A semantic-based approach to attain reproducibility of computational environments in scientific workflows: a case study

Santana-Perez, Idafen; Ferreira da Silva, Rafael; Rynge, Mats; Deelman, Ewa; Pérez Hernández, María de los Santos y Corcho, Oscar (2014). A semantic-based approach to attain reproducibility of computational environments in scientific workflows: a case study. En: "Euro-Par 2014 International Workshops", 25-26 Aug 2014, Oporto, Portugal. ISBN 978-3-319-14324-8. pp. 452-463.

Descripción

Título: A semantic-based approach to attain reproducibility of computational environments in scientific workflows: a case study
Autor/es:
  • Santana-Perez, Idafen
  • Ferreira da Silva, Rafael
  • Rynge, Mats
  • Deelman, Ewa
  • Pérez Hernández, María de los Santos
  • Corcho, Oscar
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Otro)
Título del Evento: Euro-Par 2014 International Workshops
Fechas del Evento: 25-26 Aug 2014
Lugar del Evento: Oporto, Portugal
Título del Libro: Euro-Par 2014: Parallel Processing Workshops
Fecha: 2014
ISBN: 978-3-319-14324-8
Volumen: 1
Materias:
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Reproducible research in scientific workflows is often addressed by tracking the provenance of the produced results. While this approach allows inspecting intermediate and final results, improves understanding, and permits replaying a workflow execution, it does not ensure that the computational environment is available for subsequent executions to reproduce the experiment. In this work, we propose describing the resources involved in the execution of an experiment using a set of semantic vocabularies, so as to conserve the computational environment. We define a process for documenting the workflow application, management system, and their dependencies based on 4 domain ontologies. We then conduct an experimental evaluation using a real workflow application on an academic and a public Cloud platform. Results show that our approach can reproduce an equivalent execution environment of a predefined virtual machine image on both computing platforms.

Más información

ID de Registro: 36785
Identificador DC: http://oa.upm.es/36785/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:36785
URL Oficial: http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-14325-5_39
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 11 Sep 2015 12:34
Ultima Modificación: 11 Sep 2015 12:34
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