Formal Contracts for Derivation and Verification of Parallel Componentes

A aplicaÃÃo de nuvens computacionais para oferecer serviÃos de ComputaÃÃo de Alto Desempenho (CAD) à um assunto bastante discutido no meio acadÃmico e industrial. Esta dissertaÃÃo està inserida no contexto do projeto de uma nuvem computacional para o desenvolvimento e execuÃÃo de aplicaÃÃes de CAD baseadas em componentes paralelos, doravante denominada nuvem de componentes. Um dos principais desafios na sua utilizaÃÃo consiste no suporte à programaÃÃo paralela, tarefa bastante suscetÃvel à erros, pois tais erros podem levar, ao longo do desenvolvimento, a problemas de sincronizaÃÃo de processos, que podem causar abortamento da execuÃÃo e a produÃÃo de dados incorretos, bem como a problemas relacionados ao uso ineficiente dos recursos computacionais. à importante que tais problemas sejam tratados no caso de aplicaÃÃes de longa duraÃÃo cujo respeito a um cronograma para obtenÃÃo de resultados à crÃtico, aplicaÃÃes estas bastante comuns no contexto de CAD. Uma possÃvel soluÃÃo para tais problemas consiste na verificaÃÃo do comportamento e das propriedades dos componentes na nuvem, antes que seja feita a sua execuÃÃo, tornando possÃvel que os usuÃrios dos componentes da nuvem saibam se um componente pode ser utilizado com seguranÃa em sua aplicaÃÃo. Nesse cenÃrio, o uso de mÃtodos formais surge como uma alternativa atraente. A contribuiÃÃo desta dissertaÃÃo consiste em um processo de derivaÃÃo e verificaÃÃo de propriedades de componentes na nuvem. Tal processo envolve a especificaÃÃo formal do comportamento dos componentes por meio de contratos descritos pela linguagem Circus. EntÃo, atravÃs de um processo de refinamento e traduÃÃo tendo como ponto de partida o contrato, chega-se à implementaÃÃo de um componente para execuÃÃo sobre uma plataforma de computaÃÃo paralela. AtravÃs desse processo, torna-se possÃvel oferecer garantias aos desenvolvedores em relaÃÃo ao comportamento dos componentes no contexto de suas aplicaÃÃes. Para a prova de conceito, o processo à aplicado sobre a especificaÃÃo "papel-e-caneta" de dois benchmarks do NAS Parallel Benchmarks, IS e CG, bastante difundidos na Ãrea de CAD.The use of cloud computing to offer High Performance Computing (HPC) services has been widely discussed in the academia and industry. In this respect, this dissertation is included in the context of designing a cloud computing platform for the development of component-based parallel computing applications, referred as cloud of components. Many important challenges about using the cloud of components relate to parallel programming, an error-prone task due to synchronization issues, which may lead to abortion and production of incorrect data during execution of applications, and the inefficient use of computational resources. These problems may be very relevant in the case of long running applications with tight timelines to obtain critical results, quite common in the context of HPC. One possible solution to these problems is the formal analysis of the behavior of the components of an application through the cloud services, before their execution. Thus, the users of the components may know if a component can be safely used in their application. In this scenario, formal methods becomes useful. In this dissertation, it is proposed a process for specification and derivation of parallel components implementation for the cloud of components. This process involves the formal specification of the components behavior through contracts described using the Circus formal specification language. Then, through a refinement and translation process, which takes the contract as a start point, one may produce an implementation of a component that may execute on a parallel computing platform. Through this process, it becomes possible to offer guarantees to developers about the components behavior in their applications. To validate the proposed idea, the process is applied to contracts that have been described based on two benchmarks belonging to the NAS Parallel Benchmarks, widely adopted in HPC for evaluate the performance of parallel programming and computing platforms