1. PENGERTIAN PEGASUSProyek Pegasus mencakup seperangkat teknologi yang membantu alur kerja berbasis

aplikasi di sejumlah lingkungan yang berbeda termasuk desktop, cluster kampus, grid, dan

cloud. Alur kerja ilmiah memungkinkan pengguna untuk dengan mudah mengekspresikan

multi-langkah perhitungan, misalnya mengambil data dari database, memformat data, dan

menjalankan analisis. Setelah aplikasi ini diresmikan sebagai alur kerja Dinas Pegasus

Manajemen Workflow dapat memetakan ke menghitung sumber daya yang tersedia dan

melaksanakan langkah-langkah dalam urutan yang tepat. Pegasus dengan mudah dapat

menangani alur kerja dengan beberapa juta tugas komputasi.

Pegasus telah digunakan dalam sejumlah domain ilmiah termasuk astronomi,

bioinformatika, ilmu gempa, gelombang gravitasi fisika, ilmu laut, limnologi, dan lain-lain.

Pegasus menyediakan alur kerja tingkat checkpointing. Pegasus melacak apa yang telah

dilakukan termasuk lokasi data yang digunakan dan diproduksi, dan perangkat lunak yang

digunakan

Pegasus menjembatani domain ilmiah dan lingkungan eksekusi secara otomatis

memetakan tingkat tinggi deskripsi alur kerja ke sumber daya didistribusikan. Secara

otomatis menempatkan data masukan yang diperlukan dan sumber daya komputasi yang

diperlukan untuk eksekusi alur kerja. Pegasus memungkinkan para ilmuwan untuk

membangun alur kerja secara abstrak tanpa khawatir tentang rincian dari lingkungan eksekusi

yang mendasari atau keterangan dari tingkat rendah spesifikasi yang disyaratkan.

2. KOMPONEN DARI SISTEM PEGASUS

Komponen dari sistem Pegasus ini dibagi menjadi empat, antara lain :

Mapper (Pegasus Mapper): Menghasilkan alur kerja dieksekusi berdasarkan alur

kerja abstrak yang diberikan oleh pengguna atau sistem komposisi alur kerja. Ia

menemukan perangkat lunak yang sesuai, data, dan sumber daya komputasi yang

dibutuhkan untuk eksekusi alur kerja. Mapper juga dapat merestrukturisasi alur kerja

untuk mengoptimalkan kinerja dan menambahkan transformasi untuk pengelolaan

data dan informasi provenance generasi.

Engine Execution (DAGMan): Menjalankan tugas-tugas yang didefinisikan oleh

alur kerja dalam urutan dependensi mereka. DAGMan bergantung pada sumber daya

(menghitung, penyimpanan dan jaringan) didefinisikan dalam alur kerja dieksekusi

untuk melakukan tindakan yang diperlukan.

Task manager (Schedd Condor): mengelola tugas alur kerja individu mengawasi

eksekusi mereka pada sumber daya lokal dan remote

Monitoring Component (Pegasus Monitor): Memantau alur kerja berjalan,

mengurai alur kerja dan log pekerjaan dan dipopulasikan ke database, alur kerja yang

digunakan untuk menyimpan informasi runtime asalnya. Hal ini juga mengirimkan

pemberitahuan kembali ke pengguna memberitahu mereka tentang acara seperti

kegagalan, keberhasilan dan penyelesaian alur kerja dan pekerjaan.

3. Para Pemakai PegasusPegasus telah digunakan dalam sejumlah domain ilmiah termasuk astronomi, bio-

informatika, ilmu gempa, ilmu fisika, ilmu laut, limnologi, ilmu Botani, ilmu Kimia, ilmu

tentang Iklim, Ilmu Komputer, ilmu Genome Analisis, ilmu Helioseismology, ilmu

Neuroscience.

Bidang Astronomi Galactic Plane : Sebuah kolaborasi dengan NASA / IPAC Infrared Ilmu Arsip

(http://irsa.ipac.caltech.edu). Kemampuan imaging dari Spitzer Space Telescope telah

diaktifkan untuk pertama kalinya survei dari bidang galaksi kita di seluruh spektrum

inframerah.

Montage : Astronom Caltech menggunakan Pegasus untuk menghasilkan ilmu-kelas

mosaik langit (Montage http://montage.ipac.caltech.edu/ proyek). Montage

memberikan ilmu-kelas mosaik langit. Teknologi yang digunakan untuk mengubah

kode tunggal-prosesor Montage menjadi alur kerja yang kompleks dan perhitungan

parallelized untuk memproses lebih besar-skala gambar.

Bidang Bio-informatika Association Mapping and Population Genetics in Vervets : Sebagai OWM kedua

(monyet dunia lama) sequencing (yang pertama adalah Rhesus macaque), vervet,

tidak seperti kera besar yang sebagian besar hampir punah, tersedia untuk penelitian

biomedis. (Rhesus banyak tersedia di India, tetapi pembatasan ekspor yang

diberlakukan oleh pemerintah India membuatnya kurang ideal untuk penelitian

biomedis).

Association Test : Aplikasi ini menggunakan Cochran-Mantel-Haenszel (CMH)

statistik asosiasi untuk melakukan tes asosiasi tergantung pada pencocokan dilakukan

pada langkah stratifikasi populasi. Clustering menggunakan Warisan-by-Struktur

Plink ini (IBS) clustering.

Brain Span : Proyek Brain Span berusaha untuk menemukan kapan dan di mana di

otak gen diekspresikan. Informasi ini memegang petunjuk penyebab potensial dari

penyakit. Sebuah penelitian baru menemukan bahwa bentuk gen yang terkait dengan

skizofrenia lebih dari-disajikan dalam otak janin. Untuk membuat penemuan tersebut

tentang apa yang normal, para ilmuwan harus terlebih dahulu tahu apa pola normal

ekspresi gen yang selama pengembangan.

Combined CNV Detection : Alur kerja ini menggabungkan hasil dari CNV gnosis

(Copy Variasi Number) algoritma deteksi dan PennCNV algoritma deteksi (termasuk

X-Kromosom deteksi) untuk menghasilkan file yang berisi CNV Digabung. Hal ini

kemudian memproses lebih lanjut untuk membandingkan hasilnya dengan daftar

CNV umum, dan menilai tumpang tindih induk dan CNV anak. Akhirnya

menambahkan catatan hasil.

DNA sequencing : The USC epigenome Pusat saat menggunakan Genetic Illumina

Analyzer (GA) sistem untuk menghasilkan data throughput tinggi urutan DNA

(hingga 8 miliar nukleotida per minggu) untuk memetakan keadaan epigenetik dari sel

manusia pada skala genome. Epigenomic Workflow (pekerjaan komputasi akan

ditampilkan sebagai lingkaran, data pekerjaan transfer rhomboids).

Epigenomics : aplikasi ini digunakan dalam pengurutan DNA. Seperti gambar

dibawah ini.

Genomic Studies of Mental Disorders : Portal komputasi yang dikembangkan untuk

Pusat Studi Genomic Gangguan Mental menggunakan Pegasus untuk mengelola alur

kerja untuk studi populasi genetika. Menganalisis fungsi dan struktur genom (set

lengkap DNA dalam satu sel dari suatu organisme).

Proteomics : Para ilmuwan di OSU menggunakan Pegasus untuk mempelajari

struktur dan fungsi protein.

SeqWare : SeqWare (http://sourceforge.net/projects/seqware/) merupakan perangkat

lunak open source yang dikembangkan di UCLA. Hal ini digunakan untuk

mendukung teknologi sequencing massal paralel dan menyediakan sejumlah fungsi

yang berbeda termasuk pipa komputasi (didukung oleh Pegasus), dan komponen

metadata. Perangkat lunak ini baru-baru ini digunakan untuk urutan garis sel kanker

U87MG

SIPHT : Aplikasi ini adalah melakukan pencarian luas untuk RNA yang mengatur

beberapa proses seperti sekresi atau virulensi pada bakteri. Prediksi kerajaan-lebar

dan penjelasan dari gen pengkodean RNA melibatkan berbagai program individu

yang dilaksanakan dalam urutan yang tepat dengan menggunakan PEGASUS.

Bidang Pertanian Plant Development : Tanaman ilmuwan di University of Wisconsin Madison

menggunakan Pegasus untuk menghasilkan gambaran dari pertumbuhan akar tanaman

dan menganalisis gambar dikumpulkan melalui time-lapse fotografi. Sampel proyek

lain lokasi hutan untuk mencirikan vegetasi understory untuk menentukan bagaimana

spesies tanaman yang berbeda didistribusikan di hutan.

Vegetation and Landscape Ecology : Don Waller, seorang Profesor Studi Botani

dan Lingkungan di UW Madison, dan mahasiswa pascasarjana nya Erika Mudrak

menyelidiki pola spesial dalam perubahan vegetasi dan pelacakan dalam ekologi

lanskap di skala spasial dan temporal.

Bidang KimiaBiochemistry : George Phillips dari Departemen Biokimia di UW Madison memiliki

kepentingan dalam struktur dan dinamika dari protein serta dalam biologi komputasi.

Bidang Pemodelan IklimClimate Ensemble : Sebuah aplikasi pemodelan iklim telah menggunakan alat untuk

mengurangi jumlah waktu perhitungan yang ambil. Simulasi yang digunakan untuk

mengambil 2,5 bulan untuk dijalankan secara manual, hanya membutuhkan waktu 2,5 hari

untuk menjalankan menggunakan alat kami.

Bidang Ilmu KomputerComputer Vision : Li Zhang adalah fakultas di UW Madison Departemen Ilmu Komputer,

dan memiliki kepentingan dalam visi komputer dan grafis. Proyek mahasiswa pascasarjana

Alok Deshpande adalah penelitian interdisipliner yang berupaya untuk mewujudkan bio-

terinspirasi cerdas sistem mikro pencitraan optik.

Bidang GempaSouthern California Earthquake Center - CyberShake and Broadband : Southern

California Earthquake Center (SCEC) adalah sebuah komunitas lebih dari 600 ilmuwan,

mahasiswa, dan lain-lain di lebih dari 60 lembaga di seluruh dunia, yang berkantor pusat di

University of Southern California. SCEC didanai oleh National Science Foundation dan US

Geological Survey untuk mengembangkan pemahaman yang komprehensif tentang gempa

bumi di Southern California dan di tempat lain, dan untuk mengkomunikasikan pengetahuan

yang berguna untuk mengurangi resiko gempa.

Bidang Genome AnalisisGADU : the Genome Analysis and Database Update system, telah menggunakan Pegasus

selama 2 tahun terakhir untuk melakukan high-seluruh analisis dan penjelasan dari informasi

genomik yang teratur dari berbagai sumber informasi publik, memberikan fasilitas

terintegrasi yang mendukung program-program penelitian dalam DOE serta pengunjung

umum ke portal web.

Bidang HelioseismologySolar Dynamics Observatory (SDO) : The Solar Dynamics Observatory (SDO) yang paling

penting fisika NASA Misi surya ini dekade mendatang. Akan diluncurkan menjelang akhir

tahun 2008, tiga instrumen utama di papan SDO adalah Helioseismic dan Magnetic Imager

(HMI), yang Atmospheric Imaging Assembly (AIA) dan Variabilitas Percobaan ultraviolet

ekstrim (EVE). Data akan terutama digunakan untuk mempelajari aktivitas magnetik

matahari dan untuk menyelidiki struktur internal dan dinamika Matahari dengan

helioseismology.

Bidang LimnologiEcosystem Modeling : Profesor Paul Hanson di Pusat Limnologi di UW Madison melakukan

penelitian dalam siklus karbon, variabilitas ekosistem, mikroba, alga, dan bahkan ikan.

Limnologi adalah studi perairan di daratan. Model hidrodinamik dan biologis yang besar

ditambah telah terbukti menjadi alat yang ampuh untuk membantu memahami dinamika

kompleks dan interaksi antara fisika dan biologi sistem danau. Proyek ini berfokus pada

pembuatan model ini diakses oleh masyarakat luas peneliti dan membangun infrastruktur

untuk menghubungkan data arsip sistem lingkungan yang ada langsung ke model tersebut

data drive dan menciptakan ekosistem model yang dapat dihubungkan dan bereksperimen

atas untuk menjawab pertanyaan yang lebih luas.

Bidang NeuroscienceTelescience Project : Pegasus juga digunakan dalam proyek Telescience dan portal untuk

mendukung rekonstruksi 3D gambar tomografi elektron. Para ilmuwan UCSD berencana

untuk terus bergantung pada teknologi alur kerja kami untuk memperluas set aplikasi Grid

mereka mendukung dalam lingkungan portal mereka dan untuk mengembangkan teknik-

teknik baru yang dapat memberikan real-time umpan balik dari rekonstruksi 3D untuk para

ilmuwan memanipulasi instrumen.

Bidang KelautanOcean Forecast : Para peneliti di Jet Propulsion Laboratory mengeksplorasi Pegasus WMS

untuk menjalankan ansambel perkiraan laut dari wilayah pesisir California. Model ini

menghasilkan sejumlah perkiraan harian untuk suhu air, salinitas, dan langkah-langkah

lainnya. Alur kerja perkiraan utama (ditunjukkan di bawah) mengkonsumsi sekitar 1.8GB

data dan menghasilkan output dari sekitar 8,7 MB.

Bidang Fisika Laser Interferometer Gravitational Wave Observatory (LIGO) : Laser

Interferometer gravitasi Wave Observatory (LIGO) adalah percobaan fisika dalam

skala besar yang bertujuan untuk mendekteksi gelombang gravitasi. dengan

observatorium di Livingston, LA dan Hanford, WA. Misi observatorium adalah untuk

mendeteksi dan mengukur gelombang gravitasi.

Molecular Thermodynamics : Juan de Pablo, Molekuler Termodinamika dan

Kelompok Penelitian Statistik Mekanika di University of Wisconsin menggunakan

sumber daya komputasi yang disediakan oleh CHTC (http://chtc.cs.wisc.edu/) dan

Pegasus WMS untuk memprediksi gerakan benda makroskopik melalui simulasi dari

partikel mikroskopis.

Bidang Penerbangan

1. Apa yang pegasus ketahui ?

Pegasus memiliki akses ke data RLM yang berisikan informasi tentang perkiraan

keberangkatan dan kedatangan penerbangan yang baik serta dalam mengajukan rencana

penerbangan. Selain itu pegasus juga mempertahankan informasi tentang kedatangan

penerbangan yang mendarat sepanjang hari.

Karena para pengguna tidak selalu tahu maskapai dan nomor penerbangan mana yang

terbaik untuk penerbangan mereka. Karena pegasus memiliki informasi tentang jadwal

penerbangan, hal ini memungkinkan pengguna untuk bertanya tentang penerbangan antar

kota tiba dalam waktu tertentu. Setelah pengguna menemukan pencarian ke satu

penerbangan, kemudian sistem berkonsultasi status ke database realtime nya untuk

memberikan informasi kedatangan paling up to date kepada pengguna.

2. Bagaimana cara berbicara dengan pegasus ?

Ketika berbicara dengan pegasus, pengguna harus memperhatikan point khusus untuk

gaya bicara, suara, dan lain lain. Berikut adalah beberapa contoh dialog dengan sistem

pegasus :

Pengguna : apakah anda bisa memberitahu saya tentang status penerbangan dari

maskapai A.

Pegasus : penerbangan maskapai A dari kennedy tiba ke Los Angeles pada pukul

11:43 waktu setempat. Ini 47 menit lebih cepat dari jadwal penerbangan.

Apa lagi yang anda ingin tahu ?

Pengguna : apakah ada penerbangan dari chicago ke boston tiba pada siang hari ?

Pegasus : ada 2 penerbangan dari chicago tiba di boston pada pukul 12:00 waktu

setempat, yaitu maskapai A yang dijadwalkan tiba pada pukul 11:53 dan

maskapai B yang dijadwalkan tiba pada pukul 11:59 waktu setempat.

Silahkan pilih salah satu.

Pengguna : maskapai yang kedua apakah tiba tepat waktu ?

Pegasus : maskapai B dari O’hare mendarat di boston pada pukul 11:42 waktu

setempat, 17 menit lebih cepat dari jadwal. Apakah ada sesuatu yang lain

yang anda ingin ketahui ?

3. Bagaimana cara memanggil pegasus ?

Berikut adalah beberapa petunjuk dasar :

1. Ketika anda menelpon, anda akan terhubung dengan pegasus (koneksi akan memakan

waktu sekitar 5 detik). Dan sistem akan menyambut anda dengan sesuatu seperti

“selamat datang di pegasus, MIT Lab Sains Komputer dan layanan informasi

keberangkatan penerbangan. Apakah ada yang bisa saya dibantu ?”

2. Setelah itu anda akan mendengar bunyi nada bip tinggi yang singkat, itu menunjukan

bahwa pegasus mulai mendengarkan pertanyaan yang akan anda ajukan. Sekarang

anda dapat mengajukan pertanyaan anda, misalnya “apa status dari maskapai A,

bisakah anda memberi tahu saya tentang jadwal penerbangan dari Atlanta ke Miami ?

dan lain sebagainya”.

3. Ketika anda selesai mengajukan pertanyaan maka anda akan medengar bunyi nada bip

rendah yang singkat, itu menunjukan bahwa mesin telah mendeteksi titik akhir dari

pertanyaan yang anda ajukan. Dalam proses menjawab anda akan disuguhkan dengan

pintasan musik sampai pegasus merespon pertanyaan anda. Jika respon yang

diberikan dirasa belum memenuhi dari pertanyaan anda maka ulangi pertanyaan anda

tapi dengan sedikit menurunkan kecepatan berbicara anda atau anda dapat

menyederhanakan permintaan anda. Sistem tidak akan merespon jika dalam

pertanyaan terdengar suara bising dan lain sebagainya.

4. Ketika pegasus telah merespon dengan baik, maka dia akan bertanya kembali seperti

“apakah saya dapat membantu anda dengan sesuatu yang lain ?”. ketika anda sudah

selesai anda hanya cukup menutup telfon saja.

5. Tapi jika pegasus tidak merespon, itu bisa dikarenakan orang lain juga sedang iktu

menggunakannya. Anda bisa menuggu beberapa menit dan mencobanya kembali. Dan

anda harus ingat bahwa ketika mengajukan pertanyaan atau pun permintaan anda

sedang direkam.

6. Harap diingat bahwa ini bukanlah produk melainkan prototipe dari sebuah riset. Kami

menyediakannya bertujuan untuk pengumpulan data. Dan cenderung melakukan

permintaan yang dinilai wajar.

4. Bagaimana pegasus bekerja ?

Selama panggilan pegasus menggunakan seperangkat teknologi yang memiliki

kemampuan berbicara dan dikembangkan oleh SLS group yang mengenali, memahami dan

menanggapi setiap permintaan dari pengguna. Untuk menemukkan informasi penerbangan

yang diminta, pegasus memiliki akses informasi yang selalu di update sepanjang hari oleh

RLM Software, Inc. Dengan menejemen dialaog yang terkendali, pegasus dapat membantu

pengguna menemukkan status penerbangan dari maskapai tertentu bahkan ketika pengguna

telah lupa nomor penerbangannya.

4. Kelebihan dari PegasusBerikut ini kelebihan dari sistem Pegasus antara lain seperti :

Portabilitas / Reuse - Pengguna workflow dibuat dengan mudah dapat dijalankan

dalam lingkungan yang berbeda tanpa perubahan. Pegasus saat menjalankan alur kerja

di atas Condor, Grid infrastrucutures seperti Grid Open Science dan TeraGrid,

Amazon EC2, Nimbus, dan cluster kampus. Alur kerja yang sama dapat dijalankan

pada sistem tunggal atau di satu set heterogen sumber daya.

Kinerja yang baik/ Performance - The mapper Pegasus dapat menyusun ulang,

kelompok, dan memprioritaskan tugas-tugas dalam rangka meningkatkan kinerja alur

kerja secara keseluruhan.

Skalabilitas - Pegasus dengan mudah dapat skala baik ukuran alur kerja, dan sumber

daya yang alur kerja didistribusikan melalui. Pegasus menjalankan alur kerja mulai

dari hanya beberapa tugas komputasi sampai 1 juta. Jumlah sumber daya yang terlibat

dalam melaksanakan alur kerja dapat disesuaikan dengan skala yang diperlukan tanpa

halangan terhadap kinerja.

Provenance - Secara default, semua pekerjaan di Pegasus yang diluncurkan melalui

proses kickstart yang menangkap asal runtime dari pekerjaan dan membantu dalam

debugging. Data asalnya dikumpulkan dalam database, dan data dapat diringkas

dengan alat seperti pegasus-statistik, pegasus-plot, atau langsung dengan query SQL.

Manajemen Data - Pegasus menangani replika seleksi, transfer data dan registrasi

output dalam katalog data. Tugas ini ditambahkan ke alur kerja sebagai pekerjaan

auxilliary oleh perencana Pegasus.

Keandalan - Jobs dan transfer data secara otomatis retried dalam kasus kegagalan.

Debugging alat seperti pegasus-analyzer membantu pengguna untuk men-debug alur

kerja dalam kasus non-dipulihkan kegagalan.

Pemulihan Kesalahan - Ketika terjadi kesalahan, Pegasus mencoba untuk

memulihkan bila mungkin dengan tugas mencoba kembali, dengan mencoba kembali

seluruh alur kerja, dengan menyediakan alur kerja tingkat checkpointing, dengan re-

mapping bagian dari alur kerja, dengan mencoba alternatif sumber data untuk

pementasan data, dan, ketika semuanya gagal, dengan menyediakan alur kerja

penyelamatan yang berisi deskripsi hanya pekerjaan yang masih harus dilakukan.

5. Kesimpulan

Pegasus merupakan suatu sistem kecerdasan buatan yang digunakan untuk pemodelan dan

visualisasi dalam berbagai bidang seperti bidang astronomi, bio informatika, kelautan, fisika

dan lain sebagainya. Dan pegasus memiliki komponen-komponen diantaranya mapper,

Engine Execution, task manager, monitoring component. Pegasus juga memiliki kelebihan

diantaranya :

1. portabilitas

2. skalabilitas

3. kinerja

4. provenence

5. manajemen data

6. keandalan

7. pemulihan kesalahan

workflows : Alur kerja ilmiah memungkinkan pengguna untuk dengan mudah

mengekspresikan tugas komputasi multi-langkah, misalnya mengambil data dari instrumen

atau database, memformat data, dan menjalankan analisis.

Grid : jaringan listrik

Precip adalah API manajemen exeperiment fleksibel untuk menjalankan percobaan pada

awan. Precip dikembangkan untuk digunakan pada infrastruktur FutureGrid seperti

OpenStack, Eucalyptus (> = 3.2), Nimbus, dan pada saat yang sama awan komersial seperti

Amazon EC2. API ini memungkinkan Anda untuk dengan mudah sumber daya penyediaan,

yang kemudian dapat dapat menjalankan perintah dan menyalin file ke / dari subset kasus

diidentifikasi oleh tag. Tujuan dari API adalah untuk menjadi fleksibel dan mudah digunakan

dalam skrip Python untuk mengontrol percobaan Anda.

Middleware : Termasuk didalamnya, web server, aplikasi server, web service. Dalam dunia

teknologi informasi Middleware merupakan suatu software yang dirancang untuk `

menghubungkan beberapa proses pada satu atau lebih mesin untuk dapat saling

berinteraksi pada suatu jaringan. Seperti data customer yang harus dapat dibaca oleh bagian

customer service dan akuntansi. Data hasil pengembangan perlu dapat dibaca juga oleh

bagian manajemen. Hal ini semakin terasa ketika sistem tersebar menjadi semakin besar dan

bervariasi.

The Extreme Science and Engineering Discovery Environment : semacam sistem virtualisasi.

RNA : mirip seperti DNA