Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

As necessidades computacionais de experimentos científicos muitas vezes exigem computadores potentes. Uma forma alternativa de obter esse processamento é aproveitar o processamento ocioso de computadores pessoais de modo voluntário. Essa técnica é conhecida como computação voluntária e possui grande potencial na ajuda aos cientistas. No entanto existem diversos fatores que podem reduzir sua eficiência quando aplicada a experimentos científicos complexos, por exemplo, aqueles que envolvem processamento de longa duração, uso de dados de entrada ou saída muito grandes, etc. Na tentativa de solucionar alguns desses problemas surgiram abordagens que aplicam conceitos de computação ponto-a-ponto. Neste projeto foram especificados, desenvolvidos e testados um ambiente e um escalonador de atividades que aplicam conceitos de computação ponto-a-ponto à execução de workflows com computação voluntária. Quando comparado com a execução local de atividades e com a computação voluntária tradicional houve melhoras em relação ao tempo de execução (até 22% de redução quando comparada com a computação voluntária tradicional nos testes mais complexos) e em alguns casos também houve uma redução no consumo de banda de upload do servidor de até 62%. / The computational needs of scientific experiments often require powerful computers. One alternative way to obtain this processing power is taking advantage of the idle processing of personal computers as volunteers. This technique is known as volunteer computing and has great potential in helping scientists. However, there are several issues which can reduce the efficiency of this approach when applied to complex scientific experiments, such as, the ones with long processing time, very large input or output data, etc. In an attempt to solve these problems some approaches based on P2P concepts arisen. In this project a workflow execution environment and a scheduler of activities were specified, developed and tested applying P2P concepts in the workflows execution using volunteer computing. When compared with the local execution of activities and traditional volunteer computing was the execution time was improved (until 22% of reduction when compared with the traditional volunteer computing in the most complex tests) and in some cases there was also a reduction of the server upload bandwidth use of until 62%.

As necessidades computacionais de experimentos científicos muitas vezes exigem computadores potentes. Uma forma alternativa de obter esse processamento é aproveitar o processamento ocioso de computadores pessoais de modo voluntário. Essa técnica é conhecida como computação voluntária e possui grande potencial na ajuda aos cientistas. No entanto existem diversos fatores que podem reduzir sua eficiência quando aplicada a experimentos científicos complexos, por exemplo, aqueles que envolvem processamento de longa duração, uso de dados de entrada ou saída muito grandes, etc. Na tentativa de solucionar alguns desses problemas surgiram abordagens que aplicam conceitos de computação ponto-a-ponto. Neste projeto foram especificados, desenvolvidos e testados um ambiente e um escalonador de atividades que aplicam conceitos de computação ponto-a-ponto à execução de workflows com computação voluntária. Quando comparado com a execução local de atividades e com a computação voluntária tradicional houve melhoras em relação ao tempo de execução (até 22% de redução quando comparada com a computação voluntária tradicional nos testes mais complexos) e em alguns casos também houve uma redução no consumo de banda de upload do servidor de até 62%. / The computational needs of scientific experiments often require powerful computers. One alternative way to obtain this processing power is taking advantage of the idle processing of personal computers as volunteers. This technique is known as volunteer computing and has great potential in helping scientists. However, there are several issues which can reduce the efficiency of this approach when applied to complex scientific experiments, such as, the ones with long processing time, very large input or output data, etc. In an attempt to solve these problems some approaches based on P2P concepts arisen. In this project a workflow execution environment and a scheduler of activities were specified, developed and tested applying P2P concepts in the workflows execution using volunteer computing. When compared with the local execution of activities and traditional volunteer computing was the execution time was improved (until 22% of reduction when compared with the traditional volunteer computing in the most complex tests) and in some cases there was also a reduction of the server upload bandwidth use of until 62%.

Submitted by Santos Davilene (davilenes@ufba.br) on 2016-05-25T12:39:19Z No. of bitstreams: 1 FelipeOliveiraGutierrez-Dissertacao.pdf: 2956268 bytes, checksum: f8c8c623dba24c46d9d9ec40663d86dc (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-25T12:39:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FelipeOliveiraGutierrez-Dissertacao.pdf: 2956268 bytes, checksum: f8c8c623dba24c46d9d9ec40663d86dc (MD5) / O projeto mc2 (Minha Cloud Científica), no qual se insere a presente proposta, objetiva prover uma plataforma de suporte `a execução de aplicações cient´ıficas em recursos computacionais de diferentes paradigmas: agregados, redes par-a-par, redes voluntárias e sistemas de larga escala. Neste escopo, este trabalho aborda a inclusão de recursos de computação voluntária e de processamento intensivo de dados na plataforma mc2, juntamente com a análise de métricas de desempenho para alguns estudos de casos. Nestas análises foram obtidos resultados satisfatórios para os dois módulos do mc2 citados. Através deles foi possível avaliar a facilidade que os cientistas de diversas áreas podem obter usufruindo da plataforma e o ganho em desempenho quando necessitam de grandes volumes de processamento.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-06T17:39:41Z No. of bitstreams: 1 TALES RIBEIRO MORAIS GURJÃO - DISSERTAÇÃO PPGCC 2016..pdf: 12989849 bytes, checksum: b3c43aa02fd4c9c5320e84063d3c8d34 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-06T17:39:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TALES RIBEIRO MORAIS GURJÃO - DISSERTAÇÃO PPGCC 2016..pdf: 12989849 bytes, checksum: b3c43aa02fd4c9c5320e84063d3c8d34 (MD5) Previous issue date: 2016-09-01 / Capes / Ataques a sistemas informatizados sempre foram um problema e evoluíram de simples investidas contra instalações físicas nos anos de 1970 a ataques coordenados usando milhares de computadores espalhados ao redor do mundo. Essas ofensivas têm como principal vetor códigos maliciosos, também conhecidos como malwares, que por vezes se passam por benignos mas se instalam no sistema e agem de forma maligna. Técnicas de isolamento de ambiente de execução e detecção de comportamento são empregadas para mitigar o risco ao executar um código desconhecido e potencialmente perigoso. Porém, muitas alternativas são custosas e, por vezes, dependem de ferramentas externas. Neste trabalho, propõe-se um modelo independente de plataforma para prover segurança na execução de códigos não confiáveis, sem efeitos colaterais para o hospedeiro e para terceiros. O modelo de segurança desenvolvido é constituído de dois módulos principais, analisador e executor, os quais (a) extraem metadados referentes ao programa e os utiliza para realizar uma análise prévia do código e (b) realizam checagens em tempo de execução que objetivam a preservação da integridade do sistema e dos recursos associados. A validação da abordagem foi realizada através de estudo de caso de aplicação em computação voluntária. / Attacks on computer systems have always been a problem and have evolved from simple attacks against physical facilities in the 1970s to coordinated attacks using thousands of computers spread around the world. The main vector of these offensives are softwares that sometimes pass by benign programs but when are installed in a system act in a malicious manner. Environment isolation and behavior detection techniques are used to mitigate the risk of running an unknown and potentially dangerous code. However, many alternatives are expensive and sometimes requires external tools. In this paper, we propose a platformindependent model to provide security to execute untrusted code with no side effects to the host and to third parties. The model consists of two main modules, analyzer and executor, which (a) extracts metadata related to the program and uses them to conduct a preliminary analysis of the code and (b) carry out checks at runtime aimed to preserve the integrity of the system and its associated resources. The validation of the approach was performed by a case study on a volunteer computing application