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.

Orquestração de migração massiva de máquinas virtuais baseada em análise cíclica para ambientes de computação na nuvem.

Um das principais características da tecnologia de virtualização é a Live Migration, que permite que máquinas virtuais sejam movimentadas entre máquinas físicas sem a interrupção da execução. Esta característica habilita a implementação de políticas mais sofisticadas dentro de um ambiente de computação na nuvem, como a otimização de uso de energia elétrica e recursos computacionais. Entretanto, a Live Migration pode impor severa degradação de desempenho nas aplicações das máquinas virtuais e causar diversos impactos na infraestrutura dos provedores de serviço, como congestionamento de rede e máquinas virtuais co-existentes nas máquinas físicas. Diferente de diversos estudos, este estudo considera a carga de trabalho da máquina virtual um importante fator e argumenta que escolhendo o momento adequado para a migração da máquina virtual pode-se reduzir as penalidades impostas pela Live Migration. Este trabalho introduz a Application-aware Live Migration (ALMA), que intercepta as submissões de Live Migration e, baseado na carga de trabalho da aplicação, adia a migração para um momento mais favorável. Os experimentos conduzidos neste trabalho mostraram que a arquitetura reduziu em até 74% o tempo das migrações para os experimentos com benchmarks e em até 67% os experimentos com carga de trabalho real. A transferência de dados causada pela Live Migration foi reduzida em até 62%. Além disso, o presente introduz um modelo que faz a predição do custo da Live Migration para a carga de trabalho e também um algoritmo de migração que não é sensível à utilização de memória da máquina virtual.

Objetos de aprendizagem: limitações funcionais no ensino médio e aplicabilidade no ensino de física sob uma perpectiva vigostkiana

Neste trabalho fazemos uma revisão das novas tecnologias da informação e comunicação (TIC), definindo o que são Objetos de Aprendizagem (OA) e como eles têm sido utilizados no ensino de Física. Revisamos ainda o trabalho de Vigotski buscando indicações de sua teoria educacional para investigar a aplicabilidade de atividades didáticas em ensino de Física que lancem mão de OA no ensino médio. Elaboramos um instrumento de pesquisa voltado para professores do ensino médio para avaliar seu efetivo uso nas escolas públicas e privadas brasileiras e as limitações funcionais por eles identificadas ao utilizarem esses recursos computacionais. Com base na literatura, e sob uma ótica vigotskiana, aplicamos algumas atividades com OA pré-selecionados e avaliamos com outro instrumento de pesquisa a opinião dos alunos quanto ao seu uso para o ensino de Física. Nosso trabalho pôde corroborar a boa aceitação por parte dos alunos com relação ao seu uso, já divulgada na literatura e também por parte dos professores, mas mostrou que para além das limitações de uso dos OA, especialmente das simulações computacionais, destacadas na literatura e relacionadas às limitações cognitivas que elas podem trazer quando utilizadas de maneira indiscriminada, existem problemas mais profundos de natureza funcional que têm limitado a disseminação de seu uso efetivo pelo corpo docente.

Arquitetura computacional para redes orgânicas e heterogêneas: plano de controle do sistema operacional swarm.

Computational Swarms (enxames computacionais), consistindo da integração de sensores e atuadores inteligentes no nosso mundo conectado, possibilitam uma extensão da info-esfera no mundo físico. Nós chamamos esta info-esfera extendida, cíber-física, de Swarm. Este trabalho propõe uma visão de Swarm onde dispositivos computacionais cooperam dinâmica e oportunisticamente, gerando redes orgânicas e heterogêneas. A tese apresenta uma arquitetura computacional do Plano de Controle do Sistema Operacional do Swarm, que é uma camada de software distribuída embarcada em todos os dispositivos que fazem parte do Swarm, responsável por gerenciar recursos, definindo atores, como descrever e utilizar serviços e recursos (como divulgá-los e descobrí-los, como realizar transações, adaptações de conteúdos e cooperação multiagentes). O projeto da arquitetura foi iniciado com uma revisão da caracterização do conceito de Swarm, revisitando a definição de termos e estabelecendo uma terminologia para ser utilizada. Requisitos e desafios foram identificados e uma visão operacional foi proposta. Esta visão operacional foi exercitada com casos de uso e os elementos arquiteturais foram extraídos dela e organizados em uma arquitetura. A arquitetura foi testada com os casos de uso, gerando revisões do sistema. Cada um dos elementos arquiteturais requereram revisões do estado da arte. Uma prova de conceito do Plano de Controle foi implementada e uma demonstração foi proposta e implementada. A demonstração selecionada foi o Smart Jukebox, que exercita os aspectos distribuídos e a dinamicidade do sistema proposto. Este trabalho apresenta a visão do Swarm computacional e apresenta uma plataforma aplicável na prática. A evolução desta arquitetura pode ser a base de uma rede global, heterogênea e orgânica de redes de dispositivos computacionais alavancando a integração de sistemas cíber-físicos na núvem permitindo a cooperação de sistemas escaláveis e flexíveis, interoperando para alcançar objetivos comuns.