Science 2.0 : sharing scientific data on the Grid

• Autor(a) principal: Pacheco, David João Gonçalves
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/2148
• topic: Engenharia de computadores; Redes de computadores; Processamento distribuído; Computação; Divulgação científica

A computação assumese cada vez mais como um recurso essencial em ciência, levando ao surgimento do termo eCiência para designar a utilização de tecnologias de computação avançada para suportar a realização de experiências científicas, a preservação e partilha do conhecimento. Uma das áreas de aplicação do conceito de eCiência é o tratamento e análise de imagens médicas. Os processos que lidam com imagem médica, tanto ao nível clínico como de investigação, são exigentes em relação ao suporte computacional, devido aos algoritmos de processamento de imagem que requerem e à elevada capacidade de armazenamento relacionada com volume das imagens geradas. As políticas públicas e os avanços tecnológicos recentes orientados para a eCiência, têm vindo a apoiar o desenvolvimento da computação em Grid, tanto a nível dos middlewares como da instalação de capacidade de produção, como um sistema de computação avançado que permite a partilha de recursos, instrumentos científicos e boas práticas em comunidades virtuais. Este trabalho tem como objectivo desenvolver uma estratégia e um protótipo para o armazenamento de dados médicos na Grid, visando a sua utilização em investigação. Uma preocupação diferenciadora prendese com o objectivo de colocar as potencialidades da Grid ao serviço de utilizadores não técnicos (e.g. médicos, investigadores), que acedem a serviços de processamento e de armazenamento e catalogação de dados de forma transparente, através de um portal Web. O protótipo desenvolvido permite a investigadores na área das neurociências, sem conhecimentos específicos da tecnologia Grid, armazenar imagens e analisálas em Grids de produção existentes, baseadas no middleware gLite. ABSTRACT: Computing has become an essential tool in modern science, leading to the appearance of the term eScience to designate the usage of advanced computing technologies to support the execution of scientific experiments, and the preservation and sharing of knowledge. One of eScience domain areas is the medical imaging analysis. The processes that deal with medical images, both at clinical and investigation level, are very demanding in terms of computational support, due to the analysis algorithms that involve large volumes of generated images, requiring high storage capabilities. The recent public policies and technological advances are eScience oriented, and have been supporting the development of Grid computing, both at the middleware level and at the installation of production capabilities in an advanced computing system, that allows the sharing of resources, scientific instrumentation and good practices among virtual communities. The main objective of this work is to develop a strategy and a prototype to allow the storage of medical data on the Grid, targeting a research environment. The differentiating concern of this work is the ability to provide the nonexperts users (e.g: doctors, researchers) access to the Grid services, like storage and processing, through a friendly Web interface. The developed prototype allows researchers in the field of neuroscience, without any specific knowledge of Grid technology, to store images and analyse them in production Grid infrastructures, based on the gLite middleware.