Les grilles de calcul et le “cloud computing” permettent de distribuer un ensemble de ressources informatiques, telles que du stockage ou du temps de calcul, à un ensemble d’utilisateurs en fonction de leurs demandes en donnant l’illusion de ressources infinies. Cependant, lorsque l’ensemble de ces ressources est insuffisant pour satisfaire les exigences des utilisateurs, des conflits d’intérêts surgissent. Ainsi, un libre accès à des ressources limitées peut entraîner une utilisation inefficace qui pénalise l’ensemble des participants. Dans de tels environnements, il devient nécessaire d’établir des procédures d’arbitrage afin de résoudre ces conflits en garantissant une distribution équitable aux différents utilisateurs. Nous présentons une nouvelle classe de problèmes : celle des ordonnancements multi-utilisateurs. Cette thèse aborde la notion d’équité au travers de problèmes d’allocation de ressources sous incertitudes et d’ordonnancement de tâches périodiques. / Grid and Cloud computing make possible the sharing of computer system resources, such as storage or computation time, among a set of users, according to their requests, thereby creating an illusion of infinite resources. However, as soon as those resources are insufficient to meet users’s expectations, conflicts of interest arise. Therefore, unlimited access to limited resources may lead to inefficient usage which penalizes the whole set of users. In such environments, arbitration becomes necessary in order to settle those conflicts and ensure a fair allocation to all users. We present two classes of problems : multi-user resource allocation under uncertainty and multi-user periodic task scheduling. We tackle these problems from the point of view of fairness.

abstract: Resource allocation in communication networks aims to assign various resources such as power, bandwidth and load in a fair and economic fashion so that the networks can be better utilized and shared by the communicating entities. The design of efficient resource-allocation algorithms is, however, becoming more and more challenging due to the precipitously increasing scale of the networks. This thesis strives to understand how to design such low-complexity algorithms with performance guarantees. In the first part, the link scheduling problem in wireless ad hoc networks is considered. The scheduler is charge of finding a set of wireless data links to activate at each time slot with the considerations of wireless interference, traffic dynamics, network topology and quality-of-service (QoS) requirements. Two different yet essential scenarios are investigated: the first one is when each packet has a specific deadline after which it will be discarded; the second is when each packet traverses the network in multiple hops instead of leaving the network after a one-hop transmission. In both scenarios the links need to be carefully scheduled to avoid starvation of users and congestion on links. One greedy algorithm is analyzed in each of the two scenarios and performance guarantees in terms of throughput of the networks are derived. In the second part, the load-balancing problem in parallel computing is studied. Tasks arrive in batches and the duty of the load balancer is to place the tasks on the machines such that minimum queueing delay is incurred. Due to the huge size of modern data centers, sampling the status of all machines may result in significant overhead. Consequently, an algorithm based on limited queue information at the machines is examined and its asymptotic delay performance is characterized and it is shown that the proposed algorithm achieves the same delay with remarkably less sampling overhead compared to the well-known power-of-two-choices algorithm. Two messages of the thesis are the following: greedy algorithms can work well in a stochastic setting; the fluid model can be useful in "derandomizing" the system and reveal the nature of the algorithm. / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Electrical Engineering 2015

abstract: In this dissertation, I propose potential techniques to improve the quality-of-service (QoS) of real-time applications in cognitive radio (CR) systems. Unlike best-effort applications, real-time applications, such as audio and video, have a QoS that need to be met. There are two different frameworks that are used to study the QoS in the literature, namely, the average-delay and the hard-deadline frameworks. In the former, the scheduling algorithm has to guarantee that the packet's average delay is below a prespecified threshold while the latter imposes a hard deadline on each packet in the system. In this dissertation, I present joint power allocation and scheduling algorithms for each framework and show their applications in CR systems which are known to have strict power limitations so as to protect the licensed users from interference. A common aspect of the two frameworks is the packet service time. Thus, the effect of multiple channels on the service time is studied first. The problem is formulated as an optimal stopping rule problem where it is required to decide at which channel the SU should stop sensing and begin transmission. I provide a closed-form expression for this optimal stopping rule and the optimal transmission power of secondary user (SU). The average-delay framework is then presented in a single CR channel system with a base station (BS) that schedules the SUs to minimize the average delay while protecting the primary users (PUs) from harmful interference. One of the contributions of the proposed algorithm is its suitability for heterogeneous-channels systems where users with statistically low channel quality suffer worse delay performances. The proposed algorithm guarantees the prespecified delay performance to each SU without violating the PU's interference constraint. Finally, in the hard-deadline framework, I propose three algorithms that maximize the system's throughput while guaranteeing the required percentage of packets to be transmitted by their deadlines. The proposed algorithms work in heterogeneous systems where the BS is serving different types of users having real-time (RT) data and non-real-time (NRT) data. I show that two of the proposed algorithms have the low complexity where the power policies of both the RT and NRT users are in closed-form expressions and a low-complexity scheduler. / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Electrical Engineering 2016

Até 2020 espera-se que as redes celulares aumentam em dez vezes a área de cobertura, suporte cem vezes mais equipamentos de usuários e eleve a capacidade da taxa de dados em mil vezes, comparada as redes celulares atuais. A densa implantação de pequenas células é considerada uma solução promissora para alcançar essas melhorias, uma vez que aproximar as antenas dos usuários proporciona maiores taxas de dados, devido à qualidade do sinal em curtas distâncias. No entanto, operar um grande número de antenas pode aumentar significativamente o consumo de energia da infraestrutura de rede. Além disso, a grande inserção de novos rádios pode ocasionar maior interferência espectral entre as células. Nesse cenário, a gestão dos recursos de rádio é essencial devido ao impacto na qualidade do serviço prestado aos usuários. Por exemplo, baixas potências de transmissão podem deixar usuários sem conexão, enquanto altas potências elevam a possibilidade de ocorrência de interferência. Além disso, a reutilização não planejada dos recursos de rádio causa a ocorrência de interferência, resultando em baixa capacidade de transmissão, enquanto a subutilização de recursos limita a capacidade total de transmissão de dados. Uma solução para controlar a potência de transmissão, atribuir os recursos de rádio e garantir o serviço aos usuários é essencial. Nesta dissertação, é proposto um algoritmo adaptativo de Monte Carlo para realizar alocação global de recursos de forma eficiente em termos de energia, para arquiteturas Heterogeneous Cloud Radio Access Network (H-CRAN), projetadas como futuras redes de quinta geração (5G). Uma solução eficiente para a alocação de recursos em cenários de alta e baixa densidade é proposta. Nossas contribuições são triplas: (i) proposta de uma abordagem global para o problema de atribuição de recursos de rádio na arquitetura HCRAN, cujo caráter estocástico garante uma amostragem geral de espaço de solução; (ii) uma comparação crítica entre nossa solução global e um modelo local; (iii) a demonstração de que, para cenários de alta densidade, a Eficiência Energética não é uma medida adequada para alocação eficiente, considerando a capacidade de transmissão, justiça e total de usuários atendidos. Além disso, a proposta é comparada em relação a três algoritmos de alocação de recursos de última geração para redes 5G. / Up until 2020 it is expected that cellular networks must raise the coverage area in 10-fold, support a 100-fold more user equipments, and increase the data rate capacity by a 1000-fold in comparison with current cellular networks. The dense deployment of small cells is considered a promising solution to reach such aggressive improvements, once it moves the antennas closer to the users, achieving higher data rates due to the signal quality at short distances. However, operating a massive number of antennas can significantly increase the energy consumption of the network infrastructure. Furthermore, the large insertion of new radios brings greater spectral interference between the cells. In this scenery, the optimal management of radio resources turn an exaction due to the impact on the quality of service provided to the users. For example, low transmission powers can leave users without connection, while high transmission powers can contribute to inter radios interference. Furthermore, the interference can be raised on the unplanned reuse of the radio resources, resulting in low data transmission per radio resource, as the under-reuse of radio resources limits the overall data transmission capacity. A solution to control the transmission power, assign the spectral radio resources, and ensure the service to the users is essential. In this thesis, we propose an Adaptive Monte Carlo algorithm to perform global energy efficient resource allocation for Heterogeneous Cloud Radio Access Network (HCRAN) architectures, which are forecast as future fifth-generation (5G) networks. We argue that our global proposal offers an efficient solution to the resource allocation for both high and low density scenarios. Our contributions are threefold: (i) the proposal of a global approach to the radio resource assignment problem in H-CRAN architecture, whose stochastic character ensures an overall solution space sampling; (ii) a critical comparison between our global solution and a local model; (iii) the demonstration that, for high density scenarios, Energy Efficiency is not a well suited metric for efficient allocation, considering data rate capacity, fairness, and served users. Moreover, we compare our proposal against three state-of-the-art resource allocation algorithms for 5G networks.

A virtualização de redes é uma solução proposta para superar a chamada ossificação da Internet pois permite o desenvolvimento de novas arquiteturas de rede de forma flexível e controlada. Com a virtualização de redes, é possível criar múltiplas redes virtuais operando simultaneamente em uma infraestrutura física compartilhada. No entanto, o gerenciamento de redes com suporte a virtualização apresenta desafios que precisam ser resolvidos para obter um ambiente de rede confiável e funcional. Um dos principais aspectos relacionados ao gerenciamento de ambientes de virtualização de redes diz respeito ao aprovisionamento de redes virtuais. O aprovisionamento de redes virtuais define como os recursos de rede virtuais (nós e enlaces) são alocados na infraestrutura física. O aprovisionamento de redes virtuais é comumente baseado em algoritmos de mapeamento que possuem objetivos bem definidos como reduzir o custo de alocação, realizar balanceamento de carga ou minimizar o consumo de energia. Embora redes virtuais compartilhem a mesma infraestrutura, elas tipicamente são utilizadas para hospedar várias aplicações que possuem diferentes objetivos. Infelizmente, as soluções de aprovisionamento atuais focam em um único ou em um conjunto muito limitado de objetivos que podem não ser capazes de satisfazer os requisitos de um número cada vez mais crescente de aplicações. Novas aplicações podem exigir objetivos diferentes dos que são suportados pelo sistema de aprovisionamento que está em operação em uma infraestrutura de virtualização de redes. Nesta tese, o problema de Aprovisionamento de Redes Virtuais Orientado à Aplicação é formulado e um arcabouço de aprovisionamento adaptativo para redes virtualizadas que considera as caracteristicas de várias aplicações bem como seus requisitos de desempenho é proposto. O arcabouço proposto é baseado no conceito de paradigma de alocação, que é um conjunto de políticas de aprovisionamento que guiam o processo de alocação de recursos. Um paradigma traduz objetivos de Provedores de Infraestrutura e Provedores de Serviço para ações de alocação individuais que criam as redes virtuais. Uma linguagem de políticas para paradigmas é também definida para expressar o relacionamento entre paradigmas, objetivos e ações. Para determinar a eficiência de um paradigma de alocação, é proposto um modelo para quantificar o desempenho de redes virtuais que é baseado em dados coletados de sistemas de benchmarking aplicados no contexto de ambientes virtualizados. O modelo proposto é capaz de calcular o desempenho das redes virtuais alocadas e influenciar mudanças em paradigmas de alocação. Simulações foram conduzidas para verificar a viabilidade da solução proposta e comparar diferentes paradigmas de alocação. Resultados mostram que o uso de paradigmas de alocação pode ajudar administradores de ambientes de virtualização de redes a escolher a melhor estratégia de alocação dado um conjunto de objetivos definidos pelos Provedores de Infraestrutura e pelos Provedores de Serviço. / Network virtualization is a feasible solution to tackle the so-called Internet ossification by enabling the deployment of novel network architectures in a flexible and controlled way. With network virtualization, it is possible to have multiple virtual networks (VNs) running simultaneously on top of a shared physical infrastructure. Network management with virtualization support, however, poses challenges that need to be addressed in order to fully achieve an effective and reliable networking environment. One of the main aspects related to the management of network virtualization environments is virtual network provisioning. Virtual network provisioning defines how virtual network resources (nodes and links) are allocated in the physical infrastructure. VN provisioning often relies on embedding algorithms that aim to achieve well defined objectives, such as reducing allocation cost, load balancing, or minimizing energy consumption. Although VNs share the same infrastructure, they typically host diverse applications with different goals. Unfortunately, current provisioning solutions focus on a single or a limited set of objectives that may not simultaneously match the requirements of an increasing number of applications deployed in networks everyday. Novel applications may require different objectives that are not supported by the active provisioning system. In this thesis, we formulate the Application-Aware Virtual Network Provisioning Problem (AVNP) and propose an adaptive provisioning framework for virtualized networks that takes into consideration the characteristics of multiple applications and their distinct performance objectives. The proposed framework is based on the concept of allocation paradigm, which is defined as a set of provisioning policies that guide the resource allocation process. A paradigm translates objectives from both Infrastructure Providers (InPs) and Service Providers (SPs) to individual allocation actions that actually provision VNs. A policy language is also defined to express the relationship between paradigms, objectives, and actions. To determine the efficiency of a particular paradigm, we propose a virtual network performance computation model based on data measured from existing virtualization benchmarks. The model is able to quantify the performance of allocated VNs and guide paradigm changing decisions. Extensive simulations were performed to verify the viability of the proposed solution and compare different paradigms. Results show the feasibility of allocation paradigms in helping network providers to select the best provisioning strategy given a set of InP/SP objectives.

abstract: Communication networks, both wired and wireless, are expected to have a certain level of fault-tolerance capability.These networks are also expected to ensure a graceful degradation in performance when some of the network components fail. Traditional studies on fault tolerance in communication networks, for the most part, make no assumptions regarding the location of node/link faults, i.e., the faulty nodes and links may be close to each other or far from each other. However, in many real life scenarios, there exists a strong spatial correlation among the faulty nodes and links. Such failures are often encountered in disaster situations, e.g., natural calamities or enemy attacks. In presence of such region-based faults, many of traditional network analysis and fault-tolerant metrics, that are valid under non-spatially correlated faults, are no longer applicable. To this effect, the main thrust of this research is design and analysis of robust networks in presence of such region-based faults. One important finding of this research is that if some prior knowledge is available on the maximum size of the region that might be affected due to a region-based fault, this piece of knowledge can be effectively utilized for resource efficient design of networks. It has been shown in this dissertation that in some scenarios, effective utilization of this knowledge may result in substantial saving is transmission power in wireless networks. In this dissertation, the impact of region-based faults on the connectivity of wireless networks has been studied and a new metric, region-based connectivity, is proposed to measure the fault-tolerance capability of a network. In addition, novel metrics, such as the region-based component decomposition number(RBCDN) and region-based largest component size(RBLCS) have been proposed to capture the network state, when a region-based fault disconnects the network. Finally, this dissertation presents efficient resource allocation techniques that ensure tolerance against region-based faults, in distributed file storage networks and data center networks. / Dissertation/Thesis / Ph.D. Computer Science 2013

A virtualização de redes é uma solução proposta para superar a chamada ossificação da Internet pois permite o desenvolvimento de novas arquiteturas de rede de forma flexível e controlada. Com a virtualização de redes, é possível criar múltiplas redes virtuais operando simultaneamente em uma infraestrutura física compartilhada. No entanto, o gerenciamento de redes com suporte a virtualização apresenta desafios que precisam ser resolvidos para obter um ambiente de rede confiável e funcional. Um dos principais aspectos relacionados ao gerenciamento de ambientes de virtualização de redes diz respeito ao aprovisionamento de redes virtuais. O aprovisionamento de redes virtuais define como os recursos de rede virtuais (nós e enlaces) são alocados na infraestrutura física. O aprovisionamento de redes virtuais é comumente baseado em algoritmos de mapeamento que possuem objetivos bem definidos como reduzir o custo de alocação, realizar balanceamento de carga ou minimizar o consumo de energia. Embora redes virtuais compartilhem a mesma infraestrutura, elas tipicamente são utilizadas para hospedar várias aplicações que possuem diferentes objetivos. Infelizmente, as soluções de aprovisionamento atuais focam em um único ou em um conjunto muito limitado de objetivos que podem não ser capazes de satisfazer os requisitos de um número cada vez mais crescente de aplicações. Novas aplicações podem exigir objetivos diferentes dos que são suportados pelo sistema de aprovisionamento que está em operação em uma infraestrutura de virtualização de redes. Nesta tese, o problema de Aprovisionamento de Redes Virtuais Orientado à Aplicação é formulado e um arcabouço de aprovisionamento adaptativo para redes virtualizadas que considera as caracteristicas de várias aplicações bem como seus requisitos de desempenho é proposto. O arcabouço proposto é baseado no conceito de paradigma de alocação, que é um conjunto de políticas de aprovisionamento que guiam o processo de alocação de recursos. Um paradigma traduz objetivos de Provedores de Infraestrutura e Provedores de Serviço para ações de alocação individuais que criam as redes virtuais. Uma linguagem de políticas para paradigmas é também definida para expressar o relacionamento entre paradigmas, objetivos e ações. Para determinar a eficiência de um paradigma de alocação, é proposto um modelo para quantificar o desempenho de redes virtuais que é baseado em dados coletados de sistemas de benchmarking aplicados no contexto de ambientes virtualizados. O modelo proposto é capaz de calcular o desempenho das redes virtuais alocadas e influenciar mudanças em paradigmas de alocação. Simulações foram conduzidas para verificar a viabilidade da solução proposta e comparar diferentes paradigmas de alocação. Resultados mostram que o uso de paradigmas de alocação pode ajudar administradores de ambientes de virtualização de redes a escolher a melhor estratégia de alocação dado um conjunto de objetivos definidos pelos Provedores de Infraestrutura e pelos Provedores de Serviço. / Network virtualization is a feasible solution to tackle the so-called Internet ossification by enabling the deployment of novel network architectures in a flexible and controlled way. With network virtualization, it is possible to have multiple virtual networks (VNs) running simultaneously on top of a shared physical infrastructure. Network management with virtualization support, however, poses challenges that need to be addressed in order to fully achieve an effective and reliable networking environment. One of the main aspects related to the management of network virtualization environments is virtual network provisioning. Virtual network provisioning defines how virtual network resources (nodes and links) are allocated in the physical infrastructure. VN provisioning often relies on embedding algorithms that aim to achieve well defined objectives, such as reducing allocation cost, load balancing, or minimizing energy consumption. Although VNs share the same infrastructure, they typically host diverse applications with different goals. Unfortunately, current provisioning solutions focus on a single or a limited set of objectives that may not simultaneously match the requirements of an increasing number of applications deployed in networks everyday. Novel applications may require different objectives that are not supported by the active provisioning system. In this thesis, we formulate the Application-Aware Virtual Network Provisioning Problem (AVNP) and propose an adaptive provisioning framework for virtualized networks that takes into consideration the characteristics of multiple applications and their distinct performance objectives. The proposed framework is based on the concept of allocation paradigm, which is defined as a set of provisioning policies that guide the resource allocation process. A paradigm translates objectives from both Infrastructure Providers (InPs) and Service Providers (SPs) to individual allocation actions that actually provision VNs. A policy language is also defined to express the relationship between paradigms, objectives, and actions. To determine the efficiency of a particular paradigm, we propose a virtual network performance computation model based on data measured from existing virtualization benchmarks. The model is able to quantify the performance of allocated VNs and guide paradigm changing decisions. Extensive simulations were performed to verify the viability of the proposed solution and compare different paradigms. Results show the feasibility of allocation paradigms in helping network providers to select the best provisioning strategy given a set of InP/SP objectives.

Este trabalho apresenta um modelo com firmas heterogêneas e aprendizagem. As predições desse modelo mostram que, sob certas condições, as políticas de desenvolvimento podem gerar aumento de produtividade no curto prazo, masmisallocation e perda de produtividade agregada no longo prazo. Isso ocorre caso um componente de produtividade de longo prazo seja imperfeitamente observável no curto prazo devido a choques temporários, e o capital seja especifico e irreversível em alguns setores. Os resultados mostram que o ideal seria aprender sobre componentes de longo prazo da produtividade antes de investir. No entanto, acelerar investimentos nos setores de maior produtividade gera ganhos de produtividade no curto prazo, uma vez que maior produtividade no curto prazo está correlacionada com maior produtividade no longo prazo. Como será discutido, este fato poderia motivar governos à incentivar setores de alta produtividade observada, ainda que estes incentivos fossem socialmente subótimos. / This project aims to present a model that shows that, in a single economic environment, government stimulus to sectors, which features high productivity, can generate short-term productivity gains aggregates, but misallocation and long-term aggregate productivity loss. This may occur if a long-term productivity component is imperfectly observable in the short term due to temporary shocks, and capital is specific and irreversible in some sectors. The ideal be learn about long-term components of the productivity before investing. However accelerate investments in the sectors of higher productivity generates productivity gains in the short term, since higher productivity in the short term this correlated with higher productivity in the long run. As discussed, this fact would motivate governments to encourage high productivity observed sectors, although these incentives were socially suboptimal.

A competição no mercado globalizado, do ponto de vista do consumidor, aumentou consideravelmente a oferta de produtos e serviços, permitindo a escolha pela qualidade, preço, prazos e/ou disponibilidade. Entretanto, do ponto de vista das empresas, o desafio de atuar em um mercado saturado, dinâmico, competitivo e com aumento da demanda de produção orientado ao consumidor altera consideravelmente toda a estrutura da empresa. Desta forma, a flexibilidade torna-se um pré-requisito fundamental para que as empresas possam atuar neste mercado. Considerando-se o contexto apresentado, o objeto de estudo do presente trabalho são os Sistemas Produtivos Flexíveis (SPFs). Os SPFs são sistemas concebidos para atender às necessidades de um mercado dinâmico e competitivo. Isto causa complexidade no comportamento global desses sistemas exigindo diferentes propostas para o projeto de Sistemas de Controle de SPFs. A complexidade advém do fato de se perder a informação quanto ao pré-determinismo da seqüência de eventos que ocorrem no sistema global, além do fato de não existir previamente a definição de todos os processos de transporte com a designação prévia de todas as ordens de transporte que os transportadores presentes na planta devem executar. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é apresentar como resultado uma proposta de sistema de controle modular para SPFs que atenda os requisitos de fluxo de informações envolvendo hierarquia e colaboração simultânea entre os módulos, respeitando a diversidade semântica presente na arquitetura. Apresenta-se então uma sistematização de projeto dos diversos módulos de controle e uma proposta de implementação de um algoritmo de designação dos transportadores para ser utilizado em tempo real permitindo a realização eficiente das atividades de transporte. / The competition in the globalized market increased considerably the demand for products and services to the customer point of view. However, the consumer\'s driven demand change the whole structure of the company. Thus, flexibility becomes an essential pre-requisite for companies to compete in the market. Considering the context presented, the object of study of this work is the Flexible Production System (FPS). The FPS must fulfill the needs on a dynamic and competitive market. This situation causes complexity in the overall performance of these systems, requiring different proposals for the design of the control systems. The complexity arises due to the fact that loses the information about the sequence of events that occur in the global system. Besides there is no previous exist definition for all processes of transport and prior designation for it. In this context, the objective of this work is to present a proposal for modular control systems to FPS that fits the requirements of information flow involving hierarchy and simultaneous collaboration between the modules. It will be presented systematization for the modular design of control as well as an implementation of an algorithm for designation of transport in real time leading to an efficient management of these activities.

Orientador: Guido Costa Souza de Araujo / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-12T07:49:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Attrot_Wesley_D.pdf: 1097052 bytes, checksum: 298445ea7d116f82e1c318d1a5dab324 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Tradutores binários dinâmicos ou DBTs2, são programas projetados para executar, em uma arquitetura-alvo, programas binários de arquiteturas diferentes, realizando assim a tradução do programa binário em tempo de execução. Eles também podem ser utilizados para se melhorar o desempenho de programas nativos de uma dada arquitetura. DBTs podem coletar informação de profile da aplicação em tempo de execução, habilidade essa impossível para um compilador estático. Este tipo de informação pode ser usada pelos DBTs para realizar novos tipos de otimizações, não possíveis em um compilador estático, seja por falta de informação do comportamento do programa, ou por não conhecer que regiões do código são mais importantes para otimizar, em detrimento de outras. Como os DBTs gastam tempo para traduzir o código binário, é muito importante que os processos de tradução e otimização sejam extremamente rápidos, para que o impacto final no tempo total de execução seja o mínimo possível. Desta forma, para um tradutor binário dinâmico é essencial saber onde aplicar as otimizações, isto é, descobrir quais regiões do código traduzido são realmente importantes e que podem resultar em ganhos de desempenho. Uma vez que tais regiões tenham sido identificadas, os DBTs irão aplicar às mesmas, otimizações de código de forma a tentar compensar o tempo gasto na tradução do programa binário e mesmo melhorar o desempenho da aplicação traduzida. Como o acesso à memória é algo custoso para um programa, evitá-lo em um ambiente dinâmico pode fazer com que o programa traduzido obtenha ganhos de desempenho, compensando assim parte do tempo gasto no processo de tradução Com isso, neste trabalho investigou-se o ganho de desempenho que pode ser obtido em um ambiente de tradução dinâmica ao se tentar otimizar os acessos à memória que o programa traduzido realiza dentro das regiões de código selecionadas para otimização. O processo de otimiza¸c¿ao tenta, tanto quanto possível, evitar acessos à memória principal do computador, transformando-os em acessos à registradores da arquitetura alvo. Como grande parte das otimizações de código necessita de informações de fluxo de dados para poder realizar transformações de código, este trabalho também investigou uma nova forma de se melhorar as análises de fluxo de dados que s¿ao executadas em trechos limitados de código pelo tradutor binário dinâmico. Os resultados mostram que otimizar os acessos à memória produz ganhos pequenos, da ordem de 2%. No tocando a melhora da informa¸c¿ao de fluxo de dados, descobriu-se que quando se busca por registradores disponíveis, pode-se descobrir que quase 25% do total dos registradores investigados estão de fato vazios e podem ser utilizados em otimizações. / Abstract: Dynamic binary translators or DBTs, are programs designed to execute, in a target architecture, binary programs from different architectures, performing the translation of the binary program during the execution time. They can also be used to improve the performance of native programs for a specific architecture. DBTs can collect profile information from the application during runtime, this skill is impossible for a static compiler. This kind of information can be used by the DBTs to perform new kinds of optimizations, not possible in the static compiler, due to few information about the program's behavior, or does not know the regions of the code that are more important to optimize, in detriment of others. DBTs spend time translating the binary code, so is very important that the translation and the optimization process, both be as fast as possible, to the impact in the overall execution time, be the minimum possible. In this way, for a dynamic binary translator, is essential to know where to apply the optimizations, that is, find out what regions of the translated code are really important and that can generate performance improvements. When these regions are identified, the DBTs apply code optimizations in these regions to compensate the time spend to translate the binary program and even improve the performance of the translated aplication. Memory access is a expensive operation for programs, to avoid it in a dynamic environment may result in performance improvement in the translated program, compensating the time spend to translate the binary. In this work, we investigate the performance improvement that can be achieved in a dynamic translation environment when we optimize the memory access that the translated program performs inside the regions selected for optimization. The optimization process tries, when possible, to avoid access to the main computer memory, transforming them into registers access of the target architecture. Many code optimizations need data flow information to perform code transformations, in this work we also investigate a new way to improve the data flow analysis that are performed in constraint regions of code by the dynamic binary translator. The results show that optimize the memory access produce small gains, about 2%. When we try to improve the data flow information, we have discovered that when we are looking for available registers, we can find that almost 25% of the investigated registers are empty and can be used for optimizations. / Doutorado / Sistemas de Computação / Doutor em Ciência da Computação