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Em um ambiente de nuvem computacional, aplicacoes de altodesempenho podem sofrer interferencia ao serem executadas em maquinasvirtuais que estejam alocadas em uma mesma maquina fisica. Emboraalguns trabalhos tenham proposto estrategias de alocacao de maquinas virtuaiscientes deste problema, nenhuma dessas estrategias empregou ummetodo adequado para predizer a interferencia nem considerou, ao mesmotempo, tanto a minimizacao da interferencia quanto do numero de maquinasfisicas ativas na nuvem. Nesta tese, define-se o Problema de Alocacaode Maquinas Virtuais ciente da Interferencia para Aplicacoes de Alto Desempenho de Baixa Escalabilidade, um problema que tem a finalidade deminimizar, simultaneamente, (i) a interferencia sofrida por aplicacoes dealto desempenho que estejam sendo executadas em uma mesma maquinafisica e (ii)o numero de maquinas fisicas necessarias para alocar essas aplicacoesna nuvem. Este trabalho apresenta uma formulacao matematicapara o problema, alem de propor uma estrategia baseada na metaheuristicaBusca Local Iterada para resolve-lo. Para predizer a interferencia,esta estrategia utiliza um modelo quantitativo e multivariado que leva emconta a quantidade e similaridade de acesso aos recursos compartilhados eo numero de aplicacoes co-alocadas. Uma analise experimental, utilizandoaplicacoes reais da area de petroleo e o benchmark HPCC, mostraram que ometodo proposto foi capaz de superar,em termos de reducao de interferencia,varias heuristicas da literatura. Os resultados revelaram que, mesmousando o numero de maquinas fisicas indicados por tais heuristicas, a estrategiaproposta conseguiu reduzir o nivel de interferencia sofrido pelasaplicacoes alocadas na nuvem.

An Interference-aware Virtual Machine Placement Strategy for Small-scale HPC Applications in Clouds