Mapping Semantic Workflows to Alternative Workflow Execution Engines

Abstract

Abstract-Current workflows have limited reusability and shelf life because they specify particular application software to be run at each step, which can become obsolete or no longer run. We describe semantic workflow representations composed of domain tasks, which the system then automatically maps to the application codes available in the particular execution environment. We have implemented this approach in the WINGS semantic workflow system, and demonstrate the mapping of workflows to different sets of application codes depending on the workflow execution engine and execution environment selected.

MAESTRO: Uma Abordagem para a Composição e Análise de Workflows Baseados em Scripts por Meio de Ontologias

“…A abordagem proposta por Marinho et al permite a verificac ¸ão de compatibilidade entre transformac ¸ões de dados e os programas que as implementam, mas não possui conceitos do domínio associados, i.e., o usuário deve conhe-cer a modelagem da base de proveniência para realizar consultas analíticas diretamente em SQL. [Gil et al 2010] e [Gil 2013] propõem uma abordagem baseada em ontologias para representac ¸ão de workflows em um nível abstrato e seu posterior mapeamento para um workflow concreto no SGWfC Pegasus. Apesar de representar um avanc ¸o e permitir consultas associadas a termos do domínio, essas abordagens não associam dados da ontologia com dados de proveniência, limitando assim a capacidade analítica.…”

“…Diversas abordagens já oferecem apoio para a composic ¸ão e análise de experimentos científicos em múltiplos níveis de abstrac ¸ão, porém a maioria delas é baseada no uso de SGWfs [Gil et al 2010, Gil 2013, Marinho et al 2017, Lamprecht et al 2021] ou convertem um script em uma especificac ¸ão compatível com um SGWf [Baranowski et al 2012, Carvalho et al 2017. Mesmo quando as abordagens permitem o uso de níveis de abstrac ¸ão para especificar workflows implementados como scripts [Ristov et al 2021, Filgueira et al 2020, ainda há lacunas no que diz respeito à análise dos resultados do experimento.…”

CWL-PLAS: Task Workflows Assisted by Data Science Cloud Platforms

“…This abstract representation makes the workflow capable of being executed on a variety of platforms, which implement the abstract task portfolio with different software and optimized with respect to the computing infrastructure used. This abstraction feature is either native to the WMS or can be added by an overlay layer that maps the abstract tasks to specific implementations, the updating of which (e.g., due to software obsolescence) has no impact on the workflow description making it futureproof [31], [32].…”