectural model to deal with its fundamental challenges. Based on the established requirements for this model, we propose a set of services for Continuum. The services are designed considering the previous works developed by our research group, namely ISAM (Infra-estrutura de Suporte às Aplicações Móveis – Mobile Applications Support Infrastructure), and particularly the middleware EXEHDA (Execution Environment for Highly Distributed Applications). We further extend these projects, by adding aspects to them that had not been considered at the time of their development. Particularly, we improve context awareness support, proposing an ontology for the formalization of context information. We have conducted some analysis, using case study methodology, to evaluate the main propositions of our work. Based on these assessments, we present lessons learned and draw the conclusion of our work. As a result, Continuum is a software infrastructure that addresses many aspects of ubiquitous computing, seamlessly integrating many different challenges.

A Computação Pervasiva tem sido tema de diversos trabalhos nos últimos anos. Essa emergente área de pesquisa propõe uma visão de futuro onde serviços computacionais são oferecidos para os usuários através de inúmeros dispositivos espalhados pelo ambiente. Os serviços são disponibilizados, tanto através da infraestrutura existente dos computadores ligados fisicamente à rede quanto através de dispositivos móveis. Esse espalhamento da computação deve acontecer de maneira natural e imperceptível ao usuário. Dados pessoais, programas e arquivos de dados poderão ser acessados de qualquer lugar em qualquer momento. O poder de processamento será um recurso do ambiente, acessado quando necessário, da mesma forma que é hoje a eletricidade. O usuário não precisará ter ciência de qual máquina realiza o processamento necessário às suas aplicações, contanto que o resultado esperado seja obtido. Acredita-se que essa realidade será atingida através da aliança entre áreas de pesquisa como a Computação em Grade, Computação Móvel e a Computação Consciente do Contexto. A Computação Consciente do Contexto busca enriquecer a comunicação entre os seres humanos e os dispositivos computacionais, tornando sua atuação mais eficaz. As aplicações conscientes do contexto conseguem perceber as modificações que ocorrem no ambiente e adaptar seu comportamento ao novo estado. Esse processo pode ser dividido em três etapas: monitoramento, reconhecimento de contexto e adaptação. Na etapa de monitoramento são coletadas, através de sensores, informações sobre o ambiente. Essas informações, entretanto, são geralmente, de baixo nível de abstração e, portanto, dificilmente usadas diretamente por aplicações. A etapa de reconhecimento de contexto relaciona os dados obtidos do ambiente e transforma-os para que possam ser úteis às aplicações no processo de escolha do comportamento mais adequado à cada circunstância, habilitando a etapa de adaptação a efetivar a transformação do comportamento da aplicação de acordo com a nova situação do ambiente. Este trabalho propõe um servidor de contexto chamado MultiS que tem como objetivo a resolução dos problemas relativos à etapa de reconhecimento de contexto: a produção de dado de contexto baseado em informações de diversos sensores e a capacidade de reagir a modificações no ambiente. Também é proposta uma linguagem para composição de dados do contexto chamada CD-XML utilizada pelas aplicações para descrever ao servidor de contexto os dados aos quais elas são sensíveis. / The Pervasive Computing has been studied on several papers in the last years. This emergent research area presents a vision of future where computational services will be available through uncountable devices scattered across the environment. This service network will be exposed to the users by both traditional wired computers and mobile devices. This distribution of the computing is going to happen smoothly and transparently to the users. Personal data, computer programs, and data files will be available anywhere, anytime. The processing power will be an environment resource and will be accessed whenever needed, in the same way which is the electricity nowadays. The users will no longer need to worry about where their program is being executed, as long as he gets the needed result. The ISAM group believes that this new reality will be achieved through the alliance of research areas such as Grid Computing, Mobile Computing and Context-Aware Computing. The Context-Aware Computing aims to enrich the communication between human being and computer devices. Context-aware applications are capable of recognize the changes on the environment and adapt its own behavior to the new context state. This process can be divided in tree steps: monitoring, context recognition and adaptation. On the monitoring layer, environment information is collected from sensors. Those sensors, however, usually return only low level information, which is hardly used by the applications on its original form. The context recognition layer processes the data acquired from the context and transforms into information aimed to be useful to the adaptation process. With that information the adaptation system can identify the correct behavior for the application on each different context situation. This dissertation propose a context server named MultiS, which target is to solve the problems related to context recognition layer: the production of new context data based on the information of several sensors and the capability of react to changes on the environment. It also presents a new programming language for composition of contextual information, named CD-XML. This language is used by the context-aware applications to communicate to the context server describing which information the application is sensible to.