PARALLEL_COMP
SYSTEM ONLINE

COMPUTAÇÃO PARALELA E DISTRIBUÍDA

Uma análise profunda sobre multiplicação de matrizes distribuída utilizando arquitetura cliente-servidor e sockets TCP. Visualize como o paralelismo reduz drasticamente o tempo de processamento em grandes volumes de dados.

METRIC_01

3.03x

Speedup Máximo

METRIC_02

3 NODES

Arquitetura Distribuída

METRIC_03

TCP/IP

Comunicação via Sockets

METRIC_04

-67%

Redução de Tempo

SOBRE O PROJETO

Este projeto demonstra a implementação prática de um sistema de computação distribuída para resolver um problema clássico de alto custo computacional: a multiplicação de matrizes.

Utilizando Python e sua biblioteca padrão de sockets, construímos uma arquitetura onde um nó mestre (Cliente) orquestra a divisão de tarefas para múltiplos nós trabalhadores (Servidores), que processam os dados em paralelo.

  • Particionamento de dados (Metodologia de Foster)
  • Comunicação via protocolo JSON sobre TCP
  • Gerenciamento de concorrência com Threads
  • Análise comparativa de desempenho (Sequencial vs. Distribuído)

STATUS DO SISTEMA

MONITORAMENTO EM TEMPO REAL

SERVER_01IDLE
SERVER_02IDLE
SERVER_03IDLE

SISTEMA PRONTO PARA EXECUÇÃO