Processamento Distribuído de Grafos: Modelagem de Desempenho e Escalonamento de Tarefas Moldáveis - Presser, Daniel; Siqueira, Frank (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2018)
O crescimento contínuo das bases de dados observado em aplicações atuais também se aplica áquelas modeladas como grafos. Neste contexto, diversos modelos para processamento distribuído de grafos de larga escala foram propostos, como o Pregel. Estes modelos assumem o uso de clusters de computadores, nos quais as tarefas precisam ser alocadas de maneira eficiente. Neste trabalho é apresentado um modelo de predição de desempenho e um escalonador de jobs de processamento de grafos. O escalonador trata os jobs a escalonar como tarefas moldáveis, encontrando a melhor alocação de processadores, com base nas predições, para otimizar o tempo total de processamento (makespan). São apresentados resultados experimentais demonstrando que o modelo de desempenho tem precisão média de 90% que permite ao escalonador se manter dentro dos limites teóricos de aproximação do makespan ótimo.