http://repositorio.unb.br/handle/10482/34715| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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| 2018_FernandaHondoTedesque.pdf | 1,98 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Título : | Gerenciamento de proveniência de dados de workflows de bioinformática em ambiente de nuvem computacional |
| Autor : | Tedesque, Fernanda Hondo |
| Orientador(es):: | Holanda, Maristela Terto de |
| Coorientador(es):: | Araújo, Aletéia Patrícia Favacho de |
| Assunto:: | Workflows científicos Banco de dados Bioinformática Computação em nuvem |
| Fecha de publicación : | 5-jun-2019 |
| Data de defesa:: | 25-jul-2018 |
| Citación : | TEDESQUE, Fernanda Hondo. Gerenciamento de proveniência de dados de workflows de bioinformática em ambiente de nuvem computacional. 2018. xii, 65 f., il. Dissertação (Mestrado em Informática)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018. |
| Resumen : | Os experimentos da biologia molecular são frequentemente apresentados sob a forma de workflows científicos. Um workflow científico é composto por um conjunto de atividades realizadas por diferentes entidades de processamento através de tarefas gerenciadas. O conhecimento sobre a trajetória dos dados ao longo de um determinado workflow permite a reprodutibilidade por meio da proveniência de dados. Para reproduzir um experimento de Bioinformática in silico, é preciso considerar outros aspectos, além das tarefas executadas em um workflow. De fato, as configurações computacionais nas quais os programas envolvidos são executados são um requisito para a reprodutibilidade. A tecnologia da computação em nuvem pode ocultar detalhes técnicos e facilitar ao usuário a configuração desse ambiente sob demanda. Os sistemas de banco de dados NoSQL também ganharam popularidade, particularmente na nuvem. Considerando este cenário, é proposta uma modelagem para a proveniência de dados de experimentos científicos, em ambiente de nuvem computacional, utilizando o PROV-DM e realizando o mapeamento para três diferentes tipos de famílias de sistemas de banco de dados NoSQL. Foram executados dois workflows de Bioinformática envolvendo diferentes fases, os quais foram utilizados para os testes nos bancos de dados NoSQL Cassandra, MongoDB e OrientDB, e em seguida é apresentada uma análise dessas execuções e testes. Os resultados obtidos mostraram que os tempos de armazenamento da proveniência são mínimos comparados aos tempos de execução dos workflows sem o uso da proveniência e, portanto, os modelos propostos para os bancos de dados NoSQL mostraram ser uma boa opção para armazenamento e gerenciamento de proveniência de dados biológicos. |
| Abstract: | Molecular biology experiments are often presented in the form of scientific workflows. There is a set of activities performed by different processing entities through managed tasks. Knowledge about the data trajectory throughout a given workflow enables reproducibility by data provenance. In order to reproduce an in silico bioinformatics experiment one must consider other aspects besides those steps followed by a workflow. Indeed, the computational settings in which the involved programs run is a requirement for reproducibility. Cloud computing technology may hide the technical details and make it easier for the user to set up such an on-demand environment. NoSQL database systems have also gained popularity, particularly in the cloud. Considering this scenario, a model for the provenance of data from scientific experiments in a computational cloud environment is proposed, using the PROV-DM and mapping to three different types of families of NoSQL database systems. Two Bioinformatics workflows involving different phases were performed, which were used for the tests in the NoSQL Cassandra, MongoDB and OrientDB databases, followed by an analysis of these executions and tests.The results obtained showed that the storage times of the provenance are minimal compared to the execution times of the workflows without the use of the provenance and therefore, the proposed models for the NoSQL databases proved to be a good option for storage and management of biological data. |
| metadata.dc.description.unidade: | Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Ciência da Computação (IE CIC) |
| Descripción : | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018. |
| metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Informática |
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| Aparece en las colecciones: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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