MigCube e MigHull: Heurísticas para Seleção Automática de Processos para Migração em Aplicações BSP

Em ambientes paralelos, uma das alternativas para tratar o dinamismo, tanto em nível de infraestrutura quanto de aplicação é o uso de migração, principalmente em aplicações que executam em fases utilizando BSP (Bulk Synchronous Parallel). Neste contexto, o modelo de reescalonamento MigBSP foi desenvolvido para tratar da realocação de processos em aplica- ções paralelas. Assim como o modelo BSP, ele considera as três fases de execução de uma superetapa: (i) computação local, (ii) comunicação global e (iii) uma barreira de sincroniza- ção; coletando dados localmente durante a computação para efetuar o cálculo do Potencial de Migração (PM) do processo. Com o PM e parâmetros adicionais fornecidos no inicio da execução da aplicação, o MigBSP tem condições de escolher processos candidatos a migração em uma aplicação paralela executando em um ambiente distribuído. Entretanto, as duas heurísticas possíveis de serem utilizadas hoje, dependem de informações fornecidas pelo usuário e/ou podem não selecionar uma quantidade eficiente de processos no momento do reescalonamento, podendo ser necessário várias chamadas para balancear o ambiente. Desta forma, esta disserta- ção apresenta duas novas heurísticas, MigCube e MigHull. Elas utilizam o MigBSP e efetuam a seleção automática de processos candidatos à migração sem a interferência do programador. As informações fornecidas pelo MigBSP são utilizadas nas heurísticas, a combinação das três métricas mensurados, posicionadas em um plano tridimensional, define cada processo como um ponto no espaço que possui as coordenadas x, y e z, onde cada eixo representa uma mé- trica para tomada de decisão. A heurística MigCube monta um cubo a partir das médias das distâncias entre os pontos, utilizando o processo com o maior PM como centro do cubo. A heurística MigHull segue a definição da Envoltória Convexa, tentando envolver todos os pontos, porém utilizando duas adaptações que se fazem necessárias para a aplicação neste trabalho. O MigBSP foi desenvolvido no simulador SimGrid, e este segue sendo utilizado para a criação das duas heurísticas apresentadas nesta dissertação. Nos testes realizados neste simulador, foi possível verificar um ganho de até 45% no tempo de execução da aplicação utilizando a heurística MigHull, e até 42% utilizando a MigCube, quando comparado a aplicação sem o modelo de migração. Porém, em simulações com um maior número de processos, este ganho tende a cair, já que um dos maiores problemas do BSP e aplicações que executam em grades é o tempo de sincronização de tarefas, ou seja, quanto mais processos, maior a necessidade de sincronização, e mesmo o balanceamento dos processos acaba tendo um resultado prejudicado.