Captura de Dados de Proveniência de Workflows Científicos em Nuvens Computacionais

Workflows científicos são abstrações utilizadas na modelagem de experimentos científicos in silico. Alguns desses experimentos demandam recursos de alto desempenho como clusters e grades computacionais. O modelo computacional chamado de computação em nuvem vem sendo adotado pela comunidade científica. Para que um experimento possa ser considerado válido perante esta mesma comunidade ele precisa ser passível de reprodução, o que só é possível através do registro de metadados de proveniência. No entanto, as nuvens computacionais ainda são incipientes no que se refere à captura e armazenamento destes metadados. Essa dissertação apresenta uma arquitetura que apóia a captura e o armazenamento de metadados de proveniência de workflows científicos executados nos ambientes de nuvens computacionais. Ela é baseada na evolução da arquitetura Matrioshka.