Estratégias de escalonamento de workflows com tarefas paralelas e sequenciais em grades computacionais. - Stanzani, Silvio Luiz (2013)
A demanda por alto desempenho é um desafio enfrentado por diversas aplicações científicas. Nesse sentido, ambientes para processamento distribuído, tais como, clusters e grades computacionais, têm sido desenvolvidos para prover suporte ao uso de diversos recursos simultaneamente para uma mesma aplicação. Aplicações computacionalmente intensivas são organizadas em workflows e executadas com suporte de middlewares para abstrair a complexidade de uso de tais ambientes. Em ambientes de grade computacional, a execução de workflows contendo tarefas sequenciais e tarefas com paralelismo interno, obtendo bom desempenho, é um desafio, devido à heterogeneidade e comportamento dinâmico do ambiente. Nesse sentido, o escalonamento de workflows em ambientes de grade computacional é essencial. O problema de escalonamento de tarefas, em sua forma geral, é NPCompleto, dessa forma, o estudo do escalonamento de workflows em ambientes de grade computacional é fundamental para aprimorar a execução de aplicações computacionalmente intensivas. O objetivo dessa tese é propor estratégias de escalonamento de workflows, que exploram os seguintes aspectos: Avaliação da possibilidade de executar cada tarefa com paralelismo interno usando recursos de múltiplos clusters; Adaptação de planos de escalonamento no momento da submissão de novos workflows. Foram desenvolvidas duas estratégias: a primeira é uma estratégia para escalonamento estático de workflows, que considera o ambiente dedicado a execução de um workflow. A segunda foi desenvolvida para ser utilizada em conjunto com a primeira, para melhorar o tempo de resposta de múltiplos workflows que podem ser submetidos em diferentes momentos. As estratégias propostas foram avaliadas em um ambiente de simulação.