David A. Monge

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• Conference Proceeding: Template-based semi-automatic workflow construction for gene expression data analysis.

  Jiri Belohradsky, David Monge, Filip Zelezný, Matej Holec, Carlos García Garino
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  ABSTRACT: We propose a technique for semi-automatic construction of gene expression data analysis workflows by grammar-like inference based on pre-defined workflow templates. The templates represent routinely used sequences of procedures such as normalization, data transformation, classifier learning, etc. Variations of such workflows (such as different instantiations to specific algorithms) may entail significant variance in the quality of the analysis results and our formalism enables to automatically explore such variations. Adhering to proven templates helps preserve the sanity of explored workflows and prevents the combinatorial explosion encountered by fully automatic workflow planners. Here we propose the basic principles of template-based workflow construction and demonstrate their working in the publicly available tool XGENE.ORG for multi-platform gene expression analysis.
  Proceedings of the 24th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems, 27-30 June, 2011, Bristol, United Kingdom; 01/2011
• Article: Estudios paramétricos de mecánica de sólidos en entornos de computación distribuida

  Carlos Catania, Claudio Careglio, David Monge, Paula Martinez, Anibal Mirasso, Carlos Garcia Garino
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  ABSTRACT: Resumen. Actualmente se cuenta con distintos métodos de computación distribuida capaces de incrementar los recursos de cálculos y/o disminuir tiempos de ejecución de aplicaciones intensivas, como resultan algunos casos de elementos finitos. En este sentido se emplean cada vez más frecuentemente códigos paralelos que se procesan en distintas computadoras a partir de bibliotecas como Message Passing Interface (MPI), para lo cual se reparte el dominio de aplicación en diferentes computadoras. Sin embargo existen otras posibilidades de procesos concurrentes como es el caso de estudios paramétricos, en donde se debe ejecutar un gran número de problemas con el mismo código y diferentes datos. Este tipo de problema, que se conoce como inherentemente paralelo, puede ejecutarse con relativa facilidad en entornos de computación de alta disponibilidad como el middleware Condor. Condor es un entorno de trabajo multiplataforma que permite el procesamiento de tareas mediante la gestión de recursos ociosos. Entre sus características principales se destaca la flexibilidad para la gestión de trabajos, seguridad, posibilidad de ejecución condicional, checkpointing, etc. El presente trabajo discute la ejecución paralela del código de elementos finitos SOGDE en el entorno Condor. Para instrumentar la ejecución de SOGDE sobre Condor se ha diseñado una aplicación administradora que se encarga de la orquestación del flujo de datos y tareas. La misma efectúa las tareas para generar automáticamente los ficheros de datos, procesar los mismos mediante el código SOGDE y recuperar resultados para su correspondiente edición y post-proceso, mediante herramientas adecuadas como gnuplot o similares. De esta forma pueden realizarse estudios paramétricos mediante una ejecución única que varía los datos en forma automática y entrega un informe de resultados, listado de tablas, gráficos, etc. El uso de la aplicación se ejemplifica mediante estudios de sensibilidad a imperfecciones de un problema de estabilidad elástica bidimensional (2D), para lo cual se escoge el caso de la columna de Euler. Obtener los resultados esperados requiere procesar un gran número de problemas no lineales con SOGDE.
• Article: LOGOS: Enabling local resource managers for the efficient support of data-intensive workflows within grid sites

  David A Monge, Carlos García Garino
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  ABSTRACT: In this study we discuss how to enable grid sites for the support of data-intensive workflows. Usually, within grid sites, tasks and resources are administrated by local resource managers (LRMs). Many of LRMs have been designed for managing compute-intensive applications. Therefore, data-intensive workflow applications might not perform well on such environments due to the number and size of data transfers between tasks. To improve the performance of such kind of applications it is necessary to redefine the scheduling policies integrated on LRMs. This paper proposes a novel scheme for efficiently supporting data-intensive workflows in LRMs within grid sites. Such scheme is partially implemented in our grid middleware LOGOS and used to improve the performance of a well known LRM: HTCondor. The core of LOGOS is a novel communication-aware scheduling algorithm (PPSA) capable of finding near-optimal solutions. Experiments conducted in this study showed that our approach leads to performance improvements up to 52% in the management of data-intensive workflow applications.
  Computing and Informatics 02/2014; 33(1):20. · 0.24 Impact Factor
• Conference Proceeding: A Performance Prediction Module for Workflow Scheduling

  David A Monge, Jirí Belohradský, Carlos García Garino, Filip Zelezný
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  ABSTRACT: Through the years, scientific applications have demanded more powerful and sophisticated computing environments and management techniques. Workflows facilitated the design and management of scientific applications. The complexity of today's workflows demand a high amount of resources and mechanisms for provisioning them. The execution of scientific workflow applications is a complex task and depends on how the resources are assigned. Scheduling is the name given to the process that assigns computing resources to the tasks comprised in a workflow. This work presents a scheduling algorithm (PPSA) for workflows tightly coupled to a performance prediction module (PEM). A set of experiments was developed for measuring the performance of the algorithm using the information provided by the proposed performance module. The proposed algorithm is compared with an algorithm included in the well-known workflow middlewares Condor DAGMan and ASKALON.
  High-Performance Computing in Latin America (HPCLatAm2011), 40 JAIIO, 4th Symposium on; 08/2011
• Article: Sensibilidad de resultados del ensayo de tracción simple frente a diferentes tamaños y tipos de imperfecciones

  Claudio Careglio, David A Monge, Elina Pacini, Cristian Mateos, Aníbal Mirasso, Carlos García Garino
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  ABSTRACT: El ensayo de tracción simple para materiales sometidos a grandes deformaciones elastoplásticas permite obtener la relación entre tensiones y deformaciones verdaderas. Dicha relación se considera fundamental en la simulación computacional de problemas tecnológicos como el conformado de metales, la evaluación de seguridad frente a choques de vehículos, explosiones, etc. La correcta calibración de ecuaciones constitutivas en régimen de grandes deformaciones, a utilizar en los modelos numéricos como los procesados con el método de elementos finitos, permite reducir costos y complejidades de los ensayos experimentales de los problemas citados. Esta calibración es frecuente realizarla mediante la modelación del ensayo de tracción simple en presencia de grandes deformaciones, que presenta el fenómeno de estricción y un complejo estado tridimensional de tensiones. Para simular computacionalmente este fenómeno uno de los caminos a seguir es imponer algún tipo de imperfección en la probeta, lo que permite localizar las deformaciones en la zona central de la misma. En este trabajo se estudia y analiza la influencia del tamaño y tipo de imperfección en la respuesta del ensayo de tracción con grandes deformaciones, abordándose el mismo como un problema paramétrico. Se emplea el software SOGDE-CONDOR, una herramienta desarrollada por los autores para llevar a cabo estudios paramétricos, que permite procesar simultáneamente diferentes problemas de plasticidad con grandes deformaciones empleando recursos de computación distribuida administrados por el middleware Condor.
  Mecánica Computacional (Selected papers from the II South American Congress on Computational Mechanics - MECOM-CILAMCE 2010). 11/2010; 29:4181-4197.