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La aparicion de potentes infraestructuras de computacion Grid ha impulsado un creciente interes por parte de la comunidad cientifica para automatizar la ejecucion de sus experimentos. Para ello, la utilizacion de workflows cientificos resulta clave de cara a aprovechar las oportunidades que presentan este tipo de infraestructuras, debido principalmente a las caracteristicas que presentan: estan formados por un elevado numero de tareas con un alto coste computacional, que manejan grandes volumenes de datos complejos y que requieren una gestion adecuada de los recursos tanto software como hardware disponibles. Sin embargo, la complejidad de los propios workflows y de las infraestructuras de computacion provoca que el proceso de scheduling resulte complejo y dificil. Las propuestas actuales utilizan un broker de recursos que facilita esta tarea pero provoca que el diseno del workflow este fuertemente acoplado con el middleware que gestiona la infraestructura. Esto imposibilita la utilizacion conjunta de diferentes Grids, la comparticion y portabilidad de los workflows y la gestion flexible del ciclo de vida de los mismos. Para solucionar estas limitaciones, se plantea una infraestructura flexible a la hora de integrar workflows de diferentes lenguajes, diversas infraestructuras de computacion (Grid, Cloud, etc.) y componentes de gestion que permitan enriquecer y mejorar la ejecucion de los workflows. La utilizacion de redes de Petri de alto nivel se plantea como base, dada la amplia experiencia en este campo por parte del Grupo de Integracion de Sistemas Distribuidos y Heterogeneos (GIDHE), grupo en el que se enmarca la linea de investigacion del autor. Esta propuesta introduce nuevos retos en la decision de las infraestructuras en las que ejecutar los workflows (meta-scheduling), siendo la simulacion una alternativa muy adecuada al ser capaz de prever el comportamiento del workflow en diferentes escenarios.

Integración flexible de workflows científicos en entornos de computación dinámicos