Defesa de Proposta de Tese de Doutorado de Egberto Caballero Rosillo, em 04/04/24, às 14:00h, por videoconferência
Link para defesa: https://meet.google.com/pqy-nfbs-pks
Uma Abordagem para Escalonamento de Workflows Científicos em Ambientes Serverless
Resumo:
O uso de ambientes sem servidor (serverless) para a execução de aplicações tem crescido significativamente. Tal crescimento também vem sendo identificado no contexto de workflows científicos. Estes ambientes oferecem diversos benefícios quando comparados a clusters locais ou Máquinas Virtuais (VMs) tradicionais (em ambientes de nuvem), como escalabilidade automática, elasticidade e economia de custos. Nesse paradigma, os cientistas/usuários implementam a lógica da aplicação e deixam a tarefa de alocar e desalocar os recursos necessários para a execução das funções a cargo do provedor de serviços de nuvem. O escalonamento eficiente de workflows científicos em ambientes serverless é crucial para garantir o desempenho e a confiabilidade de aplicações complexas de Ciência e Engenharia Computacional (Computational Science and Engineering – CSE). No entanto, essa tarefa ainda é um problema em aberto devido às complexidades inerentes a esse modelo e ainda pouco tratadas na literatura especializada. Neste trabalho apresentamos o DENETHOR-S e o DENETHOR. O primeiro é uma abordagem de escalonamento que considera a alocação de atividades do workflow tanto em VMs quanto em funções serverless em ambientes de nuvem; o segundo é uma ferramenta de captura de dados de proveniência de execuções de workflows para que sirvam como insumos para o modelo matemático de escalonamento de atividades. Palavras-chave: Escalonamento, workflows científicos, ambientes serverless, computação em nuvem, proveniência, análise de dados.
Abstract:
The use of serverless environments for application execution has grown significantly. Such growth has also been identified in the context of scientific workflows. These environments offer various benefits compared to local clusters or traditional Virtual Machines (VMs) in cloud environments, such as automatic scalability, elasticity, and cost savings. In this paradigm, scientists/users implement the application logic and leave the task of allocating and deallocating the necessary resources for the execution of functions to the cloud service provider. Efficient scheduling of scientific workflows in serverless environments is crucial to ensure the performance and reliability of complex Computational Science and Engineering (CSE) applications. However, this task is still an open problem due to the complexities inherent in this model and still little addressed in the specialized literature. In this work, we present the DENETHOR-S and the DENETHOR. The former is a scheduling approach that considers the allocation of workflow activities both in VMs and in serverless functions in cloud environments; the latter is a data capture tool for provenance of workflow executions so that they serve as inputs for the mathematical model of activity scheduling.
Banca examinadora:
Prof. Daniel Cardoso Moraes de Oliveira, UFF – Presidente
Profa. Isabel Cristina Mello Rosseti, UFF
Profa. Simone de Lima Martins, UFF
Prof. Yuri Abitbol de Menezes Frota, UFF
Prof. Fábio André Machado Porto, LNCC
Prof. Ubiratam Carvalho de Paula Junior, UFRRJ