Resumo:
Tecnologias constantemente estão avançando nas áreas de sistemas distribuídos e computação paralela. Isso acontece porque a compra de equipamentos eletrônicos esta acessível, por isso empresas, cada vez mais, estão apostando em soluções baratas para que todos tenham acesso. Consequentemente, existe um problema que é o desperdício na utilização destes equipamentos. Grande parte de seu tempo esses equipamentos ficam ociosos. Nesse contexto, esta dissertação apresenta o modelo BSPonP2P para minimizar o problema, buscando aproveitar esse desperdício para algum fim útil. O BSPonP2P utiliza uma abordagem de Computação em Grade P2P, ela visa utilizar os equipamentos para execução de computação útil. O objetivo e fazer as execuções de maneira concorrente. O BSPonP2P cria um ambiente com abordagens baseadas nos modelos estruturado e não estruturado vindos da arquitetura P2P, o que foi implementado para agilizar o gerenciamento da comunicação e das informações dentro da rede. Outro diferencial do modelo proposto e a utilização do modelo de programação paralela Bulk Synchronous Parallel (BSP), que cria um ambiente para execução de processos, validando as dependências e aprimorando a comunicação entre eles. A partir de avaliações de métricas como memória, computação, comunicação e dados de equipamentos, e criado um índice denominado de PM. Esse índice é avaliado periodicamente para definir migrações conforme a variável de ambiente a , que esta diretamente ligada as barreiras das supersteps. A partir de avaliações obtidas nas distribuições de processos em um ambiente heterogêneo criado, o modelo BSPonP2P se mostrou eficaz porque ele obteve bons resultados, como, por exemplo, na simples execução da aplicação, comparando com a execução do BSPonP2P, houve um aumento menor que 4% no tempo de execução. Além disso, na execução de 26 processos com 2000 Supersteps e a = 16, obteve-se um ganho de 6% a partir de 24 migrações de processos. Sendo assim, como contribuição científica, optou-se pela utilização de redes em Grades P2P com aplicações BSP, usando métricas como memória, computação, comunicação e dados de equipamentos para avaliação do ambiente. Além de, serviços como migração e checkpoint que possibilitaram um bom desempenho do modelo.