Otimizando o escalonamento de jobs no processo de rasterização de documentos personalizáveis

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Fonseca, Carolina Marques
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Faculdade de Informáca; BR; PUCRS; Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
• Palavras-chave em Português: INFORMÁTICA; DOCUMENTOS - PERSONALIZAÇÃO; IMPRESSÃO DIGITAL; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5233

Impressoras digitais têm melhorado constantemente a sua velocidade nos últimos dez anos. Enquanto isso, cresceu a necessidade de personalização e customização de documentos. Como consequência disto, o processo de rasterização tornou-se uma etapa que demanda um grande poder computacional. As empresas especializadas na publicação digital já estão utilizando múltiplos RIPs (responsáveis por realizar a rasterização dos documentos) e estratégias de paralelização para acelerar o processo de rasterização que é realizado sobre cada página do documento. No entanto, estas estratégias não são otimizadas para garantir a melhor utilização dos recursos dos RIPs. Dependendo das características dos documentos, o processo de rasterização pode ser mais demorado, criando assim um gargalo indesejado. Em trabalhos anteriores, algumas estratégias foram introduzidas para aumentar o desempenho deste procedimento através do uso de técnicas de processamento paralelo e distribuído. Apesar dos bons resultados obtidos, detectou-se que algumas otimizações poderiam ser propostas com o intuito de melhorar o balanceamento de carga entre as unidades de rasterização. Nesse cenário, para maximizar a utilização dos recursos, novas estratégias foram propostas com o intuito de distribuir de maneira balanceada a carga de trabalho entre as unidades de rasterização, levando em conta novas características dos documentos, como transparência e reusabilidade de objetos. Os resultados obtidos confirmam que era possível melhorar o desempenho através da exploração dessas novas características.