Análise de Algoritmos de Balanceamento de Carga em Cenários com Hosts Desbalanceados
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2025-08-07
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Resumo
O crescimento exponencial de dispositivos conectados à Internet exige soluções que assegurem desempenho e disponibilidade em sistemas distribuídos. Este trabalho investiga o impacto de diferentes algoritmos de balanceamento de carga, tais como Round Robin, Weighted e Least Connections, em ambientes compostos por dispositivos com recursos computacionais distintos. Para isso, foi projetada uma arquitetura composta por três servidores executando aplicações Flask com Gunicorn, e um balanceador de carga Nginx instalado em um quarto dispositivo. Foram conduzidos experimentos com cenários variados quanto à capacidade dos servidores e à carga computacional das requisições, a fim de medir o tempo de resposta e analisar a distribuição das requisições. Os resultados evidenciam que algoritmos como o Least Connections e o Ponderado apresentam melhor adaptação a cenários assimétricos, promovendo distribuição mais eficiente das requisições e tempos de resposta mais estáveis. O estudo reforça a importância da escolha criteriosa do algoritmo de balanceamento conforme a configuração da infraestrutura e o perfil das requisições.
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The exponential growth of Internet-connected devices demands solutions that ensure performance and availability in distributed systems. This study investigates the impact of different load balancing algorithms, such as Round Robin, Weighted and Least Connections, in environments composed of devices with varying computational resources. To this end, an architecture was designed consisting of three servers running Flask applications with Gunicorn, and a Nginx load balancer installed on a fourth device. Experiments were conducted using scenarios with different server capacities and computational load of requests, in order to measure response time and analyze request distribution. The results show that algorithms such as Least Connections and Weighted adapt better to asymmetric scenarios, promoting more efficient request distribution and more stable response times. The study reinforces the importance of carefully choosing the load balancing algorithm according to the infrastructure setup and request profile.
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SANTOS, Bruno Olimpio dos. Análise de Algoritmos de Balanceamento de Carga em Cenários com Hosts Desbalanceados. 2025. 31 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2026.
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