Skip navigation
Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/34715
Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
2018_FernandaHondoTedesque.pdf1,98 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorHolanda, Maristela Terto de-
dc.contributor.authorTedesque, Fernanda Hondo-
dc.date.accessioned2019-06-05T17:35:49Z-
dc.date.available2019-06-05T17:35:49Z-
dc.date.issued2019-06-05-
dc.date.submitted2018-07-25-
dc.identifier.citationTEDESQUE, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/34715-
dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018.pt_BR
dc.description.abstractOs 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).pt_BR
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleGerenciamento de proveniência de dados de workflows de bioinformática em ambiente de nuvem computacionalpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordWorkflows científicospt_BR
dc.subject.keywordBanco de dadospt_BR
dc.subject.keywordBioinformáticapt_BR
dc.subject.keywordComputação em nuvempt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.pt_BR
dc.contributor.advisorcoAraújo, Aletéia Patrícia Favacho de-
dc.description.abstract1Molecular 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.pt_BR
dc.description.unidadeInstituto de Ciências Exatas (IE)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Ciência da Computação (IE CIC)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Informáticapt_BR
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

Mostrar registro simples do item Visualizar estatísticas



Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.