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Título: A framework for automated parallel execution of scientific multi-workflow applications in the cloud with work stealing
Autor(es): Silva, Helena Schubert da Incarnação Lima da
Orientador(es): Melo, Alba Cristina Magalhães Alves de
Assunto: Workflows científicos
Roubo de trabalho
Computação em nuvem
Data de publicação: 17-Mar-2025
Referência: SILVA, Helena Schubert da Incarnação Lima da. A Framework for Automated Parallel Execution of Scientific Multi-Workflow Applications in the Cloud with Work Stealing. 2024. 87 f. Dissertação (Mestrado em Informática) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024.
Resumo: Workflows científicos são executados em diversos laboratórios de pesquisa todos os dias em vários continentes, contribuindo significativamente para os avanços da Ciência. Na maioria das vezes, os workflows são executados por scripts desenvolvidos de maneira ad hoc em infra-estruturas computacionais defasadas. Na presente Dissertação de Mestrado, visamos propor e avaliar um framework para execução automática de aplicações compostas por múltiplos workflows científicos na nuvem AWS. Para tirar proveito do paralelismo, o framework proposto executa-se em plataforma com diversos nodes computacionais e várias threads em cada nodo. Adicionalmente, como existe um grande número de operações de E/S nestes workflows, dois tipos de sistema de arquivos serão usados (compartilhado e local). Finalmente, propomos uma estratégia multi-nível de roubo de trabalho para reduzir o desbalanceamento de carga. Nossa resultados mostram que a estratégia paralela combinada ao roubo de trabalho contribuem para a redução significativa de tempo de execução.
Abstract: Scientific Workflows are executed in several research laboratories every day on many continents, contributing significantly to advances in Science. Most of the time, workflows are executed by scripts developed in an ad hoc manner on outdated computing infrastructures. In this MSc Dissertation, we propose and evaluate a framework for automatic execution of scientific applications composed of multi-workflows in the AWS cloud. To take advantage of parallelism, the proposed framework runs on two levels on a platform with several computational nodes and several threads in each node. Furthermore, as there is a large number of I/O operations in these workflows, two types of file systems are used (shared and local). Finally, we propose a multi-level work stealing strategy to reduce load imbalance. Our results show that the parallel strategy combined with work stealing contributes to a significant reduction of the execution time.
Unidade Acadêmica: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Informática
Licença: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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