[pt] ESTRATÉGIAS DE BALANCEAMENTO DE CARGA PARA AVALIAÇÃO PARALELA DO BLAST COM BASES DE DADOS REPLICADAS E FRAGMENTOS PRIMÁRIOS - DANIEL XAVIER DE SOUSA (2008)
[pt] Na área de biologia computacional a busca por informações relevantes em meio a volumes de dados cada vez maiores é uma atividade fundamental. Dentre outras, uma tarefa importante é a execução da ferramenta BLAST (Basic Local Alignment Search Tool), que possibilita comparar biosseqüências a fim de se descobrir homologias entre elas e inferir as demais informações pertinentes. Um dos problemas a serem resolvidos no que diz respeito ao custo de execução do BLAST se refere ao tamanho da base de dados, que vem aumentando consideravelmente nos últimos anos. Avaliar o BLAST com estrat´egias paralelas e distribuídas com apoio de agrupamento de computadores tem sido uma das estratégias mais utilizadas para obter ganhos de desempenho. Nesta dissertação, é realizada uma alocação física replicada da base de dados (de seqüências), onde cada réplica é fragmentada em partes distintas, algumas delas escolhidas como primárias. Dessa forma, é possível mostrar que se aproveitam as principais vantagens das estratégias de execução sobre bases replicadas e fragmentadas convencionais, unindo flexibilidade e paralelismo de E/S. Associada a essa alocação particular da base, são sugeridas duas formas de balanceamento dinâmico da carga de trabalho. As abordagens propostas são realizadas de maneira não intrusiva no código BLAST. São efetuados testes de desempenho variados que demonstram não somente a eficácia no equilíbrio de carga como também eficiência no processamento como um todo.