Extensão no mapeamento de workflows científicos abstratos para execução em ambientes de nuvens com serviços de infraestrutura

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Suguimoto, Rubens Massayuki
Orientador(a): Bona, Luis Carlos Erpen de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Computação em nuvem
Processamento eletronico de dados - Processamento
Computação em Grade (Sistemas de computador)
Ciência da computação
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/35030
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Luis C. E. de Bona
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em InformáticaBona, Luis Carlos Erpen deSuguimoto, Rubens Massayuki2024-11-01T18:04:02Z2024-11-01T18:04:02Z2012https://hdl.handle.net/1884/35030Orientador: Prof. Dr. Luis C. E. de BonaDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 18/12/2012Inclui referênciasResumo: O desenvolvimento da computação científica e e-Science tem exigido cada vez mais recursos computacionais para pesquisas científicas. Com isso novas tecnologias e gerações de infraestrutura computacional, como grades e nuvens, têm recebido atenção novas pesquisas. Outra tecnologia utilizada é o workfow científico (WfC) que descreve uma sequência de tarefas em um formato padronizado que facilita o compartilhamento e a reprodução dos experimentos. O WfC faz uso do Sistema Gerenciador de WfC (SGWfC) que auxilia no desenvolvimento do ciclo de vida do WfC. Uma das etapas do ciclo de vida é o mapeamento que associa as tarefas abstratas aos recursos, tornando-as tarefas concretas ou executáveis. Recentemente, a computação em nuvens (Cloud Computing) está sendo usada para fornecer recursos virtualizados para execução de aplicações científicas. Devido às vantagens que as nuvens têm a oferecer, o SGWfC está sendo adaptando para fazer uso deste paradigma. No entanto, algumas adaptações apresentam problemas que deixam os recursos virtuais ociosos gerando custos desnecessários e uma má utilização da infraestrutura. Este trabalho propõe uma modificação no mapeamento que faz uso de uma extensão do WfC abstrato para diminuir a ociosidade dos recursos de forma a controlar a instanciação dos recursos durante a execução do WfC. Para avaliação da proposta, foi implementado um módulo do SGWfC Kepler, chamado de Kloud, e o mesmo foi testado utilizando um caso de uso com multiplicação de matrizes em MPI com 2, 4 e 8 nodos. Os resultados preliminares sobre o caso de uso mostram que é possível diminuir a ociosidade em aproximadamente 82%.Abstract: The development of scientific computing and e-Science has required more computing resources for scientific researches. New technologies and generations of computational infrastructures, such as grid and clouds, has been used to aquire those high amount of resources. Other tecnology is the scientific workow (SWf) which describe a sequel of tasks following a pattern to easily share and reproduce the experiments. SWf uses a SWf managment system (SWfMS) that aids the development of SWf life cycle. One of the stages of the SWf life cycle is mapping that associates the abstract tasks to resources, making them concrete or executable tasks. Recently, cloud computing is being used to provide virtualized resources for execution of scientific applications. Due to the advantages that cloud has to offer, many SWfMS is being adapted to make use of this paradigm. However, some adaptations have problems with idle instatiated virtualized resources that generate unnecessary costs and a poor utilization of infrastructure. This work propose a modification to the mapping stage that uses an extension over abstract SWf format to reduce idleness of resources. This format allows the inclusion of concrete tasks to control virtualized resources instantion during the SWf execution. To validate the proposal, a module of SWfMS Kepler, called Kloud, was implemented and tested using a MPI matrix multiplication use case with 2, 4 and 8 virtual nodes. Preliminary results show that it is possible to reduce idleness in approximately 82%.64f. : il. algumas colors., grafs., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalComputação em nuvemProcessamento eletronico de dados - ProcessamentoComputação em Grade (Sistemas de computador)Ciência da computaçãoExtensão no mapeamento de workflows científicos abstratos para execução em ambientes de nuvens com serviços de infraestruturainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - RUBENS MASSAYUKI SUGUIMOTO.pdfapplication/pdf1926510https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/35030/1/R%20-%20D%20-%20RUBENS%20MASSAYUKI%20SUGUIMOTO.pdfe476204970a3795142ab89d0bc2a990eMD51open accessTEXTR - D - RUBENS MASSAYUKI SUGUIMOTO.pdf.txtExtracted Texttext/plain118355https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/35030/2/R%20-%20D%20-%20RUBENS%20MASSAYUKI%20SUGUIMOTO.pdf.txtab8252ee2066938c084b84f220496eccMD52open accessTHUMBNAILR - D - RUBENS MASSAYUKI SUGUIMOTO.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1246https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/35030/3/R%20-%20D%20-%20RUBENS%20MASSAYUKI%20SUGUIMOTO.pdf.jpgf79aeb90f297137e67cc2bf31f86e2ccMD53open access1884/350302024-11-01 15:04:02.161open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/35030Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082024-11-01T18:04:02Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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