Uma ferramenta orientada ao objeto para monitoramento de cargas em sistemas paralelos.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2004
Autor(a) principal: Boas, Paulino Ribeiro Villas
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-31082009-112439/
Resumo: Este trabalho apresenta uma ferramenta orientada ao objeto para o monitoramento de cargas em sistemas paralelos. O desenvolvimento desta ferramenta surgiu com o intuito de facilitar a programação paralela em sistemas distribuídos como NOWs, Networks of Workstations , e Grids computacionais, pois este tipo de programação é bem mais difícil do que a seqüencial e, por isso, desestimula novos programadores a desenvolver aplicações paralelas. Dentre as razões que tornam a programação paralela difícil destaca-se o balanceamento de cargas em que se quer maximizar a utilização dos recursos computacionais do sistema distribuído. Outro motivo para o programador de aplicações paralelas se preocupar com balanceamento de cargas é o desempenho, que é drasticamente afetado com o desequilíbrio de cargas do sistema. Com relação ao tempo em que as decisões de rebalanceamento de cargas são tomadas, os algoritmos de distribuição de cargas podem ser estáticos, realizados em tempo de compilação, ou dinâmicos, efetuados em tempo de execução. Embora o algoritmo estático não gere sobrecarga em tempo de execução na distribuição de carga, o dinâmico é a melhor escolha, pois se adapta bem em qualquer situação. Assim, o sistema de monitoramento de cargas surge como uma ferramenta de auxílio ao programador que deseje implementar algoritmos de balanceamento dinâmico de cargas nas suas aplicações paralelas, provendo informações de como os recursos computacionais do sistema distribuído estão sendo utilizados.