Escalonamento dinâmico para aplicações autonômicas MPI em grades computacionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nascimento, Aline de Paula
Data de Publicação: 2008
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/18761
Resumo: Existem muitas aplicações da física, biologia, engenharia, entre outras áreas que requerem computação intensiva ou que trabalham com grandes conjuntos de dados para sua execução. Tais aplicações, estudadas no contexto do e-Science, necessitam de ambientes de execução de larga escala que forneçam grande poder computacional e grande espaço de armazenamento. Desta forma, o uso de plataformas como as Grades Computacionais vem sendo cada vez mais difundido, onde é possível oferecer um alto poder computacional a um baixo custo. Porém, as aplicações existentes precisam ser adaptadas pelos pesquisadores para execução nas grades computacionais para que se alcance um maior desempenho. Como ambientes grades possuem natureza heterogênea, dinâmica, compartilhada e distribuída, à medida que o número de aplicações que compartilham a grade aumenta, a utilização eficiente dos seus recursos se torna cada vez mais necessária e ao mesmo tempo complexa. O desafio de aproveitar ao máximo a capacidade de processamento oferecida por uma grade é ainda maior quando seus recursos são utilizados por pesquisadores que não possuem conhecimento, nem habilidade para gerenciar ambientes computacionais complexos. O ideal é que as dificuldades existentes sejam transparentes aos usuários. Uma abordagem promissora para o gerenciamento de grades computacionais de grande escala é criar aplicações capazes de se autogerenciar, se ajustando às mudanças que ocorram no ambiente de maneira que sua execução seja eficaz e segura. Para isso, estas aplicações autonômicas devem ter conhecimento de informações atualizadas sobre seu próprio comportamento, as suas características internas e do ambiente de execução, sendo dotadas de funcionalidades que permitam o auto-escalonamento e a auto-recuperação de falhas. Esta tese estuda o problema do escalonamento de tarefas em grades computacionais, propondo uma estrutura de escalonamento dinâmico que permite a execução eficiente de aplicações autonômicas MPI. É considerado um sistema gerenciador de aplicações, hierárquico e distribuído que, para facilitar o desenvolvimento por parte dos pesquisadores, é automaticamente embutido em aplicações MPI. A estrutura de escalonamento é validada através da criação de heurísticas de escalonamento dinâmico, projetadas para aplicações paralelas com ou sem relação de precedência entre suas tarefas.As políticas de escalonamento apresentadas são específicas para cada tipo de aplicação, aumentando assim o seu desempenho computacional. Foram realizadas análises em ambientes de grades reais e os resultados obtidos mostram a eficiência e a escalabilidade da abordagem proposta.
id UFF-2_23ea40010f784cccc0dd98456942795c
oai_identifier_str oai:app.uff.br:1/18761
network_acronym_str UFF-2
network_name_str Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
repository_id_str 2120
spelling Escalonamento dinâmico para aplicações autonômicas MPI em grades computacionaisGrafo direcionadoProcessamento paralelo (Computador)Escalonamento de tarefaSistema de computação em gradeCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAOExistem muitas aplicações da física, biologia, engenharia, entre outras áreas que requerem computação intensiva ou que trabalham com grandes conjuntos de dados para sua execução. Tais aplicações, estudadas no contexto do e-Science, necessitam de ambientes de execução de larga escala que forneçam grande poder computacional e grande espaço de armazenamento. Desta forma, o uso de plataformas como as Grades Computacionais vem sendo cada vez mais difundido, onde é possível oferecer um alto poder computacional a um baixo custo. Porém, as aplicações existentes precisam ser adaptadas pelos pesquisadores para execução nas grades computacionais para que se alcance um maior desempenho. Como ambientes grades possuem natureza heterogênea, dinâmica, compartilhada e distribuída, à medida que o número de aplicações que compartilham a grade aumenta, a utilização eficiente dos seus recursos se torna cada vez mais necessária e ao mesmo tempo complexa. O desafio de aproveitar ao máximo a capacidade de processamento oferecida por uma grade é ainda maior quando seus recursos são utilizados por pesquisadores que não possuem conhecimento, nem habilidade para gerenciar ambientes computacionais complexos. O ideal é que as dificuldades existentes sejam transparentes aos usuários. Uma abordagem promissora para o gerenciamento de grades computacionais de grande escala é criar aplicações capazes de se autogerenciar, se ajustando às mudanças que ocorram no ambiente de maneira que sua execução seja eficaz e segura. Para isso, estas aplicações autonômicas devem ter conhecimento de informações atualizadas sobre seu próprio comportamento, as suas características internas e do ambiente de execução, sendo dotadas de funcionalidades que permitam o auto-escalonamento e a auto-recuperação de falhas. Esta tese estuda o problema do escalonamento de tarefas em grades computacionais, propondo uma estrutura de escalonamento dinâmico que permite a execução eficiente de aplicações autonômicas MPI. É considerado um sistema gerenciador de aplicações, hierárquico e distribuído que, para facilitar o desenvolvimento por parte dos pesquisadores, é automaticamente embutido em aplicações MPI. A estrutura de escalonamento é validada através da criação de heurísticas de escalonamento dinâmico, projetadas para aplicações paralelas com ou sem relação de precedência entre suas tarefas.As políticas de escalonamento apresentadas são específicas para cada tipo de aplicação, aumentando assim o seu desempenho computacional. Foram realizadas análises em ambientes de grades reais e os resultados obtidos mostram a eficiência e a escalabilidade da abordagem proposta.Programa de Pós-Graduação em ComputaçãoComputaçãoRebello, Eugene Francis VinodCPF:29509088322http://lattes.cnpq.br/8795680989708219Boeres, Maria Cristina SilvaCPF:29609077322http://lattes.cnpq.br/0306766365983082Nascimento, Aline de Paula2021-03-10T20:45:31Z2010-04-132021-03-10T20:45:31Z2008-03-16info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/18761porCC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2021-03-10T20:45:31Zoai:app.uff.br:1/18761Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T10:45:39.565147Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false
dc.title.none.fl_str_mv Escalonamento dinâmico para aplicações autonômicas MPI em grades computacionais
title Escalonamento dinâmico para aplicações autonômicas MPI em grades computacionais
spellingShingle Escalonamento dinâmico para aplicações autonômicas MPI em grades computacionais
Nascimento, Aline de Paula
Grafo direcionado
Processamento paralelo (Computador)
Escalonamento de tarefa
Sistema de computação em grade
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO
title_short Escalonamento dinâmico para aplicações autonômicas MPI em grades computacionais
title_full Escalonamento dinâmico para aplicações autonômicas MPI em grades computacionais
title_fullStr Escalonamento dinâmico para aplicações autonômicas MPI em grades computacionais
title_full_unstemmed Escalonamento dinâmico para aplicações autonômicas MPI em grades computacionais
title_sort Escalonamento dinâmico para aplicações autonômicas MPI em grades computacionais
author Nascimento, Aline de Paula
author_facet Nascimento, Aline de Paula
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Rebello, Eugene Francis Vinod
CPF:29509088322
http://lattes.cnpq.br/8795680989708219
Boeres, Maria Cristina Silva
CPF:29609077322
http://lattes.cnpq.br/0306766365983082
dc.contributor.author.fl_str_mv Nascimento, Aline de Paula
dc.subject.por.fl_str_mv Grafo direcionado
Processamento paralelo (Computador)
Escalonamento de tarefa
Sistema de computação em grade
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO
topic Grafo direcionado
Processamento paralelo (Computador)
Escalonamento de tarefa
Sistema de computação em grade
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO
description Existem muitas aplicações da física, biologia, engenharia, entre outras áreas que requerem computação intensiva ou que trabalham com grandes conjuntos de dados para sua execução. Tais aplicações, estudadas no contexto do e-Science, necessitam de ambientes de execução de larga escala que forneçam grande poder computacional e grande espaço de armazenamento. Desta forma, o uso de plataformas como as Grades Computacionais vem sendo cada vez mais difundido, onde é possível oferecer um alto poder computacional a um baixo custo. Porém, as aplicações existentes precisam ser adaptadas pelos pesquisadores para execução nas grades computacionais para que se alcance um maior desempenho. Como ambientes grades possuem natureza heterogênea, dinâmica, compartilhada e distribuída, à medida que o número de aplicações que compartilham a grade aumenta, a utilização eficiente dos seus recursos se torna cada vez mais necessária e ao mesmo tempo complexa. O desafio de aproveitar ao máximo a capacidade de processamento oferecida por uma grade é ainda maior quando seus recursos são utilizados por pesquisadores que não possuem conhecimento, nem habilidade para gerenciar ambientes computacionais complexos. O ideal é que as dificuldades existentes sejam transparentes aos usuários. Uma abordagem promissora para o gerenciamento de grades computacionais de grande escala é criar aplicações capazes de se autogerenciar, se ajustando às mudanças que ocorram no ambiente de maneira que sua execução seja eficaz e segura. Para isso, estas aplicações autonômicas devem ter conhecimento de informações atualizadas sobre seu próprio comportamento, as suas características internas e do ambiente de execução, sendo dotadas de funcionalidades que permitam o auto-escalonamento e a auto-recuperação de falhas. Esta tese estuda o problema do escalonamento de tarefas em grades computacionais, propondo uma estrutura de escalonamento dinâmico que permite a execução eficiente de aplicações autonômicas MPI. É considerado um sistema gerenciador de aplicações, hierárquico e distribuído que, para facilitar o desenvolvimento por parte dos pesquisadores, é automaticamente embutido em aplicações MPI. A estrutura de escalonamento é validada através da criação de heurísticas de escalonamento dinâmico, projetadas para aplicações paralelas com ou sem relação de precedência entre suas tarefas.As políticas de escalonamento apresentadas são específicas para cada tipo de aplicação, aumentando assim o seu desempenho computacional. Foram realizadas análises em ambientes de grades reais e os resultados obtidos mostram a eficiência e a escalabilidade da abordagem proposta.
publishDate 2008
dc.date.none.fl_str_mv 2008-03-16
2010-04-13
2021-03-10T20:45:31Z
2021-03-10T20:45:31Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://app.uff.br/riuff/handle/1/18761
url https://app.uff.br/riuff/handle/1/18761
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv CC-BY-SA
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv CC-BY-SA
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Computação
Computação
publisher.none.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Computação
Computação
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)
instacron:UFF
instname_str Universidade Federal Fluminense (UFF)
instacron_str UFF
institution UFF
reponame_str Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
collection Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)
repository.mail.fl_str_mv riuff@id.uff.br
_version_ 1811823561784950784