Equipe da UFES participa do Desafio Mundial de Velocidade de Transmissão de Dados em Redes durante a Supercomputing 2024, em Atlanta.
Durante o Desafio Mundial de Velocidade de Transmissão de Dados em Redes, realizado no evento de computação de alto desempenho SuperComputing 2024, entre os dias 17 e 22 de novembro em Atlanta, uma equipe capixaba composta por pesquisadores da UFES e do IFES, em parceria com instituições renomadas como Caltech, Amlight, ESNET, Internet2, RNP e CERN , atingiu a impressionante marca de 10 terabits por segundo (Tbps) em transferência de dados de longa distância.
A equipe da UFES contou com professores do Departamento de Informática (DI) e do Departamento de Engenharia Elétrica, enquanto o IFES foi representado por docentes dos campi de Cachoeiro de Itapemirim e da Serra. A liderança ficou a cargo do professor Magnos Martinello, do DI da UFES, responsável pela coordenação das atividades relacionadas ao projeto e à implementação de um novo protocolo de roteamento ciente dos caminhos na Internet. Esse trabalho integra a tese de doutorado de Everson Borges, aluno do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGI) da UFES. Também participaram os professores Rafael Guimarães, Daniel Venturim, Cristina Dominicini, Rodolfo Villaça e Moisés Ribeiro.
Como parte do marco histórico de 10 terabits por segundo alcançado no mundial, a UFES desempenhou um papel significativo com duas transmissões internacionais de dados. A primeira consistiu na transferência de dados de Miami para Atlanta a uma taxa de aproximadamente 14 Gbps, utilizando o protocolo PolKA, desenvolvido na UFES e implementado na infraestrutura de rede. Simultaneamente, outra transmissão foi realizada a partir do laboratório NERDS da UFES, alcançando cerca de 10 Gbps. Essas demonstrações foram cruciais para alcançar esse marco e representaram um avanço significativo no projeto de roteamento, destacando a capacidade de transportar grandes volumes de dados a longas distâncias em altíssimas velocidades. O objetivo central é acelerar a entrega de grandes volumes de dados (datasets) para centros de pesquisa dedicados a ciências intensivas em dados.
No mesmo evento, ocorreu um segundo experimento que explorou a integração de inteligência artificial para a seleção de caminhos na Internet. Esse trabalho acabou sendo premiado como o melhor artigo no workshop científico “Innovating the Network for Data-Intensive Science (INDIS 2024)”. Intitulado "Framework for Integrating Machine Learning Methods for Path-Aware Source Routing", o trabalho contou com a autoria de Anees Al-Najjar, Domingos Paraiso, Mariam Kiran, Cristina Dominicini, Everson Borges, Rafael Guimarães, Magnos Martinello e Harvey Newman.
Em relação às parcerias, agradecemos ao professor Harvey Newman da Caltech por toda a sua energia e apoio incondicional, especialmente nos últimos três anos, permitindo a implantação e experimentação na SC22, 23 e 24 nas melhores condições tecnológicas. À RNP, em especial ao Marcos Swartz, pela colaboração na implantação, orientação e viabilidade dos testes. Ao Jerônimo Bezerra, da FIU, por nos ceder equipamentos essenciais para os testes no estande da Caltech. Agradecemos também ao Frederick e ao Csaba pelo auxílio no desenvolvimento e suporte ao protocolo na plataforma RARE/FreeRT e no testbed da rede GÉANT.
Agradecimentos aos apoiadores e financiadores do projeto no Brasil, com destaque à FAPES pelo apoio ao projeto "Núcleo Emergente em Aplicações de Inteligência Artificial Voltadas para Redes Programáveis" e ao PPGI, por meio do programa "Bolsa Estágio Técnico-Científico PROAPEM", que financiou o estágio técnico de Everson Borges para a implementação da infraestrutura no estande da Caltech. Agradecemos também ao projeto PORVIR-5G (Programabilidade, Orquestração e Virtualização de Redes em 5G), apoiado pela FAPESP, pelo suporte ao desenvolvimento do protocolo e à participação dos pesquisadores na SC 2024. Agradecimentos ao CNPq pelo financiamento da bolsa de produtividade em pesquisa do pesquisador Magnos Martinello.
