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Não recebi financiamento Border Gateway Protocol (BGP) is the predominant routing protocol that allows different Autonomous Systems (AS) to communicate on the Internet. Attacks on BGP typically have a significant impact as they can cause unavailability and compromise sensitive data over large geographic areas. Due to the topic’s relevance, several studies were developed that address different research areas on security in BGP. An area of study that stands out is the reproduction of testbeds for detailed protocol analysis. However, a common characteristic of validating the proposals is using a limited representation in scale and fidelity of the Internet structure. This limitation makes it impossible to have a global view of the risk associated with the attacks and identify the mitigation methods. Given this scenario, it became essential to carry out an in-depth analysis of the risks to the BGP protocol at the real and global Internet infrastructure level. This analysis demands solutions representing the real Internet topology and the accurate reproduction of the attack events on real BGP software implementations. This work presents the Minimalistic Security BGP (MiniSecBGP), an emulation-based testbed, and a methodology for risk analysis of interdomain network routing infrastructures. Our solution can use either real or synthetic data about attacks, which allows a better understanding of past attacks to “what-if” scenarios to identify more robust mitigation strategies. The validation tests demonstrated that MiniSecBGP faithfully reproduces real scenarios using topology data and attack events extracted automatically from public datasets or synthetically created by the user. O Border Gateway Protocol (BGP) é o protocolo de roteamento predominante que permite a comunicação dos diferentes Autonomous Systems (AS) na Internet. Os ataques ao BGP geralmente têm um impacto significativo, pois podem causar indisponibilidade e comprometer dados confidenciais em grandes áreas geográficas. Devido à relevância do tema, diversos estudos foram desenvolvidos abordando diferentes áreas de pesquisa em segurança no BGP. Uma área de estudo que se destaca é a reprodução de testbeds para análise detalhada do protocolo, entretanto uma característica comum na validação dessas propostas é o uso de uma representação limitada em escala e fidelidade da estrutura da Internet. Essa limitação torna impossível ter uma visão global do risco associado aos ataques e a identificação dos métodos de mitigação. Diante desse cenário, tornou-se imprescindível realizar uma análise aprofundada dos riscos ao protocolo BGP no nível da infraestrutura real e global da Internet. Essa análise exige soluções que representem a topologia real da Internet e a reprodução precisa dos eventos de ataque em implementações reais de software BGP. Nessa linha, este trabalho apresenta a Minimalistic Security BGP (MiniSecBGP), uma testbed baseada em emulação, e uma metodologia para análise de risco da infraestrutura de roteamento das redes interdomínios. Nossa solução pode usar dados reais ou sintéticos sobre ataques, possibilitando um melhor entendimento dos ataques anteriores e em cenários hipotéticos, para identificar estratégias de mitigação mais robustas. Os testes de validação demonstraram que a MiniSecBGP reproduz fielmente cenários reais usando dados de topologia e eventos de ataque extraídos automaticamente de conjuntos de dados públicos ou criados sinteticamente pelo usuário.

Pesquisa sem auxílio de agências de fomento Os Sistemas de Detecção de Intrusão (IDS) auxiliam na proteção das redes de computadores, pois identificam e detectam tentativas de obter acesso não autorizado aos dados, inspecionando pacotes individualmente ou no contexto de fluxos. Considerando que o processo de detecção de intrusão é uma tarefa de classificação de um fluxo de pacotes gerados continuamente em uma distribuição não-estacionária, os modelos de decisão devem sofrer atualizações a fim de identificar mudanças no comportamento dos ataques e do tráfego normal da rede. A atualização dos modelos, em geral, requer instâncias rotuladas, o que exige grande esforço de especialistas. Este trabalho contribuiu com o desenvolvimento de um IDS para o mundo real, propondo: i) comparar o uso de pacotes individuais e fluxos de pacotes na tarefa de detecção de intrusão, por meio da análise do desempenho preditivo de classificadores de fluxos contínuo de dados construídos a partir desses dois tipos de dados; ii) analisar o impacto no desempenho dos classificadores quando há atraso na entrega dos rótulos das instâncias para atualização dos modelos; e iii) avaliar o impacto que as estratégias de aprendizado ativo causam nos classificadores quando somente as melhores instâncias são rotuladas e usadas na atualização dos modelos. Neste sentido, os experimentos foram realizados usando o conjunto de dados CICIDS2017, diferentes algoritmos de classificação de fluxos contínuos de dados e medidas de avaliação. Eles mostraram que inspecionar os pacotes individualmente tem um desempenho semelhante à inspeção de fluxos na detecção de intrusão. De modo que, a partir desse resultado, os pacotes individuais foram usados no estudo de técnicas de aprendizado ativo e atraso na entrega dos rótulos. O desempenho dos classificadores sofreu queda à medida que se aumentava o atraso na entrega dos rótulos verdadeiros. Por fim, as estratégias de aprendizado ativo permitiram manter o desempenho preditivo na classificação de tráfego normal e malicioso, usando um conjunto reduzido de instâncias rotuladas. Intrusion Detection Systems (IDSs) help protect computer networks by identify and detect attempts to obtain unauthorized access to data via computer networks by inspecting packets separately or in the context of flows. Considering that the intrusion detection process is a classification task of continuously stream-generated packets in a non-stationary distribution, security analysis must constantly update decision models to identify changes in attack behaviors and normal traffic of a network. Since improving models usually requires labeled instances, which demands significant effort from security specialists, the purpose of this work is to contribute to the development of real-world IDSs. Therefore, our goal is to: i) compare the use of individual packets and network flows in the intrusion detection task by analyzing the predictive performance of data stream classifiers; ii) analyze the impact of delayed labelling for updating the models on the classifiers’ performance; and iii) evaluate the impact of active learning strategies on the classifiers’ performance. Our experimental evaluation used the CICIDS2017 dataset, different data stream classification algorithms, and five evaluation measures. Experiments have shown packet-based IDSs perform similarly to flow-based IDSs. Based on this result, we studied different active learning techniques to estimate the impact of delayed labelling on packet-based IDSs. The performance of the classifiers is inversely proportional as the label delivery rate. Besides, the active learning strategies helped keep the performance at a satisfactory level, even with a small set of labeled instances. Dissertação (Mestrado)

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) The ongoing implementation of the Internet of Things (IoT) is sharply increasing the number and variety of small devices on edge networks. Likewise, the attack opportunities for hostile agents also grows, requiring more effort from network administrators and strategies to detect and react to those threats. For a network security system to operate in the context of fog and IoT, it has to comply with processing, storage, and energy requirements alongside traditional requirements for stream and network analysis like accuracy and scalability. Using a previously defined architecture (IDSA-IoT), we address the construction and evaluation of a support mechanism for distributed Network Intrusion Detection Systems (NIDS) based on the MINAS Data Stream Novelty Detection algorithm. We discuss the algorithm steps, how it can be deployed in a distributed environment, the impacts on the accuracy, and evaluate performance and scalability using a cluster of constrained devices commonly found in IoT scenarios. The obtained results show equivalent metrics in the distributed version but also a reduction in the execution time using low-profile devices. Although not efficient, the parallel version showed to be viable as the proposed granularity provides equivalent accuracy and the same response times. Em um cenário de crescente número de dispositivos na Internet das Coisas (IoT), gerando um crescimento no volume dos fluxos de dados gerados, são constantes e evolutivas as ameaças ativas e passivas aos recursos computacionais e aos conteúdos transmitidos. Métodos para mineração de dados de forma robusta e contínua podem ser um aliado à segurança nesses casos. Particularmente em ambientes distribuídos e nos quais busca-se manter o tratamento dos fluxos de informação próximo de onde eles são gerados, como nas bordas das redes IoT, e na computação em névoa de maneira geral, a detecção de ameaças é essencial e não trivial. Além disso, a evolução constante dos tipos de dispositivos e de tráfegos nessas redes favorece que as ferramentas de detecção de ameaças sejam beneficiadas por algoritmos de Detecção de Novidades em Fluxo de Dados. MINAS é um exemplo de algoritmo de detecção de novidades em fluxos de dados com potencial para aplicação na computação em névoa. No entanto, apesar de sua divisão em três partes semi-independentes, este algoritmo ainda não foi adaptado para tratar grandes volumes de fluxos reais em ambiente de computação em névoa. O presente trabalho aborda essa lacuna propondo um sistema que implementa o algoritmo MINAS de maneira distribuída inserido num contexto de detecção de intrusão e computação em névoa. Esta implementação foi feita em MPI e é avaliada com auxílio do conjunto de dados Kyoto 2006+ em um ambiente de teste com 3 nós com recursos limitados. Os resultados obtidos mostram a viabilidade do modelo de detecção de novidades distribuído em ambiente de computação em névoa. Observou-se baixa degradação nas métricas de classificação porém com redução no número de novidades (anomalias, ataques) encontradas. Além disso, observou-se redução do tempo de processamento na nova implementação distribuída em relação à implementação original, porém o speedup não refletiu a adição de processadores. CNPq: 167345/2018-4

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Simulation is a widely used technique for validation and testing of routing protocols in vehicular networks (VANETs). These simulations are based on mobility models that must follow the real movement patterns of vehicles to produce realistic and accurate assessments of protocols and other vehicular network solutions. Mobility models and simulations can be based and adjusted using real vehicular mobility traces. These traces are records of vehicles positioning over a period of time, and they incorporate the behavior and dynamics that occur in the day-to-day of a city (traffic jams, the way drivers drive, routines of population or types of vehicles). Understanding the mobility characteristics of these traces helps in feasibility study of vehicular networks, understanding of factors that affect traffic conditions, configuring and conducting realistic simulations so that the design of routing protocols reacts to real vehicle movement behaviors. Therefore, a tool to produce more accurate and realistic results in these simulations is the characterization of vehicle mobility datasets. There are works that already makes this type of characterization, but few of them explore data from large cities like São Paulo. This work characterizes a dataset of real mobility traces of buses in São Paulo, extracting and demonstrating mobility and connectivity metrics found in the literature. Prior to characterization, the dataset was pre-processed using common treatments for this type of data. The metrics extraction and pre-processing were done using the Python language and the big data tool Apache Spark. The objective of this work is to demonstrate the behavior of a large urban centers, and to provide a dataset for the validation, adjustment and conduction of simulations of vehicular networks. The extracted characteristics indicate behavior patterns in the movement of buses that are repeated according to the days of the week (weekdays, Saturdays, and Sundays), period of the day, and regions of the city. A simulação é uma técnica amplamente utilizada para validação e testes de protocolo de roteamento em redes veiculares (VANETs). Essas simulações são baseadas em modelos de mobilidade que devem seguir o padrão real de movimentação dos veículos para produzir avaliações realistas e acuradas de protocolos e outras soluções de redes veiculares. Os modelos de mobilidade e as simulações podem ser baseados e ajustados através de traços reais de mobilidade veicular. Esses traços são registros de posicionamento de veículos durante um período de tempo, e incorporam o comportamento e dinâmica real que ocorrem no dia-a-dia de uma cidade (engarrafamentos, maneira de motoristas dirigir, rotinas da população ou dos tipos de veículos). O entendimento de características de mobilidade desses traços auxilia no estudo de viabilidade de redes veiculares, compreensão de fatores que afetam condições de tráfego, configurar e conduzir simulação realistas para que o projeto de protocolos de roteamento reajam a comportamentos reais da movimentação dos veículos. Portanto, uma ferramenta para produzir resultados mais acurados e realistas nessas simulações é a caracterização de datasets de mobilidade veicular. Existem trabalhos que já realizam essa caracterização, porém poucos exploram os dados de grandes cidades como São Paulo. Este trabalho caracteriza um datase} de traços reais de mobilidade dos ônibus de São Paulo extraindo e demonstrando métricas de mobilidade e conectividade encontradas na literatura. Previamente à caracterização, o conjunto de dados foi pré-processado através de tratamentos comuns para este tipo de dado. A extração das métricas e o pré-processamento foram feitos através da linguagem Python e a ferramenta de Big Data Apache Spark. O objetivo deste trabalho é demonstrar o comportamento de um grande centro urbano, e fornecer um conjunto de dados para fonte de validação, ajustes e condução de simulações de redes veiculares. As características extraídas indicam padrões de comportamento na movimentação dos ônibus que se repetem de acordo com os dias da semana (dias úteis, sábados, e domingos), horário, e regiões da cidade. CAPES: Código de Financiamento 001

Orientador: Edson Borin Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação Resumo: Técnicas de mapeamento do solo marítimo vêm sendo fundamentais para diversas aplicações da indústria, notadamente para a exploração de petróleo e gás. Tais técnicas são importantes principalmente pelo fato de permitirem aos geofísicos obter parâmetros, tais como a velocidade de propagação do meio, por exemplo, e modelos das regiões de interesse com precisão elevada. Por utilizarem um volume bem elevado de medições sísmicas e apresentarem muitos laços, esses métodos tendem a exigir muitos cálculos e, portanto, muito tempo de processamento quando consideramos arquiteturas tradicionais contendo poucas dezenas de CPUs. Tais características nos convidam a propor e explorar maneiras de tornar a sua execução mais rápida e eficiente. Tendo em vista o fato de que tais métodos apresentam muitos laços cujas iterações são majoritariamente independentes entre si, a paralelização, seja por meio do uso de GPUs ou de nós espalhados na nuvem computacional (ou de ambos), torna-se a alternativa mais viável e simples para acelerá-los. Sendo assim, neste trabalho, foi implementado um método de paralelização com suporte tanto a plataformas compatíveis com o framework CUDA quanto ao padrão OpenCL baseado no algoritmo genético de evolução diferencial para a procura dos parâmetros do meio de maneira a maximizar a medida de semblance para o empilhamento a partir de três modelos distintos de cálculo do tempo de trânsito, sendo eles, em ordem crescente de complexidade, o Common Mid Point, o Zero Offset Common Reflection Surface e, finalmente, o Offset Continuation Trajectory. Foi proposta igualmente uma técnica de seleção de dados para cada um destes mesmos modelos com o intuito de minimizar a quantidade de dados a ser transferida aos aceleradores a cada iteração. Finalmente, tais soluções foram integradas ao framework SPITS para a distribuição das tarefas computacionais entre os vários nós de uma nuvem. Em comparação com algumas soluções presentes na literatura para os tempos de trânsito Common Mid Point e Zero Offset Common Reflection Surface, o desempenho obtido pelo trabalho foi superior e, ao que se diz respeito a execuções em nós computacionais com múltiplas GPUs, verificamos que a propriedade de escalabilidade é respeitada, isto é, o tempo de execução cai na mesma proporção que o número de GPUs cresce. O mesmo se observa para o caso de execuções distribuídas entre vários nós de uma nuvem computacional através da utilização do framework SPITS Abstract: Seismic processing techniques have been very important in many industry applications, notably oil and gas exploration. Because they use an elevated number of seismic measurements and present many loops, such methods tend to be very computationally expensive, spending many hours to be processed in traditional architectures with a few dozen CPUs. Such characteristics invite us to propose and explore ways to develop more efficient and faster computing algorithms. Taking into account that these methods present a high volume of loops, whose inner iterations are mostly independent among each other, paralellization, through the use of GPUs or computer clouds (or both), becomes the most simple and viable way to accelerate them. Therefore, in this work, we implemented a parallelization method supporting both CUDA and/or OpenCL compatible platforms based on the differential evolution genetic algorithm to search for the the environment parameters which maximize the semblance stacking measure using three different traveltime estimation models, which are, in increasing order of complexity, Common Mid Point, Zero Offset Common Reflection Surface and Offset Continuation Trajectory. It was also proposed a data selection technique for each one of these traveltime models in order to minimize the data volume to be sent to the accelerator each iteration. Finally, such solutions have been integrated to the SPITS framework so that many distibuted tasks can be launched on multiple nodes of a cloud. Comparing to some other existing implementations for Common Mid Point and Zero Offset Common Reflection Surface traveltimes, the performance obtained by this work was higher and, concerning executions in nodes with multiple GPUs, we were able to verify that the scalability property was followed, i.e., execution time falls in the same ratio the number of GPUs grows. The same was observed for executions where the total load is distributed among many nodes of a computer cloud through the use of the SPITS framework Mestrado Ciência da Computação Mestre em Ciência da Computação

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Testbeds are fundamental platforms for the creation and validation of new technologies and future Internet architectures. They enable a more precise, scalable and close control of the real characteristics of a network like the Internet environment. In this way, these testbeds allow the validation of architectures elaborated from scratch with new concepts based on new technologies and focused mainly to solve all the security and performance implications that clutter this current model of Internet. To fill this gap, this work aims to propose an environment where the experiment has the possibility to control the data plan in networks, using an API that reduces the time of creation and instantiation of the experiment, without functional restrictions to the user, aiming to provide a flexible environment for experimenting with significant parts operating on the Internet. Os testbeds são plataformas fundamentais para a criação e validação de novas tecnologias e arquiteturas de Internet do futuro. Eles possibilitam um controle mais preciso, escalável e próximo das caracterı́sticas reais de uma rede como o ambiente da Internet. Desse modo, estes testbeds permitem a validação de arquiteturas elaboradas a partir do zero, com no- vos conceitos baseados em novas tecnologias e voltados principalmente para resolver todas as implicações de segurança e desempenho que atravancam este modelo atual da Internet. Para preencher esta lacuna, este trabalho tem como objetivo propor um ambiente onde um experimento tenha a possibilidade de controlar o plano de dados em redes, utilizando uma API que reduz o tempo de criação e instanciação do experimento, sem restrições funcionais ao usuário, visando proporcionar um ambiente flexı́vel para a experimentação de partes significativas operando na Internet. CAPES: Código de Financiamento 001

Não recebi financiamento This work argues that the growth in numbers of IoT (Internet of Things) in our lives (eg Amazon Echo, cameras, etc.), as well as their increasing computing power, arouses the interest of hackers and consequently, their attacks. Most of these attacks are aimed at making profits, espionage or activism. However, despite years of research and experience, we have not yet produced computer systems with enough programming safety to prevent such large-scale attacks. In general, the techniques employed are post-attack, such as attack detection and malware analysis. The tools used in this analysis can execute processes that allow you to monitor the interactions of the malware with the environment. These analysis can be of two types: (I) static analysis, which is the process of analyzing malware without executing it; (II) dynamic analysis that executes malware in a controlled environment and monitors its interactions. Capture tools, such as honeypots and honeynets, require a controlled environment and this is the central theme of our work, focused on IoTs. Thus, we propose a honeynet architecture able to identify the attacks and interactions of the cyber attacks thru its control, in that we start from the premise that such interactions are made through addresses in black lists. In addition, the malware must be executed by a process similar to that of the IoT devices. Finally, the architecture needs to be self-sufficient and to be in a controlled environment, to ensure that its execution does not generate a real Internet attack, but replicate it by emulation. A proof of concept with software-defined networks (SDN) was developed and the results show that the architecture is self-sufficient, its environment controlled and scalable. Este trabalho argumenta que o crescimento do número de dispositivos de Internet das Coisas (IoT) em nossas vidas (ex. Amazon Echo, câmeras, etc), bem como seu crescente poder computacional, desperta o interesse de hackers a atacá-los. Em sua maioria, esses ataques visam obter lucros, espionagem ou ativismo. Entretanto, apesar de anos de pesquisa e experiência, ainda não produzimos sistemas computacionais com programação segura o suficiente para impedir tais ataques em larga escala. Em geral, as técnicas empregadas são posteriores ao ataque, como a detecção do ataque e a análise do malware, onde são empregadas ferramentas capazes de realizar processos que permitem monitorar as interações do malware com o ambiente. Esses processos podem ser de dois tipos: (I) análise estática que é o processo de analisar o malware sem executá-lo; (II) análise dinâmica que executa o malware em ambiente controlado e monitora suas interações. As ferramentas de captura, tais como honeypots e honeynets, requerem um ambiente controlado e esse é o tema central de nosso trabalho, especialmente voltado para os dispositivos IoTs. Dessa forma, propomos uma arquitetura de honeynet que é capaz de identificar os ataques e as interações dos ciberataques com o seu controle, em que partimos da premissa que tais interações são feitas por meios de endereços em listas negras. Além disso, a execução do malware deve ser feita por processo similar aos de dispositivos de IoT. Finalmente, a arquitetura precisa ser autossuficiente e estar em um ambiente controlado, de modo a garantir que sua execução não gere um ataque real na internet, mas que a reproduza por meio de emulação. Em suma, foi desenvolvido uma prova de conceito com redes definidas por software (SDN) e os resultados mostram que a arquitetura é autossuficiente e seu ambiente controlado e escalável.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Search engines are facing performance challenges because of the large number of documents and the increase of query loads in the Web environment. The success of a search engine is related to the ability of the query processing system to find documents that match the needs of information expressed in user queries in a short time interval. Despite the large amount of documents, users are more interested in fewer results in a query. This causes few documents to be highly relevant in most queries. DAAT dynamic pruning algorithms have been exploring the efficiency of query processing systems, avoiding wasting time sorting documents that are not likely to be relevant. To handle the scale and dynamics of user query traffic, query processing needs to make efficient use of hardware resources. The main objective of this doctoral thesis is to investigate the use of parallel computing in the process of identifying the most relevant documents to a given query in the GPU architecture. For this, strategies of parallelization of algorithms that aim to reduce the latency of response of a given query and to increase the flow of queries are proposed and evaluated in the GPU. The parallelization proposals are well suited to the category of DAAT algorithms and dynamic pruning algorithms. In the DAAT category, partitioning strategies are offered in a way that performs an investigation into the location of occurrences of the same document in the memory hierarchy of the GPU. At the level of dynamic pruning algorithms, threshold propagation policies among processors are proposed and the impacts generated on the efficiency of the parallel algorithms are analyzed. To verify efficiency in practice, the parallel proposals were implemented and tested in the Pascal GPU architecture and obtained a performance of 4x to 40x relative to the fundamental algorithms. As máquinas de busca estão enfrentando desafios de desempenho devido à grande quantidade de documentos e ao aumento de cargas de consultas no ambiente Web. O sucesso de uma máquina de busca está relacionado à capacidade do sistema de processamento de consultas de encontrar, em um curto intervalo de tempo, documentos que correspondam às necessidades de informações expressas nas consultas dos usuários. Apesar da grande quantidade de documentos, os usuários estão mais interessados em poucos documentos de resultados de uma consulta. Isso faz com que haja poucos documentos que são altamente relevantes na maioria das consultas. Os algoritmos de poda dinâmica DAAT vêm explorando a eficiência dos sistemas de processamento de consulta evitando perder tempo ao classificar documentos que provalvemente não são relevantes. Para lidar com a escala e a dinâmica do tráfego de consultas do usuário, o processamento de consulta precisa fazer o uso eficiente dos recursos do hardware. O objetivo principal desta tese de doutorado é investigar o uso da computação paralela no processo de identificar os documentos mais relevantes a uma consulta realizando processamento na arquitetura GPU. Para isso, este trabalho apresenta estratégias de paralelização de algoritmos que visam a reduzir a latência de resposta de uma dada consulta e a aumentar a vazão das consultas. As propostas de paralelização são bem adequadas à categoria de algoritmos DAAT e aos algoritmos de poda dinâmica. Na categoria DAAT, estratégias de particionamento são oferecidas de modo que realizam uma investigação na localização das ocorrências de um mesmo documento na hierarquia de memória da GPU. No nível dos algoritmos de poda dinâmica, políticas de propagação de threshold entre os processadores são propostas e os impactos gerados na eficiência dos algoritmos paralelos são analisados. Para mostrar a eficiência na prática, as propostas paralelas foram implementadas e experimentadas na arquitetura da GPU Pascal e obtiveram um desempenho de 4x a 40x em relação aos algoritmos fundamentais.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) No summary O aumento da capacidade computacional dos computadores e a demanda por sequenciadores de baixo custo impulsionou o desenvolvimento de sequenciadores de nova geração com alta taxa de vazão de dados, fenômeno que expandiu exponencialmente o volume de dados de sequenciamento disponíveis para análise. Essas tecnologias fazem uso de diversos métodos que paralelizam o processo de sequenciamento, produzindo grandes quantidades de leituras simultaneamente. Algoritmos de montagem de genomas usualmente são desenvolvidos para trabalhar com tecnologias específicas de sequenciamento. No entanto, uma grande quantidade de genomas ainda não foram reunidas em um único fragmento. Com isso diversas abordagens híbridas, que utilizam mais de um tipo de leitura, vêm sendo desenvolvidas. Um dos objetos de estudo deste trabalho é a bactéria Pseudomonas aeruginosa CCBH4851, um agente causador de infecções hospitalares, e ainda não tinha o seu genoma completamente montado. Motivado pelo problema de montagem desse genoma, este trabalho propõe o desenvolvimento do reSHAPE: um pipeline híbrido para montagem de genomas de bactérias, que possibilite tanto gerar novas montagens quanto melhorar montagens já existentes de diversos genomas, por meio da integração de diversos métodos e ferramentas de novo. A partir da montagem gerada pelo reSHAPE, foi possível finalizar o genoma da P. aeruginosa manualmente em apenas um fragmento. Além disso, o reSHAPE foi capaz de melhorar a atual montagem de outras bactérias, obtendo resultados superiores ao estado da arte dos montadores híbridos.

Outra Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (FAPERJ) With the evolution of next generation sequencing devices, the cost for obtaining genomic data has significantly reduced. With reduced costs for sequencing, the amount of genomic data to be processed has increased exponentially. Such data growth supersedes the rate at which computing power can be increased year after year by the hardware and software evolution. Thus, the higher rate of data growth in bioinformatics raises the need for exploiting more efficient and scalable techniques based on parallel and distributed processing, including platforms like Clusters, and Cloud Computing. BLAST is a widely used tool for genomic sequences alignment, which has native support for multicore-based parallel processing. However, its scalability is limited to a single machine. On the other hand, Cloud computing has emerged as an important technology for supporting rapid and elastic provisioning of large amounts of resources. Current frameworks like Apache Hadoop and Apache Spark provide support for the execution of distributed applications. Such environments provide mechanisms for embedding external applications in order to compose large distributed jobs which can be executed on clusters and cloud platforms. In this work, we used Spark to support the high scalable and efficient parallelization of BLAST (Basic Local Alingment Search Tool) to execute on dozens to hundreds of processing cores on a cloud platform. As result, our prototype has demonstrated better performance and scalability then CloudBLAST, a Hadoop based parallelization of BLAST. Com a redução dos custos e evolução dos mecanismos que efetuam o sequenciamento genômico, tem havido um grande aumento na quantidade de dados referentes aos estudos da genomica. O crescimento desses dados tem ocorrido a taxas mais elevadas do que a industria tem conseguido aumentar o poder dos computadores a cada ano. Para melhor atender a necessidade de processamento e analise de dados em bioinformatica faz-se o uso de sistemas paralelos e distribuídos, como por exemplo: Clusters, Grids e Nuvens Computacionais. Contudo, muitas ferramentas, como o BLAST, que fazem o alinhamento entre sequencias e banco de dados, nao foram desenvolvidas para serem processadas de forma distribuída e escalavel. Os atuais frameworks Apache Hadoop e Apache Spark permitem a execucao de aplicacoes de forma distribuída e paralela, desde que as aplicacoes possam ser devidamente adaptadas e paralelizadas. Estudos que permitam melhorar desempenho de aplicacoes em bioinformatica tem se tornado um esforço contínuo. O Spark tem se mostrado uma ferramenta robusta para processamento massivo de dados. Nesta pesquisa de mestrado a ferramenta Apache Spark foi utilizada para dar suporte ao paralelismo da ferramenta BLAST (Basic Local Alingment Search Tool). Experimentos realizados na nuvem Google Cloud e Microsoft Azure demonstram desempenho (speedup) obtido foi similar ou melhor que trabalhos semelhantes ja desenvolvidos em Hadoop.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Many alternatives have been employed in order to process all the data generated by current applications in a timely manner. One of these alternatives, the Apache Hadoop, combines parallel and distributed processing with the MapReduce paradigm in order to provide an environment that is able to process a huge data volume using a simple programming model. However, Apache Hadoop has been designed for dedicated and homogeneous clusters, a limitation that creates challenges for those who wish to use the framework in other circumstances. Often, acquiring a dedicated cluster can be impracticable due to the cost, and the acquisition of reposition parts can be a threat to the homogeneity of a cluster. In these cases, an option commonly used by the companies is the usage of idle computing resources in their network, however the original distribution of Hadoop would show serious performance issues in these conditions. Thus, this study was aimed to improve Hadoop’s capacity of adapting to pervasive and shared environments, where the availability of resources will undergo variations during the execution. Therefore, context-awareness techniques were used in order to collect information about the available capacity in each worker node and distributed communication techniques were used to update this information on scheduler. The joint usage of both techniques aimed at minimizing and/or eliminating the overload that would happen on shared nodes, resulting in an improvement of up to 50% on performance in a shared cluster, when compared to the original distribution, and indicated that a simple solution can positively impact the scheduling, increasing the variety of environments where the use of Hadoop is possible. Diversas alternativas têm sido empregadas para o processamento, em tempo hábil, da grande quantidade de dados que é gerada pelas aplicações atuais. Uma destas alternativas, o Apache Hadoop, combina processamento paralelo e distribuído com o paradigma MapReduce para fornecer um ambiente capaz de processar um grande volume de informações através de um modelo de programação simplificada. No entanto, o Apache Hadoop foi projetado para utilização em clusters dedicados e homogêneos, uma limitação que gera desafios para aqueles que desejam utilizá-lo sob outras circunstâncias. Muitas vezes um cluster dedicado pode ser inviável pelo custo de aquisição e a homogeneidade pode ser ameaçada devido à dificuldade de adquirir peças de reposição. Em muitos desses casos, uma opção encontrada pelas empresas é a utilização dos recursos computacionais ociosos em sua rede, porém a distribuição original do Hadoop apresentaria sérios problemas de desempenho nestas condições. Sendo assim, este estudo propôs melhorar a capacidade do Hadoop em adaptar-se a ambientes, pervasivos e compartilhados, onde a disponibilidade de recursos sofrerá variações no decorrer da execução. Para tanto, utilizaram-se técnicas de sensibilidade ao contexto para coletar informações sobre a capacidade disponível nos nós trabalhadores e técnicas de comunicação distribuída para atualizar estas informações no escalonador. A utilização conjunta dessas técnicas teve como objetivo a minimização e/ou eliminação da sobrecarga que seria causada em nós com compartilhamento, resultando em uma melhora de até 50% no desempenho em um cluster compartilhado, quando comparado com a distribuição original, e indicou que uma solução simples pode impactar positivamente o escalonamento, aumentando a variedade de ambientes onde a utilização do Hadoop é possível.

Não recebi financiamento The virtualization of computing resources is becoming increasingly frequent for several purposes. An example is desktop virtualization, in which the user’s workstation is virtualized, executed in a data center, and delivered to users as a service. Users can access their virtual desktops over the network, from anywhere, anytime, using simplified clients as smartphones or tablets. Besides mobility, desktop virtualization brings significant reduction in management costs and administration of desktops. In the present work we propose a model that estimates the energy consumption of a desktop virtualization service. The proposed model aims to assist decision-making on the provision of resources and improving energy efficiency. The model takes into account energy consumption during all the lifecycle of a virtualized desktop since the instantiation. From the experiments, applying the model, it was concluded that for applications with low transmission rate of frames and commands, such as a web browser, it is better to instantiate an VD instead of running as a local desktop. It happens because the energy cost of running is amortized through the sharing of resources between the various connected users into the server, in addition to the low cost of transmission. The best energy efficiency has been obtained as a result of instantiating an VD on a datacenter (DC) with acessible through a local area network (LAN), in which the energy consumption per bit transmission is suffucuently low to compensate energy cost of VD migration between different DCs. A virtualização de recursos computacionais está se tornando cada vez mais frequente para diversas finalidades. Um exemplo é a virtualização de desktops, em que a estação de trabalho do usuário é virtualizada e executada em um centro de dados, e são entregues aos seus usuários sob a forma de um serviço. Os usuários podem acessar seus desktops virtuais via Internet, de qualquer lugar e a qualquer hora, utilizando clientes simplificados como smartphones ou tablets. Além da mobilidade, a virtualização de desktops traz enorme redução nos custos de gerência e administração. Esta dissertação propõe um modelo que a permite estimar o custo energético de um serviço de virtualização de desktops. Esse modelo tem por finalidade auxiliar a tomada de decisões sobre o provisionamento de recursos, melhorando a eficiência energética. Para essa estimativa, são considerados os custos energéticos que compõem a entrega do desktop virtual, desde a instanciação até sua execução no centro de dados. A partir dos experimentos realizados, aplicando o modelo proposto, foi possível concluir que para aplicações com taxa de transmissão de quadros e comandos baixa ou regular, como um navegador web por exemplo, consome-se menos energia para executar um VD do que executar um desktop local. Isso acontece porque o custo energético de execução é amortizado por meio do compartilhamento de recursos entre os diversos usuários conectados ao mesmo servidor, além do baixo custo de transmissão. A melhor eficiência energética obtida foi resultado de instanciar um VD em um datacenter (DC) com acesso a rede local (LAN), em que o consumo energético de transmissão por bit é menor e tão pequeno que compensou no decorrer do tempo, inclusive, o custo energético da migração do VD entre diferentes DCs.

Financiadora de Estudos e Projetos During the last decade, the advent of large scale processing and the need for rapid modification of computational structures have increased the popularity of Cloud Computing, particularly the Infrastructure as a Service model. Several companies have invested in infrastructure to become providers of this kind of service, whether for general public or only to supply their own business needs. This has increased the number of virtualized datacenters across the world and created a growing interest in interoperability between different providers. However, due to the lack of technology standardization, and to limitations in the current network s architecture, this interoperability is still an issue. Based on this, this research project presents an OpenFlow based network flow redirection architecture to support service continuity during the migration of applications between different IaaS providers. The tests performed show the applicability of the proposed architecture in a real network environment, having control only of the network edges, and without setting up any specific hardware. Durante a ultima década, o advento do processamento em larga escala e a necessidade de rápida modificação de estruturas computacionais fez com que a computação em nuvem se popularizasse, em particular na forma de aprovisionamento de Infraestrutura como Serviço. Diversas companhias investiram em infraestrutura para se tornarem provedores desse tipo de serviço, seja para o publico ou para proverem recursos para seus próprios negócios. Isto aumentou o numero de centros de dados virtualizados e gerou o interesse na interoperabilidade entre os diferentes provedores. Entretanto, devido a falta de padronização de tecnologias, e devido a limitações na arquitetura das redes atuais, essa interoperabilidade ainda e um assunto em aberto. Com base nisso, o presente trabalho apresenta uma arquitetura de redirecionamento de fluxos de rede baseada em OpenFlow para o suporte a continuidade de serviço durante a migração de aplicações entre diferentes provedores de IaaS. Os testes realizados comprovam sua aplicabilidade em um cenário real, controlando apenas as bordas da rede, e sem a instalação de nenhum hardware específico.

A server cluster connected to the Internet can support virtual desktops in a virtual computing environment. Each user can have his/her own virtual desktop, accessed through the Internet by means of devices such as laptop, PC, notebook, tablet or smartphone. The benefits of desktop virtualization include the possibility of improving utilization of computational resources such as processor, memory, disk and network; a more efficient management; centralized backup, and remote accessibility independently on the user location. Education institutions have traditionally used local desktops for use of faculty, administrative and technical staffs, as well as for their students. Managing these desktops requires a technical staff to take care of installation, configuration, updating and maintaining in a personalized manner, according to each user profile. In this manner, administration is costly and inefficient. Several companies increasingly adopted virtual desktops delivered by an infrastructure of centralized servers, while education institutions are late in this process. The diversity of applications used by different areas of teaching create demand for studies to better understand the performance of virtual desktop infrastructure. The purpose of this study is to evaluate virtual desktop infrastructure from the perspective of user quality of experience. To accomplish this, a virtual desktop infrastructure have been deployed at UFSCAR, and a set of experiments were carried out at our labs employing five different applications. To evaluate the influence of the networking quality of service on the user experience, we produced 5 scenarios with different communication latencies. Finally, we also executed experiments to evaluate the demand for computational resources (e.g., processor, memory, I/O, and network) as more virtual desktops are spawned. This experiment can provide important information for future capacity planning. Um conjunto de servidores conectados à Internet pode prover desktops virtuais em um ambiente virtual de computação. Cada usuário pode ter seu próprio desktop virtual, acessando através da Internet por meio de dispositivos como um computador comum ou dispositivos moveis, como um notebook, tablet ou celular. Dentre os benefícios da virtualização de desktops, incluem-se a melhoria na utilização dos recursos de computacionais como processador, memória, disco e rede, a redução de custos para a administração dos recurso (que passa a atuar de forma centralizada e mais eficiente), backup centralizado e possibilidade de acesso remoto, onde quer que o usuário esteja. Muitas empresas já vem adotando o uso de desktops virtuais no ambiente de trabalho dos seus funcionários e colaboradores. Entre¬tanto, as instituições de ensino tradicionalmente utilizam desktops locais, tanto para uso do corpo docente, corpo administrativo e técnico, como também para os seus alunos. Como o tema e bem pouco explorado no ambiente de universidades e instituições de ensino superior, o presente trabalho tem como objetivo principal responder algumas questões sobre a utilização de desktops virtuais. O que se pode esperar em termos da qualidade de experiência dos usuários de desktops virtuais em função de sua execução remota? Quais aplicações típicas apresentam maior ou menor degradação em termos de qualidade de experiência a medida que alguns parâmetros da rede (como por exemplo a latência) se degradam? Qual e o consumo de recursos (processador, memória, E/S e rede) para a execução de desktops virtuais? Como principais contribuições, este trabalho apresenta uma avaliação experimental de uma infraestrutura de desktops virtuais implementada na Secretaria de Informática da UFSCar. Foram realizados experimentos para avaliar a qualidade de experiência do usuário com um conjunto de cinco aplicações típicas de um laboratório de ensino da universidade. Foram testados seis níveis de qualidade de serviço da rede para medir o seu impacto na qualidade de experiência dos usuários. Também foram feitos testes variando-se a quantidade de desktops virtuais executando simultaneamente para verificar o consumo de recursos, que servirá de base para um futuro planejamento de capacidade.

Fundo Mackenzie de Pesquisa E-commerce has been growing rapidly over the past years. Various products, services, and information are constantly offered to millions of internet users. Defining an adequate strategy to offer a product to a customer is the main goal of a recommender system. To do so, the items to be offered have to take into account the interests of each customer. This association of items is a data mining task, more specifically a task called association rule mining. This dissertation investigated the use of bioinspired algorithms, particularly evolutionary and im-mune algorithms, to build associations among items of a database. Three sets of experiments were performed: an investigation into the influence of different selection and crossover mech-anisms in an evolutionary algorithm for association rule mining; the use of a probabilistic selection in the immune algorithm; and a comparison of the bioinspired algorithms with the standard deterministic algorithm called Apriori. The data bases for comparison were taken from real e-commerce applications. The results allowed the identification of a suitable combi-nation of the selection and crossover mechanisms for the evolutionary algorithm, and to iden-tify the strengths and weaknesses of all approaches when applied to real-world recommender systems. O comércio eletrônico vem crescendo rapidamente ao longo dos últimos anos. Produtos, serviços e informações dos mais variados tipos são oferecidos todos os dias para milhares de usuários na Internet. Definir uma estratégia adequada para oferecer um produto a clientes é o objetivo dos sistemas de recomendação. Para isso leva em conta itens que podem ser ofertados considerando o interesse de cada cliente. Essa associação entre itens é uma tarefa que recai sobre a competência da mineração de dados, mais especificamente a área chamada de mineração de regras de associação. Esta dissertação investigou o uso de algoritmos bioinspirados, mais especificamente algoritmos evolutivos e imunológicos, a fim de construir associações entre os itens de uma base de dados. Foram feitos três estudos: a influência de diferentes mecanismos de seleseleção e cruzamento no algoritmo evolutivo; o uso de seleção probabilística no algoritmo imunológico; e a comparação dos algoritmos bioinspirados com o algoritmo determinístico clássico aplicado a essa tarefa, chamado de Apriori. As bases de dados para efeitos comparativos foram coletadas em lojas nacionais de comércio eletrônico. Os resulta-dos apresentados permitiram identificar uma combinação adequada dos mecanismos de sele-ção e cruzamento do algoritmo evolutivo, assim como identificar os pontos fortes e fracos dos algoritmos bioinspirados quando comparados ao algoritmo tradicional.

During the last years we have witnessed a significant growing in the amount of data processed in a daily basis by companies, universities, and other institutions. Many use cases report processing of data volumes of petabytes in thousands of cores by a single application. MapReduce is a programming model, and a framework for the execution of applications which manipulate large data volumes in machines composed of thousands of processors/cores. Currently, Hadoop is the most widely adopted free implementation of MapReduce. Although there are reports in the literature about the use of MapReduce applications on platforms with more than one hundred cores, the scalability is not stressed and much remain to be studied in this field. One of the main challenges in the scalability study of MapReduce applications is the large number of configuration parameters of Hadoop. There are reports in the literature that mention more than 190 configuration parameters, 25 of which are known to impact the application performance in a significant way. In this work we study the scalability of MapReduce applications running on Hadoop. Due to the limited number of processors/cores available, we adopted a combined approach involving both experimentation and simulation. The experimentation has been carried out in a local cluster of 32 nodes, and for the simulation we have used MRSG (MapReduce Over SimGrid). In a first set of experiments, we identify the most impacting parameters in the performance and scalability of the applications. Then, we present a method for calibrating the simulator. With the calibrated simulator, we evaluated the scalability of one well-optimized application on larger clusters, with up to 10 thousands of nodes. Durante os últimos anos, houve um significativo crescimento na quantidade de dados processados diariamente por companhias, universidades e outras instituições. Mapreduce é um modelo de programação e um framework para a execução de aplicações que manipulam grandes volumes de dados em máquinas compostas por milhares de processadores ou núcleos. Atualmente, o Hadoop é a implementação como software livre de Mapreduce mais largamente adotada. Embora existam relatos na literatura sobre o uso de aplicações Mapreduce em plataformas com cerca de quatro mil núcleos processando dados da ordem de dezenas de petabytes, o estudo dos limites de escalabilidade não foi esgotado e muito ainda resta a ser estudado. Um dos principais desafios no estudo de escalabilidade de aplicações Mapreduce é o grande número de parâmetros de configuração da aplicação e do ambiente Hadoop. Na literatura há relatos que mencionam mais de 190 parâmetros de configuração, sendo que 25 podem afetar de maneira significativa o desempenho da aplicação. Este trabalho contém um estudo sobre a escalabilidade de aplicações Mapreduce executadas na plataforma Hadoop. Devido ao número limitado de processadores disponíveis, adotou-se uma abordagem que combina experimentação e simulação. A experimentação foi realizada em um cluster local de 32 nós (com 64 processadores), e para a simulação empregou-se o simulador MRSG (MapReduce Over SimGrid). Como principais resultados, foram identificados os parâmetros de maior impacto no desempenho e na escalabilidade das aplicações. Esse resultado foi obtido por meio de simulação. Além disso, apresentou-se um método para a calibração do simulador MRSG, em função de uma aplicação representativa escolhida como benchmark. Com o simulador calibrado, avaliou-se a escalabilidade de uma aplicação bem otimizada. O simulador calibrado permitiu obter uma predição sobre a escalabilidade da aplicação para uma plataforma com até 10 mil nós.

Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2019-08-30T19:44:40Z No. of bitstreams: 1 EDIGLEY PEREIRA FRAGA – DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2011.pdf: 1199562 bytes, checksum: b0800b4ce28ca1e575dc510a1df5dcdd (MD5) Made available in DSpace on 2019-08-30T19:44:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EDIGLEY PEREIRA FRAGA – DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2011.pdf: 1199562 bytes, checksum: b0800b4ce28ca1e575dc510a1df5dcdd (MD5) Previous issue date: 2011-08-31 Capes Há anos as Grades de Desktops têm sido usadas como solução de baixo custo para a execução de aplicações massivamente paralelas (BoT, do inglês Bag-of-Tasks). A despeito do longo tempo de uso, até o presente momento tem sido difícil estimar o valor financeiro que uma grade de desktops fornece aos seus usuários. Recentemente, a Computação na Nuvem, por meio da provisão de Infraestrutura como Serviço (IaaS), emergiu como alternativa atraente para a execução de aplicações BoT, oferecendo, também a baixo custo, maior controle de Qualidade de Serviço e diferentes opções de execução. Diferentemente do ambiente de grade, na IaaS o conceito de valor monetário está umbilicalmente ligado à plataforma. Neste trabalho, é realizada uma comparação de desempenho entre as duas plataformas ao serem utilizadas para a execução de BoT típicas de e-science. Após uma análise do trade-off custo/desempenho resultante das execuções nas diferentes opções na nuvem, são identificadas opções representativas e seus custos são utilizados para estimar o valor que uma grade de desktops fornece a seus usuários. Também são considerados os custos extras incorridos aos participantes, objetivando identificar se a plataforma de grade se mantém efetivamente como solução de baixo custo diante da onipresença do paradigma da computação na nuvem. Os resultados obtidos confirmam a efetividade da grade de desktops como solução de baixo custo e, devido a limitações de escalabilidade dos atuais provedores de IaaS, a grade consegue obter uma valoração competitiva mesmo diante da melhor opção atualmente existente na nuvem. Ainda, para usuários preocupados majoritariamente com o custo, a grade se apresenta como opção superior à nuvem mesmo nos cenários com poucos participantes. Em contrapartida, para cenários de grades pequenas e usuários cuja principal preocupação está no desempenho, e não no custo, a grade não se mostra como opção efetiva e a nuvem se apresenta como a opção mais adequada. Desktop grids have been used as a low cost solution to run Bag-of-Tasks (BoT) e-science applications for at least the last fifteen years. Despite their best-effort characteristic, the appealing low cost of deploying and operating desktop grids make them a good fit for the execution of such embarrassingly parallel applications. Recently, the cloud computing paradigm, by means of Infrastructure as a Service (IaaS), has emerged as an alternative to run these kinds of applications, offering more control on the quality of service delivered, without requiring too large expenditures. Until now, it was not easy to assess the value that a desktop grid can bring to users of BoT applications using business-oriented metrics. Here, we try to shed some light on this issue by using a cloud computing platform as a cost reference. In this work, we compare the performance yielded by both types of infrastructure for the execution of typical e-science BoT applications. Afterward, we analyse the trade-off performance/cost resulting from the executions on the different options in the cloud in order to identify the representative options. Then their execution costs are used to estimate the value that a desktop grid can bring to its users of BoT applications. We also consider the extra costs incurred by the peers in donating its idle resources to the grid aiming to verify its effectiveness as a low cost solution even before the omnipresent cloud computing paradigm. Our simulation results corroborate the effectiveness of the grid as a low cost solution. Due to scalability limitations from the current IaaS providers, considering the cost-benefit relation, desktop grids manage to achieve a competitive valuation even before the best option currently offered by the cloud. To users whose the main concern is the cost, even in scenarios with just a few peers, the grid outperforms the cloud. On the other hand, to small grids and users whose main concern is the performance, the grid isn’t a so effective solution and the cloud stands out as the best option.

Orientadores: Mauricio Ferreira Magalhães, Juan Manuel Adan-Coelho Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação Resumo: Muitas aplicações que se adaptam aos recursos disponíveis na rede têm se tornado populares ultimamente na Internet, mostrando que níveis absolutos de Qualidade de Serviço (QoS) não são essenciais para a maioria das aplicações. O Modelo de Diferenciação Proporcional (MDP) constitui-se atualmente em uma das principais propostas de serviço para a Internet de Próxima Geração e pode acrescentar mais uma possibilidade ao espaço de dimensões disponíveis para a adaptação das aplicações. Esta tese investiga o MDP, situando-o diante de outras propostas de serviços existentes e propõe os algoritmos para escalonamento de pacotes Window Based Waiting-Time Priority (WBWTP) e Window Based Waiting-Time Priority Plus (WBWTP+), os quais possibilitam atingir os objetivos do MDP com maior precisão do que os tradicionais algoritmos Waiting-Time Priority (WTP) e Proportional Average Delay (PAD). É também apresentada uma métrica de QoS para avaliar o desempenho dos algoritmos, que fornece uma medida de desempenho agregada para todas as classes de serviço ao longo de um intervalo de monitoração, facilitando a compreensão da dinâmica do MDP. Abstract: Many applications that adapt to available resources have became popular lately in the Internet, suggesting that absolute levels of Quality of Services (QoS) are not essential for most applications. The Proportional Differentiation Model (PDM) constitutes currently one of the main proposals for the Next Generation Internet and adds one more possibility for application adaptation. This dissertation investigates the PDM, situating it along other existing service proposals and presents the Window Based Waiting-Time Priority (WBWTP) and Window Based Waiting-Time Priority Plus (WBWTP+) packet scheduling algorithms, which enable to achieve the PDM objectives with higher accuracy than the traditional Waiting-Time Priority (WTP) and Proportional Average Delay (PAD) algorithms. The performance of the algorithms is evaluated using a proposed QoS metric that supplies a single performance measurement for all service classes along a monitoring interval. Doutorado Engenharia de Computação Doutor em Engenharia Elétrica

Plataformas de grade computacional têm sido adotadas para promover o compartilhamento, agregação e coordenação de grandes quantidades de recursos geograficamente distribuídos e multi-institucionais. Em tais ambientes, que envolvem grandes quantidades de recursos localizados em diversos domínios administrativos e sujeitos a uma diversidade de políticas de controle de acesso, o controle de acesso é obrigatório. Como principal contribuição, o presente trabalho estende o arcabouço (framework) de portais GridSphere com o objetivo de fornecer ferramentas de controle de acesso que podem ser utilizadas para o desenvolvimento de aplicaçõess para grades computacionais. Os mecanismos e ferramentas propostos também realizam o controle de acesso no nível de invocação de serviço, que pode ser usado por qualquer aplicação compatível com OGSA que realize invocações a serviços de grade. Nossa abordagem permite a integração e consistência entre políticas de autorização aplicadas no lado do portal e no lado do provedor de serviço.

Aplicações Bag-of-Tasks compostas por tarefas independentes que compartilham arquivos são frequentes em diversas areas da ciência. Exemplos de tais aplicações incluem buscas massivas (como por exemplo, quebramento de chaves), mineração de dados, simulação pelo método de Monte Carlo, manipulação de imagens, entre outros. Grades computacionais são bastante favoráveis para a execução desse tipo de aplicação, provendo capacidade computacional através da agregação de recursos distribuídos. Entretanto, a baixa escalabilidade frequentemente limita o desempenho na execução de tais aplicações. Esta dissertação apresenta uma proposta de implementação de um escalonador de tarefas para grades computacionais, que tem como principal objetivo melhorar a escalabilidade de aplicaçõess Bag-of-Tasks que compartilham arquivos, coordenando de forma mais eficiente a transferência de arquivos pela rede e a distribuição das tarefas entre as máquinas que compoem a grade, com o objetivo de melhorar a escalabilidade das aplicações. As técnicas de escalonamento hierárquico e de agrupamento de tarefas são implementadas pelo escalonador, e resultados experimentais mostram que a implementação proposta permite ganhos de desempenho.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior O desenvolvimento de material multimídia e interativo é uma atividade que tem ganhado importância cada vez maior no âmbito da aprendizagem eletrônica. O uso de tais materiais juntamente com novas e modernas abordagens pedagógicas pode tornar mais significativa a experiência de aprendizagem. A produção destes materiais é um processo complexo e caro, pois envolve um grande número de especialistas de diferentes áreas que devem trabalhar de maneira colaborativa. Segundo a experiência do LabVirt conduzida pela Universidade de São Paulo, para que tal produção seja eficiente, é necessário compartilhar objetos de aprendizagem desenvolvidos em outros processos de produção, além disso, o envolvimento dos estudantes no processo de produção contribui significativamente para a melhoria do aprendizado dos próprios estudantes. Este trabalho tem o objetivo de propor e avaliar infra-estruturas baseadas em grades computacionais no suporte à implementação das funções essenciais à produção, armazenamento e catalogação de objetos de aprendizagem. A tecnologia de grades computacionais prove suporte efetivo à criação de comunidades voltadas ao desenvolvimento e à utilização de objetos de aprendizagem, que estejam geograficamente dispersas e que envolvam pessoas de diferentes instituições trabalhando de forma colaborativa.