Um bom escalonamento de processos é de fundamental importância para o bom desempenho de um sistema computacional. Porém, a grande diversidade de objetivos de escalonamento, cargas de trabalho e tipos de sistema computacional tomam difícil a existência de um algoritmo de escalonamento que seja bom em todas as situações ou durante todo o tempo. Torna-se importante, portanto, que o software de escalonamento possa avaliar o desempenho do sistema computacional em resposta ao algoritmo de escalonamento utilizado. O PSMS (Process Scheduling Monitoring System - Sistema de Monitoração do Escalonamento de Processos), monitor que implementa a abordagem de monitoração proposta por esta tese, foi desenvolvido com o intuito de oferecer uma infra-estrutura de monitoração que pode ser usada por qualquer software de escalonamento e que permita que o escalonamento de processos possa ser avaliado de maneira sistemática, independente de seu objetivo. O PSMS baseia sua avaliação em métricas de desempenho, as quais são escolhidas de acordo com os objetivos do escalonamento e são de fundamental importância dentro da abordagem de monitoração proposta. Também são definidas regras de decisão, que são aplicadas sobre as métricas com o intuito de retornar um valor que quantifique o desempenho do sistema de acordo com o seu objetivo de escalonamento. Este tese apresenta uma descrição detalhada da abordagem de monitoração proposta e do protótipo desenvolvido; faz uma análise crítica sobre a utilização de métricas de desempenho na avaliação do escalonamento de processo; e propõe algumas regras de decisão. São apresentados alguns estudos de caso relacionando regras de decisão e métricas, que demonstram a viabilidade da abordagem de monitoração aqui proposta.

An efficient process scheduling is of vital importance to the performance of a computer system. However, the existence of so many scheduling goals, workload types and computer system architectures makes it very difficult for a scheduling algorithm to sustain a good performance. Therefore, it is very important for the scheduling software to be capable of evaluating the computer system performance in order to guarantee the accomplishment of its scheduling goal. This thesis presents PSMS (Process Scheduling Monitoring System), an on-line monitoring system for evaluating the process scheduling. PSMS was designed to be flexible, and it is capable of communicating with any scheduler and of evaluating computer systems with different scheduling goals. The evaluation performed by PSMS is based on the analysis of performance metrics, which are chosen based on scheduling goals. Decision rules are applied on these metrics, generating a performance value that quantifies the performance of the computer system. The scheduling software has access to this performance measurement and, in case of poor performance, it can change the scheduling algorithm or perform a process migration in order to fíx the performance problem. This thesis presents a detailed description of the proposed monitoring approach and of the prototype tool developed. It also presents an analysis of performance metrics commonly used in process scheduling evaluation and a description of some decision rules. Some case studies of the use of decision rules on metrics are also discussed, demonstrating the viability of the monitoring approach proposed.