Modelo para o escoamento de aplicações científicas em ambientes de nuvens baseado em afinidade

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Yokoyama, Daniel Massami Muniz
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Laboratório Nacional de Computação Científica; Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos; Brasil; LNCC; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
• Palavras-chave em Português: Computação em nuvem; Computação distribuida; Escalonamento de máquinas virtuais; Computação científica; Clusters virtuais; Cloud computing; Distributed computing; Scaling virtual machines; Virtual clusters; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO
• Link de acesso: https://tede.lncc.br/handle/tede/210

Mediante a crescente demanda por poder computacional para a resolução de aplicações científicas, a necessidade de aquisição e manutenção de uma infraestrutura computacional torna-se uma obrigação e um empecilho para as instituições de pesquisa. Perante este cenário, de corrida tecnológica e a necessidade de aquisição de equipamentos, o paradigma de computação em nuvem voltado para a computação científica surge como uma ferramenta para auxiliar no avanço dos trabalhos científicos. O texto a seguir apresenta uma plataforma de nuvem privada voltada à criação e gerência de clusters computacionais para a aplicação na resolução de tarefas de computação de alto desempenho, especificamente processos altamente paralelizáveis utilizando MPI . Além da descrição do sistema para clusters computacionais em nuvem, o trabalho segue para apresentar um modelo de escalonamento de máquinas virtuais baseado na afinidade das aplicações em execução nos hospedeiros. Este modelo de alocação busca permitir um melhor aproveitamento dos recursos disponíveis à plataforma, aumentando a vazão de tarefas executadas.