Escalonamento de múltiplos workflows em grades computacionais

Resumo

As grades computacionais são sistemas distribuídos heterogêneos compartilhados que vêm sendo utilizados na execução dos mais variados tipos de aplicações em diversas áreas do conhecimento. Uma classe de aplicações bastante executada atualmente em grades são os workflows de tarefas, onde a aplicação é composta por várias tarefas que têm dependências de dados entre si. Para que as grades possam ser aproveitadas da melhor forma possível, as aplicações que serão executadas devem ser distribuídas entre os recursos de forma a otimizar algum critério pré-estabelecido, como por exemplo o tempo de execução das tarefas que compõem tais aplicações. Esse trabalho de tomada de decisão, determinando qual tarefa será executada em qual recurso, é feito pelo escalonador de tarefas. Em um sistema compartilhado como as grades, vários usuários podem submeter aplicações para execução concomitantemente. Dessa forma, a grade deverá gerenciar a execução de múltiplos workflows ao mesmo tempo e, conseqüentemente, o escalonador deverá escalonar tais workflows no mesmo conjunto de recursos visando a otimização de uma função objetivo pré-determinada. Neste documento propomos o estudo e desenvolvimento de algoritmos de escalonamento destinados a tratar múltiplos workflows em sistemas heterogêneos. A área de escalonamento de múltiplos workflows em grades computacionais carece desse tipo de algoritmo, que atualmente é substituído pelo escalonamento seqüencial utilizando algoritmos para escalonamento de um único workflow. Algoritmos desenvolvidos especificamente visando o escalonamento de múltiplos workflows podem realizar um melhor mapeamento das tarefas nos recursos disponíveis, aperfeiçoando a utilização dos recursos e contribuindo para a otimização da função objetivo desejada.