BlockFlow: uma arquitetura baseada em Blockchain para confiança em Workflows científicos colaborativos apoiados por uma plataforma de ecossistema de software

Currently, scientific experiments are carried out collaboratively. In scientific collaboration, data sharing, the exchange of ideas and results are essential to promote knowledge and accelerate the development of science. In this sense, with increasingly complex activities, scientific workflows are becoming more data-intensive, requiring collaborative, distributed, and high-performance environments (HPC), such as grids or clouds, for its execution. Cloud environments are becoming increasingly adopted by scientists as they provide scalability and provisioning of resources on demand. On the other hand, in collaborative scientific experiments based on data, interoperability, privacy, and trust must be considered. For this, provenance has been widely recognized to provide a history of the steps taken in carrying out scientific experiments, assisting in the reproducibility of scientific results. In addition, one of the technologies that can improve collaboration, traceability, and confidence in scientific results, with the objective of reproducibility, is Blockchain. In this vein, this work proposes an architecture based on blockchain, provenance, and cloud infrastructure to bring confidence in the execution of collaborative scientific experiments. The architecture allows researchers to create distributed and reliable environments for collaborative scientific experimentation, supporting the collection and analysis of data from scientific workflows. The solution provides a distributed environment, which privileges interoperability, privacy, and trust in data from heterogeneous sources, to allow the reproducibility of the results obtained in collaborative scientific experimentationAtualmente, os experimentos científicos são realizados de forma colaborativa. Na colaboração científica, o compartilhamento de dados, a troca de ideias e resultados são essenciais para promover o conhecimento e acelerar o desenvolvimento da ciência. Nesse sentido, com atividades cada vez mais complexas, os workflows científicos estão se tornando mais intensivos em dados, exigindo ambientes colaborativos, distribuídos e de alto desempenho (HPC), como grades ou nuvens, para sua execução. Esses ambientes em nuvem estão se tornando cada vez mais adotados por cientistas, pois fornecem escalabilidade e provisionamento de recursos sob demanda. Por outro lado, em experimentos científicos colaborativos baseados em dados, a interoperabilidade, a privacidade e a confiança devem ser consideradas. Para isso, dados de proveniência tem sido amplamente reconhecido por fornecer um histórico das etapas da realização de experimentos científicos, auxiliando na reprodutibilidade dos resultados. Além disso, uma das tecnologias que podem melhorar a colaboração, rastreabilidade e confiança nos resultados científicos, com o objetivo de reprodutibilidade, é blockchain. Nesse sentido, este trabalho propõe uma arquitetura baseada em blockchain, proveniência e infraestrutura em nuvem para trazer confiança na execução de experimentos científicos colaborativos. A arquitetura permite que os pesquisadores criem ambientes distribuídos e confiáveis para a experimentação científica colaborativa, apoiando a coleta e análise de dados de workflows científicos. A solução oferece um ambiente distribuído, que privilegia a interoperabilidade, a privacidade e a confiança em dados de fontes heterogêneas, para permitir a reprodutibilidade dos resultados obtidos na experimentação científica colaborativa