As grades computacionais oportunistas utilizam recursos computacionais ociosos para executar aplicações que necessitem de alto poder computacional ou processem volumes muito grandes de dados. Os recursos computacionais compartilhados com tais grades, como memória e CPU, não são dedicados. Dessa forma, não é interesse tanto do proprietário dos recursos quanto do usuário que solicita a execução de uma aplicação na grade que sejam utilizados recursos quando eles não estiverem ociosos. Um mecanismo para previsão de ociosidade de recursos compartilhados de modo que a grade possa enviar aplicações para serem executadas em nós com previsão de ociosidade para as próximas horas tem um importante papel nesse contexto, tanto para aumentar o desempenho das aplicações executadas na grade, quanto para não comprometer o trabalho dos proprietários de recursos compartilhados. Este trabalho envolveu a implementação de um mecanismo de análise de padrões de uso de recursos computacionais, baseado na análise de agrupamentos, que permite a predição de utilização futura de recursos. a eficácia dessa implementação foi analisada através de simulações de execuções de aplicações distribuídas em grades, onde demonstramos que podemos melhorar seus desempenhos se levarmos em conta a previsão de utilização dos recursos no escalonamento.

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