Made available in DSpace on 2014-06-12T15:52:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Os sistemas de middleware (infraestrutura de software) para computação em grade tipicamente implementam características, como: coordenar e compatilhar recursos em grande escala e geograficamente distribuídos, registrar e recuperar informações sobre recursos disponíveis, administrar o o grande número de dispositivos da grade e a heterogeneidade existente, em termos de: hadware, tecnologia de rede, políticas de segurança e administrativa, dentre outras. Além de facilitar o desenvolvimento de aplicações distribuídas, ocultando a complexidade dos mecanismos de rede de baixo nível. No entanto, apesar da importância dos sistemas de middleware, existe uma falta de ferramentas que auxiliem no projeto e implementação deste tipo de software, o que ocasiona um maior esforço, custo e tempo de desenvolvimento. Sendo que, essa falta de ferramentas pode ser entendida devido a complexidade de algumas funcionalidades, anteriormente citadas, que a infraestrutura deve prover. Particularmente, a heterogeneidade e o grande número de dispositivos são questões importantes a serem consideradas no projeto e implementação do middleware, pois irão requerer um esforço extra na customização do sistema de middleware. Nesse contexto, são levantadas algumas soluções existentes na engenharia de software que possam auxiliar no desenvolvimento de sistemas de middleware para coputação em grade. Em especial, a Engenharia de Linha de Produto de Software (ELPS), que permite tratar a heterogeneidade e o grande número de dispositivos através da customização em massa. Por meio da adoção da ELPS para construção de sistemas de middleware para computação em grade, é proposto o Ubá. O Ubá é uma arquitetura de linha de produto de software desenvolvida utilizando a metodologia QADA (Quality-driven Architecture Design and Quality Analysis Method). Essa arquitetura é composta de artefatos reusáveis de diversas atividades do desenvolvimento (requisitos, projeto, implementação) com o objetivo de realizar a instanciação e customização dos sistemas de middleware para computação em grade. O Ubá foi construído através da especificação de dois projetos arquiteturais, primeiramente de uma arquitetura conceitual (abstrata), composta por diversos serviços responsáveis pela execução de tarefas típicas, como, por exemplo, gerência de recursos, serviço de segurança e descoberta de recursos. Posteriormente, uma arquitetura concreta foi definida. Sendo que esta refina os elementos estruturais, comportamentais e de implantação da arquitetura conceitual. Após a construção de cada projeto arquitetural, foi realizada uma análise da qualidade de cada arquitetura, visando verificar se os requisitos não-funcionais estão sendo corretamente implementados, além de analisar a aplicação dos estilos arquiteturais e considerar novos elementos para a arquitetura (abstrata ou concreta). A arquitetura especificada foi implementada em linguagem Java. Juntamente com a implementação foram construídos testes unitários e de integração. Já a avaliação foi realizada através de estudos de caso e da aplicação do método FAE (Family Architecture Evaluation)

Orientador: Maria Beatriz Felgar de Toledo / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-08T13:58:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Teixeira_FabianoCosta_M.pdf: 2209084 bytes, checksum: 57b8dcbf49ea5765258bd263373b2ebd (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: A necessidade cada vez maior de um grande poder de processamento e o aumento da complexidade das aplicações motivaram o surgimento de um paradigma de computação distribuído chamado Grade Computacional. Esse paradigma possibilita o compartilhamento de recursos entre participantes heterogêneos, geograficamente separados e sob administrações independentes. No entanto, o comportamento egoísta dos participantes que procuram somente consumir recursos e não fornecer pode dificultar o crescimento e fortalecimento de uma grade computacional. Diante de tal contexto, essa dissertação propõe a utilização de modelos econômicos no escalonamento de recursos de uma grade computacional. Através da utilização de créditos, os participantes devem, de forma virtual, pagar pela utilização dos recursos remotos. De maneira a oferecer uma maior flexibilidade, a arquitetura proposta permite ainda a formação de grupos de trabalho em que diversos participantes podem trabalhar de forma conjunta para adquirirem um maior valor de créditos que um participante sozinho não poderia obter. A arquitetura se preocupa ainda em fornecer garantia de qualidade de serviço, de maneira que um prazo máximo de execução pré-estabelecido por um consumidor seja respeitado. Para essa arquitetura foram desenvolvidos componentes relacionados com a implementação de modelos econômicos e utilizados alguns componentes já existentes no Globus Toolkit / Abstract: The need for a greater processing power and the increased complexity of applications have caused the appearance of a distributed computing paradigm called Computational Grid. This paradigm allows resource sharing among heterogeneous, geographically distributed and autonomous participants. However, the selfish behavior of participants, that only want to consume resources and do not provide them, may hamper the grid growth. Thus this dissertation proposes the use of economic models for scheduling resources of the grid. Participants can pay for grid resources using credits. To offer a greater flexibility, the proposed architecture allows the organization of participants into groups that can work cooperatively to acquire more credits and, thus, to solve problems requiring more credits that a participant alone could not have. This architecture focuses on providing quality of service. Deadlines established by consumers are guaranteed. The architecture includes components related with the implementation of economic models and others from Globus Toolkit / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Marco Aurelio Amaral Henriques / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e Computação / Made available in DSpace on 2018-08-12T06:09:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pereira_AnaMariadeSeixas_M.pdf: 2667642 bytes, checksum: d79dd53fe62b9832524a344ff3c494ee (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: O gerenciamento e a utilização de ambientes de computação em grade requerem um grande esforço na obtenção das informações necessárias para a administração e para a identificação e resolução de problemas. Acompanhar o desempenho das aplicações, determinar a origem de problemas, identificar e eliminar gargalos são funções que requerem informações detalhadas sobre a plataforma e sobre as aplicações sendo executadas. Neste trabalho apresentamos uma proposta para implementação de uma ferramenta para monitoramento do sistema JoiN de processamento maciçamente paralelo virtual. Após a análise de algumas das ferramentas hoje existentes para monitoramento de ambientes distribuídos não identificamos entre elas uma solução que satisfaça os requisitos do sistema JoiN e, por esta razão, implementamos uma nova ferramenta que procura integrar as melhores características encontradas nas ferramentas analisadas. As principais dificuldades encontradas na implementação desta ferramenta são relacionadas à obtenção e à publicação de um grande número de informações que permitam a observação e o monitoramento do sistema JoiN e que facilitem seu uso e sua administração, interferindo o mínimo possível com seu desempenho. Os resultados obtidos mostram que a ferramenta implementada no sistema JoiN oferece uma boa relação custo/benefício no monitoramento das principais funções deste sistema sem causar impactos significativos na execução de suas aplicações paralelas. / Abstract: Grid Computing environments management and utilization require a great effort in gathering necessary information for site administration and identification/resolution of problems. Discovering applications performance, determining the origin of problems, identifying and eliminating bottlenecks are functions thar require detailed information about the platform and the applications running. In this work we present a proposal for implementation of a monitoring tool for JoiN system, a massively virtual environment for parallel processing. After the analysis of some of the available monitoring tools for distributed environments, we could not identify among them a solution that meets JoiN requirements and, therefore, we decided to implemented a new tool which seeks to incorporate the best features found on analyzed tools. The main difficulties found in the implementation of this tool are related to the collection and publication of a large number of information that allow JoiN observation and monitoring and that helps its administration and use, interfering as little as possible with its performance. The results show that the tool implemented in JoiN system offers a good cost/benefit relationship in monitoring the main functions of this system without causing significant impacts in the execution of parallel applications. / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica

À medida que a ciência avança, muitas aplicações em diferentes áreas precisam de grande poder computacional. A computação em grade é uma importante alternativa para a obtenção de alto poder de processamento, no entanto, esse alto poder computacional deve ser bem aproveitado. Mediante o uso de técnicas de escalonamento especializadas, os recursos podem ser utilizados adequadamente. Atualmente existem vários algoritmos propostos para computação em grade, portanto, é necessário seguir uma boa metodologia para escolher o algoritmo que ofereça melhor desempenho, dadas determinadas características. No presente trabalho comparamos os algoritmos de escalonamento: Heterogeneous Earliest Finish Time (HEFT), (b) Critical Path on a Processor (CPOP) e (c) Path Clustering Heuristic (PCH); cada algoritmo é avaliado com diferentes aplicações e sobre diferentes arquiteturas usando técnicas de simulação, seguindo quatro critérios: (i) desempenho, (ii) escalabilidade, (iii) adaptabilidade e (iv) distribuição da carga do trabalho. Diferenciamos as aplicações para grade em dois tipos: (i) aplicações regulares e (ii) aplicações irregulares; dado que em aplicações irregulares não é facil comparar o critério de escalabilidade. Seguindo esse conjunto de critérios o algoritmo HEFT possui o melhor desempenho e escalabilidade; enquanto que os três algoritmos possuem o mesmo nível de adaptabilidade. Na distribuição de carga de trabalho o algoritmo HEFT aproveita melhor os recursos do que os outros. Por outro lado os algoritmos CPOP e PCH usam a técnica de escalonar o caminho crítico no processador que ofereça o melhor tempo de término, mas essa abordagem nem sempre é a mais adequada. / As science advances, many applications in different areas need a big amount of computational power. Grid computing is an important alternative to obtain high processing power, but this high computational power must be well used. By using specialized scheduling techniques, resources can be properly used. Currently there are several algorithms for grid computing, therefore, is necessary to follow a good methodology to choose an algorithm that offers better performance given certain settings. In this work, we compare task dependent scheduling algorithms: (a) Heterogeneous Earliest Finish Time (HEFT), (b) Critical Path on a Processor (CPOP) e Path Clustering Heuristic (PCH); each algorithm is evaluated with different applications and on different architectures using simulation techniques, following four criterias: (i) performance, (ii) scalability, (iii) adaptability and (iv) workload distribution. We distinguish two kinds of grid applications: (i) regular applications and (ii) irregular applications, since in irregular applications is not easy to compare scalability criteria. Following this set of criteria the HEFT algorithm reaches the best performance and scalability, while the three algorithms have the same level of adaptability. In workload distribution HEFT algorithm makes better use of resources than others. On the other hand, CPOP and PCH algorithms use scheduling of tasks which belong to the critical path on the processor which minimizes the earliest finish time, but this approach is not always the most appropriate.

Recentes avanços proporcionaram às grades computacionais um bom nível de maturidade. Esses sistemas têm sido implantados em ambientes de produção de qualidade na comunidade de pesquisa acadêmica e vêm despertando um grande interesse da indústria. Entretanto, desenvolver aplicações para essas infra-estruturas heterogêneas e distribuídas ainda é uma tarefa complexa e propensa a erros. As iniciativas de facilitar essa tarefa resultaram, na maioria dos casos, em ferramentas não integradas e baseadas em características específicas de cada grade computacional. O presente trabalho tem como objetivo minimizar a dificuldade de desenvolvimento de aplicações para a grade através da construção de um ambiente integrado e extensível de desenvolvimento (IDE) para computação em grade chamado InGriDE. O InGriDE fornece um conjunto único de ferramentas compatíveis com diferentes sistemas de middleware, desenvolvidas baseadas na interface de programação Grid Application Toolkit (GAT). O conjunto de funcionalidades do InGriDE foi desenvolvido com base na plataforma Eclipse que, além de fornecer um arcabouço para construção de IDEs, facilita a extensão do conjunto inicial de funcionalidades. Para validar a nossa solução, utilizamos em nosso estudo de caso o middleware InteGrade, desenvolvido no nosso grupo de pesquisa. Os resultados obtidos nesse trabalho mostraram a viabilidade de fornecer independência de middleware para IDEs através do uso de uma interface genérica de programação como o GAT. Além disso, os benefícios obtidos com o uso do Eclipse como arcabouço para construção de IDEs indicam que os recursos fornecidos por esse tipo de arcabouço atendem de forma eficiente as necessidades inerentes ao processo de desenvolvimento de aplicações para a grade. / Computational grids have evolved considerably over the past few years. These systems have been deployed in production environments in the academic research community and have increased the interest by the industrial community. However, developing applications over heterogeneous and distributed infrastructure is still a complex and error prone process. The initiatives to facilitate this task, in the majority of the cases, resulted in isolated, middleware-specific tools. This work has the objective of minimizing the difficulty of developing grid applications through the construction of an integrated and extensible development environment for grid computing, called InGriDE. InGriDE provides a unique set of tools, compliant with different middleware systems, based on the Grid Application Toolkit (GAT). We developed the InGriDE set of features, based on the Eclipse platform, which provides both a framework for building IDEs and the possibility to extend the initial set of features. To validate our solution we used the InteGrade middleware, developed in our research group, as our case study. The results obtained from our work showed the viability of providing middleware independence to IDEs through the use of a generic application programming interface like GAT. Moreover, the benefits obtained through the use of Eclipse as our framework for building IDEs indicates that this kind of framework satisfies the requirements inherent to the grid application development process in a efficient way.

Nos últimos anos, computação em grade tem emergido como uma forma de utilização de recursos geograficamente distribuídos em múltiplas organizações. Devido ao fato de grids serem altamente distribuídos e compostos por recursos heterogêneos, a computação em grade tem dado importância a requisitos específicos, como escalabilidade, desempenho e a necessidade de um modelo de programação adequado. Vários modelos de programação já foram propostos para a computação em grade. Entretanto, ate agora, nenhum deles supriu todos os requisitos. Diferentemente, na área de alto desempenho em clusters, o modelo de passagem de mensagens se tornou um verdadeiro padrão com um grande número de bibliotecas e aplicações legadas. Este trabalho propõe um framework híbrido que combina os altos desempenho e aceitação do padrão MPI, melhorado com extensões intuitivas para permitir aos desenvolvedores o projeto e desenvolvimento de aplicações em grade ou a gridi-ficação de aplicações já existentes, com a flexibilidade de um runtime baseado em componentes, modelando uma hierarquia de recursos e suportando a comunicação entre clusters. A solução proposta se baseia na adição de comunicadores MPI e uma API relacionada, a qual oferece um suporte ao desenvolvimento de aplicações que levam em conta a topologia hierárquica de grades computacionais, adequado a desenvolvedores habituados a MPI. características (Simula_c~ao Baseada no Algoritmo de Monte Carlo, Mergesort e um solver Poisson3D) mostraram que a gridificação pode melhorar consideravelmente o desempenho dessas aplicações em ambientes de grade. Ainda que o objetivo deste trabalho não seja competir com distribuições MPI existentes, o desempenho da solução proposta _e comparável ao desempenho de MPI, sendo melhor em alguns casos. A partir dos resultados obtidos com o protótipo apresentado, é possível concluir que o custo adicionado pela utilização de componentes não é desprezível, mas dentro do esperado. Entretanto, espera-se que os benefícios para aplicações de grade devem superar os custos adicionais. Além disso, as extensões a interface MPI oferecem a usuários as abstrações necessárias ao projeto de algoritmos paralelos de forma hierárquica, visando ambientes de grade. / In the past several years, grid computing has emerged as a way to harness computing resources geographically distributed across multiple organizations. Due to its inherently largely distributed and heterogeneous nature, grid computing has enlarged the importance of specific requirements, such as scalability, performance and the need of an adequate programming model. Several programming models have been proposed for grid programming. Nonetheless, so far, none of them met all the requirements. Differently, in the field of high performance cluster computing, the message passing model became a true standard with a large number of libraries and legacy applications. This work proposes a hybrid framework that combines the high performance and high acceptability of the MPI standard boosted with intuitive extensions to enable developers to design grid applications or "gridify" existing ones with the flexibility of a component-based runtime modeling resources hierarchy and offering support to inter-cluster communication. The proposed solution relies on the addition of new MPI communicators and a related API, which may offer a support well-suited to programmers used to MPI in order to reflect a hierarchical topology within the deployed application. Carlo Simulation, a Mergesort and a Poissond3D solver) have shown that the "gridification" of applications improve application performance on grid environments. Even if the goal is not to compete against existing MPI distributions, the performance of the solution is comparable with MPI performance, even better in some cases. From the results obtained in the evaluation of this prototype, we conclude that the overhead introduced by the components is not negligible, but inside of the expected. However, we can expect the benefits to grid applications to bypass the generated overhead. Besides, the extended interface may offer users the adequate abstractions to design parallel algorithms in a hierarchical way addressing grid environments.

Nos últimos anos, computação em grade tem emergido como uma forma de utilização de recursos geograficamente distribuídos em múltiplas organizações. Devido ao fato de grids serem altamente distribuídos e compostos por recursos heterogêneos, a computação em grade tem dado importância a requisitos específicos, como escalabilidade, desempenho e a necessidade de um modelo de programação adequado. Vários modelos de programação já foram propostos para a computação em grade. Entretanto, ate agora, nenhum deles supriu todos os requisitos. Diferentemente, na área de alto desempenho em clusters, o modelo de passagem de mensagens se tornou um verdadeiro padrão com um grande número de bibliotecas e aplicações legadas. Este trabalho propõe um framework híbrido que combina os altos desempenho e aceitação do padrão MPI, melhorado com extensões intuitivas para permitir aos desenvolvedores o projeto e desenvolvimento de aplicações em grade ou a gridi-ficação de aplicações já existentes, com a flexibilidade de um runtime baseado em componentes, modelando uma hierarquia de recursos e suportando a comunicação entre clusters. A solução proposta se baseia na adição de comunicadores MPI e uma API relacionada, a qual oferece um suporte ao desenvolvimento de aplicações que levam em conta a topologia hierárquica de grades computacionais, adequado a desenvolvedores habituados a MPI. características (Simula_c~ao Baseada no Algoritmo de Monte Carlo, Mergesort e um solver Poisson3D) mostraram que a gridificação pode melhorar consideravelmente o desempenho dessas aplicações em ambientes de grade. Ainda que o objetivo deste trabalho não seja competir com distribuições MPI existentes, o desempenho da solução proposta _e comparável ao desempenho de MPI, sendo melhor em alguns casos. A partir dos resultados obtidos com o protótipo apresentado, é possível concluir que o custo adicionado pela utilização de componentes não é desprezível, mas dentro do esperado. Entretanto, espera-se que os benefícios para aplicações de grade devem superar os custos adicionais. Além disso, as extensões a interface MPI oferecem a usuários as abstrações necessárias ao projeto de algoritmos paralelos de forma hierárquica, visando ambientes de grade. / In the past several years, grid computing has emerged as a way to harness computing resources geographically distributed across multiple organizations. Due to its inherently largely distributed and heterogeneous nature, grid computing has enlarged the importance of specific requirements, such as scalability, performance and the need of an adequate programming model. Several programming models have been proposed for grid programming. Nonetheless, so far, none of them met all the requirements. Differently, in the field of high performance cluster computing, the message passing model became a true standard with a large number of libraries and legacy applications. This work proposes a hybrid framework that combines the high performance and high acceptability of the MPI standard boosted with intuitive extensions to enable developers to design grid applications or "gridify" existing ones with the flexibility of a component-based runtime modeling resources hierarchy and offering support to inter-cluster communication. The proposed solution relies on the addition of new MPI communicators and a related API, which may offer a support well-suited to programmers used to MPI in order to reflect a hierarchical topology within the deployed application. Carlo Simulation, a Mergesort and a Poissond3D solver) have shown that the "gridification" of applications improve application performance on grid environments. Even if the goal is not to compete against existing MPI distributions, the performance of the solution is comparable with MPI performance, even better in some cases. From the results obtained in the evaluation of this prototype, we conclude that the overhead introduced by the components is not negligible, but inside of the expected. However, we can expect the benefits to grid applications to bypass the generated overhead. Besides, the extended interface may offer users the adequate abstractions to design parallel algorithms in a hierarchical way addressing grid environments.

Um ambiente de programação é uma ferramenta de software resultante da associa ção de um modelo de programação a um sistema de execução. O objetivo de um ambiente de programação é simpli car o desenvolvimento e a execução de aplicações em uma determinada infra-estrutura computacional. Uma infra-estrutura de Computa ção em Grade apresenta características peculiares que tornam pouco e cientes ambientes de programação existentes para infra-estruturas mais tradicionais, como máquinas maciçamente paralelas ou clusters de computadores. Este trabalho apresenta o WSPE, um ambiente de programação peer-to-peer para Computação em Grade. O WSPE oferece suporte para aplicações grid-unaware que seguem o modelo de programação de tarefas paralelas. A interface de programação WSPE é de nida através de anotações da linguagem Java. O sistema de execu- ção segue um modelo peer-to-peer totalmente descentralizado com o propósito de obter robustez e escalabilidade. Embora um sistema de execução necessite abordar diversos aspectos para se tornar completo, a concepção do sistema de execução WSPE aborda aspectos de desempenho, portabilidade, escalabilidade e adaptabilidade. Para tanto foram desenvolvidos ou adaptados mecanismos para as funções de escalonamento, de construção da rede de sobreposição e de suporte ao paralelismo adaptativo. O mecanismo de escalonamento empregado pelo sistema de execução WSPE é baseado na idéia de roubo de trabalho e utiliza uma nova estratégia que resulta em uma e ciência até cinco vezes superior quando comparada com uma estrat égia mais tradicional. Experimentos realizados com um protótipo do WSPE e também por simulação demonstram a viabilidade do ambiente de programação proposto. / A programming environment is a software tool resulting from the association of a programming model to a runtime system. The goal of a programming environment is to simplify application development and execution on a given computational infrastructure. A Grid Computing infrastructure presents peculiar characteristics that make less e cient existing programming environments designed for more traditional infrastructures, such as massively parallel machines or clusters of computers. This work presents WSPE, a peer-to-peer programming environment for Grid Computing. WSPE provides support for grid-unaware applications following the task parallelism programming model. WSPE programming interface is de ned using annotations from the Java language. The runtime system follows a fully decentralized peer-to-peer model. Although several aspects must be considered in order for a runtime system to become complete, WSPE runtime system's conception considers only performance, portability, scalability and adaptability. For this purpose, mechanisms have been developed or adapted to handle scheduling, overlay network building and adaptive parallelism support functions. The scheduling mechanism employed by WSPE's runtime system is based on the idea of work stealing and uses a new strategy resulting on four times higher e ciency when compared to a more traditional strategy. Conducted experiments with WSPE's prototype and also using a simulation tool demonstrate the proposed programming environment feasibility.

Orientador: Prof. Dr. Gustavo Sousa Pavani / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2014. / Por conta da grande demanda por computação de alto desempenho, maiores taxas de envio de dados e disponibilidade de recursos de um ambiente de computação em grade, este trabalho apresenta um estudo realizado sobre o uso de redes ópticas que operam com Multiplexação por Divisão de Comprimento de Onda (Wavelength Division Multiplexing (WDM)) no suporte a grades computacionais, cujo ambiente é chamado de lambda grid. Assim, é proposto neste trabalho uma nova arquitetura de lambda grid capaz de ampliar a disponibilidade de seus recursos computacionais e de rede, por meio da inserc~ao de um suporte a reserva futura destes recursos, ampliando a disponibilidade da grade a tempos futuros e não apenas a tempos correntes de operação. Para o gerenciamento desse ambiente, foi proposto o uso de um algoritmo baseado em Otimização por Colônia de Formigas (Ant Colony Optimization (ACO)) integrado ao plano de controle Generalized Multi-Protocol Label Switching (GMPLS), o qual é capaz de gerenciar dinamicamente e de forma conjunta os recursos de processamento e de rede, alem de prover os mecanismos de agendamento e de reserva futura desses recursos. A arquitetura proposta, juntamente com os demais algoritmos desenvolvidos, foi testada e validada por meio de simulações. Os resultados das simulações permitiram a avaliação do desempenho da nova arquitetura e da necessidade de se incorporar o agendamento conjunto com reserva futuras na execução da ação da probabilidade de bloqueio. / Due to the increasing demand of high-performance computing, higher data transport rates and the availability of the resources on a grid computing environment, this work presents a study of the use of Wavelength Division Multiplexing (WDM) optical networks on the support of grid computing, whose environment is known as lambda grid. It is proposed in this work a new architecture of lambda grid which is capable of increasing the availability of its network and computing resources by the use of an advance reservation approach, which makes the grid able to other its resources in future times of operation and not only in the current time. For the management of this environment, it was proposed the use of an Ant Colony Optimization (ACO) based algorithm integrated to the Generalized Multi-Protocol Label Switching (GMPLS) control plane, which is capable to dynamically manage the server and network resources, in addition to provide the co-scheduling and advance reservation of those resources. The proposed architecture and algorithms were tested and evaluated by means of simulations. The obtained results allowed the evaluation of the performance of the new architecture and the need to incorporate the co-scheduling of server and optical network resources in their advance reservation in order to minimize the blocking probability.

Grid computing, like other technologies of the Information Technology, was created and developed in the mid 90 in the academic scope. The idea of this technology is to use computer resources without worrying about acquisition new resources and physical location. The focus of computational grids is associated with the execution of applications that demand high computing power or adapt to distributed environments. This makes the environment dynamic and heterogeneous, characteristics that make resource management, scheduling and fault tolerance a great challenge. Grid applications are usually programmed through a framework of grid computing. In this work we present TUXUR, designed to manage the execution of tasks in computing grids. Theis framework is specialized in malleable tasks that allow being divided into independent subtasks of known size. The framework dynamically adjusts the size of the subtasks within the resources made available by grid. The main objective of this adjustment is to try to maximize the use of available computational power, balancing the workload of the components of the grid, according to the capacity of each one. The results of the evaluation show that this goal was achieved, maximizing resource utilization and decreasing the final execution time. / Grades de computadores, como outras tecnologias de Tecnologia da Informação, foi criada e desenvolveu-se em meados dos anos 90 no âmbito acadêmico. A ideia desta tecnologia é utilizar os recursos de computadores, sem se preocupar com a aquisição de novos recursos e localização física. O foco das grades computacionais está associado à execução de aplicações que demandam alto poder computacional ou se adaptam a ambientes distribuídos. Isto torna o ambiente dinâmico e heterogêneo, características que fazem a gerência de recursos, escalonamento e tolerância a falhas um grande desafio. Aplicações de grades são geralmente programadas através de um framework de computação em grade. Neste trabalho apresentamos o TUXUR, projetado para gerenciar a execução de tarefas em grades computacionais. O framework é especializado em tarefas maleáveis, que permitem ser divididas em subtarefas independentes de tamanho conhecido. O framework ajusta dinamicamente o tamanho das subtarefas de acordo com os recursos disponibilizados pela grade. O principal objetivo deste ajuste é tentar maximizar a utilização do poder computacional disponibilizado, equilibrando a carga de trabalho entre os componentes da grade, de acordo com a capacidade de cada um. Os resultados encontrados na avaliação evidenciam que esse objetivo foi alcançado, aproveitando ao máximo a utilização dos recursos e diminuindo o tempo final de execução.