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Framework para execução adaptativa e tolerante a falhas de workflows em grid

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Detalhes bibliográficos
Resumo:Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2010.
Autores principais:Guimarães, Felipe Pontes
Assunto:Fluxo de trabalho Recursos de redes de computadores Complexidade computacional Projeto de sistemas - processamento de dados
Ano:2011
País:Brasil
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:IBICT
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Grid computing allows its users to share autonomous and heterogeneous resources to solve highly complex computational problems. It creates an extremely dynamic environment, in which the resources may enter or leave at any given moment according to their needs. One of the major uses of Grid computing is the execution of scientific workflows, a set of necessary steps for analyzing great amounts of data. The execution time of these workflows may vary from several minutes to days. Once we combine these two characteristics - a dynamic environment and long execution times - a problem arises, since there is no mechanism to prevent resources from leaving the Grid during the execution of a task belonging to a workflow, thus introducing an error in the execution. However, the ocurrence of these errors must not make unfeasible the workflow execution. To deal with this issue fault tolerance techniques have been proposed. They allow for correct workflow execution even when facing errors during a number of faults in intermediary tasks. Many published papers deal with fault tolerance techniques for workflow execution in the Grid, but none of the studied approaches consider both the user preferences and the current status of the Grid. The current Master's Thesis proposes and evaluates a framework that provides adaptive fault tolerant execution for workflows in Grids allowing the user to define the rules by which the fault tolerance techniques will be chosen at runtime. Moreover, it allows the addition of new fault tolerance techniques. The experimental results obtained from a 5-machine Grid show that the framework is able to allow the user to set the rules and add new fault tolerance techniques at the cost of a very low overhead in the execution time: around 2% in the evalution platform.
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