Coreografia de fluxos de trabalho científicos para computação em grades

dc.creatorAndre Cardoso de Souza
dc.date.accessioned2019-08-13T13:45:38Z
dc.date.accessioned2025-09-09T00:52:55Z
dc.date.available2019-08-13T13:45:38Z
dc.date.issued2009-05-05
dc.description.abstractComputational Grids are a broadly used distributed computing environment. They are used mainly in academic environments and scientific research and have improved the collaboration of research groups in projects deployed in national, continental and global levels. Among existing Grid environments, those seeking to create or improve an environment for research in medical sciences are being given a lot of attention. An important example of such a type of Gridenvironment is caGrid, which was created to improve scientific research on topics related to cancer. In a Grid environment like caGrid, communities arebuilt and new needs arise. One of the main needs of caGrid is the development of a tool for helping researchers to use scientific workflows, which are complex sequences of tasks built on top of data and services available in theGrid. To meet the need of the community of users of caGrid for a tool to helpin the use of scientific workflows, the author of this dissertation developedthe caGrid choreography System (caOS). The developed system enables a scientistto create, execute and monitor a scientific workflow based on a description ofthe workflow in a well-defined format. The main results of this work are: theuse of choreography for executing scientific workflows, the development of security mechanisms integrated to those already existing in caGrid and aneasily extensible architecture of caOS.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/SLSS-7WKGT7
dc.languagePortuguês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectComputação em Grade (Sistemas de computador)
dc.subjectComputação
dc.subject.otherComputação em grade
dc.titleCoreografia de fluxos de trabalho científicos para computação em grades
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor1Renato Antonio Celso Ferreira
local.contributor.referee1Genaina Nunes Rodrigues
local.contributor.referee1Jose Marcos Silva Nogueira
local.contributor.referee1Rodolfo Sergio F de Resende
local.description.resumoIntegração de dados tem como objetivo combinar dados de diferentesfontes por meio da adoção de um modelo de dados global e da detecção e resolução de problemas de conflito de esquemas e entre os dados armazenados, de modo a prover uma percepção unificada ao usuário. Dois problemas específicos relacionados ao processo de integração de dados - deduplicação de registros e pareamento de esquemas apresentam espaços de soluções muito vastos. Dessa forma, explorar esses espaços da forma tradicional torna-se uma alternativa computacionalmente cara e tecnicamente inviável para se encontrar soluções. Além disso, as soluções para estes problemas exigem que objetivos múltiplos sejam atendidos simultaneamente. O objetivo desta tese é apresentar abordagens evolucionárias, como a programação genética, como ferramentas para solucionar tais problemas, levando a novas abordagens e métodos capazes de atender a todas exigências existentes e ao mesmo tempo, prover soluções de alta eficiência e eficácia.
local.publisher.initialsUFMG

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