Paralelização de Tarefas de Mineração de Dados Utilizando Workflows Científicos 1

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1 Paralelização de Tarefas de Mineração de Dados Utilizando Workflows Científicos 1 Carlos Eduardo Barbosa, Eduardo Ogasawara, Daniel de Oliveira, Marta Mattoso PESC COPPE Universidade Federal do Rio de Janeiro RJ - Brasil Abstract. Classical data mining (DM) process is usually composed by a chain of programs and data that are modeled by a specialist. This chain of programs may be modeled as a workflow and takes advantage of scientific workflow management systems (SWfMS). This paper proposes an approach for parallelizing tasks within a data mining workflow. Experimental results using time-series forecast with neural networks reinforce the performance gains and additional benefits provided by SWfMS, such as provenance recording of the workflow.. Resumo. Um processo de mineração de dados (MD) clássico pode ser visto como o encadeamento de programas e dados modelados por um especialista. Esta cadeia pode ser modelada como um workflow e usufruir das vantagens de sistemas de gerência de workflows científicos (SGWfC). Este artigo propõe uma abordagem para paralelização de tarefas dentro de workflows de mineração de dados. O resultado experimental de previsão de séries temporais via redes neurais mostra ganhos de desempenho e outros benefícios disponibilizados pelos (SGWfC), como o registro da proveniência do workflow. 1. Introdução Um processo de mineração de dados (MD) pode ser definido como a composição de programas e dados em uma cadeia lógica de execução. Esta cadeia lógica é composta de programas que representam algoritmos e métodos bem conhecidos de MD, como classificação e agrupamento (Witten e Frank 2005). Ao mesmo tempo, a comunidade científica vem trabalhando em técnicas para encadeamento de programas científicos que simulam experimentos em ambientes computacionais, os chamados workflows científicos (Taylor et al. 2007). É intuitivo que modelemos processos de MD como workflows científicos e nos aproveitemos das soluções criadas para workflows científicos no âmbito de MD. Desta forma, podemos utilizar ferramentas de apoio a workflows científicos como forma de melhorar a composição, execução e análise de processos de MD. No domínio de experimentos científicos, os pesquisadores utilizam Sistemas de Gerência de Workflows Científicos (SGWfC), como o VisTrails (Callahan et al. 2006), 1 Os autores agradecem ao CNPq e a CAPES pelo apoio financeiro e ao NACAD/UFRJ pela disponibilização do cluster para a execução dos experimentos.

2 por exemplo, que oferece uma interface gráfica para compor, executar e analisar seus workflows. Uma das principais vantagens dos SGWfC está nos recursos de armazenamento de metadados do experimento, chamados de dados de proveniência (Freire et al. 2008). Estes metadados são fundamentais em processos de MD, pois um mesmo processo pode ser executado n vezes apenas variando seus parâmetros. Por exemplo, durante a especificação de um processo de agrupamento utilizando o K-Means (Witten e Frank 2005) são realizadas diversas execuções variando-se a quantidade de grupos, ou seja, o parâmetro k. É interessante que se saiba exatamente qual resultado está associado a qual parâmetro no momento da análise. Nas abordagens atuais, este controle é manual e suscetível a erros. Uma sistematização do processo com workflows científicos é uma solução com muitas vantagens (Oliveira et al. 2007), como, por exemplo, o registro do conhecimento tácito do processo de MD. Quando lidamos com processos de MD, é comum a necessidade de ambientes de computação de alto desempenho (CAD) para que o processo possa ser paralelizado. Entretanto, combinar processamento paralelo com as vantagens de proveniência dos SGWfC não é simples. A maioria dos SGWfC ricos no apoio à proveniência e interface com o usuário utiliza, tipicamente, um mecanismo de execução de workflows centralizado, que executa localmente o controle do fluxo das atividades. Então, a execução das tarefas do workflow em um ambiente CAD apresenta diversos desafios, uma vez que o mecanismo do SGWfC é local, não disponibilizando recursos para controle e monitoramento das atividades quando as mesmas não executam localmente. No sentido de analisar a viabilidade de especificar um processo de MD como um workflow científico em ambientes CAD, foi especificado um workflow de MD de previsão de séries temporais com redes neurais (RN) utilizando o SGWfC VisTrails enriquecido com módulos para distribuição de tarefas de MD em ambientes CAD. Na abordagem de distribuição, pode-se ter dois cenários de distribuição num ambiente CAD. No primeiro, uma aplicação é replicada n vezes com o mesmo conjunto de dados, mas variando-se os seus parâmetros. No segundo caso, uma aplicação local é replicada n vezes com os mesmos parâmetros, mas processando uma quantidade de dados menor, de modo que várias réplicas possam processar pequenas quantidades de dados paralelamente. Nesta abordagem, os dados são fragmentados e, juntamente com a aplicação, são distribuídos no ambiente CAD. Nossa implementação oferece módulos de fragmentação, agregação e transporte de dados, bem como recursos para submissão de tarefas para ambientes distribuídos, em especial clusters, totalmente integrado ao workflow de MD desejado. 2. O Processo de Mineração de Dados como um Workflow Científico A execução de programas do processo de MD de forma isolada pode fazer com que ao término do ciclo da MD não se saiba ao certo a técnica e parâmetros utilizados em alguma das etapas, dificultando assim a reprodução exata da MD. Os resultados intermediários devem ser documentados, de forma encadeada e automática, para que possam ser usados de base para novos processos. Tal como no ciclo de vida de um experimento científico (Mattoso et al. 2009), o pesquisador de MD deve executar, de forma controlada, todas as etapas do experimento de MD. O processo MD utilizado neste artigo como estudo de caso é baseado em (Ogasawara et al. 2009). Este processo de MD consiste em avaliar sistematicamente

3 diversas RN para previsão de séries temporais com o objetivo de encontrar uma configuração ótima entre as várias configurações de RN que foram treinadas para serem utilizadas na previsão. Para encontrar a configuração alvo, o workflow de MD treina um grande número de RN, para uma determinada série temporal. Com base nas RN treinadas, é escolhida a melhor configuração, através de medição de eficiência, minimizando uma função de custo pré-definida. Os critérios utilizados para obter esta função de custo são baseados em dimensões exploráveis, apresentado em (Ogasawara et al. 2009) e está fora do escopo deste trabalho. Apesar de a idéia por trás deste workflow ser simples, o mesmo demanda um alto poder computacional, pois podem existir diversas RN a serem treinadas. Além disto, o tempo de treinamento de cada rede é estocástico, o que faz com que cada rede leve um tempo específico para ser treinada. Utilizando a abordagem de distribuição já explicada anteriormente, cada configuração de RN pode ser realizada em um nó de um cluster, reduzindo o tempo de execução do workflow. 3. Modelagem do Processo no VisTrails A implementação do workflow de RN foi realizada no VisTrails. O workflow é composto de sete tarefas de MD: Análise de Estacionaridade da Série Temporal, Remoção de Outliers, Normalização da Série, Treinamento das Redes Neurais, Agregação dos Resultados, Avaliação dos Resultados e Visualização dos Resultados. A tarefa Treinamento da rede Neural é a única do workflow que é executada no cluster com uma abordagem de distribuição. O programa que executa o treinamento da rede neural é distribuído para os nós do cluster e cada instância treina uma rede com uma determinada configuração. Para proporcionar esta distribuição foram desenvolvidos plug-ins no VisTrails para realizar o paralelismo desta tarefa: (i) um plug-in de fragmentação, que é o responsável por particionar os dados de entrada da tarefa que será executada no cluster; (ii) um plug-in de transferência de dados e programas que envia os dados e programas para os nós do cluster e; (iii) um plug-in de execução é responsável por invocar e controlar diversas instâncias do programa, uma em cada nó. O workflow foi desenvolvido conforme apresentado na Figura 1. Figura 1 - Especificação do Workflow de Rede Neural Paralelo

4 Utilizando o VisTrails como arcabouço para especificação do workflow de RN paralelo nos encontramos aptos a aproveitar as vantagens fornecidas pelo mesmo, como um mecanismo avançado de armazenamento de dados de proveniência e exploração de parâmetros e variações de um processo de MD. Desta forma, utilizando o VisTrails, estamos aptos a responder perguntas como: Qual o intervalo de valores utilizados no parâmetro x do programa z que retornaram resultados satisfatórios?. Além disto, o especialista ainda encontrará ao seu dispor uma base de informações sobre os próprios processos de mineração. Baseado na proveniência do VisTrails, podemos recuperar conhecimento do tipo: Qual a média de modificações de um processo de MD até que se chegue ao resultado satisfatório? ou Para um problema de Classificação com determinadas características, quais os programas mais utilizados pelos especialistas?. 4. Avaliação Um experimento inspirado em (Ogasawara et al. 2009) foi executado, consistindo de 512 RN possíveis para serem treinadas para uma dada série temporal. Para atingir este objetivo, a tarefa que foi paralelizada treina todas as redes e calcula o erro médio quadrático de cada rede. Os experimentos foram executados num cluster de 32 nós com oito cores por nó (ver Tabela 1 e Figura 2). Não houve necessidade de alterar o programa seqüencial de MD, uma vez que a abordagem de distribuição utilizada replica os programas nos diversos nós. O tempo de execução da aplicação de rede neural pode ser significativamente reduzido em um ambiente CAD, mesmo com uma abordagem compatível com a modelagem de um workflow. Tabela 1: Tempos de Execução da MD e da Execução Completa do Workflow Número de Cores Tempo da Mineração (min) Tempo do Workflow (min) Média Desvio Padrão Média Desvio Padrão Os resultados da Tabela 1 são a média de três execuções independentes. Esses testes foram conduzidos sem qualquer tentativa de controlar a carga da rede ou dos processadores. Os resultados mostram que o overhead na distribuição da aplicação para o cluster e na transferência dos dados da aplicação não chega a interferir na abordagem do workflow. O gráfico de aceleração (speedup) da Figura 2 mostra que há espaço para otimização da paralelização. Entretanto, o ganho semântico obtido com o controle sistematizado e consulta aos dados de proveniência já seria uma motivação de adoção da abordagem de workflows com esse grau de paralelismo obtido.

5 Figura 2 - Aceleração 5. Trabalhos Relacionados Apesar de algumas iniciativas da literatura lidar com o processo de MD como um fluxo encadeado de programas e dados, os trabalhos encontrados na literatura não oferecem as vantagens de workflows científicos. O Weka (Witten e Frank 2005) fornece um módulo chamado KnowledgeFlow (Weka 2009) onde podemos criar um encadeamento de programas que representam um processo de MD. A desvantagem do KnowledgeFlow é que os metadados do experimento não são armazenados, o que impossibilita análises mais complexas sobre os dados gerados. Todo o controle relacionando qual dado foi gerado por qual processo fica a cargo do especialista. Além destes pontos, mecanismos de controle de fluxo dos dados não estão presentes no Weka. O projeto Tamanduá (2009) é uma plataforma de serviços de MD para apoio à gestão e decisão governamentais, em particular com relação a compras e contratações. Este sistema foca na distribuição de algoritmos e implementações paralelas das mais variadas tarefas de MD. O Tamanduá também é capaz de registrar os resultados finais dos processos especificados para posterior análise. Entretanto, consultas a dados de proveniência do tipo, que parâmetros foram usados por cada programa que compõe o processo de MD não estão disponíveis. Além disto, não existe como consultar as diversas variações de um mesmo processo, como se foi adicionado um programa ou alterado um parâmetro. Assim, a paralelização proposta em Tamanduá pode ser vista como complementar a deste artigo junto aos SGWfC. 6. Conclusões Este artigo nos mostrou a adequação da modelagem de um processo de MD como um workflow científico, usufruindo das vantagens dos SGWfC. Os resultados mostram que para atingirmos uma solução paralela genérica, ainda são necessários diversos ajustes e melhorias na implementação. Contudo, o objetivo de oferecer uma maneira simples e estruturada de especificar um workflow de MD e ainda melhorar o tempo de execução de processos de MD muito demorados, por especialistas que não são especialistas em processamento paralelo foi atendido, particularmente apresentando o cenário de paralelização por parâmetros sobre o mesmo conjunto de dados. Além disso, os

6 pesquisadores não precisam interromper o workflow para executar uma atividade em um ambiente CAD. Os resultados experimentais mostram o ganho de desempenho à medida que processadores são adicionados. Esse ganho recebe o valor agregado ao registro e análise dos dados de proveniência. Como trabalho futuro, pretende-se explorar a distribuição paralela do processo de mineração através da fragmentação de dados. Referências Callahan, S. P., Freire, J., Santos, E., Scheidegger, C. E., Silva, C. T., Vo, H. T., (2006), "VisTrails: visualization meets data management". In: Proceedings of the 2006 ACM SIGMOD, p , Chicago, IL, USA. Freire, J., Koop, D., Santos, E., Silva, C. T., (2008), "Provenance for Computational Tasks: A Survey", Computing in Science and Engineering, v. 10, n. 3, p Mattoso, M., Werner, C., Travassos, G., Braganholo, V., Murta, L., Ogasawara, E., Oliveira, F., Martinho, W., (2009), "Desafios no Apoio à Composição de Experimentos Científicos em Larga Escala". In: SEMISH - CSBC, Bento Gonçalves, RS - Brasil. Ogasawara, E., Murta, L., Zimbrão, G., Mattoso, M., (2009), "Neural networks cartridges for data mining on time series". In: International Joint Conference on Neural Networks, 2009., p , Atlanta, USA. Oliveira, D., Baião, F., Mattoso, M., (2007), "MiningFlow: Adding Semantics to Text Mining Workflows". In: First Poster Session of the Brazilian Symposium on Databases, p , João Pessoa, PB - Brazil. Tamanduá, (2009), Projeto Tamanduá, Taylor, I. J., Deelman, E., Gannon, D. B., Shields, M., (Eds.), (2007), Workflows for e- Science: Scientific Workflows for Grids. 1 ed. Springer. Weka, (2009), Weka 3: Data Mining Software in Java, Witten, I. H., Frank, E., (2005), Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second Edition. 2 ed. Morgan Kaufmann.

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