UM FRAMEWORK PARA PROCESSOMENTO AUTOMATIZADO DO MODELO BRAMS EM CLUSTER DE COMPUTADORES

SANTIN, Mateus Madail1, CAMPOS, Cláudia Rejane Jacondino de1, PINTO, Luciana Barros2, FERNANDES, Diego Simões 1, SANTOS, Daniel Caetano1, EICHHOLZ, Cristiano  Wickboldt1
1Universidade Federal de Pelotas, 2Fundação Universidade do Rio Grande
mateus@ufpel.edu.br

1. INTRODUÇÃO

A previsão do tempo é uma das aplicações mais importantes da meteorologia. O conhecimento e a previsão das condições do tempo são de grande interesse para a população em geral e, de importância vital para a agricultura. 
Para se obter previsões com maior confiabilidade, a meteorologia conta hoje com a modelagem numérica. Os modelos meteorológicos estão se difundindo com o crescimento do poder computacional dos chamados microcomputadores, por estes possuírem um preço acessível, tornando desta forma possível rodar modelos que anteriormente eram passíveis de execução somente nos chamados supercomputadores. Isto aliado à área de processamento paralelo distribuído e o barateamento dos microcomputadores tornam viável a construção de aglomerados de computadores, que tornam a execução dos modelos meteorológicos cada vez mais eficientes. Dessa forma, é importante se ter disponível na rede, previsões de um modelo numérico que atenda diretamente tanto os profissionais ligados à área de previsão do tempo, os agricultores, quanto os pesquisadores da área no RS.
Dentro deste contexto, o objetivo geral desse trabalho foi a operacionalização do modelo BRAMS, visando o suporte à previsão do tempo, agricultura e pesquisa no RS. Os objetivos específicos consistiram na configuração e instalação de um cluster e na elaboração de um framework para operacionalização do modelo BRAMS.

2. METODOLOGIA

Neste trabalho, inicialmente foi instalado e configurado um aglomerado de computadores (cluster) cujo objetivo é disponibilizar um alto poder de processamento ao sistema. A estrutura do cluster baseia-se em um equipamento do tipo H3P (High performance pervasive plataform). Esta estrutura é formada pela interconexão de duas máquinas do tipo H3P, sendo que a segunda foi agregada com a função de aumentar o número de nodos, possibilitando uma diminuição do tempo de processamento para as grades escolhidas (YAMIN et al, 2002, 2003 e 2004). O servidor é um microcomputador de tecnologia AMD de velocidade 1.8 MHz dispondo de 1G de memória e com capacidade de armazenamento de 160G, distribuídos em 4 HD cada um com 40 Gibabyte de capacidade. Nos HD's foi utilizada uma técnica de junção dos volumes, tornando possível que o sistema reconheça os 160G de forma continua. Os nodos, onde ocorre o processamento são microcomputadores AMD 1.8MHz com 512k de memória conectados no switch Giga ao servidor. No servidor, estão todos os dados necessários para o processamento. O sistema operacional escolhido para ser executado no servidor, bem como o sistema dos nodos foi a distribuição Debian do Linux.
Na seqüência foi elaborado um framework para operacionalizar o modelo BRAMS, o qual foi concebido de forma modular, contemplando os seguintes módulos: Módulo iw-grabber, responsável pela busca dos dados de inicialização do modelo; Módulo iw-pre-PAD, tem como finalidade o pré-processamento dos dados de inicialização do modelo; Módulo iw-PAD, realiza o processamento propriamente dito do modelo, onde são geradas os arquivos de análise e Módulo iw-picture que disponibiliza os dados para a interface gráfica.
Foi escolhido o modelo BRAMS derivado do RAMS (Pielke et al, 1992 e Walko et al, 1995), por este estar sendo mantido pelo CPTEC e possuir uma infraestrutura de suporte no Brasil através de lista de discussão. O BRAMS é o resultado de um Projeto de Pesquisa patrocinado pelo FINEP 2002/2003 visando produzir uma versão do RAMS adaptado para os trópicos, ser usado em modo de produção pelos Centros Regionais de Tempo Brasileiros e, usado em modo de pesquisa pelas Universidades brasileiras. Embora portabilidade de software seja central para o RAMS e BRAMS, o projeto se baseou em clusters de PC (Personal Computer) rodando sobre Linux. O atual BRAMS versão 3.2 é o RAMS versão 5.04 plus (Fazenda et al, 2006).
Para operacionalizar o modelo BRAMS inicialmente necessitou-se definir as grades, uma vez que a dimensão das mesmas tem influência direta no tempo de processamento. No presente trabalho, o modelo BRAMS é inicializado com os dados das 12 UTC, do modelo Global do CPTEC/INPE, gera previsões para até 72 horas com saídas de 3 em 3 horas. O modelo BRAMS utiliza 1 grade fixa e aninhada, a grade 1 tem resolução horizontal de 40 Km, centrada em 30,5°S e 53°W e a grade 2 tem uma resolução horizontal de 10 Km, centrada em 29,25°S e 53°W (Figura 1).

Figura 1 - Grades do modelo 

3. RESULTADOS 

Para análise da validade do framework i-weather estão sendo realizados alguns testes. Para estes testes, o caso do dia 19/02/2003 foi selecionado. Na configuração do cluster estão atuando 19 nodos todos dedicados à previsão.
 Primeiramente está sendo testado o tempo médio de processamento do modelo. Para 72 horas de previsão o modelo está levando aproximadamente 5horas de processamento. Outras horas de previsão serão testadas. O i-weather dispara o módulo iw-grabber às 20h30min, hora local, que corresponde ao horário no qual o CPTEC disponibiliza os dados do modelo Global. Portanto, por volta das 0h30min, hora local, o processamento das 72 horas de previsão está terminado e pronto para ser acessado via portal pelos previsores e comunidade em geral. Um outro teste que está sendo realizado é o do tempo médio de uso da CPU. Para isso submete-se ao cluster o processamento do módulo iw-PAD e incrementa-se o número de processadores a cada rodada. Também está sendo realizado um teste de impacto da configuração da rede, que desempenha papel fundamental na performance do cluster. Estão sendo testadas três configurações distintas de rede: 10M, 100M e 1G.

4. CONCLUSÕES 	

O Framework desenvolvido está-se mostrando uma ferramenta bastante útil na operacionalização do BRAMS, bem como o hardware utilizado. Este conjunto é uma solução bastante eficiente para operacionalização de modelos regionais. A difusão desta arquitetura tem um custo relativamente baixo, uma vez que elimina a aquisição de licenças de software e utiliza arquitetura de computadores a qual tende a diminuir o valor.

5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRAFICAS

FAZENDA, A. L., DEMERVAL S. M., ENARI E. H., PANETT J., RODRIGUES L. F. First Time User’s Guide (BRAMS Version 3.2). CPTEC, Ver.2, 2006, p4-5.

PIELKE, R. A., COTTON, W. R., WALKO R. L., TREMBACK, C.J., LYONS, W.A., GRASSO L.D, NICHOLLS M. E., MORAN M.D., WESLEY D.A., LEE T. J., E.COPELAND J. H. A comprehensive meteorological modeling system-RAMS. Meteoroloby and atmospheric physiscs, v.49, 1992, p.69.

WALKO, R. L. TREMBACK, C.J. PIELKE, R. A. and COTTON, W. R.. An interactive nesting algorithm for stretched grids and variable nesting ratios. J. Appl. Meteor., 34, 1995, 994-999.

YAMIN, A. C.; AUGUSTIN, I.; BARBOSA, J. L. V.; SILVA, L. C. da; REAL, R. A.; CAVALHEIRO, G. G. H.; GEYER, C. F. R.. A Framework for Exploiting Adaptation in High Heterogeneous Distributed Processing. In: SYMPOSIUM ON COMPUTER ARCHITECTURE AND HIGH PERFORMANCE COMPUTING (SBAC-PAD 2002), 2002, Vitória, ES. SBAC-PAD 2002. Los Alamitos:IEEE Computer Society, 2002. p. 125-132.

YAMIN, A. C.; BARBOSA, J.L.V.; AUGUSTIN, I.; SILVA, L.C. da; REAL, R.A.; GEYER, C.F.R.; CAVALHEIRO, G.G.H.. Towards Merging Context-aware, Mobile and Grid Computing. International Journal Of High Performance Computing Applications, Londres, v. 17, n. 2, p. 191-203, 2003

YAMIN, A. C.; BARBOSA, J.L.V.; AUGUSTIN, I.; SILVA, L.C. da; REAL, R.A.; GEYER, C.F.R.. ISAM: Uma Arquitetura de Software para Pervasive Computing In: 30TH CONFERENCIA LATINOAMERICANA DE INFORMÁTICA, 2004, Arequipa, Peru.

6. AGRADECIMENTOS

Os autores agradecem a FINEP e CNPq pelo auxílio financeiro