A necessidade de poder computacional é crescente nas mais diversas áreas de atuação humana, tanto na indústria como no ambiente acadêmico. A Computação em Grade permite a interligação de recursos computacionais dispersos de maneira a permitir sua utilização mais efetiva, provendo aos usuários acesso simplificado ao poder computacional de diversas máquinas. Entretanto, os primeiros projetos de Computação em Grade objetivavam a interligação de máquinas paralelas ou aglomerados de alto desempenho e alto custo, acessível apenas a poucas instituições. Em contraponto ao alto custo das máquinas paralelas, os computadores pessoais se difundiram de maneira extraordinária nos últimos quinze anos. A expansão da base instalada foi acompanhada de uma crescente evolução na capacidade de tais máquinas. Os aglomerados dedicados de computadores pessoais representam a primeira tentativa de utilização de tais recursos para computação paralela e, apesar de serem amplamente utilizados, ainda requerem um investimento significativo. Entretanto, as mesmas instituições que adquirem tais aglomerados dedicados normalmente possuem centenas ou até milhares de computadores pessoais, os quais têm sua capacidade utilizada apenas parcialmente, resultando em grande ociosidade dos recursos. Os sistemas de Computação em Grade Oportunistas fornecem a possibilidade de se utilizar a base instalada de computadores pessoais de maneira a realizar computação utilizando a parte dos recursos que, de outra forma, estariam ociosos. Diversos sistemas dessa categoria foram desenvolvidos e utilizados com êxito para realizar tarefas de computação em diversas áreas como astronomia, biologia e matemática. O InteGrade, sistema de Computação em Grade Oportunista aqui apresentado, pretende oferecer características inovadoras para sistemas oportunistas, como suporte a aplicações paralelas que demandam comunicação entre nós e a utilização de coleta e análise de padrões de uso das máquinas da Grade, de maneira a permitir que se realize previsões sobre a disponibilidade das máquinas, permitindo uma utilização mais eficiente das mesmas. Além disso, o InteGrade emprega amplamente o paradigma de Orientação a Objetos, tanto na definição da arquitetura do sistema quanto na sua implementação. O trabalho aqui apresentado consistiu no estudo de outros projetos de Computação em Grade, na definição de uma arquitetura inicial para o InteGrade, passando pela descrição de seus principais módulos assim como sua implementação. Além disso, também descrevemos o projeto e a implementação de uma biblioteca para programação paralela no InteGrade utilizando o modelo BSP.

The past years witnessed a substantial increase in the need for computing power in various fields of human activity, including many industrial and academic endeavors. Grid Computing addresses those needs, providing seamless access to distributed computing resources, allowing one to use the combined computing power of various machines. However, the majority of the earlier Grid Computing systems focused on connecting high performance computers, which are very expensive resources only accessible to a small number of institutions. Contrasting with high cost parallel computing, personal computing experienced a tremendous growth in the last fifteen years. Personal computers are ubiquitous, cheap, and extremely powerful. The increase in processing power motivated the creation of dedicated PC clusters, allowing one to perform high performance computing tasks at a fraction of the price of a traditional parallel machine. Although cheaper, building a cluster still requires a considerable investment. At the same time, institutions that rely on the processing power of dedicated clusters typically own a large number of personal computers that are idle for most of the time, resulting in a loss of computing power that could otherwise be used for computing tasks. Opportunistic Grid Computing systems allow the use of the idle computing power of personal computers to perform useful computation. Many Opportunistic systems were successfully employed to solve problems in areas such as astronomy, biology, and mathematics. InteGrade, an Opportunistic Grid Computing system developed in the context of this thesis, aims to provide features not commonly available in other Opportunistic systems, such as support for parallel applications that require communication among application nodes, and usage pattern collection and analysis, which will allow for better scheduling decisions by providing predictions about future resource availability. InteGrade is a fully object oriented system, featuring both object oriented architecture and implementation. The work presented in this thesis includes a survey of existing Grid Computing systems and the definition of the InteGrade initial architecture, including the specification and implementation of various software modules. We also present the design and implementation of a parallel programming library that implements the BSP computing model, which allows one to write parallel applications that execute on InteGrade.