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[en] WORKLOAD BALANCING STRATEGIES FOR PARALLEL BLAST EVALUATION ON REPLICATED DATABASES AND PRIMARY FRAGMENTS / [pt] ESTRATÉGIAS DE BALANCEAMENTO DE CARGA PARA AVALIAÇÃO PARALELA DO BLAST COM BASES DE DADOS REPLICADAS E FRAGMENTOS PRIMÁRIOS

[pt] Na área de biologia computacional a busca por informações
relevantes em meio a volumes de dados cada vez maiores é
uma atividade fundamental.
Dentre outras, uma tarefa importante é a execução da
ferramenta BLAST (Basic Local Alignment Search Tool), que
possibilita comparar biosseqüências a fim de se descobrir
homologias entre elas e inferir as demais
informações pertinentes. Um dos problemas a serem
resolvidos no que diz respeito ao custo de execução do
BLAST se refere ao tamanho da base de dados, que vem
aumentando consideravelmente nos últimos anos. Avaliar o
BLAST com estrat´egias paralelas e distribuídas com apoio
de agrupamento de computadores tem sido uma das estratégias
mais utilizadas para obter ganhos de desempenho. Nesta
dissertação, é realizada uma alocação física
replicada da base de dados (de seqüências), onde cada
réplica é fragmentada
em partes distintas, algumas delas escolhidas como
primárias. Dessa
forma, é possível mostrar que se aproveitam as principais
vantagens das estratégias de execução sobre bases
replicadas e fragmentadas convencionais,
unindo flexibilidade e paralelismo de E/S. Associada a essa
alocação particular da base, são sugeridas duas formas de
balanceamento dinâmico da carga de trabalho. As abordagens
propostas são realizadas de maneira não
intrusiva no código BLAST. São efetuados testes de
desempenho variados que demonstram não somente a eficácia
no equilíbrio de carga como também
eficiência no processamento como um todo. / [en] A fundamental task in the area of computational biology is
the search
for relevant information within the large amount of
available data.
Among others, it is important to run tools such as BLAST -
Basic Local
Alignment Search Tool - effciently, which enables the
comparison of
biological sequences and discovery of homologies and other
related information.
However, the execution cost of BLAST is highly dependent on
the
database size, which has considerably increased. The
evaluation of BLAST
in distributed and parallel environments like PC clusters
has been largely
investigated in order to obtain better performances. This
work reports a
replicated allocation of the (sequences) database where
each copy is also
physically fragmented, with some fragments assigned as
primary. This way
we show that it is possible to execute BLAST with some nice
characteristics
of both replicated and fragmented conventional strategies,
like flexibility
and I/O parallelism. We propose two dynamic workload
balancing strategies
associated with this data allocation. We have adopted a non-
intrusive
approach, i.e., the BLAST code remains unchanged. These
methods are implemented
and practical results show that we achieve not only a
balanced
workload but also very good performances.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:11509
Date07 April 2008
CreatorsDANIEL XAVIER DE SOUSA
ContributorsSERGIO LIFSCHITZ
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
TypeTEXTO

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