Nous présentons deux contributions dans le domaine de la programmation parallèle. La première est théorique : nous introduisons l’analyse SIPS, une approche nouvelle pour dénombrer le nombre d’opérations de synchronisation durant l’exécution d’un algorithme parallèle ordonnancé par vol de travail. Basée sur le concept d’horloges logiques, elle nous permet : d’une part de donner de nouvelles majorations de coût en moyenne; d’autre part de concevoir des programmes parallèles plus efficaces par adaptation dynamique de la granularité. La seconde contribution est pragmatique : nous présentons une parallélisation générique d’algorithmes pour la génération déterministe de nombres pseudo-aléatoires, indépendamment du nombre de processus concurrents lors de l’exécution. Alternative à l’utilisation d’un générateur pseudo-aléatoire séquentiel par processus, nous introduisons une API générique, appelée Par-R qui est conçue et analysée grâce à SIPS. Sa caractéristique principale est d’exploiter un générateur séquentiel qui peut “sauter” directement d’un nombre à un autre situé à une distance arbitraire dans la séquence pseudo-aléatoire. Grâce à l’analyse SIPS, nous montrons qu’en moyenne, lors d’une exécution par vol de travail d’un programme très parallèle (dont la profondeur ou chemin critique est très petite devant le travail ou nombre d’opérations), ces opérations de saut sont rares. Par-R est comparé au générateur pseudo-aléatoire DotMix écrit pour Cilk Plus, une extension de C/C++ pour la programmation parallèle par vol de travail. Le surcout théorique de Par-R se compare favorablement au surcoput de DotMix, ce qui apparait aussi expériemntalement. De plus, étant générique, Par-R est indépendant du générateur séquentiel sous-jacent. / Nós apresentamos duas contribuições para a área de programação paralela. A primeira contribuição é teórica: nós introduzimos a análise SIPS, uma nova abordagem para a estimar o número de sincronizações realizadas durante a execução de um algoritmo paralelo. SIPS generaliza o conceito de relógios lógicos para contar o número de sincronizações realizadas por um algoritmo paralelo e é capaz de calcular limites do pior caso mesmo na presença de execuções paralelas não-determinísticas, as quais não são geralmente cobertas por análises no estado-da-arte. Nossa análise nos permite estimar novos limites de pior caso para computações escalonadas pelo popular algoritmo de roubo de tarefas e também projetar programas paralelos e adaptáveis que são mais eficientes. A segunda contribuição é pragmática: nós apresentamos uma estratégia de paralelização eficiente para a geração de números pseudoaleatórios. Como uma alternativa para implementações fixas de componentes de geração aleatória nós introduzimos uma API chamada Par-R, projetada e analisada utilizando-se SIPS. Sua principal idea é o uso da capacidade de um gerador sequencial R de realizar um “pulo” eficiente dentro do fluxo de números gerados; nós os associamos a operações realizadas pelo escalonador por roubo de tarefas, o qual nossa análise baseada em SIPS demonstra ocorrer raramente em média. Par-R é comparado com o gerador paralelo de números pseudoaleatórios DotMix, escrito para a plataforma de multithreading dinâmico Cilk Plus. A latência de Par-R tem comparação favorável à latência do DotMix, o que é confirmado experimentalmente, mas não requer o uso subjacente fixado de um dado gerador aleatório. / We present two contributions to the field of parallel programming. The first contribution is theoretical: we introduce SIPS analysis, a novel approach to estimate the number of synchronizations performed during the execution of a parallel algorithm. Based on the concept of logical clocks, it allows us: on one hand, to deliver new bounds for the number of synchronizations, in expectation; on the other hand, to design more efficient parallel programs by dynamic adaptation of the granularity. The second contribution is pragmatic: we present an efficient parallelization strategy for pseudorandom number generation, independent of the number of concurrent processes participating in a computation. As an alternative to the use of one sequential generator per process, we introduce a generic API called Par-R, which is designed and analyzed using SIPS. Its main characteristic is the use of a sequential generator that can perform a “jump-ahead” directly from one number to another on an arbitrary distance within the pseudorandom sequence. Thanks to SIPS, we show that, in expectation, within an execution scheduled by work stealing of a “very parallel” program (whose depth or critical path is subtle when compared to the work or number of operations), these operations are rare. Par-R is compared with the parallel pseudorandom number generator DotMix, written for the Cilk Plus dynamic multithreading platform. The theoretical overhead of Par-R compares favorably to DotMix’s overhead, what is confirmed experimentally, while not requiring a fixed generator underneath.

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.

Nous présentons deux contributions dans le domaine de la programmation parallèle. La première est théorique : nous introduisons l’analyse SIPS, une approche nouvelle pour dénombrer le nombre d’opérations de synchronisation durant l’exécution d’un algorithme parallèle ordonnancé par vol de travail. Basée sur le concept d’horloges logiques, elle nous permet : d’une part de donner de nouvelles majorations de coût en moyenne; d’autre part de concevoir des programmes parallèles plus efficaces par adaptation dynamique de la granularité. La seconde contribution est pragmatique : nous présentons une parallélisation générique d’algorithmes pour la génération déterministe de nombres pseudo-aléatoires, indépendamment du nombre de processus concurrents lors de l’exécution. Alternative à l’utilisation d’un générateur pseudo-aléatoire séquentiel par processus, nous introduisons une API générique, appelée Par-R qui est conçue et analysée grâce à SIPS. Sa caractéristique principale est d’exploiter un générateur séquentiel qui peut “sauter” directement d’un nombre à un autre situé à une distance arbitraire dans la séquence pseudo-aléatoire. Grâce à l’analyse SIPS, nous montrons qu’en moyenne, lors d’une exécution par vol de travail d’un programme très parallèle (dont la profondeur ou chemin critique est très petite devant le travail ou nombre d’opérations), ces opérations de saut sont rares. Par-R est comparé au générateur pseudo-aléatoire DotMix écrit pour Cilk Plus, une extension de C/C++ pour la programmation parallèle par vol de travail. Le surcout théorique de Par-R se compare favorablement au surcoput de DotMix, ce qui apparait aussi expériemntalement. De plus, étant générique, Par-R est indépendant du générateur séquentiel sous-jacent. / Nós apresentamos duas contribuições para a área de programação paralela. A primeira contribuição é teórica: nós introduzimos a análise SIPS, uma nova abordagem para a estimar o número de sincronizações realizadas durante a execução de um algoritmo paralelo. SIPS generaliza o conceito de relógios lógicos para contar o número de sincronizações realizadas por um algoritmo paralelo e é capaz de calcular limites do pior caso mesmo na presença de execuções paralelas não-determinísticas, as quais não são geralmente cobertas por análises no estado-da-arte. Nossa análise nos permite estimar novos limites de pior caso para computações escalonadas pelo popular algoritmo de roubo de tarefas e também projetar programas paralelos e adaptáveis que são mais eficientes. A segunda contribuição é pragmática: nós apresentamos uma estratégia de paralelização eficiente para a geração de números pseudoaleatórios. Como uma alternativa para implementações fixas de componentes de geração aleatória nós introduzimos uma API chamada Par-R, projetada e analisada utilizando-se SIPS. Sua principal idea é o uso da capacidade de um gerador sequencial R de realizar um “pulo” eficiente dentro do fluxo de números gerados; nós os associamos a operações realizadas pelo escalonador por roubo de tarefas, o qual nossa análise baseada em SIPS demonstra ocorrer raramente em média. Par-R é comparado com o gerador paralelo de números pseudoaleatórios DotMix, escrito para a plataforma de multithreading dinâmico Cilk Plus. A latência de Par-R tem comparação favorável à latência do DotMix, o que é confirmado experimentalmente, mas não requer o uso subjacente fixado de um dado gerador aleatório. / We present two contributions to the field of parallel programming. The first contribution is theoretical: we introduce SIPS analysis, a novel approach to estimate the number of synchronizations performed during the execution of a parallel algorithm. Based on the concept of logical clocks, it allows us: on one hand, to deliver new bounds for the number of synchronizations, in expectation; on the other hand, to design more efficient parallel programs by dynamic adaptation of the granularity. The second contribution is pragmatic: we present an efficient parallelization strategy for pseudorandom number generation, independent of the number of concurrent processes participating in a computation. As an alternative to the use of one sequential generator per process, we introduce a generic API called Par-R, which is designed and analyzed using SIPS. Its main characteristic is the use of a sequential generator that can perform a “jump-ahead” directly from one number to another on an arbitrary distance within the pseudorandom sequence. Thanks to SIPS, we show that, in expectation, within an execution scheduled by work stealing of a “very parallel” program (whose depth or critical path is subtle when compared to the work or number of operations), these operations are rare. Par-R is compared with the parallel pseudorandom number generator DotMix, written for the Cilk Plus dynamic multithreading platform. The theoretical overhead of Par-R compares favorably to DotMix’s overhead, what is confirmed experimentally, while not requiring a fixed generator underneath.

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.

Nous présentons deux contributions dans le domaine de la programmation parallèle. La première est théorique : nous introduisons l’analyse SIPS, une approche nouvelle pour dénombrer le nombre d’opérations de synchronisation durant l’exécution d’un algorithme parallèle ordonnancé par vol de travail. Basée sur le concept d’horloges logiques, elle nous permet : d’une part de donner de nouvelles majorations de coût en moyenne; d’autre part de concevoir des programmes parallèles plus efficaces par adaptation dynamique de la granularité. La seconde contribution est pragmatique : nous présentons une parallélisation générique d’algorithmes pour la génération déterministe de nombres pseudo-aléatoires, indépendamment du nombre de processus concurrents lors de l’exécution. Alternative à l’utilisation d’un générateur pseudo-aléatoire séquentiel par processus, nous introduisons une API générique, appelée Par-R qui est conçue et analysée grâce à SIPS. Sa caractéristique principale est d’exploiter un générateur séquentiel qui peut “sauter” directement d’un nombre à un autre situé à une distance arbitraire dans la séquence pseudo-aléatoire. Grâce à l’analyse SIPS, nous montrons qu’en moyenne, lors d’une exécution par vol de travail d’un programme très parallèle (dont la profondeur ou chemin critique est très petite devant le travail ou nombre d’opérations), ces opérations de saut sont rares. Par-R est comparé au générateur pseudo-aléatoire DotMix écrit pour Cilk Plus, une extension de C/C++ pour la programmation parallèle par vol de travail. Le surcout théorique de Par-R se compare favorablement au surcoput de DotMix, ce qui apparait aussi expériemntalement. De plus, étant générique, Par-R est indépendant du générateur séquentiel sous-jacent. / Nós apresentamos duas contribuições para a área de programação paralela. A primeira contribuição é teórica: nós introduzimos a análise SIPS, uma nova abordagem para a estimar o número de sincronizações realizadas durante a execução de um algoritmo paralelo. SIPS generaliza o conceito de relógios lógicos para contar o número de sincronizações realizadas por um algoritmo paralelo e é capaz de calcular limites do pior caso mesmo na presença de execuções paralelas não-determinísticas, as quais não são geralmente cobertas por análises no estado-da-arte. Nossa análise nos permite estimar novos limites de pior caso para computações escalonadas pelo popular algoritmo de roubo de tarefas e também projetar programas paralelos e adaptáveis que são mais eficientes. A segunda contribuição é pragmática: nós apresentamos uma estratégia de paralelização eficiente para a geração de números pseudoaleatórios. Como uma alternativa para implementações fixas de componentes de geração aleatória nós introduzimos uma API chamada Par-R, projetada e analisada utilizando-se SIPS. Sua principal idea é o uso da capacidade de um gerador sequencial R de realizar um “pulo” eficiente dentro do fluxo de números gerados; nós os associamos a operações realizadas pelo escalonador por roubo de tarefas, o qual nossa análise baseada em SIPS demonstra ocorrer raramente em média. Par-R é comparado com o gerador paralelo de números pseudoaleatórios DotMix, escrito para a plataforma de multithreading dinâmico Cilk Plus. A latência de Par-R tem comparação favorável à latência do DotMix, o que é confirmado experimentalmente, mas não requer o uso subjacente fixado de um dado gerador aleatório. / We present two contributions to the field of parallel programming. The first contribution is theoretical: we introduce SIPS analysis, a novel approach to estimate the number of synchronizations performed during the execution of a parallel algorithm. Based on the concept of logical clocks, it allows us: on one hand, to deliver new bounds for the number of synchronizations, in expectation; on the other hand, to design more efficient parallel programs by dynamic adaptation of the granularity. The second contribution is pragmatic: we present an efficient parallelization strategy for pseudorandom number generation, independent of the number of concurrent processes participating in a computation. As an alternative to the use of one sequential generator per process, we introduce a generic API called Par-R, which is designed and analyzed using SIPS. Its main characteristic is the use of a sequential generator that can perform a “jump-ahead” directly from one number to another on an arbitrary distance within the pseudorandom sequence. Thanks to SIPS, we show that, in expectation, within an execution scheduled by work stealing of a “very parallel” program (whose depth or critical path is subtle when compared to the work or number of operations), these operations are rare. Par-R is compared with the parallel pseudorandom number generator DotMix, written for the Cilk Plus dynamic multithreading platform. The theoretical overhead of Par-R compares favorably to DotMix’s overhead, what is confirmed experimentally, while not requiring a fixed generator underneath.

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.

[pt] O objetivo genérico desta tese foi o desenvolvimento de uma arquitetura computacional distribuída para a interpretação automática, baseada em objetos, de grandes volumes de dados de imagem de sensoriamento remoto, com foco na distribuição de dados e processamento em um ambiente de computação em nuvem. Dois objetivos específicos foram perseguidos: (i) o desenvolvimento de uma nova arquitetura distribuída para análise de imagens que é capaz de lidar com vetores e imagens ao mesmo tempo; e (ii) a modelagem e implementação de uma plataforma distribuída para a interpretação de grandes volumes de dados de sensoriamento remoto. Para validar a nova arquitetura, foram realizados experimentos com dois modelos de classificação – um de cobertura da terra e outro de uso do solo – sobre uma imagem QuickBird de uma área do município de São Paulo. Os modelos de classificação, propostos por Novack (Novack09), foram recriados usando as estruturas de representação do conhecimento da nova plataforma. Nos experimentos executados, a plataforma foi capaz de processar todo o modelo de classificação de cobertura da terra para uma imagem de 32.000x32.000 pixels (aproximadamente 3,81 GB), com aproximadamente 8 milhões de objetos de imagem (aproximadamente 23,2 GB), em apenas 1 hora, utilizando 32 máquinas em um serviço de nuvem comercial. Resultados igualmente interessantes foram obtidos para o modelo de classificação de uso do solo. Outra possibilidade de paralelismo oferecida pelas estruturas de representação de conhecimento da plataforma também foi avaliada. / [en] The general objective of this thesis was the development of a distributed computational architecture for the automatic, object-based interpretation of large volumes of remote sensing image data, focusing on data and processing distribution in a cloud computing environment. Two specific objectives were pursued: (i) the development of a novel distributed architecture for image analysis that is able to deal with vectors and rasters at the same time; and (ii) the design and implementation of an open-source, distributed platform for the interpretation of very large volumes of remote sensing data. In order to validate the new architecture, experiments were carried out using two classification models – land cover and land use – on a QuickBird image of an area of the São Paulo municipality. The classification models, proposed by Novack (Novack09), were recreated using the knowledge representation structures available in the new platform. In the executed experiments, the platform was able to process the whole land cover classification model on a 32,000x32,000-pixel image (approximately 3.81 GB), with approximately 8 million image objects (approximately 23.2 GB), in just one hour, using 32 machines in a commercial cloud computing service. Equally interesting results were obtained for the land use classification model. Another possibility of parallelism provided by the platform s knowledge representation structures was also evaluated.

[pt] A Segmentação de imagens representa uma etapa fundamental na análise de imagens e geralmente envolve um alto custo computacional, especialmente ao lidar com grandes volumes de dados. Devido ao significativo aumento nas resoluções espaciais, espectrais e temporais das imagens de sensoriamento remoto nos últimos anos, as soluções sequenciais e paralelas atualmente empregadas não conseguem alcançar os níveis de desempenho e escalabilidade esperados. Este trabalho propõe um método de segmentação de imagens distribuída capaz de lidar, de forma escalável e eficiente, com imagens grandes de altíssima resolução. A solução proposta é baseada no modelo MapReduce, que oferece uma estrutura altamente escalável e confiável para armazenar e processar dados muito grandes em ambientes de computação em clusters e, em particular, também para nuvens privadas e comerciais. O método proposto é extensível a qualquer algoritmo de crescimento de regiões podendo também ser adaptado para outros modelos. A solução foi implementada e validada usando a plataforma Hadoop. Os resultados experimentais comprovam a viabilidade de realizar a segmentação distribuída sobre o modelo MapReduce por intermédio da computação na nuvem. / [en] Image segmentation is a critical step in image analysis, and generally involves a high computational cost, especially when dealing with large volumes of data. Given the significant increase in the spatial, spectral and temporal resolutions of remote sensing imagery in the last years, current sequential and parallel solutions fail to deliver the expected performance and scalability. This work proposes a distributed image segmentation method, capable of handling very large high-resolution images in an efficient and scalable way. The proposed solution is based on the MapReduce model, which offers a highly scalable and reliable framework for storing and processing massive data in cluster environments and in private and public computing clouds. The proposed method is extendable to any region-growing algorithm and can be adapted to other models. The solution was implemented and validated using the Hadoop platform. Experimental results attest the viability of performing distributed segmentation over the MapReduce model through cloud computing.

[pt] Este trabalho investiga o problema de otimização de alternativas para o desenvolvimento de campos petrolíferos. Uma alternativa de desenvolvimento refere-se à forma como um campo petrolífero, conhecido e delimitado, é colocado em produção, isto é, diz respeito à determinação do número, localização e agendamento dos poços de produção e injeção. Otimização de alternativas consiste em encontrar as configurações de produção que, a longo prazo, forneçam o maior valor presente líquido (VPL), obtido a partir do custo de investimento inicial, do preço do petróleo, da produção de óleo e gás, dos custos de operação, das alíquotas de impostos e dos royalties pagos durante o tempo de produção. A produção de óleo é obtida usando-se um simulador de reservatório. O simulador recebe a informação da alternativa a ser simulada e retorna a curva de produção de óleo e gás no tempo de produção especificado. Cada execução do simulador pode demorar desde alguns segundos até várias horas, dependendo da complexidade do reservatório modelado. Este trabalho propõe, implementa e avalia um sistema inteligente de otimização que emprega: algoritmos genéticos (AGs) para a busca de uma alternativa de desenvolvimento ótima; uso de ambiente de computação paralela para a simulação de reservatório e cálculo do VPL das alternativas; um módulo de inferência baseado em modelos inteligentes para aproximar a função de produção de óleo; e um módulo de caracterização baseado em mapas de qualidade para obter informações do campo petrolífero a serem aproveitadas durante a otimização. Este trabalho consistiu de 4 etapas: uma revisão da literatura sobre desenvolvimento de campos petrolíferos, simulação de reservatórios e caracterização de campos petrolíferos; um estudo das técnicas de inteligência computacional para otimização e aproximação de funções; desenvolvimento do modelo proposto de otimização de alternativas; e o estudo de casos. O modelo proposto foi avaliado com configurações de reservatório homogêneo e heterogêneo obtendo resultados da otimização, do uso da caracterização, da aproximação pelo módulo de inferência e do uso do ambiente paralelo. Os resultados obtidos mostram que, o modelo proposto, permite alcançar respostas com altos VPL sem utilizar conhecimento prévio, e também a partir de informações extraídas da caracterização ou fornecidas pelo próprio especialista como sementes iniciais na otimização. A principal contribuição deste trabalho é a concepção e implementação de um sistema baseado em técnicas inteligentes para otimizar alternativas de desenvolvimento com uma redução do tempo computacional para um processo iterativo, obtida tanto pelo aproveitamento do poder computacional de um ambiente de computação paralela, como pelo uso de aproximações das curvas de produção. Este sistema inteligente oferece uma ferramenta de suporte à decisão que automatiza a busca de alternativas de desenvolvimento e aproveita informações vindas do conhecimento do engenheiro de reservatório. / [en] This work investigates the problem of optimization of alternatives for petroleum fields` development. A development alternative refers to the way a well-known and delimited petroleum field is placed in production. This process involves the determination of the number, localization and scheduling of producer and injector wells. Thus, the optimization of alternatives consists of finding the production configurations that, in the long term, provide the maximum net present value (NPV); this is obtained from the investment cost, oil price, oil & gas production, operation costs and taxes and royalties paid during the production time. The oil and gas production is obtained from a reservoir simulator. The simulator receives information from the alternative to be simulated, and returns an oil & gas production to specified production time. Each simulation can take from a few seconds to several hours, depending on complexity of the reservoir being modeled. This work proposes, implements and evaluates an intelligent optimization system that comprises: genetic algorithms (GAs) to search an optimal development alternative; using of parallel computing environment to reservoir simulation and NPV computing; an inference module, basis in intelligent models, to approximate the oil production function; and a oilfield characterization module, basis in quality maps, to obtain information about the oilfield to use during optimization process. This work consisted of four stages: a literature review about petroleum field development and reservoir simulation; a study about computational intelligence techniques applied in optimization and functions approximation; the development of alternatives optimization proposal model; and the case studies. The proposal model was evaluated using homogeneous and heterogeneous reservoir configurations, obtaining results of optimization, by using characterization, the inference module and the parallel environment. The obtained results indicate that the proposed model provides alternatives with high NPV without previous knowledge and also from information provided by characterization or information inserted by the expert as initial seeds into optimization. The main contribution of this work is the conception and the implementation of a system basis in intelligent techniques to optimize development alternatives offering a reduction time to an iterative process, obtained from exploit of computational effort of a parallel computing environment or by using of production curves approximations. This intelligent system offers a decision-support tool that allows automating the search process of development alternatives and exploiting information from knowledge of reservoir engineers.

Resumo: Para simplificar o gerenciamento de computadores, vários sistemas de administração estruturados por conexões físicas adotam técnicas avançadas para gestão de configuração de software. No entanto, a forte ligação entre hardware e o software faz com que haja uma individualização desta gerência, além da penalização da mobilidade e ubiqüidade do poder computacional. Neste cenário, cada computador torna-se uma entidade individual a ser gerenciada, exigindo operações manuais de configuração da imagem de sistema. Tecnologias que oferecem gestão centralizada baseadas em conexões físicas cliente-servidor, combinando técnicas de virtualização com a utilização de sistemas de arquivos distribuídos, refletem a degradação em flexibilidade e facilidade de instalação deste sistema gerenciador. Outras arquiteturas para gerenciamento centralizado que estruturam o compartilhamento de dados através de conexões físicas e dependem do protocolo PXE, apresentam os mesmos impasses descritos anteriormente. Diante das limitações dos modelos de gerenciamento centralizado baseado em conexões físicas, o objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um middleware de comunicação cliente-servidor como parte integrante e necessária para um ambiente de gerenciamento centralizado em redes de comunicações sem fio. Este ambiente, denominado WSE-OS (Wireless Sharing Enviroment ? Operating Systems), é um modelo baseado Virtual Desktop Infrastructure (VDI) que associa técnicas de virtualização e sistema de acesso remoto seguro para criação de uma arquitetura distribuída como base de um sistema de gestão. WSE-OS é capaz de realizar a replicação de sistemas operacionais em um ambiente de comunicação sem fio além de oferecer abstração de hardware aos clientes. O WSE-OS pode substituir o boot local com disco rígido por um boot de uma Imagem de Sistema Única... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: To simplify computer management, various administration systems structured with physical connections adopt advanced techniques to manage software configuration. Nevertheless, the strong link between hardware and software makes for an individualism of that management, besides penalizing computational mobility and ubiquity. In this scenario, each computer becomes an individual entity to be managed, requiring manual operations of the system image configuration. Technologies that offer centralized management based on client-server physical connections, combining virtualization techniques with the use of distributed file systems in clusters with distributed processing on network computers reflect the deterioration in flexibility and ease of installation and maintenance of distributed applications. Other architectures for centralized management that structure the sharing of data through physical connections and depend on the PXE protocol, present the same dilemmas described above. Given the limitations models of centralized management based on physical connections, the objective of this project is the development of a middleware for client-server communication as part necessary of an environment for centralized management in wireless communications networks. This environment, called WSE-OS (Wireless Sharing Environment ? Operating Systems), is a model based Virtual Desktop Infrastructure (VDI), which combines virtualization techniques and secure access system for creating a distributed architecture as the basis for a management system. WSE-OS is capable of replicating operating systems in a wireless environment, addition to providing hardware abstraction to clients. The WSE-OS can replace the boot with local hard disk to a boot from SSI (Single System Image) virtualized in server via communication middleware, increasing flexibility and allowing multiple operating systems... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Marcos Antônio Cavenaghi / Coorientador: Roberta Spolon / Banca: João Paulo Papa / Banca: Regina Helena Carlucci Santana / Mestre