Towards an Adaptive and Distributed Architecture for Managing Workflow Provenance Data

Costa, Fernando José Pereira da; Oliveira, Daniel de; Mattoso, Marta

doi:10.1109/escience.2014.59

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“…Costa et al [23] proposed an architecture that combines distributed workflow management techniques with provenance data management. Unlike blockchains, there is still a certain measure of centrality in traditional distributed architectures, leading to low reliability of provenance data.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Integrating Blockchain for Data Sharing and Collaboration Support in Scientific Ecosystem Platform

Coelho¹,

Braga²,

David³

et al. 2021

Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences

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Nowadays, scientific experiments are conducted collaboratively. In collaborative scientific experiments, we must consider aspects such as interoperability, privacy, and trust in shared data to allow the reproducibility of the results. A critical aspect associated with a scientific process is its provenance information, which can be defined as the origin or lineage of the data that helps understand the scientific experiment results. Another concern when conducting collaborative experiments is confidentiality, considering that only authorized personnel can share or view results. In this paper, we propose BlockFlow, a blockchain-based architecture, to bring reliability to the collaborative research, considering the capture, storage, and analysis of provenance data related to a scientific ecosystem platform (E-SECO).

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Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Integrating Blockchain for Data Sharing and Collaboration Support in Scientific Ecosystem Platform

Coelho¹,

Braga²,

David³

et al. 2021

Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences

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“…ProvSearch [Costa et al, 2014] proposes a provenance management architecture for experiments in distributed environments. It combines distributed workflow management techniques with distributed provenance data management.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

“…The management of provenance from scientific experiments has been widely discussed in scientific community [Simmhan et al, 2005, Davidson and Freire, 2008, Lim et al, 2010. ProvSearch [Costa et al, 2014] and PBase [Cuevas-Vicenttín et al, 2014] approaches, for example, allow the management of provenance information in scientific experiments. However, in each of these approaches, source information may be only available at a specific level of abstraction, which may or may not be appropriate for the type of analysis required [Missier, 2016].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Context-SE: Conceptual Framework to Analyse Context and Provenance in Scientific Experiments

Ambrósio¹,

David²,

Braga³

et al. 2017

Anais Do XIV Simpósio Brasileiro De Sistemas Colaborativos (SBSC 2017)

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Managing contextual and provenance information plays a key role in the scientific domain. Activities which are carried out in this domain are often collaborative and distributed. Thus, aiming to examine and audit results already obtained, researchers need to be aware of the actions taken by other members of the group. Contextual and provenance information are essential to enhance the reproducibility and reuse of experiment. The goal of this work is to present a conceptual framework that provides guidelines capable of supporting the modeling of provenance and context in a software ecosystem platform to support scientific experimentation. Preliminary results are also presented when the proposed solution is used to design software ecosystem platform components.

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“…Na BlockFlow, a proveniência é representada por meio do modelo de proveniência ProvONE, que fornece interoperabilidade para proveniência a partir de dados científicos heterogêneos. Costa et al (2014) propuseram uma arquitetura denominada ProvSearch que combina técnicas de gerenciamento de workflows distribuído com gerenciamento de dados de proveniência. Os dados de proveniência são tratados em um modelo chamado PROV-Wf, uma extensão do modelo PROV para o domínio dos workflows científicos (COSTA et al, 2014).…”

Section: Análise Dos Trabalhosunclassified

“…Costa et al (2014) propuseram uma arquitetura denominada ProvSearch que combina técnicas de gerenciamento de workflows distribuído com gerenciamento de dados de proveniência. Os dados de proveniência são tratados em um modelo chamado PROV-Wf, uma extensão do modelo PROV para o domínio dos workflows científicos (COSTA et al, 2014). Na ProvSearch os nós de banco de dados formam uma rede descentralizada de servidores de bancos de proveniência.…”

Section: Análise Dos Trabalhosunclassified

BlockFlow: uma arquitetura baseada em Blockchain para confiança em Workflows científicos colaborativos apoiados por uma plataforma de ecossistema de software

Coelho¹

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Atualmente, os experimentos científicos são realizados de forma colaborativa. Na colaboração científica, o compartilhamento de dados, a troca de ideias e resultados são essenciais para promover o conhecimento e acelerar o desenvolvimento da ciência. Nesse sentido, com atividades cada vez mais complexas, os workflows científicos estão se tornando mais intensivos em dados, exigindo ambientes colaborativos, distribuídos e de alto desempenho (HPC), como grades ou nuvens, para sua execução. Esses ambientes em nuvem estão se tornando cada vez mais adotados por cientistas, pois fornecem escalabilidade e provisionamento de recursos sob demanda. Por outro lado, em experimentos científicos colaborativos baseados em dados, a interoperabilidade, a privacidade e a confiança devem ser consideradas. Para isso, dados de proveniência tem sido amplamente reconhecido por fornecer um histórico das etapas da realização de experimentos científicos, auxiliando na reprodutibilidade dos resultados. Além disso, uma das tecnologias que podem melhorar a colaboração, rastreabilidade e confiança nos resultados científicos, com o objetivo de reprodutibilidade, é blockchain. Nesse sentido, este trabalho propõe uma arquitetura baseada em blockchain, proveniência e infraestrutura em nuvem para trazer confiança na execução de experimentos científicos colaborativos. A arquitetura permite que os pesquisadores criem ambientes distribuídos e confiáveis para a experimentação científica colaborativa, apoiando a coleta e análise de dados de workflows científicos. A solução oferece um ambiente distribuído, que privilegia a interoperabilidade, a privacidade e a confiança em dados de fontes heterogêneas, para permitir a reprodutibilidade dos resultados obtidos na experimentação científica colaborativa.

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Towards an Adaptive and Distributed Architecture for Managing Workflow Provenance Data

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Integrating Blockchain for Data Sharing and Collaboration Support in Scientific Ecosystem Platform

Integrating Blockchain for Data Sharing and Collaboration Support in Scientific Ecosystem Platform

Context-SE: Conceptual Framework to Analyse Context and Provenance in Scientific Experiments

BlockFlow: uma arquitetura baseada em Blockchain para confiança em Workflows científicos colaborativos apoiados por uma plataforma de ecossistema de software

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