[ca] En l'àmbit bioinformàtic, l'experimentació es realitza a través de seqüències d'execucions d'aplicacions, cada aplicació utilitza com a arxiu d'entrada el generat per l'aplicació anterior. Aquest procés d'anàlisi format per una llista d'aplicacions descrivint una cadena de dependència es diu Workflow. Dues característiques rellevants dels workflows bioinformàtics, fan referència al maneig de grans volums de dades i de la complexitat de les dependències de dades. Molts dels gestors de recursos actuals, ignoren la ubicació dels arxius, això implica un elevat cost si els elements de processament no estan propers als arxius i se'ls ha de moure. El model de graf dirigit acíclic (DAG), utilitzat per representar l'ordre d'execució dels treballs del workflow, no ajuda a establir la millor ubicació dels arxius d'entrada o temporals per a una execució eficient. La solució per a aquest desafiament, pot ser la planificació de recursos conscient de l'emmagatzematge, on una estratègia intelligent de collocació d'arxius, afegida a una planificació de recursos d'acord a aquest coneixement; contribuirà a evitar els períodes d'inactivitat en els sistemes, causats pels temps d'espera d'arxius en els elements de processament. Amb la capacitat de còmput actual dels clústers, és possible que múltiples workflows puguin ser executats en parallel. A més, els clústers permeten que els multiworkflows, puguin compartir els arxius d'entrada i temporals en la jerarquia d'emmagatzematge. Proposem una jerarquia d'emmagatzematge composta pel sistema d'arxius distribuït, un RamDisk Local, Disc Local i Disc d'Estat Sòlid (SSD) Local. A fi de resoldre l'assignació d'aplicacions de multiworkflows als recursos del clúster, vam estendre l'heurística basada en llista per multiworkflows anomenada HEFT (Heterogeneuos Earliest Finish Time). Aquesta comprèn dues fases: primer es realitza una fase de priorització de tasques, per a posteriorment realitzar la selecció de processadors, que consisteix a assignar les aplicacions al node que minimitza el temps de finalització de cadascuna d'elles. El planificador conscient de l'emmagatzematge proposat, considera ubicar els arxius en la jerarquia d'emmagatzematge abans de començar l'execució. La pre-ubicació d'arxius en els nodes de còmput fa que les aplicacions que les utilitzen, puguin ser assignades al mateix node que els arxius, reduint el temps d'accés a disc. Per determinar la ubicació inicial dels arxius d'entrada i temporals, el planificador realitza la fusió de tots els workflows en un sol meta-workflow, a continuació, l'algoritme estableix segons les precedències d'aplicacions, mida dels arxius i grau de compartició de els mateixos; l'emmagatzematge adequat de cada arxiu dins de la jerarquia. L'objectiu del nostre treball és implementar una nova política de planificació conscient de l'emmagatzematge per multiworkflows que millori el temps de makespan d'aplicacions amb còmput intensiu de dades. Per avaluar l'escalabilitat de la política de planificació i a més poder comparar-la amb altres polítiques clàssiques de la literatura, hem utilitzat simuladors. Aquest és un mètode bastant comú per validar heurístiques de planificació i estalviar temps de còmput buscant la millor opció. Per a això, hem extès WorkflowSim i l'hem dotat d'un planificador conscient de la jerarquia d'emmagatzematge. El planificador resultant ha sigut validat en diversos escenaris, amb una càrrega composta per workflows sintètics de bioinformàtica, implementats a partir de la caracterització d'aplicacions bioinformàtiques reals, i workflows de referència àmpliament utilitzats, com Montage i Epigenomics, ja que són workflows que generen una gran quantitat d'arxius temporals. Per validar la nostra proposta hem utilitzat el planificador en dos escenaris: sistemes de clúster real de 128 nuclis i simulador de clúster en WorkflowSim fins a 1024 nuclis. L'escenari real, llanço millores de makespan de fins a 70%. A l'escenari simulat, la millora de makespan va ser del 69% amb errors entre 0,9% i 3%

[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%.