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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Rebello, Eugene Francis Vinod | - |
Autor(es): dc.contributor | Amaral, Rafael Burlamaqui | - |
Autor(es): dc.contributor | Boeres, Maria Cristina Silva | - |
Autor(es): dc.contributor | Nicodemus, Carlos Henrique Zilves | - |
Autor(es): dc.creator | Soares, Diego Machado da Conceição | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:41:18Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:41:18Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-09-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-09-25 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://app.uff.br/riuff/handle/1/30564 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/755416 | - |
Descrição: dc.description | Computadores se tornaram uma ferramenta essencial para quase toda atividade humana na sociedade moderna. Isso inclui a pesquisa científica moderna que usa computação como um terceiro pilar junto de teoria e experimentação. Essa nova vertente da ciência conhecida como e-Ciência, usa computadores para resolver problemas de larga-escala em áreas como física de altas energias, física gravitacional, astronomia, bioinformática, engenharia e biologia. Cientistas dessas áreas usam workflows científicos como uma representação computacional de um ou mais estágios do método científico. Os workflows científicos também são utilizados para automatizar e reproduzir experimentos científicos em infraestruturas computacionais. Para resolver tais problemas, infraestruturas de larga-escala são necessárias. Tais infraestruturas como Clusters, Grids e Clouds tem um elevado custo de manutenção e consomem enormes quantidades de energia, portanto, precisam ser utilizados de forma eficiente. Uma maneira de obter eficiência é aumentando a utilização da infraestrutura compartilhando seus recursos entre várias aplicações de diferentes usuários. Porém, essa prática traz problemas como a alocação de recursos e o escalonamento de tarefas. O presente trabalho propõe uma análise da abordagem autônoma proposta pelo Easy-Grid AMS para a gerência de workflows científicos como uma maneira de aumentar a utilização da infraestrutura sem aumentar o tempo total de execução das aplicações. Para realização dos experimentos um workflow de Ecological Niche Modelling usando openModeller foi utilizado como caso de uso | - |
Descrição: dc.description | Computers have become essential tools to almost any human activity in modern society. This includes modern scientific research which use computing as its third pillar together with theory and experimentation. This new branch of science known as e-science uses computers to solve large-scale problems in areas such as high energy physics, gravitational wave physics, astronomy, bioinformatics, engineering, and biology. Scientists of such areas use scientific workflows as a computational representation of one or more stages of the scientific method. They are also used to automate and reproduce scientific experiments in computational infrastructures. To solve such problems, large-scale infrastructures is needed. Such infrastructures as Clusters, Grids and Clouds have an elevated maintenance cost and consume huge amounts of energy, therefore needs to be efficiently used. One way to achieve efficiency is increasing the infrastructure utilization by sharing its resources among various applications from different users. However, this practice raises problems such as resource allocation and task scheduling. The present work propose an analysis of the autonomic approach proposed by EasyGrid AMS for the management of scientific workflows as a way to increase infrastructure utilization without increasing the application’s total execution time. To conduct the experimentation, a workflow for the Ecological Niche Modelling using the openModeller framework is used as a use case | - |
Descrição: dc.description | 52 p. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computação de alto desempenho | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computação de alta vazão | - |
Palavras-chave: dc.subject | Alocação de recursos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Escalonamento de tarefas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Gerência autônoma | - |
Palavras-chave: dc.subject | Workflows científicos | - |
Palavras-chave: dc.subject | EasyGrid AMS | - |
Palavras-chave: dc.subject | Pesquisa científica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Fluxo de trabalho | - |
Palavras-chave: dc.subject | HPC | - |
Palavras-chave: dc.subject | HTC | - |
Palavras-chave: dc.subject | Resource allocation | - |
Palavras-chave: dc.subject | Task scheduling | - |
Palavras-chave: dc.subject | Autonomic management | - |
Palavras-chave: dc.subject | Scientific workflows | - |
Palavras-chave: dc.subject | AMS | - |
Título: dc.title | An analysis of easygrid's autonomic management of scientific workflows on shared resources | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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