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.

Sistemas de gestão integrados como indutor para a sustentabilidade: uma análise do impacto no desempenho das organizações baseado no Triple Bottom Line.

O objetivo deste trabalho é analisar o impacto dos Sistemas de Gestão Integrados (SGI) no desempenho organizacional sob a óptica do Triple Bottom Line (TBL), verificando se esta implementação auxilia a empresa a se tornar mais sustentável. A abordagem multi-método utilizada está dividida em três partes. A primeira compreende uma revisão sistemática da literatura, tendo como base a abordagem bibliométrica. A base de dados escolhida para a seleção dos artigos que compõem a amostra foi a ISI Web of Knowledge (Web of Science). As análises conduzidas sugerem lacunas na literatura a serem pesquisadas de modo a relacionar a integração dos sistemas de gestão como meio para as organizações tornarem-se mais sustentáveis, auxiliando assim na elaboração de um modelo teórico e das hipóteses de pesquisa. Os resultados parciais obtidos ressaltam a lacuna na literatura de estudos nessa área, principalmente que contemplem a dimensão social do Triple Bottom Line. Lacunas na literatura foram identificadas também no que se refere à análise do impacto da adoção dessas abordagens normativas no desempenho organizacional. A segunda etapa da metodologia é composta por estudos de casos múltiplos em empresas de diferentes setores e que tenham implantado sistemas de gestão de maneira integrada. Os resultados obtidos mostram que a certificação auxilia no desenvolvimento de ações sustentáveis, resultando em impactos econômicos, ambientais e sociais positivos. Nesta etapa, testou-se o modelo e as hipóteses levantadas na abordagem bibliométrica. A terceira etapa da metodologia é composta por análises estatísticas de dados secundários extraídos da revista Exame ?Maiores e Melhores\'. Os dados do ano de 2014 das empresas foram tratados por meio do software MINITAB 17 ®. Por meio do teste de mediana de mood, as amostras foram testadas e apresentaram diferenças estatisticamente significativas para o desempenho das empresas em diferentes setores. De maneira geral, as empresas com SGI apresentam melhor desempenho econômico do que as demais. Com a mesma base de dados, utilizando o modelo de equações estruturais e o software Smart PLS 2.0, criou-se um diagrama de caminhos analisando os constructos (SGI) com variáveis de desempenho (Endividamento, Lucratividade, Patrimônio, Crescimento e Retorno). O modelo de equações estruturais testado apresentou força para a relação entre SGI com Endividamento, Lucratividade, Patrimônio e Crescimento. As diferentes metodologias apresentadas contribuíram para responder a hipótese e afirmar com base na amostra deste trabalho que o SGI leva as empresas a terem melhor desempenho econômico, ambiental e social (baseado no TBL).