Migração do Chiron para Ambiente de Processamento Paralelo com Memória Distribuída

Experimentos científicos que manipulam dados em larga escala costumam ser representados como workflows científicos, de modo a facilitar o encadeamento de programas que desempenham funções específicas no processamento desses dados. Sistemas Gerenciadores de Workflows Científicos (SGWfC) apoiam a configuração, execução e monitoramento de workflows científicos. Para analisar grandes conjuntos de dados, é importante que o SGWfC ofereça suporte à execução paralela em ambientes de processamento de alto desempenho (PAD). Dentre os sistemas com essa característica, o Chiron se tornou o objeto de pesquisa desta dissertação, graças à sua coleta de proveniência e à sua álgebra, que viabiliza otimizações no plano de execução dos workflows. Outro aspecto do Chiron é a necessidade de disco compartilhado para seu pleno funcionamento. Para aproveitar a escalabilidade oferecida por ambientes de memória distribuída e ampliar o total de plataformas onde o Chiron pode ser utilizado, esta dissertação apresenta o processo de criação do ChironSN, uma versão modificada do Chiron apta a operar em tais ambientes. A fim de validar o protótipo, programas científicos de Map/Reduce, muito comuns em ambientes de memória distribuída, foram modelados como workflows e executados com o ChironSN.