Os workflows científicos emergiram como uma abstração básica para estruturar experimentos científicos baseados em simulações computacionais. Em muitas situações, estes workflows são intensivos, seja computacionalmente seja quanto em relação à manipulação de dados, exigindo a execução em ambientes de processamento de alto desempenho. Entretanto, paralelizar a execução de workflows científicos requer programação trabalhosa, de modo ad hoc e em baixo nível de abstração, o que torna difícil a exploração das oportunidades de otimização. Visando a abordar o problema de otimizar a execução paralela de workflows científicos, esta tese propõe uma abordagem algébrica para especificar o workflow, bem como um modelo de execução que, juntos, possibilitam a otimização automática da execução paralela de workflows científicos. A tese apresenta uma avaliação ampla da abordagem usando tanto experimentos reais quanto dados sintéticos. Os experimentos foram avaliados no Chiron, um motor de execução de workflows desenvolvido para apoiar a execução paralela de workflows científicos. Os experimentos apresentaram resultados excelentes de paralelização na execução de workflows e evidenciaram, com a abordagem algébrica, diversas possibilidades de otimização de desempenho quando comparados a execuções paralelas de workflow de modo ad hoc.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00653661 |
| Date | 19 December 2011 |
| Creators | Ogasawara, Eduardo |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | PhD thesis |
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