[pt] ESTRATÉGIAS DE BALANCEAMENTO DE CARGA PARA AVALIAÇÃO PARALELA DO BLAST COM BASES DE DADOS REPLICADAS E FRAGMENTOS PRIMÁRIOS

[en] WORKLOAD BALANCING STRATEGIES FOR PARALLEL BLAST EVALUATION ON REPLICATED DATABASES AND PRIMARY FRAGMENTS

[pt] DANIEL XAVIER DE SOUSA

[pt] PROCESSAMENTO PARALELO

[pt] BANCOS DE DADOS DISTRIBUIDOS

[pt] BALANCEAMENTO DE CARGA

[pt] BLAST

[en] PARALLEL PROCESSING

[en] DISTRIBUTED DATABASE

[en] WORKLOAD BALANCING

[en] BLAST

[pt] Na área de biologia computacional a busca por informações relevantes em meio a volumes de dados cada vez maiores é uma atividade fundamental. Dentre outras, uma tarefa importante é a execução da ferramenta BLAST (Basic Local Alignment Search Tool), que possibilita comparar biosseqüências a fim de se descobrir homologias entre elas e inferir as demais informações pertinentes. Um dos problemas a serem resolvidos no que diz respeito ao custo de execução do BLAST se refere ao tamanho da base de dados, que vem aumentando consideravelmente nos últimos anos. Avaliar o BLAST com estrat´egias paralelas e distribuídas com apoio de agrupamento de computadores tem sido uma das estratégias mais utilizadas para obter ganhos de desempenho. Nesta dissertação, é realizada uma alocação física replicada da base de dados (de seqüências), onde cada réplica é fragmentada em partes distintas, algumas delas escolhidas como primárias. Dessa forma, é possível mostrar que se aproveitam as principais vantagens das estratégias de execução sobre bases replicadas e fragmentadas convencionais, unindo flexibilidade e paralelismo de E/S. Associada a essa alocação particular da base, são sugeridas duas formas de balanceamento dinâmico da carga de trabalho. As abordagens propostas são realizadas de maneira não intrusiva no código BLAST. São efetuados testes de desempenho variados que demonstram não somente a eficácia no equilíbrio de carga como também eficiência no processamento como um todo.

[en] A fundamental task in the area of computational biology is the search for relevant information within the large amount of available data. Among others, it is important to run tools such as BLAST - Basic Local Alignment Search Tool - effciently, which enables the comparison of biological sequences and discovery of homologies and other related information. However, the execution cost of BLAST is highly dependent on the database size, which has considerably increased. The evaluation of BLAST in distributed and parallel environments like PC clusters has been largely investigated in order to obtain better performances. This work reports a replicated allocation of the (sequences) database where each copy is also physically fragmented, with some fragments assigned as primary. This way we show that it is possible to execute BLAST with some nice characteristics of both replicated and fragmented conventional strategies, like flexibility and I/O parallelism. We propose two dynamic workload balancing strategies associated with this data allocation. We have adopted a non- intrusive approach, i.e., the BLAST code remains unchanged. These methods are implemented and practical results show that we achieve not only a balanced workload but also very good performances.

SERGIO LIFSCHITZ

SERGIO LIFSCHITZ

MARTA L QUEIROS MATTOSO

LUIZ FERNANDO BESSA SEIBEL

PATRICK VALDURIEZ

2008-04-07

2007-07-27

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=11509@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=11509@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.11509