A presente tese trata o problema do reescalonamento de processos durante a execução da aplicação, oferecendo rebalanceamento dinâmico de carga entre os recursos disponíveis. Uma vez que os cenários da computação distribuída envolvem cada vez mais recursos e aplicações dinâmicas, a carga é uma medida variável e um mapeamento inicial processos-recursos pode não permanecer eficiente no decorrer do tempo. O estado dos recursos e da rede podem variar no decorrer da aplicação, bem como a quantidade de processamento e a interação entre os processos. Consequentemente, o remapeamento de processos para novos recursos é pertinente para aumentar o uso dos recursos e minimizar o tempo de execução da aplicação. Nesse contexto, essa tese de doutorado apresenta um modelo de reescalonamento chamado MigBSP, o qual controla a migração de processos de aplicações BSP (Bulk Synchronous Parallel). O modelo de aplicação BSP foi adotado visto que torna a programação paralela mais fácil e é muito comum nos cenários de desenvolvimento de aplicações científicas. Considerando o escopo de aplicações BSP, as novas idéias de MigBSP são em número de três: (i) combinação de três métricas - Memória, Computação e Comunicação - em uma outra escala com o intuito de medir o Potencial de Migração de cada processo BSP; (ii) emprego de um Padrão de Computação e outro Padrão de Comunicação para controlar a regularidade dos processos e; (iii) adatação eficiente na freqüência do lançamento do reescalonamento de processos. A infra-estrutura de máquina paralela considera sistemas distribuídos heterogêneos (diferentes velocidades de processador e de rede). Os processos podem passar mensagens entre si e a máquina paralela pode agregar redes locais e clusters. O modelo de reescalonamento provê um formalismo matemático para decidir as seguintes questões: (i) Quando lançar o reescalonamento dos processos; (ii) Quais processos são candidatos a migração e; (iii) Para onde os processos selecionados serão migrados. A técnica de simulação foi usada para validar MigBSP. Além do próprio MigBSP, três aplicações científicas foram foram desenvolvidas e executadas usando o simulador Simgrid. Os resultados mostraram que MigBSP oferece oportunidade de ganhar desempenho sem alterações no código fonte da aplicação. MigBSP torna possível ganhos de desempenho na casa de 20%, bem como produz uma baixa sobrecarga quando migrações são inviáveis. Sua sobrecarga média ficou abaixo de 8% do tempo de execução normal da aplicação. Essa taxa foi obtida desabilitando quaisquer migrações indicadas por MigBSP. Os resultados mostraram que a união das métricas consideradas é uma boa solução para o controle de migração de processos. Além disso, eles revelaram que as adaptações desenvolvidas na freqüência do reescalonamento são cruciais para tornar a execução de MigBSP viável, principalmente em ambientes desbalanceados. / This thesis treats the processes rescheduling problem during application runtime, offering dynamic load rebalancing among the available resources. Since most distributed computing scenarios involve more and more resources and dynamic applications, the load is a variable measure and an initial processes-processors deployment may not remain efficient with time. The resources and the network states can vary during application execution, as well as the amount of processing and the interactions among the processes. Consequently, the remapping of processes to new processors is pertinent to improve resource utilization and to minimize application execution time. In this context, this thesis presents a rescheduling model called MigBSP, which controls the processes migration of BSP (Bulk Synchronous Parallel) applications. BSP application model was adopted because it turns parallel programming easier and is very common in scientific applications development scenarios. Considering the scope of BSP applications, the novel ideas of MigBSP are threefold: (i) combination of three metrics - Memory, Computation and Communication - in a scalar one in order to measure the potential of migration of each BSP process; (ii) employment of both Computation and Communication Patterns to control processes’ regularity and; (iii) efficient adaptation regarding the periodicity to launch processes rescheduling. In our infrastructure, we are considering heterogeneous (different processor and network speed) distributed systems. The processes can pass messages among themselves and the parallel machine can gather local area networks and clusters. The proposed model provides a mathematical formalism to decide the following questions about load (BSP processes) balancing: (i) When to launch the processes rescheduling; (ii) Which processes will be candidates for migration and; (iii) Where to put the processes that will be migrated actually. We used the simulation technique to validate MigBSP. Besides MigBSP, three scientific application were developed and executed using Simgrid simulator. In general, the results showed that MigBSP offers an opportunity to get performance in an effortless manner to the programmer since its does not need modification on application code. MigBSP makes possible gains of performance up to 20% as well as produces a low overhead when migrations do not take place. Its mean overhead is lower than 8% of the normal application execution time. This rate was obtained disabling any processes migration indicated by MigBSP. The results show that the union of considered metrics is a good solution to control processes migration. Moreover, they revealed that the developed adaptations are crucial to turn MigBSP execution viable, mainly on unbalanced environments.

A presente tese trata o problema do reescalonamento de processos durante a execução da aplicação, oferecendo rebalanceamento dinâmico de carga entre os recursos disponíveis. Uma vez que os cenários da computação distribuída envolvem cada vez mais recursos e aplicações dinâmicas, a carga é uma medida variável e um mapeamento inicial processos-recursos pode não permanecer eficiente no decorrer do tempo. O estado dos recursos e da rede podem variar no decorrer da aplicação, bem como a quantidade de processamento e a interação entre os processos. Consequentemente, o remapeamento de processos para novos recursos é pertinente para aumentar o uso dos recursos e minimizar o tempo de execução da aplicação. Nesse contexto, essa tese de doutorado apresenta um modelo de reescalonamento chamado MigBSP, o qual controla a migração de processos de aplicações BSP (Bulk Synchronous Parallel). O modelo de aplicação BSP foi adotado visto que torna a programação paralela mais fácil e é muito comum nos cenários de desenvolvimento de aplicações científicas. Considerando o escopo de aplicações BSP, as novas idéias de MigBSP são em número de três: (i) combinação de três métricas - Memória, Computação e Comunicação - em uma outra escala com o intuito de medir o Potencial de Migração de cada processo BSP; (ii) emprego de um Padrão de Computação e outro Padrão de Comunicação para controlar a regularidade dos processos e; (iii) adatação eficiente na freqüência do lançamento do reescalonamento de processos. A infra-estrutura de máquina paralela considera sistemas distribuídos heterogêneos (diferentes velocidades de processador e de rede). Os processos podem passar mensagens entre si e a máquina paralela pode agregar redes locais e clusters. O modelo de reescalonamento provê um formalismo matemático para decidir as seguintes questões: (i) Quando lançar o reescalonamento dos processos; (ii) Quais processos são candidatos a migração e; (iii) Para onde os processos selecionados serão migrados. A técnica de simulação foi usada para validar MigBSP. Além do próprio MigBSP, três aplicações científicas foram foram desenvolvidas e executadas usando o simulador Simgrid. Os resultados mostraram que MigBSP oferece oportunidade de ganhar desempenho sem alterações no código fonte da aplicação. MigBSP torna possível ganhos de desempenho na casa de 20%, bem como produz uma baixa sobrecarga quando migrações são inviáveis. Sua sobrecarga média ficou abaixo de 8% do tempo de execução normal da aplicação. Essa taxa foi obtida desabilitando quaisquer migrações indicadas por MigBSP. Os resultados mostraram que a união das métricas consideradas é uma boa solução para o controle de migração de processos. Além disso, eles revelaram que as adaptações desenvolvidas na freqüência do reescalonamento são cruciais para tornar a execução de MigBSP viável, principalmente em ambientes desbalanceados. / This thesis treats the processes rescheduling problem during application runtime, offering dynamic load rebalancing among the available resources. Since most distributed computing scenarios involve more and more resources and dynamic applications, the load is a variable measure and an initial processes-processors deployment may not remain efficient with time. The resources and the network states can vary during application execution, as well as the amount of processing and the interactions among the processes. Consequently, the remapping of processes to new processors is pertinent to improve resource utilization and to minimize application execution time. In this context, this thesis presents a rescheduling model called MigBSP, which controls the processes migration of BSP (Bulk Synchronous Parallel) applications. BSP application model was adopted because it turns parallel programming easier and is very common in scientific applications development scenarios. Considering the scope of BSP applications, the novel ideas of MigBSP are threefold: (i) combination of three metrics - Memory, Computation and Communication - in a scalar one in order to measure the potential of migration of each BSP process; (ii) employment of both Computation and Communication Patterns to control processes’ regularity and; (iii) efficient adaptation regarding the periodicity to launch processes rescheduling. In our infrastructure, we are considering heterogeneous (different processor and network speed) distributed systems. The processes can pass messages among themselves and the parallel machine can gather local area networks and clusters. The proposed model provides a mathematical formalism to decide the following questions about load (BSP processes) balancing: (i) When to launch the processes rescheduling; (ii) Which processes will be candidates for migration and; (iii) Where to put the processes that will be migrated actually. We used the simulation technique to validate MigBSP. Besides MigBSP, three scientific application were developed and executed using Simgrid simulator. In general, the results showed that MigBSP offers an opportunity to get performance in an effortless manner to the programmer since its does not need modification on application code. MigBSP makes possible gains of performance up to 20% as well as produces a low overhead when migrations do not take place. Its mean overhead is lower than 8% of the normal application execution time. This rate was obtained disabling any processes migration indicated by MigBSP. The results show that the union of considered metrics is a good solution to control processes migration. Moreover, they revealed that the developed adaptations are crucial to turn MigBSP execution viable, mainly on unbalanced environments.

A presente tese trata o problema do reescalonamento de processos durante a execução da aplicação, oferecendo rebalanceamento dinâmico de carga entre os recursos disponíveis. Uma vez que os cenários da computação distribuída envolvem cada vez mais recursos e aplicações dinâmicas, a carga é uma medida variável e um mapeamento inicial processos-recursos pode não permanecer eficiente no decorrer do tempo. O estado dos recursos e da rede podem variar no decorrer da aplicação, bem como a quantidade de processamento e a interação entre os processos. Consequentemente, o remapeamento de processos para novos recursos é pertinente para aumentar o uso dos recursos e minimizar o tempo de execução da aplicação. Nesse contexto, essa tese de doutorado apresenta um modelo de reescalonamento chamado MigBSP, o qual controla a migração de processos de aplicações BSP (Bulk Synchronous Parallel). O modelo de aplicação BSP foi adotado visto que torna a programação paralela mais fácil e é muito comum nos cenários de desenvolvimento de aplicações científicas. Considerando o escopo de aplicações BSP, as novas idéias de MigBSP são em número de três: (i) combinação de três métricas - Memória, Computação e Comunicação - em uma outra escala com o intuito de medir o Potencial de Migração de cada processo BSP; (ii) emprego de um Padrão de Computação e outro Padrão de Comunicação para controlar a regularidade dos processos e; (iii) adatação eficiente na freqüência do lançamento do reescalonamento de processos. A infra-estrutura de máquina paralela considera sistemas distribuídos heterogêneos (diferentes velocidades de processador e de rede). Os processos podem passar mensagens entre si e a máquina paralela pode agregar redes locais e clusters. O modelo de reescalonamento provê um formalismo matemático para decidir as seguintes questões: (i) Quando lançar o reescalonamento dos processos; (ii) Quais processos são candidatos a migração e; (iii) Para onde os processos selecionados serão migrados. A técnica de simulação foi usada para validar MigBSP. Além do próprio MigBSP, três aplicações científicas foram foram desenvolvidas e executadas usando o simulador Simgrid. Os resultados mostraram que MigBSP oferece oportunidade de ganhar desempenho sem alterações no código fonte da aplicação. MigBSP torna possível ganhos de desempenho na casa de 20%, bem como produz uma baixa sobrecarga quando migrações são inviáveis. Sua sobrecarga média ficou abaixo de 8% do tempo de execução normal da aplicação. Essa taxa foi obtida desabilitando quaisquer migrações indicadas por MigBSP. Os resultados mostraram que a união das métricas consideradas é uma boa solução para o controle de migração de processos. Além disso, eles revelaram que as adaptações desenvolvidas na freqüência do reescalonamento são cruciais para tornar a execução de MigBSP viável, principalmente em ambientes desbalanceados. / This thesis treats the processes rescheduling problem during application runtime, offering dynamic load rebalancing among the available resources. Since most distributed computing scenarios involve more and more resources and dynamic applications, the load is a variable measure and an initial processes-processors deployment may not remain efficient with time. The resources and the network states can vary during application execution, as well as the amount of processing and the interactions among the processes. Consequently, the remapping of processes to new processors is pertinent to improve resource utilization and to minimize application execution time. In this context, this thesis presents a rescheduling model called MigBSP, which controls the processes migration of BSP (Bulk Synchronous Parallel) applications. BSP application model was adopted because it turns parallel programming easier and is very common in scientific applications development scenarios. Considering the scope of BSP applications, the novel ideas of MigBSP are threefold: (i) combination of three metrics - Memory, Computation and Communication - in a scalar one in order to measure the potential of migration of each BSP process; (ii) employment of both Computation and Communication Patterns to control processes’ regularity and; (iii) efficient adaptation regarding the periodicity to launch processes rescheduling. In our infrastructure, we are considering heterogeneous (different processor and network speed) distributed systems. The processes can pass messages among themselves and the parallel machine can gather local area networks and clusters. The proposed model provides a mathematical formalism to decide the following questions about load (BSP processes) balancing: (i) When to launch the processes rescheduling; (ii) Which processes will be candidates for migration and; (iii) Where to put the processes that will be migrated actually. We used the simulation technique to validate MigBSP. Besides MigBSP, three scientific application were developed and executed using Simgrid simulator. In general, the results showed that MigBSP offers an opportunity to get performance in an effortless manner to the programmer since its does not need modification on application code. MigBSP makes possible gains of performance up to 20% as well as produces a low overhead when migrations do not take place. Its mean overhead is lower than 8% of the normal application execution time. This rate was obtained disabling any processes migration indicated by MigBSP. The results show that the union of considered metrics is a good solution to control processes migration. Moreover, they revealed that the developed adaptations are crucial to turn MigBSP execution viable, mainly on unbalanced environments.

Many diffusion processes in nature and society were found to be anomalous, in the sense of being fundamentally different from conventional Brownian motion. An important example is the migration of biological cells, which exhibits non-trivial temporal decay of velocity autocorrelation functions. This means that the corresponding dynamics is characterized by memory effects that slowly decay in time. Motivated by this we construct non-Markovian lattice-gas cellular automata models for moving agents with memory. For this purpose the reorientation probabilities are derived from velocity autocorrelation functions that are given a priori; in that respect our approach is “data-driven”. Particular examples we consider are velocity correlations that decay exponentially or as power laws, where the latter functions generate anomalous diffusion. The computational efficiency of cellular automata combined with our analytical results paves the way to explore the relevance of memory and anomalous diffusion for the dynamics of interacting cell populations, like confluent cell monolayers and cell clustering.