Lepsze zarządzanie zasobami podczas przetwarzania informacji metagenomicznej
Przedstawianie problemów w dziedzinie bioinformatyki i biologii obliczeniowej związane jest często z zawiłymi, czasochłonnymi oraz „przeładowanymi” procesami obliczeniowymi. Naukowcy sądzą, że wiele takich trudności operacyjnych można będzie rozwiązać przy zastosowaniu siatki obliczeniowej, a zatem sieci komputerów znajdujących się w różnych miejscach. Dziedzina bioinformatyki, zwana metagenomiką, dotyczy badania genomów w środowisku mikrobów. Przedstawiane tutaj problemy dotyczą więc adnotacji (czyli identyfikacji kluczowych cech) takich genomów, jak również ich zbiorów w różnych środowiskach. Adnotacja zapewnia biologiczne oznaczanie surowych zbiorów danych uzyskanych informacji. W projekcie, pod nazwą „Algorytmika w metagenomice siatek” (Metagenogrids), zamierzano odkryć rozwiązania algorytmiczne takich problemów metagenomiki, w oparciu o ich rozwiązywanie na platformach przetwarzania siatkowego. Po nieudanych wysiłkach utworzenia trwałej współpracy w zakresie badań nad zestawami metagenomiki, naukowcy zadecydowali jednak, by zmienić koncepcję badań. Nowe zadanie polegało na koncepcji bardziej skutecznego szeregowania zadań w taki sposób, by poprawić przydziały i zarządzanie zasobami w zakresie klastrów obliczeniowych. Dodatkowym utrudnieniem było zapewnienie jakości usług dla użytkowników tych platform. Finansowany przez UE zespół projektu Metagenogrids najpierw uporał się z problemem przydzielenia zasobów w aplikacjach o niesłabnącym tempie ich wykorzystywania, bądź też nigdy nie kończących się czasów ich realizacji, lub nieznanych czasów realizacji zasobów. Opracowano szereg algorytmów harmonogramu prac oraz przedstawiono rezultaty wysoko wydajnych operacji systemów komputerowych (HPC). W porównaniu ze standardowymi algorytmami szeregowania zadań, rezultaty wykazały korzyści w stosowaniu nowych proponowanych algorytmów przy znacznie poprawionej realizacji prac w zakresie większości eksperymentalnych scenariuszy. Stanowiło to krok do przodu w wykorzystaniu potencjału łączenia techniki wirtualizacji z lekkimi strategiami planowania. Rezultaty projektu umożliwiły dokonanie postępu w ramach wysiłków stworzenia wizji przyszłego rozwiązywania systemów zarządzania zasobami, przy lepszym wykorzystaniu platform, uzyskiwaniu lepszych wyników oraz jakości usług. Położone dzięki tym badaniom podwaliny wydają się dostatecznie silne, by wspierać realizację dalszych badań, zmierzających do rozszerzenia rezultatów w aplikacjach, w których tempo wykorzystywania zasobów ulega zmianom podczas realizacji badań.
