Sistemas distribuídos: modelo arquitetural para processamento distribuído em redes locais.

Abstract

O presente estudo descreve uma arquitetura de software para processamento distribuído em redes locais, projetada para a execução cooperativa de tarefas em máquinas heterogêneas. O objetivo principal é estruturar um modelo que amplie a capacidade computacional mediante o uso de recursos preexistentes, reduzindo a dependência de hardware dedicado. A metodologia emprega uma pesquisa aplicada, exploratória e descritiva, combinando literatura técnica ao desenvolvimento de um protótipo baseado no padrão mestre-trabalhador. O sistema recebe cargas de trabalho previamente particionadas, distribui a execução entre nós trabalhadores e consolida os resultados. Testes empíricos atestam a viabilidade da solução e o cumprimento dos requisitos básicos de balanceamento de carga e resiliência, evidenciando a redução do tempo total de execução via paralelismo em ambiente controlado. Conclui-se que a arquitetura constitui um modelo funcional para operações em pequena escala, validando a eficácia da coordenação centralizada. Trabalhos futuros devem focar em algoritmos de escalonamento avançados, descentralização do controle e aprimoramento da segurança para cenários de alta criticidade.

This study describes a software architecture for distributed processing in local area networks, designed to support the cooperative execution of tasks on heterogeneous machines. Its main objective is to structure a model that expands computational capacity through the use of preexisting resources, reducing dependence on dedicated hardware. The methodology consists of applied, exploratory, and descriptive research, combining technical literature with the development of a prototype based on the master-worker pattern. The system receives previously partitioned workloads, distributes their execution among worker nodes, and consolidates the results. Empirical tests demonstrate the feasibility of the solution and the fulfillment of the basic requirements for load balancing and resilience, showing a reduction in total execution time through task parallelism in a controlled environment. The study concludes that the architecture constitutes a functional model for small-scale operations, validating the effectiveness of centralized coordination. Future work should focus on advanced scheduling algorithms, control decentralization, and security improvements for high-criticality scenarios. Keywords: Distributed Systems; Distributed Processing; Local Area Networks; Master-Worker Model; Load Balancing.