A detecção de homologia remota é uma das atividades mais importantes nos estudos de genética comparativa. Essas atividades demandam recursos computacionais de alto desempenho, em função do volume de dados que a ser processado. O paradigma de programação Map/Reduce vem sendo utilizado como alternativa às ferramentas atualmente existentes para a obtenção de processamento alto desempenho nesta área. O uso desse paradigma, no entanto, tem gerado problemas de balanceamento de carga durante a execução das atividades, gerando desperdício de recursos do cluster de computadores em que estão sendo executadas. Essa dissertação apresenta uma solução para a melhora do balanceamento de carga em atividades de detecção de homologia remota em ambientes Map/Reduce. Uma abordagem para fragmentação de dados é proposta e os resultados experimentais obtidos são bastante promissores.
.png)
.png)
