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.

Controlador integrado baseado em conceito híbrido e controle geométrico para embarcações posicionadas dinamicamente.

O conceito de controle híbrido é aplicado à operação de alívio entre um FPWSO e um navio aliviador. Ambos os navios mantêm suas posições e aproamentos pelo resultado da ação do seu Sistema de Posicionamento Dinâmico (SPD). O alívio dura cerca de 24 horas para ser concluído. Durante este período, o estado de mar pode se alterar e os calados estão sendo constantemente alterados. Um controlador híbrido é projetado para permitir modificacões dos parâmetros de controle/observação se alguma alteração significante do estado de mar e/ou calado das embarcações ocorrer. O principal objetivo dos controladores é manter o posicionamento relativo entre os navios com o intuito de evitar perigosa proximidade ou excesso de tensão no cabo. Com isto em mente, uma nova estratégia de controle que atue integradamente em ambos os navios é proposta baseda em geometria diferencial. Observadores não lineares baseados em passividade são aplicados para estimar a posição, a velocidade e as forças externas de mares calmos até extremos. O critério para troca do controle/observação é baseado na variação do calado e no estado de mar. O calado é assumido conhecido e o estado de mar é estimado pela frequência de pico do espectro do movimento de primeira ordem dos navios. Um modelo de perturbação é proposto para encontrar o número de controladores do sistema híbrido. A equivalência entre o controle geométrico e o controlador baseado em Multiplicadores de Lagrange é demonstrada. Assumindo algumas hipóteses, a equivalência entre os controladores geométrico e o PD é também apresentada. O desempenho da nova estratégia é avaliada por meio de simulações numéricas e comparada a um controlador PD. Os resultados apresentam muito bom desempenho em função do objetivo proposto. A comparação entre a abordagem geométrica e o controlador PD aponta um desempenho muito parecido entre eles.