Executando aplicações paralelas MPI na nuvem com o uso do framework EasyGrid AMS
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2024 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
Texto Completo: | http://app.uff.br/riuff/handle/1/32469 |
Resumo: | Computação de alto desempenho na nuvem está ganhando bastante atenção da comunidade de High Performance Computing (HPC) devido aos benefícios oferecidos pela nuvem relacionados à elasticidade, pagamento sob demanda e acesso a tecnologias modernas de forma mais barata e rápida. No entanto, também existem desafios a serem vencidos para o uso eficiente da computação na nuvem. Por exemplo, como lidar com a interferência e a perda de desempenho causada por provedores de nuvem quando máquinas virtuais de diferentes usuários são alocadas para compartilhar um mesmo recurso computacional físico. Porém, isso não é novidade, desafios dessa natureza também existiam em ambientes de Grades Computacionais e já foram propostas soluções com o intuito de tornar as aplicações “conscientes” do ambiente onde estão executando. A proposta deste trabalho de final de curso é utilizar uma solução desta natureza no contexto do ambiente de computação em nuvem e investigar sua adequação para ajudar a resolver ineficiências no uso da computação em nuvem. O EasyGrid Application Management System (EasyGrid AMS), através de gerenciadores, torna uma aplicação MPI (Message Passing Interface) maleável e capaz de se adaptar ao ambiente, redistribuindo dinamicamente suas tarefas de forma a executar mais eficientemente. Neste trabalho, foram realizados experimentos utilizando o middleware EasyGrid AMS na nuvem pública da Amazon Web Services (AWS), Elastic Compute Cloud (EC2). Os resultados demonstraram que utilizar um gerenciador de aplicações pode ajustar a distribuição de tarefas de aplicações paralelas MPI de natureza heterogênea e obter melhorias em desempenho em até 20% |
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Executando aplicações paralelas MPI na nuvem com o uso do framework EasyGrid AMSEasyGrid AMSComputação em nuvemComputação de alto desempenhoGerenciamento de aplicações paralelasComputação em nuvemProgramação paralela (Computação)Programa MPI (Message Passage Interface)EasyGrid AMSCloud computingHigh perfomance computingParallel application managementComputação de alto desempenho na nuvem está ganhando bastante atenção da comunidade de High Performance Computing (HPC) devido aos benefícios oferecidos pela nuvem relacionados à elasticidade, pagamento sob demanda e acesso a tecnologias modernas de forma mais barata e rápida. No entanto, também existem desafios a serem vencidos para o uso eficiente da computação na nuvem. Por exemplo, como lidar com a interferência e a perda de desempenho causada por provedores de nuvem quando máquinas virtuais de diferentes usuários são alocadas para compartilhar um mesmo recurso computacional físico. Porém, isso não é novidade, desafios dessa natureza também existiam em ambientes de Grades Computacionais e já foram propostas soluções com o intuito de tornar as aplicações “conscientes” do ambiente onde estão executando. A proposta deste trabalho de final de curso é utilizar uma solução desta natureza no contexto do ambiente de computação em nuvem e investigar sua adequação para ajudar a resolver ineficiências no uso da computação em nuvem. O EasyGrid Application Management System (EasyGrid AMS), através de gerenciadores, torna uma aplicação MPI (Message Passing Interface) maleável e capaz de se adaptar ao ambiente, redistribuindo dinamicamente suas tarefas de forma a executar mais eficientemente. Neste trabalho, foram realizados experimentos utilizando o middleware EasyGrid AMS na nuvem pública da Amazon Web Services (AWS), Elastic Compute Cloud (EC2). Os resultados demonstraram que utilizar um gerenciador de aplicações pode ajustar a distribuição de tarefas de aplicações paralelas MPI de natureza heterogênea e obter melhorias em desempenho em até 20%High-performance computing (HPC) in the cloud is gaining much attention from the HPC community due to the benefits offered by the cloud related to elasticity, payment on demand and access to modern technologies more cheaply and quickly. However, there are also challenges to be overcome for the efficient use of cloud computing. For example, how to deal with the interference and performance loss caused by cloud providers when they allocate virtual machines from different users to share the same physical computing resource. However, this is nothing new; challenges of this nature also exist in grid computing environments, and solutions that aim to make applications “aware” of the environment in which they are running have already been proposed. This Final Project aims to use a solution of this nature in the context of cloud computing environments and investigate its suitability to help resolve inefficiencies in harnessing cloud computing. The EasyGrid Application Management System (EasyGrid AMS), through managers that make an MPI (Message Passing Interface) application malleable and capable of adapting to the environment, dynamically redistributes its tasks in order to execute more efficiently. In this work, experiments were carried out using the EasyGrid AMS in the Amazon Web Services (AWS) public cloud, Elastic Compute Cloud (EC2). Results demonstrate that the application management middleware can adjust the task distribution of MPI parallel applications of heterogeneous granularity and achieve performance improvements of up to 20%54 f.Rebello, Eugene Francis VinodPassos, Fernanda G. de OliveiraNascimento, Aline de PaulaBoeres, Maria Cristina SilvaSousa, Valesca Moura de2024-02-27T20:46:35Z2024-02-27T20:46:35Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfSOUSA, Valesca Moura de. Executando aplicações paralelas MPI na nuvem com o uso do framework EasyGrid AMS. 2023. 54 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Computação, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2023.http://app.uff.br/riuff/handle/1/32469CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2024-02-27T20:46:39Zoai:app.uff.br:1/32469Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T11:09:24.605818Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
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Computação de alto desempenho na nuvem está ganhando bastante atenção da comunidade de High Performance Computing (HPC) devido aos benefícios oferecidos pela nuvem relacionados à elasticidade, pagamento sob demanda e acesso a tecnologias modernas de forma mais barata e rápida. No entanto, também existem desafios a serem vencidos para o uso eficiente da computação na nuvem. Por exemplo, como lidar com a interferência e a perda de desempenho causada por provedores de nuvem quando máquinas virtuais de diferentes usuários são alocadas para compartilhar um mesmo recurso computacional físico. Porém, isso não é novidade, desafios dessa natureza também existiam em ambientes de Grades Computacionais e já foram propostas soluções com o intuito de tornar as aplicações “conscientes” do ambiente onde estão executando. A proposta deste trabalho de final de curso é utilizar uma solução desta natureza no contexto do ambiente de computação em nuvem e investigar sua adequação para ajudar a resolver ineficiências no uso da computação em nuvem. O EasyGrid Application Management System (EasyGrid AMS), através de gerenciadores, torna uma aplicação MPI (Message Passing Interface) maleável e capaz de se adaptar ao ambiente, redistribuindo dinamicamente suas tarefas de forma a executar mais eficientemente. Neste trabalho, foram realizados experimentos utilizando o middleware EasyGrid AMS na nuvem pública da Amazon Web Services (AWS), Elastic Compute Cloud (EC2). Os resultados demonstraram que utilizar um gerenciador de aplicações pode ajustar a distribuição de tarefas de aplicações paralelas MPI de natureza heterogênea e obter melhorias em desempenho em até 20% |
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