| Summary: | Este trabalho avalia de maneira detalhada diferentes parâmetros para a definição de níveis de homogeneidade e heterogeneidade em sistemas computacionais distribuídos. O objetivo é analisar a eficiência da métrica GH - Grau de Heterogeneidade - em relação a diferentes perspectivas. Métricas encontradas na literatura e benchmarks de código aberto (reconhecidos pela comunidade científica) são utilizados para quantificar a heterogeneidade do sistema computacional. A métrica GH também é empregada no AMIGO, um ambiente de escalonamento real, para analisar a sua utilização em algoritmos de escalonamento de processos. Os principais resultados obtidos neste trabalho são: a comprovação da estabilidade da métrica GH para determinar o grau de heterogeneidade de plataformas computacionais distribuídas, o uso da métrica GH com sucesso em um ambiente de escalonamento real e o desenvolvimento de um algoritmo de escalonamento adaptativo. Sub-produtos deste trabalho são: um levantamento dos principais benchmarks com código aberto e livre disponíveis na literatura, os quais podem ser utilizados em trabalhos futuros no grupo de pesquisa e a continuidade do desenvolvimento do ambiente de escalonamento AMIGO === This work evaluates several parameters in a detailed way for the definition of homogeneity and heterogeneity levels in distributed computing systems. The objective is to analise the GH metric efficiency (heterogeneity degree) according to different perspectives. Metrics found in the literature and open source benchmarks (recognized by the scientific community) are both used to quantify the heterogeneity of the computational system. The GH metric is also employed in the AMIGO, a real scheduling environment, in order to evaluate its use in process scheduling algorithms. The main results obtained in this work are: the verification of the GH metric stability for determining the heterogeneity degree of distributed computing platforms; the use of the GH metric with success in a real scheduling environment and the development of an adaptive scheduling algorithm. By-products of this work are: the highlighting of the main benchmarks with open source available in the literature, which can be used in future works by the research group and the continuity of the development of the AMIGO
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