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Développement d'un portail web pour le criblage virtuel sur la grille de calcul

( Télécharger le fichier original )
par Farida LOUACHENI
Institut de la Francophonie pour l'Informatique - Master 2 Informatique 2013
  

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3.2 Outils utilisés

Comme illustre l'architecture du système ci-dessus, nous avons utiliséplusieurs outils : AutoDock, pour préparer les fichiers nécessaires afin d'effectuer le docking moléculaire protéine-ligand. Pour atteindre l'objectif de ce travail, nous avons utiliséla Grille EGI,

via la VO Biomed et l'intergiciel DIRAC, oùun ensemble de scripts avaient déjàétédéveloppé, nous avons choisi d'adapter ces scripts sur la grille via DIRAC. L'adaptation a

principalement consistéà générer les fichiers JDL et à utiliser les commandes de DIRAC : »dirac-wins-job-subinit» pour soumettre les jobs sur la grille de calcul. Les identifiants des jobs soumis ont étéstockés dans un fichier local, qui a ensuite servi à tester le statut des jobs avec la commande :»dirac-wins-job-status», et à récupérer les résultats avec : »dirac-wins-job-get-output». La visualisation du workflow s'est fait avec »Taverna», cet outil est largement utiliédans le domaine de la bio-informatique [23], et qui permet aux utilisateurs d' effectuer des expériences scientifiques, de visualiser et de créer leurs workflow.

Afin de comprendre le fonctionnement de ces outils, nous avons installéle client DIRAC (voir annexe) pour mieux cerner le mécanisme de soumission des jobs sur la grille de calcul à travers l'intergiciel DIRAC. Et pour l'outil Taverna [23], nous avons installéTaverna Workbench version 2.5 (http: // www. taverna. org. uk/ download/ workbench/ 2-5/ ) pour le mode graphique, il permet aux utilisateurs d'identifier et combiner des services .Et Taverna Command Line (2.5) pour le mode ligne de commande (http: // www. taverna. org. uk/ download/ command-line-tool/ 2-5/ ), sous le système d'exploitation Linux.

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Pour le mode graphique, il nécessitera l'installation d'un paquet nomméGraphviz (http: // www. graphviz. org/ ) pour la visualisation du workflow. L'exécution de Taverna est simple, il suffit juste de lancer le fichier » taverna.sh». Afin de montrer la création des workflow avec Taverna, nous avons choisi un exemple qui concerne la génération de script JDL (Job Description Language) et la soumission des jobs sur la grille de calcul avec DIRAC via la commande (dirac-wms-job-submit). Ce workflow accepte comme entrées deux fichiers essentiels (fichiers »dpf» & »gpf»), et la sortie est l'identifiant du job soumis sur la grille. son statut, et le résultat du job.

Nous avons exécutéle workflow avec le mode graphique comme c'est apparaît dans la capture ci-dessous :

FIGURE 17 - Workflow soumission de job sur la grille avec Taverna

Le résultat de ce workflow est l'identifiant du job comme montre la capture ci-dessus (JobID = 18473187), un dossier qui contient les fichiers générés par le workflow (script »jdl» et »shell»), l'état du job, et le chemin du résultat du job après l'avoir récupérer depuis la grille de calcul. Et en mode ligne de commande en utilisant Taverna Command Line avec la ligne de commande suivante:

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> /bin/bash taverna-commandline-core-2.5.0/ executeworkflow.sh -inputvalue file tvrnCmdJdl

-inputvalue gpf 1OKE.gpf

-inputvalue dpf ZINC71389186 01 1OKE.dpf /home/dida/Documents/TavernaStage/jobStatOut.t2flow

Nous avons choisi l'outil Taverna dans notre architecture, vu son utilisation pour concevoir des workflows scientifques et exécuter des expérimentations »in-silico», possibilitéd'importer des services via URL, d'un côté, et qu'on pourra dans le future étendre le workflow tout en ajoutant d'autres services et d'autres fonctionnalités afin de répondre

aux exigences des utilisateurs, de l'autre côté. Et en ce qui concerne l'intergiciel DIRAC,

nous l'avons choisi car il procure les avantages suivants :

· Accessibilitéet simplicitéde l'interface d'utilisateur

· Lignes de commandes très enrichit

· Efficacitéd'exécution des tâches élevée

· Exécution rapide des tâches des utilisateurs

· Soumission des jobs en parallèle

· Production des données massives

· Possibilitéd'inclure des ressources de calcul supplémentaires

· Intégration des ressources informatiques hétérogènes

· Stabilitéd'agent de pilote

· Réduction de temps de réponse

· Récupération rapide du résultat du job

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