Defesa de Dissertação (11/08/2026): André Igor Pereira

Discente: André Igor Pereira

Título: AranduFlow: Rumo ao uso de metadados de desempenho e domínio para prever tempo de execução de workflows em ambientes de HPC

Orientadores: Rafaelli Coutinho (Orientadora) e Daniel de Oliveira (Coorientador)

Banca: Rafaelli Coutinho (Cefet/RJ), Daniel de Oliveira (IC/UFF),  Eduardo Ogasawara (Cefet/RJ), Victor Stroele de Andrade Menezes (UFJF)

Dia/hora:  11 de agosto de 2026, às 14h

Sala: https://teams.microsoft.com/meet/218267218561286?p=zCgPEPHZ496sanbuRF

Resumo: A predição do tempo de execução é um desafio central para aplicações baseadas em workflows executadas em ambientes de Computação de Alto Desempenho (HPC). A variabilidade nos dados de entrada, nos parâmetros de execução e nas configurações da infraestrutura torna o espaço de busca complexo, embora tais estimativas sejam fundamentais para decisões de seleção de recursos. Este trabalho apresenta o AranduFlow, um gateway adaptável a diferentes workflows que oferece suporte à submissão de workflows e fornece predições de tempo de execução com base em dados históricos de execução e modelos de aprendizado de máquina. O AranduFlow complementa os escalonadores HPC existentes ao oferecer suporte preditivo à tomada de decisão sem interferir nas políticas de escalonamento ou na execução. A abordagem é avaliada utilizando dois workflows reais de domínios distintos executados em múltiplos clusters de HPC sob diferentes condições. Os resultados experimentais indicam que o AranduFlow apresenta desempenho competitivo na predição de faixas de tempo de execução, com modelos baseados em árvores de decisão oferecendo um equilíbrio favorável entre desempenho preditivo e interpretabilidade.