Serviço de Predição de Recursos para Execução Eficiente de Workflows de Bioinformática em Nuvem Federada com Aprendizado de Máquina - Sobrinho, Matheus de C.; Paumgartten, Aletéia P. F. de Araújo Von (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho do Centro-Oeste (ERAD-CO), 2021)
A grande quantidade de recursos disponíveis entre vários provedores em uma federação torna difícil escolher um que seja adequado para determinados workflows. Este trabalho propõe um Serviço de Predição de Recursos de Aprendizado de Máquina chamado sPCRAM. O sPCRAM usa um modelo de aprendizado de máquina combinado com uma meta-heurística GRASP para dimensionar os recursos de forma transparente e adequada, determinando o custo monetário e o tempo de execução antes da execução do workflow. Os resultados demonstram que o sPCRAM pode estimar adequadamente o tempo de execução e o custo dos recursos da federação em nuvem em média 97,70% mais rápido do que a técnica de força bruta para seleção de recursos.