Análise de Desempenho da Distribuição de Workflows Científicos em Nuvens com Restrições de Confidencialidade - Silva, Rodrigo A. P.; Pacitti, Esther; Frota, Yuri; Oliveira, Daniel de (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance); 2021: Anais do XX Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação, 2021)
As nuvens fornecem um ambiente sob demanda que permite que cientistas migrem seus experimentos locais para um ambiente elástico. Os experimentos são modelados como workflows científicos, e muito deles são intensivos em computação e produção de dados. O armazenamento desses dados preocupa, uma vez que a confidencialidade pode ser comprometida. Usuários maliciosos podem inferir conhecimento dos resultados e da estrutura dos workflows. Dispersão dos dados e criptografia podem ser adotados para aumentar a confidencialidade, mas esses mecanismos não pode ser adotados de forma desacoplada ao escalonamento do workflow, sob o risco de aumentar o tempo de execução e despesas. Nesse artigo, apresentamos a SaFER (workflow Scheduling with conFidEntiality pRoblem), uma abordagem de escalonamento que considera restrições de confidencialidade dos dados.