Research

Este projeto tem como objetivo o estudo e desenvolvimento de modelos de otimização multiobjetivo para o problema de escalonamento de workflows científicos em sistemas distribuídos de grande porte, como clusters, grades e nuvens computacionais. Workflows científicos são aplicações computacionais de alto desempenho e altamente paralelizáveis, comumente produzidas em simulações por diversas áreas do conhecimento (como biologia, física e matemática aplicada). Uma boa política de escalonamento deve, portanto, distribuir essas aplicações entre os diversos elementos de processamento de um sistema computacional, tornando a execução dos workflows mais eficiente. No entanto, o uso desses sistemas traz grande impacto ambiental, devido ao seu alto consumo energético. Propõe-se o estudo de diferentes modelos de escalonamento, considerando importantes critérios de avaliação como, por exemplo, redução do tempo de processamento, redução do atraso de comunicação, maximização do balanceamento de carga e, principalmente, minimização no consumo energético do sistema computacional. Essa última métrica tem impacto direto na boa utilização de recursos e na redução no impacto ambiental dos mesmos. Uma vez definido o melhor modelo, propõe-se a implementação de um algoritmo evolutivo, meta-heurística que tem se mostrado adequada na otimização simultânea de grande número de objetivos. A implementação do algoritmo requer um detalhado estudo sobre a representação das possíveis soluções e dos operadores evolutivos, bem como um modelo de otimização adequado. Na avaliação experimental, serão consideradas instâncias da literatura e outras geradas com base nos estudos conduzidos, comparando a proposta com o estado da arte na área. O sucesso no desenvolvimento desta pesquisa impacta diretamente nas diferentes áreas que desenvolvem workflows científicos, tornando a execução desses mais eficiente ao mesmo tempo em que reduz os danos ambientais causados pela massiva utilização de sistemas computacionais distribuídos.

Agência financiadora: FAPEMIG