Informações de suporte ao escalonamento de workflows científicos para a execução em plataformas de computação em nuvem

A ciência tem feito uso frequente de recursos computacionais para execução de experimentos e processos científicos, que podem ser modelados como workflows que manipulam grandes volumes de dados e executam ações como seleção, análise e visualização desses dados segundo um procedimento determinado. Workflows científicos têm sido usados por cientistas de várias áreas, como astronomia e bioinformática, e tendem a ser computacionalmente intensivos e fortemente voltados à manipulação de grandes volumes de dados, o que requer o uso de plataformas de execução de alto desempenho como grades ou nuvens de computadores. Para execução dos workflows nesse tipo de plataforma é necessário o mapeamento dos recursos computacionais disponíveis para as atividades do workflow, processo conhecido como escalonamento. Plataformas de computação em nuvem têm se mostrado um alternativa viável para a execução de workflows científicos, mas o escalonamento nesse tipo de plataforma geralmente deve considerar restrições específicas como orçamento limitado ou o tipo de recurso computacional a ser utilizado na execução. Nesse contexto, informações como a duração estimada da execução ou limites de tempo e de custo (chamadas aqui de informações de suporte ao escalonamento) são importantes para garantir que o escalonamento seja eficiente e a execução ocorra de forma a atingir os resultados esperados. Este trabalho identifica as informações de suporte que podem ser adicionadas aos modelos de workflows científicos para amparar o escalonamento e a execução eficiente em plataformas de computação em nuvem. É proposta uma classificação dessas informações, e seu uso nos principais Sistemas Gerenciadores de Workflows Científicos (SGWC) é analisado. Para avaliar o impacto do uso das informações no escalonamento foram realizados experimentos utilizando modelos de workflows científicos com diferentes informações de suporte, escalonados com algoritmos que foram adaptados para considerar as informações inseridas. Nos experimentos realizados, observou-se uma redução no custo financeiro de execução do workflow em nuvem de até 59% e redução no makespan chegando a 8,6% se comparados à execução dos mesmos workflows sendo escalonados sem nenhuma informação de suporte disponível.

Alternativas de análise para experimentos G × E multiatributo

Geralmente, nos experimentos genótipo por ambiente (G × E) é comum observar o comportamento dos genótipos em relação a distintos atributos nos ambientes considerados. A análise deste tipo de experimentos tem sido abordada amplamente para o caso de um único atributo. Nesta tese são apresentadas algumas alternativas de análise considerando genótipos, ambientes e atributos simultaneamente. A primeira, é baseada no método de mistura de máxima verossimilhança de agrupamento - Mixclus e a análise de componentes principais de 3 modos - 3MPCA, que permitem a análise de tabelas de tripla entrada, estes dois métodos têm sido muito usados na área da psicologia e da química, mas pouco na agricultura. A segunda, é uma metodologia que combina, o modelo de efeitos aditivos com interação multiplicativa - AMMI, modelo eficiente para a análise de experimentos (G × E) com um atributo e a análise de procrustes generalizada, que permite comparar configurações de pontos e proporcionar uma medida numérica de quanto elas diferem. Finalmente, é apresentada uma alternativa para realizar imputação de dados nos experimentos (G × E), pois, uma situação muito frequente nestes experimentos, é a presença de dados faltantes. Conclui-se que as metodologias propostas constituem ferramentas úteis para a análise de experimentos (G × E) multiatributo.

Imputação de dados em experimentos multiambientais: novos algoritmos utilizando a decomposição por valores singulares

As análises biplot que utilizam os modelos de efeitos principais aditivos com inter- ação multiplicativa (AMMI) requerem matrizes de dados completas, mas, frequentemente os ensaios multiambientais apresentam dados faltantes. Nesta tese são propostas novas metodologias de imputação simples e múltipla que podem ser usadas para analisar da- dos desbalanceados em experimentos com interação genótipo por ambiente (G×E). A primeira, é uma nova extensão do método de validação cruzada por autovetor (Bro et al, 2008). A segunda, corresponde a um novo algoritmo não-paramétrico obtido por meio de modificações no método de imputação simples desenvolvido por Yan (2013). Também é incluído um estudo que considera sistemas de imputação recentemente relatados na literatura e os compara com o procedimento clássico recomendado para imputação em ensaios (G×E), ou seja, a combinação do algoritmo de Esperança-Maximização com os modelos AMMI ou EM-AMMI. Por último, são fornecidas generalizações da imputação simples descrita por Arciniegas-Alarcón et al. (2010) que mistura regressão com aproximação de posto inferior de uma matriz. Todas as metodologias têm como base a decomposição por valores singulares (DVS), portanto, são livres de pressuposições distribucionais ou estruturais. Para determinar o desempenho dos novos esquemas de imputação foram realizadas simulações baseadas em conjuntos de dados reais de diferentes espécies, com valores re- tirados aleatoriamente em diferentes porcentagens e a qualidade das imputações avaliada com distintas estatísticas. Concluiu-se que a DVS constitui uma ferramenta útil e flexível na construção de técnicas eficientes que contornem o problema de perda de informação em matrizes experimentais.