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

Abstract

Resumo: 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%.