[en] In the bioinformatic field, experimentation is performed through sequential execution of applications, each application uses as input file the one generated by the previous application. This analysis process consisting of a list of applications describing a dependency chain is called Workflow. Two relevant characteristics of bioinformatic workflows refer to the handling of large volumes of data and the complexity of data dependencies. Many of the current resource managers ignore the location of the files, this implies a high cost if the processing elements are not close to the files and have to be moved. The direct acyclic graph (DAG) model, used to represent the execution order of workflow jobs, does not help to establish the best location of input or temporary data files for efficient execution. The solution to this challenge may be the data-aware scheduling, where an intelligent file placement strategy, added to a resource scheduling according to this knowledge; Will help prevent system downtime caused by the waiting time of data file on processing elements. With the current computing power of clusters, it is possible that multiple workflows to be executed in parallel. In addition, clusters allow multiworkflows to share input and temporal data files in the storage hierarchy. We propose a storage hierarchy composed by the distributed file system, a Local RamDisk, Local Disk and Local Solid State Disk (SSD). In order to solve the assignment of multiworkflows applications to the cluster resources, we extended the multiworkflow heuristic called HEFT (Heterogeneous Earliest Finish Time). This comprises two phases: first a task prioritization phase is performed, and then the processors selection is performed, which consists of assigning the applications to the node that minimizes the execution time of each one of them. The data-aware scheduler considers placing the files in the storage hierarchy before starting the execution. The data files pre-fetching on the compute nodes makes the applications that use them, can be assigned to the same node as the data files, reducing the access time to disk. To determine the initial location of the input and temporal data files, the scheduler performs the merging of all workflows into a single meta-workflow, then the algorithm sets according to application precedence, file size and sharing degree; The proper storage of each file within the hierarchy. The goal of the research is to implement a multi-workflow data-aware scheduler policy that improves the makespan of data-intensive applications. To evaluate the scalability of the proposal and to compare it with other policies in the literature, we use simulators. This is a common method for validating scheduling heuristics and saving computation time by looking for the best option. To do this, we extend WorkflowSim by providing it with a data-aware scheduler with a storage hierarchy. Our work was validated, with synthetic workflows, implemented from the characterization of real bioinformatics applications, and workflows benchmark as Montage and Epigenomics because they generate a large amount of temporal files. The experimentation was performed in two scenarios: real cluster system of 128 cores and a simulated cluster in WorkflowSim with up to 1024 cores. In the real scenario, we achieve a makespan improvement of up to 70%. In the simulated scenario, the makespan improvement was 69% with errors between 0.9% and 3%.

[es] En el ámbito bioinformático, la experimentación se realiza a través de secuencias de ejecuciones de aplicaciones, cada aplicación utiliza como archivo de entrada el generado por la aplicación anterior. Este proceso de análisis formado por una lista de aplicaciones describiendo una cadena de dependencia se llama Workflow. Dos características relevantes de los workflows bioinformáticos, hacen referencia al manejo de grandes volúmenes de datos y a la complejidad de las dependencias de datos. Muchos de los gestores de recursos actuales, ignoran la ubicación de los archivos, esto implica un elevado costo si los elementos de procesamiento no están próximos a los archivos y hay que moverlos. El modelo de grafo dirigido acíclico (DAG), utilizado para representar el orden de ejecución de los trabajos del workflow, no ayuda a establecer la mejor ubicación de los archivos de entrada o temporales para una ejecución eficiente. La solución para este desafío, puede ser la planificación de recursos consciente del almacenamiento, donde una estrategia inteligente de colocación de archivos, añadida a una planificación de recursos acorde a este conocimiento; contribuirá a evitar los periodos de inactividad en los sistemas, causados por los tiempos de espera de archivos en los elementos de procesamiento. Con la capacidad de cómputo actual de los clústers, es posible que múltiples workflows puedan ser ejecutados en paralelo. Además, los clústers permiten que los multiworkflows, puedan compartir los archivos de entrada y temporales en la jerarquía de almacenamiento. Proponemos una jerarquía de almacenamiento compuesta por el sistema de archivos distribuido, una RamDisk Local, Disco Local y Disco de Estado Solido (SSD) Local. Con objeto de resolver la asignación de aplicaciones de multiworkflows a los recursos del clúster, extendimos la heurística basada en lista para multiworkflows llamada HEFT (Heterogeneuos Earliest Finish Time). Esta comprende dos fases: primero se realiza una fase de priorización de tareas, para posteriormente realizar la selección de procesadores, que consiste en asignar las aplicaciones al nodo que minimiza el tiempo de finalización de cada una de ellas. El planificador consciente del almacenamiento propuesto, considera ubicar los archivos en la jerarquía de almacenamiento antes de comenzar la ejecución. La pre-ubicación de archivos en los nodos de cómputo hace que las aplicaciones que las utilizan, puedan ser asignadas al mismo nodo que los archivos, reduciendo el tiempo de acceso a disco. Para determinar la ubicación inicial de los archivos de entrada y temporales, el planificador realiza la fusión de todos los workflows en un solo meta-workflow, a continuación, el algoritmo establece según las precedencias de aplicaciones, tamaño de los archivos y grado de compartición de los mismos; el almacenamiento adecuado de cada archivo dentro de la jerarquía. El objetivo del trabajo es implementar una política de planificación consciente del almacenamiento para multiworkflows que mejore el makespan de aplicaciones con cómputo intensivo de datos. Para evaluar la escalabilidad de la propuesta y compararla con otras políticas de la literatura, utilizamos simuladores. Este es un método común para validar heurísticas de planificación y ahorrar tiempo de cómputo buscando la mejor opción. Para ello, extendimos WorkflowSim dotándolo de un planificador consciente de la jerarquía de almacenamiento. El trabajo fue validado, con workflows sintéticos, implementados a partir de la caracterización de aplicaciones bioinformáticas reales, y workflows ampliamente utilizados como Montage y Epigenomics debido a que generan una gran cantidad de archivos temporales. La experimentación se realizó en dos escenarios: sistemas de clúster real de 128 núcleos y simulador de clúster en WorkflowSim hasta 1024 núcleos. El escenario real, arrojo mejoras de makespan de hasta 70%. En el escenario simulado, la mejora de makespan fue del 69% con errores entre 0,9% y 3%.