Esta dissertação aborda o escalonamento de processos em sistemas de clusters de computadores, tanto em plataformas homogêneas quanto heterogêneas. As heterogeneidades abordadas incluem a potência computacional dos processadores, quantidade de memória principal do sistema e o tempo médio de acesso ao disco. Neste trabalho são propostas quatro novas políticas destinadas a realizar o compartilhamento de carga nesses ambientes, considerando cargas de trabalho com aplicações variando entre CPU-bound e memoryintensive. Dentre as quatro políticas, uma utiliza apenas índices de CPU, enquanto as demais utilizam também índices de memória. Os resultados foram obtidos através de simulações baseadas em trace e mostram reduções significativas das perdas de desempenho observadas nos resultados obtidos com as políticas de escalonamento propostas. Como referências foram utilizadas políticas de escalonamento tradicionais encontradas na literatura / This dissertation approaches the process scheduling on clusters of computers, on both homogeneous and heterogeneous platforms. The heterogeneities considered include processor computational power, system main memory quantity and the average disk access time. In this work are proposed four novel policies aimed at realizing the work load sharing on these environments, considering workloads with applications varying between CPU-bound and memory-intensive. Among the four policies, one of them uses only CPU indices, while the others also use memory indices. The results were obtained by means of trace-based simulations and show a significant reduction on the performance losses observed on the results obtained with the proposed scheduling policies. As references were used traditional scheduling policies found in the literature

Esta dissertação aborda o escalonamento de processos em sistemas de clusters de computadores, tanto em plataformas homogêneas quanto heterogêneas. As heterogeneidades abordadas incluem a potência computacional dos processadores, quantidade de memória principal do sistema e o tempo médio de acesso ao disco. Neste trabalho são propostas quatro novas políticas destinadas a realizar o compartilhamento de carga nesses ambientes, considerando cargas de trabalho com aplicações variando entre CPU-bound e memoryintensive. Dentre as quatro políticas, uma utiliza apenas índices de CPU, enquanto as demais utilizam também índices de memória. Os resultados foram obtidos através de simulações baseadas em trace e mostram reduções significativas das perdas de desempenho observadas nos resultados obtidos com as políticas de escalonamento propostas. Como referências foram utilizadas políticas de escalonamento tradicionais encontradas na literatura / This dissertation approaches the process scheduling on clusters of computers, on both homogeneous and heterogeneous platforms. The heterogeneities considered include processor computational power, system main memory quantity and the average disk access time. In this work are proposed four novel policies aimed at realizing the work load sharing on these environments, considering workloads with applications varying between CPU-bound and memory-intensive. Among the four policies, one of them uses only CPU indices, while the others also use memory indices. The results were obtained by means of trace-based simulations and show a significant reduction on the performance losses observed on the results obtained with the proposed scheduling policies. As references were used traditional scheduling policies found in the literature

Orientador: Marcos Antônio Cavenaghi / Banca: Renata Spolon Lobato / Banca: Ronaldo Lara Gonçalves / Resumo: O gerenciamento de um conglomerado de computadores em rede é uma atividade potencialmente complexa devido à natureza heterogênea destes equipamentos. Estas redes podem apresentar computadores com diferentes configurações em sua camada de software básico e aplicativos em função das diferenças de configuração de hardware em cada nó da rede. Neste cenário, cada computador torna-se uma entidade gerenciada individualmente, exigindo uma atividade manual de configuração da imagem de sistema ou com automatização limitada à camada de aplicativos. Tecnologias que oferecem gestão centralizada, como arquiteturas thin-client ou terminal de serviços, penalizam o desempenho das estações e oferecem capacidade reduzida para atender um número crescente de usuários uma vez que todo o processamento dos aplicativos dos clientes é executado em um único nó da rede. Outras arquiteturas para gerenciamento centralizado que atuam em camada de software são ineficazes em oferecer uma administração baseada em uma imagem única de configuração dado o forte acoplamento entre as camadas de software e hardware. Compreendendo as deficiências dos modelos tradicionais de gerenciamento centralizado de computadores, o objetivo deste trabalho é o desenvolvimento do FlexLab, mecanismo de gerenciamento de computadores através de Imagem de Sistema Única baseado em um middleware de virtualização distribuída. Por meio do middleware de virtualização do FlexLab, os computadores em rede de um ambiente são capazes de realizar o processo de boot remoto a partir de uma Imagem de Sistema Única desenvolvida sobre um hardware virtualizado. Esta imagem é hospedada e acessada a partir de um servidor central da rede, padronizando assim as configurações de software básico e aplicativos mesmo em um cenário de computadores com configuração heterogênea de hardware, simplificando... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Computer network management is a potentially complex task due to the heterogeneous nature of the hardware configuration of these machines. These networks may offer computers with different configuration in their basic software layer due to the configuration differences in their hardware layer and thus, in this scenario, each computer becomes an individual managed entity in the computer network and then requiring an individual and manually operated configuration procedure or automated maintenance restricted to application layer. Thin-client or terminal services do offer architectures for centralized management, however these architectures impose performance penalties for client execution and offer reduced scalability support in order to serve a growing number of users since all application processing is hosted and consume processing power of a single network node: the server. In the other hand, architectures for centralized management based on applications running over software layer are inefficient in offer computer management based on a single configuration image due to the tight coupling between software and hardware layers. Understanding the drawbacks of the theses centralized computer management solutions, the aim of this project is to develop the FlexLab, centralized computer management architecture through a Single System Image based on a distributed virtualization middleware. Through FlexLab virtualization middleware, the computers of a network environment are able to remote boot from a Single System Image targeting the virtual machine hardware. This Single System Image is hosted at a central network server and thus, standardizing basic software and applications configurations for networks with heterogeneous computer hardware configuration which simplifies computer management since all computers may be managed through a Single System Image. The experiments have shown that... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:29:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-07-24Bitstream added on 2014-06-13T18:39:30Z : No. of bitstreams: 1 cruz_di_me_sjrp.pdf: 2160735 bytes, checksum: 8010a7f3347625f0df8a2602dcebd330 (MD5) / O gerenciamento de um conglomerado de computadores em rede é uma atividade potencialmente complexa devido à natureza heterogênea destes equipamentos. Estas redes podem apresentar computadores com diferentes configurações em sua camada de software básico e aplicativos em função das diferenças de configuração de hardware em cada nó da rede. Neste cenário, cada computador torna-se uma entidade gerenciada individualmente, exigindo uma atividade manual de configuração da imagem de sistema ou com automatização limitada à camada de aplicativos. Tecnologias que oferecem gestão centralizada, como arquiteturas thin-client ou terminal de serviços, penalizam o desempenho das estações e oferecem capacidade reduzida para atender um número crescente de usuários uma vez que todo o processamento dos aplicativos dos clientes é executado em um único nó da rede. Outras arquiteturas para gerenciamento centralizado que atuam em camada de software são ineficazes em oferecer uma administração baseada em uma imagem única de configuração dado o forte acoplamento entre as camadas de software e hardware. Compreendendo as deficiências dos modelos tradicionais de gerenciamento centralizado de computadores, o objetivo deste trabalho é o desenvolvimento do FlexLab, mecanismo de gerenciamento de computadores através de Imagem de Sistema Única baseado em um middleware de virtualização distribuída. Por meio do middleware de virtualização do FlexLab, os computadores em rede de um ambiente são capazes de realizar o processo de boot remoto a partir de uma Imagem de Sistema Única desenvolvida sobre um hardware virtualizado. Esta imagem é hospedada e acessada a partir de um servidor central da rede, padronizando assim as configurações de software básico e aplicativos mesmo em um cenário de computadores com configuração heterogênea de hardware, simplificando... / Computer network management is a potentially complex task due to the heterogeneous nature of the hardware configuration of these machines. These networks may offer computers with different configuration in their basic software layer due to the configuration differences in their hardware layer and thus, in this scenario, each computer becomes an individual managed entity in the computer network and then requiring an individual and manually operated configuration procedure or automated maintenance restricted to application layer. Thin-client or terminal services do offer architectures for centralized management, however these architectures impose performance penalties for client execution and offer reduced scalability support in order to serve a growing number of users since all application processing is hosted and consume processing power of a single network node: the server. In the other hand, architectures for centralized management based on applications running over software layer are inefficient in offer computer management based on a single configuration image due to the tight coupling between software and hardware layers. Understanding the drawbacks of the theses centralized computer management solutions, the aim of this project is to develop the FlexLab, centralized computer management architecture through a Single System Image based on a distributed virtualization middleware. Through FlexLab virtualization middleware, the computers of a network environment are able to remote boot from a Single System Image targeting the virtual machine hardware. This Single System Image is hosted at a central network server and thus, standardizing basic software and applications configurations for networks with heterogeneous computer hardware configuration which simplifies computer management since all computers may be managed through a Single System Image. The experiments have shown that... (Complete abstract click electronic access below)