Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas,
Departamento de Ciência da Computação, 2013.Escalonamento de tarefas é difícil no ambiente de nuvem federada, uma vez que existem muitos provedores de nuvens com capacidades distintas que devem ser consideradas. Em Bioinformática, muitas ferramentas e base de dados necessitam de grandes recursos para processamento e armazenamento de enormes quantidades de dados que são fornecidos por instituições separadas _sicamente. Este trabalho trata o problema de escalonamento de tarefas no ZooNimbus, uma estrutura de nuvem federada para aplicações de bioinform ática. Foi proposto um algoritmo de escalonamento baseado no Load Balancing Ant Colony (LBACO), chamado de AcoSched, para realizar uma distribuição e_ciente que encontre o melhor recurso para executar uma tarefa requisitada. Experimentos foram desenvolvidos com dados biológicos reais executados no ZooNimbus, formado por algumas provedores de nuvem da Amazon EC2 e da UnB.Task scheduling is di_cult in federated cloud environments, since there are many cloud providers with distinct capabilities that should be addressed. In bioinformatics, many tools and databases requiring large resources for processing and storing enormous amounts of data are provided by physically separate institutions. This work treats the problem of task scheduling in ZooNimbus, a federated cloud infrastructure for bioinformatics applications. A scheduling algorithm based on Load Balancing Ant Colony (LBACO), called AcoSched, was propose to perform an e_cient distribution for _nding the best resources to execute each required task. Experiments was developed with real biological data executing on ZooNimbus, formed by some cloud providers executing in Amazon EC2 and UnB. The obtained results show that AcoSched makes a signi_cant improvement in the makespan time of bioinformatics applications executing in ZooNimbus, when compared to the DynamicAHP algorithm
