Uma arquitetura paralela para o armazenamento de imagens médicas em sistemas de arquivos distribuídos

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.Com a implantação da Rede Catarinense de Telemedicina tem-se verificado um aumento significativo no volume de imagens médicas, do padrão DICOM, geradas pelos dispositivos médicos interconectados nesta rede. Visando a manipulação dessas imagens médicas, foi desenvolvido em um projeto prévio, um servidor conhecido como CyclopsDCMServer, para a manipulação das imagens DICOM considerando a abordagem usando o Hierarchical Data Format (HDF5). Todavia, é esperado que a abordagem venha a encontrar gargalos devido ao crescimento no volume de dados e operações simultâneas que são submetidas ao servidor. Com o objetivo de dar continuidade ao esforço para prover uma melhor escalabilidade ao servidor CyclopsDCMServer, nesta dissertação apresenta-se uma pesquisa no sentido de potencializar a implementação de um paradigma paralelo no servidor para o armazenamento e recuperação das imagens DICOM. Desta forma, desenvolveu-se um módulo considerando bibliotecas E/S paralelas de alto desempenho. Este módulo efetua uma comunicação com o servidor que é responsável pela realização do acesso paralelo no formato de dados hierárquico. Visando a avaliação de desempenho da abordagem paralela, foram executados experimentos em diferentes sistemas de arquivos distribuídos. Os experimentos foram focados principalmente nas operações de armazenamento e recuperação das imagens médicas. Comparou-se o tempo médio de execução de cada operação em serial e paralelo. Foi coletado também o tempo de E/S em cada operação, para averiguar somente o desempenho do processo de escrita e leitura dos dados, descartando qualquer atraso que pudesse interferir nos resultados. Os resultados empíricos demonstraram que, independente do sistema de arquivos, a abordagem paralela ainda não apresenta uma eficiência considerável, quando comparada com a arquitetura serial. A média do declínio de desempenho pode ser considerada em torno de 45% na operação de recuperação e 71% na operação de armazenamento. Verificou-se também que o aumento do número de processos paralelos pode causar uma perda maior de desempenho nesta abordagem.With the deployment of Catarinense Network of Telemedicine has verified a meaningful increase in volume of medical images, DICOM standard, generated by medical devices interconnected on this network. In order to manipulate this medical images was develop in one previous project, a server known as CyclopsDCMServer, to manipulate DICOM images considering the approach Hierarchical Data Format (HDF5). However, it is expected that this approach will find bottlenecks due the spread of data size and simultaneously operations submitted to the server. With focus to continue the effort to supply better scalability to the server CyclopsDCMServer, this dissertation presents a research in the sense to empowerment the implementation of a parallel paradigm in the server to storage and retrieve DICOM images. Thus, it was developed a module considering high performance parallel I/O libraries. This module performs a communication with the server that is responsible for the creation of parallel access in hierarchical data format Aiming at the performance evaluation of the parallel approach, experiments were performed in different distributed file systems. The experiments were mainly focused on the operations of storage and retrieval of medical images. It was compared the average execution time of each operation in serial and parallel. It was also collected the I/O time in each operation, only to ascertain the performance of the process of writing and reading data, discarding any delay that could meddle the results. The empirical results show that, regardless of file system, the parallel approach does not present a considerable eficiency when compared to the serial architecture. The average decline in performance can be seen at around 45 % in the recovery operation and 71 % in the storage operation. It was also observed that increasing the number of parallel processes can cause a larger loss of performance in this approach