Jednym z kluczowych elementów zaawansowanej e-infrastruktury dla nauki są aplikacje naukowe typu workflow, które są sposobem opisywania eksperymentów in silico. Monitorowanie takich aplikacji wiąże się z wyzwaniami, które wynikają z dynamiki Gridu oraz bogactwa scenariuszy, w których monitorowanie jest istotne. Głównym wkładem naukowym pracy jest zidentyfikowanie problemów specyficznych dla monitorowania Gridowych aplikacji naukowych typu workflow, zaproponowanie rozwiązań tych problemów oraz ich weryfikacja. Po pierwsze zaprojektowano infrastrukturę do monitorowania aplikacji typu workflow jako ramę programową. Drugim problemem jest zapewnienie monitorowania tych aplikacji w trybie online. Jako rozwiązanie zaproponowany został algorytm automatycznego wykrywania zasobów oparty o infrastrukturę DHT. Trzecim problemem jest wsparcie dla monitorowania aplikacji zastanych wykonujących się w ramach workflow. Problem ten rozwiązano poprzez budowę systemu do monitorowania aplikacji zastanych i jego integrację z globalną infrastrukturą monitorowania. Czwartym problemem jest opracowanie modelu informacji do reprezentacji zapisu eksperymentów, do czego zastosowano technologie semantycznej sieci. Rozwiązania zweryfikowano przez budowę prototypów, monitorowanie przy ich pomocy rzeczywistych aplikacji typu workflow w ramach projektów Europejskich, a także budowę modeli i badanie ich właściwości metodą sieci kolejkowych i symulacji.
Monitoring of Grid Scientific Workflows
Grid scientific workflows are a means of defining in silico experiments in modern infrastructures for e-Science. Monitoring of Grid scientific workflows poses specific challenges due to the dynamicity of the Grid, and the diversity of scenarios where monitoring is important. The main contribution of this dissertation is the identification and analysis of key challenges in monitoring of Grid scientific workflows, elaboration of solutions to those challenges, and validation of those solutions. Four areas where key issues arise are recognized: building an infrastructure for Grid scientific workflows, solving the problem of on-line monitoring support within this infrastructure, monitoring of workflow legacy backends, and development of an information model for recording workflow executions. The results of the research are validated using diverse methodologies. Prototypes of the designed software components were built and used for monitoring of real-life workflows within EU-IST projects. Model-based approach using Queuing Networks and a discrete-event simulation has also been used to validate the performance characteristics of the proposed solutions.
