Escalonamento de Workflows em Nuvens de Computadores com Restrições de Confidencialidade

  • Rodrigo Silva UFF
  • Esther Pacitti Inria / LIRMM
  • Yuri Frota UFF
  • Daniel de Oliveira UFF

Resumo

Diversos cientistas tem migrado seus experimentos para a nuvem. Esses experimentos podem ser modelados como workflows científicos, e muito deles são intensivos em dados/computação. Os dados produzidos pelas execuções dos workflows são armazenados na nuvem, o que levanta a preocupação da confidencialidade dos dados, i.e., o risco do acesso não autorizado aos arquivos por conta de usuários maliciosos. Mecanismos como a dispersão dos dados e criptografia podem ser adotados para aumentar a confidencialidade dos dados. Entretanto, a adoção desses mecanismos não pode ser desacoplada do escalonamento do workflow, pois pode aumentar o tempo de execução e seu custo financeiro. Nesse artigo, apresentamos uma heurística de escalonamento de workflows denominada SaFER-GCH (workflow Scheduling with conFidEntiality pRoblem - Greedy random Constructive Heuristic), que considera restrições de confidencialidade dos dados enquanto executa o escalonamento das ativações. Experimentos com traces reais de workflows apresentaram resultados promissores.

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Publicado
2020-11-30
Como Citar
SILVA, Rodrigo et al. Escalonamento de Workflows em Nuvens de Computadores com Restrições de Confidencialidade. Anais da Escola Regional de Alto Desempenho do Rio de Janeiro (ERAD-RJ), [S.l.], p. 1-5, nov. 2020. ISSN 0000-0000. Disponível em: <https://sol.sbc.org.br/index.php/eradrj/article/view/14507>. Acesso em: 18 maio 2024. doi: https://doi.org/10.5753/eradrj.2020.14507.