Laboratórios Virtuais - INPE/LAC · Visita técnica à Johns Hopkins University. ... tecnologias de comunicação (adaptado do Report of the Expert Meeting on Virtual Laboratories;

Abril/2008 http://www.lac.inpe.br/~rafael.santos 1

Laboratórios Virtuais

Rafael Santos


Resumo

● O que são laboratórios virtuais e para que servem?● Por que implementar laboratórios virtuais?● Visita técnica à Johns Hopkins University.● O NVO (US National Virtual Observatory).● Considerações sobre arquiteturas para (pequenos)

laboratórios virtuais.


Laboratórios Virtuais

● Definição bem genérica:Um ambiente eletrônico para colaboração e experimentação à distância; em pesquisa ou em outras atividades criativas; para produzir resultados usando informações distribuídas e tecnologias de comunicação (adaptado do Report of the Expert Meeting on Virtual Laboratories; http://virtuallab.tu-freiberg.de/).

● São extensões de laboratórios reais!


Laboratórios Virtuais: Motivação

● Desafios grandes demais para um único laboratório/instituição.

● Expertise distribuída entre instituições.● Expertise ou objetivos específicos para

instituições/regiões/países.● Compartilhamento de recursos caros ou complexos.● Acesso virtual a dados e operações.


Laboratórios Virtuais: Taxonomia

● Comunicação pessoa-a-pessoa (ou pessoa-a-repositório):

Tipos de comunicação pessoa-a-pessoa (fonte: Report of the Expert Meeting on Virtual Laboratories)



● Comunicação pessoa-a-equipamento (pessoa-a-experimento): – Teleoperação de equipamentos (ex. dispositivos de

medição, robôs).– Feedback pode ser imediato e/ou posterior.– Qualidade do serviço de comunicação é essencial!

● Variante: teleprogramação (assíncrona).

● Laboratório Virtual para Simulação: permite execução local, simulada de experimentos (educação).



● Comunicação pessoa-a-metamáquina: – Grandes bases de dados (possivelmente distribuídas).– Algoritmos de transformação.– Grande poder computacional.– (Idealmente) acesso através de poucas interfaces.– Exemplo clássico: Observatórios Virtuais.


Exemplos (Pessoa-a-repositório): SDSS

● Sloan Digital Sky Survey (SDSS)/SkyServer


Exemplos (Teleoperação): SOAR

● SOAR (SOuthern Astrophysical Research) Telescope:– Parceria entre o MCT (LNA) e universidades americanas.– Um comitê científico, três comitês de alocação de tempo.– Cientistas podem solicitar tempo de observação através

de propostas (que devem incluir dados sobre a observação).


Exemplos (Simulações)

Virtual Scanning Electron Microscope NASA, University of Illinoishttp://learn.arc.nasa.gov/vlab/index.html

Engineering Virtual LaboratoryJohns Hopkins University,http://www.jhu.edu/~virtlab/ virtual-laboratory/


Exemplos (Simulações)

Learn GeneticsUniversity of Utahhttp://learn.genetics.utah.edu/ units/biotech/

The Chemistry CollectiveMantido pela NSFhttp://www.chemcollective.org/


Exemplos (Metamáquinas): NCBI

● NCBI (National Center for Biotechnology Information):

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/



● BLAST:




● BLAST:




● BLAST:



● BLAST:



● Outras ferramentas:– PubMed – MyNCBI– Bases de dados (seqüências, muitos gigabytes!).– Ferramentas stand-alone e integradas ao navegador para

visualização, busca de alinhamentos, etc.


Exemplos (Metamáquinas): NVO

● NVO (US National Virtual Observatory)

http://www.us-vo.org/



● Registry: catálogo de metadados.









● Registry



● Registry: – Somente catálogo de recursos (SIAP, SSAP, Cone

Searches, TabularSkyService, etc.)

– Não existe medida de QoS!– Nem todos os serviços estão normalizados...



● DataScope: ferramenta unificada de busca por imagens.









● DataScope/Aladin



● OpenSkyQuery: cross-matching de catálogos.












● Montage: Mosaicos de várias imagens.








Ferramentas do NVO

● Spectrum Services: busca em bancos de dados espectrais.● Web Enabled Source Identification with Cross-Matching

(WESIX): extração de objetos em imagens e cross-matching.● VOPlot/TOPCAT: Análise e visualização de VOTables.● NESSSI Web Services: execução de serviços (assínctronos)

em Grid.● Outros.


Ferramentas do NVO

● Existem APIs para uso e extensão de serviços de Vos.● Programadores podem criar seus próprios consumidores de

dados.● Provedores de dados podem se registrar no Registry.● Infelizmente algumas APIs são confusas ou inconsistentes

(ou ambos!)● http://www.voservices.org/


Visita Técnica à JHU

● Visita técnica à Johns Hopkins University, em Baltimore, Maryland, entre Junho e Dezembro de 2007.– Colaboração no desenvolvimento de ferramentas para

divulgação de dados astronômicos.– Entender melhor a estrutura (arquitetura, design, etc.) do

NVO.







● A equipe da JHU trabalha em várias frentes (SDSS, Galaxy Zoo).

● Trabalha também com divulgação para diversos segmentos da comunidade (em especial estudantes/professores).

● Uma das áreas de atuação ferramentas para outreach: Simple tools for simple tasks.

● Colaboração com I. Fernandes do LNA/MCT.● Levantamento do que a comunidade espera dos VOs.



● Objetivo: ferramentas para disponibilizar imagens e outros dados de forma transparente (DataScope).

● Primeira versão do PocketVO (2006):



● Segunda versão: servidor dedicado, cliente em HTML/CSS, uso de AJAX.

● Terceira versão: servidor dedicado, cliente applet.

PocketVO Client PocketVO Server VO Services

Sesame

SkyView

SDSSSynchronousAsynchronous

Cache andConcierge



● Terceira versão: servidor dedicado, cliente applet.



● Quarta versão: cliente independente.



● Quinta versão: PocketVO Toolkit.● Contém:

– PocketVO como applet independente e como aplicação independente.

– Componentes gráficos para visualização/LUT/composição.– Clientes de web services.– Exemplos de integração dos clientes, GUI, etc.


Laboratórios Virtuais: Iniciativas

● Modelo e protótipo com distribuição diferente de tarefas:Dados

Algoritmos

● Onde ficam dados, parâmetros, processamento e algoritmos?


Laboratórios Virtuais: Possíveis Atividades

● Clima Espacial● BRAVO● Processamento de Imagens● Mineração de Dados● Parcerias com outros institutos (SOAR-VO, JHU)


Laboratórios Virtuais: Considerações

● Interatividade depende do objetivo (equipamento, metamáquina, etc.)– Que informações devem ser enviadas

síncrona/assincronamente? – Quais são as políticas e restrições de acesso?

● Não é “só fazer uma pagininha...” nem só sair programando.– É preciso um conhecimento adequado de técnicas

computacionais.– Sistemas não são só máquinas!

● QoS?

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