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E-SECO ProVersion: uma arquitetura para manutenção e evolução de workflows científicosSirqueira, Tássio Ferenzini Martins 12 July 2016 (has links)
Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-06-07T11:29:45Z
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Previous issue date: 2016-07-12 / Um ecossistema de software científico, além de outras funcionalidades, busca integrar todas as etapas de um experimento, e comumente utiliza workflows científicos para a resolução de problemas complexos. Toda modificação ocorrida em um experimento deve ser propagada para os workflows associados, os quais devem ser mantidos e evoluídos para o prosseguimento com sucesso da pesquisa. Um das forma de garantir este controle é através da gerência de configuração.
Para que ela possa ser utilizada, é importante o armazenamento dos dados de execução e modelagem do experimento e workflows associados. Neste trabalho, utilizamos conceitos e modelos relacionados à proveniência de dados para o armazenamento e consulta destes dados. O uso da proveniência de dados traz alguns benefícios neste armazenamento e consulta, conforme veremos nesta dissertação.
Assim, nesse trabalho é proposta uma arquitetura para gerenciar a evolução e manutenção de experimentos e workflows científicos, denominada E-SECO ProVersion. A motivação para a especificação e implementação da arquitetura veio a partir da realização de uma revisão sistemática e de um estudo para verificar características de manutenção e evolução em repositórios de workflows existentes. A partir destas análises, as principais funcionalidades da arquitetura foram definidas e detalhadas. Além disso, um roteiro com diretrizes de uso e provas de conceito utilizando workflows extraídos do repositório myEx-periment foram apresentados, com o objetivo de avaliar a aplicabilidade da arquitetura. / A scientific software ecosystem, in addition to other features, seeks to integrate all stages of an experiment, and commonly used scientific workflows to solve complex problems. Any changes that occurred in an experiment must be propagated to the associated workflows, which must be maintained and evolved for further successful research. One of the way to ensure this control is through configuration management.
So that it can be used, it is important the storage of performance data and modeling of the experiment and associated workflows. In this study, we use the concepts and models related to the source of data for storage and retrieval of this data. Use the data source brings some advantages in storage and query, as we will see in this dissertation.
Thus, this paper proposes an architecture to manage the development and maintenance of scientific experiments and workflows, called E-SECO ProVersion. The motivation for the specification and implementation of architecture came from the realization of a systematic review and a study to check maintenance characteristics and evolution in existing workflows repositories. From these analyzes, the main features of the architecture are defined and detailed. In addition, a roadmap with usage guidelines and proofs of concept using workflows extracted from myExperiment repository were presented in order to evaluate the applicability of architecture.
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Efficient support for data-intensive scientific workflows on geo-distributed clouds / Support pour l'exécution efficace des workflows scientifiques à traitement intensif de données sur les cloud géo-distribuésPineda Morales, Luis Eduardo 24 May 2017 (has links)
D’ici 2020, l’univers numérique atteindra 44 zettaoctets puisqu’il double tous les deux ans. Les données se présentent sous les formes les plus diverses et proviennent de sources géographiquement dispersées. L’explosion de données crée un besoin sans précédent en terme de stockage et de traitement de données, mais aussi en terme de logiciels de traitement de données capables d’exploiter au mieux ces ressources informatiques. Ces applications à grande échelle prennent souvent la forme de workflows qui aident à définir les dépendances de données entre leurs différents composants. De plus en plus de workflows scientifiques sont exécutés sur des clouds car ils constituent une alternative rentable pour le calcul intensif. Parfois, les workflows doivent être répartis sur plusieurs data centers. Soit parce qu’ils dépassent la capacité d’un site unique en raison de leurs énormes besoins de stockage et de calcul, soit car les données qu’ils traitent sont dispersées dans différents endroits. L’exécution de workflows multisite entraîne plusieurs problèmes, pour lesquels peu de solutions ont été développées : il n’existe pas de système de fichiers commun pour le transfert de données, les latences inter-sites sont élevées et la gestion centralisée devient un goulet d’étranglement. Cette thèse présente trois contributions qui visent à réduire l’écart entre les exécutions de workflows sur un seul site ou plusieurs data centers. Tout d’abord, nous présentons plusieurs stratégies pour le soutien efficace de l’exécution des workflows sur des clouds multisite en réduisant le coût des opérations de métadonnées. Ensuite, nous expliquons comment la manipulation sélective des métadonnées, classées par fréquence d’accès, améliore la performance des workflows dans un environnement multisite. Enfin, nous examinons une approche différente pour optimiser l’exécution de workflows sur le cloud en étudiant les paramètres d’exécution pour modéliser le passage élastique à l’échelle. / By 2020, the digital universe is expected to reach 44 zettabytes, as it is doubling every two years. Data come in the most diverse shapes and from the most geographically dispersed sources ever. The data explosion calls for applications capable of highlyscalable, distributed computation, and for infrastructures with massive storage and processing power to support them. These large-scale applications are often expressed as workflows that help defining data dependencies between their different components. More and more scientific workflows are executed on clouds, for they are a cost-effective alternative for intensive computing. Sometimes, workflows must be executed across multiple geodistributed cloud datacenters. It is either because these workflows exceed a single site capacity due to their huge storage and computation requirements, or because the data they process is scattered in different locations. Multisite workflow execution brings about several issues, for which little support has been developed: there is no common ile system for data transfer, inter-site latencies are high, and centralized management becomes a bottleneck. This thesis consists of three contributions towards bridging the gap between single- and multisite workflow execution. First, we present several design strategies to eficiently support the execution of workflow engines across multisite clouds, by reducing the cost of metadata operations. Then, we take one step further and explain how selective handling of metadata, classified by frequency of access, improves workflows performance in a multisite environment. Finally, we look into a different approach to optimize cloud workflow execution by studying some parameters to model and steer elastic scaling.
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ECOS PL-Science: Uma Arquitetura para Ecossistemas de Software Científico Apoiada por uma Rede Ponto a PontoSouza, Vitor Freitas e 27 February 2015 (has links)
Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2015-12-01T11:18:53Z
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Previous issue date: 2015-02-27 / A concepção de workflows científicos é uma abordagem amplamente utilizada no
contexto de e-Science e experimentação científica. Existem muitas pesquisas voltadas
para o gerenciamento e execução de experimentos baseados em workflows. No
entanto, experimentos complexos envolvem interações entre pesquisadores
geograficamente distribuídos, demandando utilização de grandes volumes de dados,
serviços e recursos computacionais distribuídos. Este cenário categoriza um
ecossistema de experimentação científica. Para conduzir experimentos neste contexto,
cientistas precisam de uma arquitetura flexível, extensível e escalável. Durante o
processo de experimentação, informações valiosas podem ser perdidas e
oportunidades de reutilização de recursos e serviços desperdiçadas, caso a arquitetura
de ecossistema para e-Science não considere estes aspectos. Com o objetivo de tratar
a flexibilidade, a extensibilidade e a escalabilidade de plataformas de ecossistemas,
este trabalho apresenta uma arquitetura orientada a serviços apoiada por uma rede
ponto a ponto, desenvolvida para tratar as etapas do ciclo de vida de um experimento
científico. Este trabalho apresenta como contribuições uma arquitetura para
ecossistemas de software científico, a implementação desta arquitetura, bem como a
sua avaliação. / The conception of scientific workflows is a widely used approach in the context of e-
Science and scientific experimentation. There are many researches about the
management and execution of experiments based on workflows. However, scientific
experiments involve complex interactions between geographically distributed
researchers, requiring the usage of large amount of data, services and distributed
computing resources. This scenario categorizes a scientific experimentation
ecosystem. In order to carry out experiments in this context researchers need an
architecture for e-Science that supports flexibility, extensibility and scalability.
During the experimentation process, valuable information can be unexploited and
reusing opportunities of resources and services could be lost if the ecosystem
architecture for e-Science does not consider previous mentioned requirements. In
order to address the flexibility, extensibility and scalability of ecosystems platforms,
this dissertation presents a service-oriented architecture supported by a peer-to-peer
network. It was developed to support life-cycle stages of a scientific experiment. This
work also presents, as contributions, an architecture to support experiments execution
of scientific software ecosystems, the implementation of this architecture, as well as
its evaluation.
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Abordagem algébrica para seleção de clones ótimos em projetos genomas e metagenomas / Algebraic approach to optimal clone selection in genomics and metagenomics projects.Mauricio Egidio Cantão 01 December 2009 (has links)
Devido à grande diversidade de microrganismos desconhecidos no meio ambiente, 99% deles não podem ser cultivados nos meios de cultura tradicionais dos laboratórios. Para isso, projetos metagenômicos são propostos para estudar comunidades microbianas presentes no meio ambiente, a partir de técnicas moleculares, em especial o seqüenciamento. Dessa forma, para os próximos anos é esperado um acúmulo de seqüências produzidas por esses projetos. As seqüências produzidas pelos projetos genomas e metagenomas apresentam vários desafios para o tratamento, armazenamento e análise, como exemplo: a busca de clones contendo genes de interesse. Este trabalho apresenta uma abordagem algébrica que define e gerencia de forma dinâmica as regras para a seleção de clones em bibliotecas genômicas e metagenômicas, que se baseiam em álgebra de processos. Além disso, uma interface web foi desenvolvida para permitir que os pesquisadores criem e executem facilmente suas próprias regras de seleção de clones em bancos de dados de seqüências genômicas e metagenômicas. Este software foi testado em bibliotecas genômicas e metagenômicas e foi capaz de selecionar clones contendo genes de interesse. / Due to the wide diversity of unknown organisms in the environment, 99% of them cannot be grown in traditional culture medium in laboratories. Therefore, metagenomics projects are proposed to study microbial communities present in the environment, from molecular techniques, especially the sequencing. Thereby, for the coming years it is expected an accumulation of sequences produced by these projects. Thus, the sequences produced by genomics and metagenomics projects present several challenges for the treatment, storing and analysis such as: the search for clones containing genes of interest. This work presents an algebraic approach that defines it dynamically and manages the rules of the selection of clones in genomic and metagenomic libraries, which are based on process algebra. Furthermore, a web interface was developed to allow researchers to easily create and execute their own rules to select clones in genomic and metagenomic sequence database. This software was tested in genomics and metagenomics libraries and it was able to select clones containing genes of interest.
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Specification, Configuration and Execution of Data-intensive Scientific ApplicationsKumar, Vijay Shiv 14 December 2010 (has links)
No description available.
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[en] LOWERING THE EXECUTION TIME OF SCIENTIFIC DISTRIBUTED WORKFLOWS BASED ON INFORMED FILE LOCATION / [pt] MELHORIA DE TEMPO NA EXECUÇÃO DE WORKFLOWS CIENTÍFICOS DISTRIBUÍDOS BASEADA NA LOCALIZAÇÃO INFORMADA DE ARQUIVOSPEDRO MENDONCA PINTO ROCHA 01 August 2018 (has links)
[pt] Na execução de workflows científicos distribuídos, a principal forma de passar os dados entre os nós de execução do workflow é utilizando arquivos. Quando os arquivos são grandes, uma parte considerável do tempo de execução do workflow é gasto transferindo os arquivos entre o servidor de armazenamento compartilhado e os nós de execução. Este trabalho propõe uma estratégia de transferência de arquivos diretamente entre os nós de execução, antecipando as necessidades da próxima etapa do workflow e
diminuindo a sobrecarga com tráfego dos arquivos para os servidores de armazenamento. O trabalho analisa cenários em que a estratégia se mostra vantajosa e em quais não. / [en] For distributed scientific workflows the main method of sharing data between the execution nodes is through files. When those files are large, a substantial portion of the workflow s execution time is spent transferring the files between the storage server and the execution nodes. This work proposes a strategy for transfering the files directly between the execution nodes, antecipating the requirements of the next step of the workflow and lowering the overhead from transfering the files to and of the storage server. This dissertation analises scenarios in which this strategy shows to be advantajous and in which it doesn t.
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SciProv: uma arquitetura para a busca semântica em metadados de proveniência no contexto de e-ScienceValente, Wander Antunes Gaspar 18 January 2011 (has links)
Submitted by isabela.moljf@hotmail.com (isabela.moljf@hotmail.com) on 2017-05-05T13:06:54Z
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wanderantunesgasparvalente.pdf: 18725317 bytes, checksum: 3ee881993096b45e72f9522887e7e2e0 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-05-17T13:37:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1
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wanderantunesgasparvalente.pdf: 18725317 bytes, checksum: 3ee881993096b45e72f9522887e7e2e0 (MD5)
Previous issue date: 2011-01-18 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A e-Science se caracteriza pela manipulação de um vasto volume de dados e utilização de recursos computacionais em larga escala, muitas vezes localizados em ambientes distribuídos. Nesse cenário, representado por alta complexidade e heterogeneidade, torna-se relevante o tratamento da proveniência de dados, que tem por objetivo descrever os dados que foram gerados ao longo da execução de um experimento científico e apresentar os processos de transformação pelos quais foram submetidos. Assim, a proveniência auxilia a formar uma visão da qualidade, da validade e da atualidade dos dados produzidos em um ambiente de pesquisa científica.
O SciProv consiste em uma arquitetura cujo objetivo é interagir com sistemas de gerenciamento de Workflows científicos para promover a captura e a gerência dos metadados de proveniência gerados. Para esse propósito, o SciProv adota uma abordagem baseada em um modelo abstrato para a representação da proveniência. Esse modelo, denominado Open Provenance Model, confere ao SciProv a capacidade de prover uma infraestrutura homogênea e interoperável para a manipulação dos metadados de proveniência. Como resultado, o SciProv permite disponibilizar um arcabouço para consulta às informações de proveniência geradas em um cenário complexo e diversificado de e-Science.
Mais importante, a arquitetura faz uso de tecnologia web semântica para processar as consultas aos metadados de proveniência. Nesse contexto, a partir do emprego de ontologias e máquinas de inferências, o SciProv provê recursos para efetuar deduções sobre os metadados de proveniência e obter resultados importantes ao extrair informações adicionais além daquelas que encontram-se registradas de forma explícita nas informações gerenciadas. / E-Science is characterized by manipulation of huge data set and large scale computing resources usage, often located in distributed environments. In this scenario, represented by high complexity and heterogeneity, it becomes important to treat data provenance, which aims to describe data that were generated during a scientific experiment execution and presents processes of transformation by which underwent. Thus, lineage helps to form a quality, validity and topicality vision of data produced in a scientific research environment.
SciProv consists of an architecture that aims to interact with scientific workflows management systems for capture and manipulation of generated provenance metadata. For this purpose, SciProv adopts an approach based on an abstract model for representing the lineage. This model, called Open Provenance Model, provides to SciProv the ability to set up a homogeneous and interoperable infrastructure for handling provenance metadata. As a result, SciProv is able to provide a framework for query data provenance generated in a complex and diverse e-Science scenario.
More important, the architecture makes use of semantic web technology to process metadata provenance queries. In this context, using ontologies and inference engines, SciProv provides resources to make inferences about lineage and to obtain important results in allowing the extraction of information beyond those that are registered explicitly from managed data.
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ECOS PL-Science: uma arquitetura para ecossistemas de software científico apoiada por uma rede ponto a pontoSouza, Vitor Freitas e 27 February 2015 (has links)
Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-06-06T18:14:11Z
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Previous issue date: 2015-02-27 / FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / A concepção de workflows científicos é uma abordagem amplamente utilizada no contexto de e-Science e experimentação científica. Existem muitas pesquisas voltadas para o gerenciamento e execução de experimentos baseados em workflows. No entanto, experimentos complexos envolvem interações entre pesquisadores geograficamente distribuídos, demandando utilização de grandes volumes de dados, serviços e recursos computacionais distribuídos. Este cenário categoriza um ecossistema de experimentação científica. Para conduzir experimentos neste contexto, cientistas precisam de uma arquitetura flexível, extensível e escalável. Durante o processo de experimentação, informações valiosas podem ser perdidas e oportunidades de reutilização de recursos e serviços desperdiçadas, caso a arquitetura de ecossistema para e-Science não considere estes aspectos. Com o objetivo de tratar a flexibilidade, a extensibilidade e a escalabilidade de plataformas de ecossistemas, este trabalho apresenta uma arquitetura orientada a serviços apoiada por uma rede ponto a ponto, desenvolvida para tratar as etapas do ciclo de vida de um experimento científico. Este trabalho apresenta como contribuições uma arquitetura para ecossistemas de software científico, a implementação desta arquitetura, bem como a sua avaliação. / The conception of scientific workflows is a widely used approach in the context of eScience and scientific experimentation. There are many researches about the management and execution of experiments based on workflows. However, scientific experiments involve complex interactions between geographically distributed researchers, requiring the usage of large amount of data, services and distributed computing resources. This scenario categorizes a scientific experimentation ecosystem. In order to carry out experiments in this context researchers need an architecture for e-Science that supports flexibility, extensibility and scalability. During the experimentation process, valuable information can be unexploited and reusing opportunities of resources and services could be lost if the ecosystem architecture for e-Science does not consider previous mentioned requirements. In order to address the flexibility, extensibility and scalability of ecosystems platforms, this dissertation presents a service-oriented architecture supported by a peer-to-peer network. It was developed to support life-cycle stages of a scientific experiment. This work also presents, as contributions, an architecture to support experiments execution of scientific software ecosystems, the implementation of this architecture, as well as its evaluation.
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Collaborative PL-Science: utilizando elementos de colaboração em uma linha de produtos de software científicoPereira, Anrafel Fernandes 11 July 2014 (has links)
Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-07-25T11:45:46Z
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anrafelfernandespereira.pdf: 2313256 bytes, checksum: 6c0ecfc310a8132b96bf765825f34222 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-08-09T13:49:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1
anrafelfernandespereira.pdf: 2313256 bytes, checksum: 6c0ecfc310a8132b96bf765825f34222 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-09T13:49:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1
anrafelfernandespereira.pdf: 2313256 bytes, checksum: 6c0ecfc310a8132b96bf765825f34222 (MD5)
Previous issue date: 2014-07-11 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A necessidade de colaboração no domínio científico vem sendo discutida em alguns
trabalhos. A sua relevância no contexto desta dissertação é justificada por problemas clássicos
neste domínio, como a falta de apoio para a composição de workflows científicos, dificuldade para
reutilização de aplicações científicas, dificuldade de cooperação e comunicação entre as equipes
de cientistas geograficamente distribuídas, entre outros. Abordagens como Linha de Produtos de
Software - LPS têm sido empregadas para apoiar os cientistas na concepção de workflows
científicos. Entretanto muitas informações relevantes sobre estas aplicações são perdidas ou
mesmo não fornecidas pelos cientistas. Esta dissertação apresenta uma abordagem denominada
Collaborative PL-Science, a qual é uma extensão de uma abordagem denominada PL-Science. Na
abordagem PL-Science os cientistas possuíam apenas os artefatos persistidos no núcleo da LPS
como componentes de trabalho. Com isso, o cientista desenvolvia um workflow científico baseado
apenas em seu conhecimento sobre o domínio. Nenhum histórico, ou "rationale", era gerado neste
ambiente, ficando todo o conhecimento sobre as funcionalidades dos artefatos, as experiências do
cientista e as tomadas de decisões por conta do usuário. Como proposta de solução para estes
problemas, a Collaborative PL-Science utiliza elementos de colaboração, tais como informações de
percepção, contexto e um mecanismo de suporte à comunicação, em uma Linha de Produtos de
Software Científico - LPSC. Com isso, espera-se gerar oportunidades de interação entre os
pesquisadores e contextualizá-los em sua atividade de concepção de workflows científicos. / The need for collaboration in the scientific field has been discussed in some papers. Its relevance in the context of this thesis is justified by classical problems in this area, such as lack of support for the composition of scientific workflows, difficult reuse to scientific applications, difficulty of cooperation and communication among geographically distributed teams of scientists, among others. Approaches to Software Product Line - SPL have been used to support scientists in the design of scientific workflows. However many relevant information about scientific applications are lost or even not provided by scientists. This paper presents an approach named Collaborative PL-Science, which is an extension of an approach called PL-Science. In the PL-Science approach scientists had only the artifacts persisted in the core of the SPL as components of work. No historical or "rationale" was generated in this environment. Therefore all the knowledge about the functionalities of the artifacts, the experiences of the scientist and the decisions made are attributed to the user. As a proposed solution to these problems, the Collaborative PL-Science uses collaboration elements, such as awareness and context information and a mechanism to support communication in a Scientific Software Product Line - SSPL. Thus, it is expected to generate opportunities for interaction between researchers and contextualize them in their activity of designing scientific workflows.
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Méthodologie et composants pour la mise en oeuvre de workflows scientifiques / Methodology and components for scientific workflow buildingLin, Yuan 07 December 2011 (has links)
Les sciences relevant des sciences du vivant et de l'environnement (biologie, risques naturels, télédétection, etc.) ont depuis de nombreuses années accumulé les données d'observation et développé de grandes variétés de traitements.Les scientifiques de ces domaines doivent asseoir leur réflexion par des validations expérimentales. Celles-ci nécessitent la mise en œuvre de chaînes de traitements (ou protocoles expérimentaux) plus ou moins complexes.Le concept de "workflow" a été introduit de manière globale et raffiné en "workflow scientifique".Les systèmes actuels restent cependant difficiles à appréhender par des scientifiques dont les préoccupations ne relèvent pas directement de l'ingénierie informatique.L'approche suivie, en terme de méthodologie et de composants, propose une solution à ce problème.L'hypothèse initiale repose sur la vision utilisateur qui conçoit son travail en trois étapes :- La phase de planification, qui consiste à définir un modèle métier abstrait d'un workflow ;- La phase intermédiaire, qui consiste à concrétiser le modèle abstrait précédemment défini, en localisant les diverses ressources existantes au sein de ce que nous désignons comme contexte de travail. La définition, la vérification et la validation des modèles concrets reposent sur la connaissance des experts et sur la compatibilité des éléments du modèles ;- La phase dynamique, qui consiste à exécuter le modèle concret validé avec un moteur d'exécution.La thèse se focalise principalement sur les divers problèmes soulevés dans les deux premières phases (planification et intermédiaire).A partir d'une analyse des travaux existants, nous déclinons les divers maillons :méta modèle et langage de workflow, contexte de travail, graphe de ressources, traitement de cas d'incompatibilité de la proposition.La validation des travaux s'est effectuée dans plusieurs domaines cibles: biologie, risques naturels et télédétection.Un prototype a été développé, il propose les fonctionnalités suivantes :conception et sauvegarde de chaines de traitements abstraites,description et localisation de ressources, vérification de la validité des chaînes concrètes. / For many years in life and the environmental science domains (such asbiology, risk, remote sensing, etc.), observational data haveaccumulated and a great number of related applications have beenimplemented. Scientists working in these domains have to establish theirreflections and evaluations based on experimental validations, whichrequire a more or less complex workflow. The "workflow" has beenintroduced as a global and general concept, and defined as "scientificworkflow". However, the current complex systems remain difficult toaccess by scientist, whose expertise is not directly related to thedomain of computer science engineering.Within the following approach we propose a methodical solution for thisproblem.The initial hypothesis is based on the vision of an user, who conceiveshis work in three stages:1) The conception stage, which consists of constructing an abstractworkflow model;2) The intermediate stage, which represents an instantiation step of thepre-defined abstract model, by locating different existing resources inan environment, named "work context" in our approach. The definition,verification and validation of a concrete model depend on the experts'knowledge of his specialized domain and the compatibility of elements inthe model.3) The dynamic stage, which consists of establishing and executing thevalid concrete model by using a workflow execution engine.In this thesis we mainly concentrate on the different problems raised bythe first two stages (conception and intermediate). Based on an analysisof existing efforts we decline some elements such as meta model and theassociated workflow language, work context, resource graph, solution propositions for incompatible compositions.The validation for our approach has been carried out in various target domains such as biology, natural risk and remote sensing. A prototype has been developed, which provides the following functionalities:construction and saving the abstract workflow models, description and location of (data / application) resource, verification and validation of concrete workflow models.
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