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Previous issue date: 2017-02-21 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Many emerging challenges currently arising in science relate to understanding the dynamics and structure of complex systems consisting of interacting components. People on online social networks, power grids, air transportation networks, human brain connections, and agents in the financial market are some examples of network systems present in many domains. These systems, given their scale and non-trivial connectivity patterns, are called complex networks. In this sense, the dimension of these networks turns imperative the adoption of computing systems in support to their analysis. In this case, graphs are the usual tool for the representation of complex networks. Moreover, as the scientific investigation for these graphs is of great significance for many domains, the researcher and developer communities have proposed many computing platforms for their processing. However, the multitude of graph processing platforms brings up questions about the implications of their adoption, given the analysis, network and computing environment characteristics of the analysts. Therefore, in this dissertation, we propose a multi-perspective model for the performance evaluation of graph processing platforms which differs from related works in simultaneously approaching the topic from four perspectives: algorithms, computing environment, networks, and platforms. Additionally, we carry out a performance evaluation study that follows the directives indicated by the proposed model for a representative set of algorithms, platforms, and networks, demonstrating the proposed model applicability as exhibits the relationship between algorithms, networks and platforms efficiency. / Alguns dos desafios mais relevantes que surgem no cenário científico atual envolvem a compreensão da dinâmica e estrutura de sistemas complexos constituídos por componentes em interação. Pessoas em redes sociais online, sistemas de distribuição de energia, malhas aéreas, conexões no cérebro humano ou mesmo agentes no mercado financeiro são apenas alguns exemplos de tais sistemas em rede oriundos de diversas áreas. Esses sistemas, por causa de sua escala e da não trivialidade de seus padrões de conectividade, são chamados de redes complexas. Nesse contexto, a dimensão dessas redes torna imprescindível a utilização de sistemas computacionais em apoio às suas análises, sendo grafos a ferramenta típica de representação de redes complexas para sua modelagem computacional e estudo. Mais ainda, como a análise de grafos em diversos domínios é de grande relevância, muitas plataformas computacionais para o seu processamento têm sido propostas recentemente; o que provoca questionamentos pertinentes de quais as implicações da escolha de uma delas, dadas as características de análise, rede e ambiente computacional dos interessados. Portanto, esta dissertação propõe um modelo multiperspectiva de avaliação de desempenho de plataformas de processamento de grafos, o qual se distingue da literatura ao abordar o problema considerando simultaneamente quatro perspectivas: algoritmos, arquitetura computacional, plataformas e redes. Além disso, um estudo de avaliação de desempenho de um conjunto diverso e representativo de algoritmos, plataformas computacionais e redes é realizado utilizando as diretivas indicadas pelo modelo, demonstrando sua aplicabilidade ao expor o relacionamento entre as características de redes complexas e algoritmos com a eficiência computacional das plataformas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede-server.lncc.br:tede/254 |
| Date | 21 February 2017 |
| Creators | Silva, Daniel Nascimento Ramos da |
| Contributors | Ziviani , Artur, Barros, Carla Osthoff Ferreira de, Vieira, Alex Borges, Ogasawara, Eduardo Soares, Porto, Fábio André Machado |
| Publisher | Laboratório Nacional de Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, LNCC, Brasil, Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC, instname:Laboratório Nacional de Computação Científica, instacron:LNCC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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