A cloudification methodology for high performance simulations

• Autores: Alberto García Fernández
• Directores de la Tesis: Jesús Carretero Pérez (dir. tes.) , Félix García Carballeira (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Carlos III de Madrid ( España ) en 2016
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: Jose Daniel Garcia Sanchez (presid.) , José Manuel Moya Fernández (secret.) , Domenico Talia (voc.)
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  • Tesis en acceso abierto en: e-Archivo
• Resumen

  • Many scientific areas make extensive use of computer simulations to study complex real-world processes. These computations are typically very resource-intensive and present scalability issues as experiments get larger, even in dedicated supercomputers since they are limited by their own hardware resources. Cloud computing raises as an option to move forward into the ideal unlimited scalability by providing virtually infinite resources, yet applications must be adapted to this paradigm. The major goal of this thesis is to analyze the suitability of performing simulations in clouds by performing a paradigm shift, from classic parallel approaches to data-centric models, in those applications where that is possible. The aim is to maintain the scalability achieved in traditional HPC infrastructures, while taking advantage of Cloud Computing paradigm features. The thesis also explores the characteristics that make simulators suitable or unsuitable to be deployed on HPC or Cloud infrastructures, defining a generic architecture and extracting common elements present among the majority of simulators. As result, we propose a generalist cloudification methodology based on the MapReduce paradigm to migrate high performance simulations into the cloud to provide greater scalability. We analysed its viability by applying it to a real engineering simulator and running the resulting implementation on HPC and cloud environments. Our evaluations will aim to show that the cloudified application is highly scalable and there is still a large margin to improve the theoretical model and its implementations, and also to extend it to a wider range of simulations. Muchas áreas de investigación hacen uso extensivo de simulaciones informáticas para estudiar procesos complejos del mundo real. Estas simulaciones suelen hacer uso intensivo de recursos, y presentan problemas de escalabilidad conforme los experimentos aumentan en tamaño incluso en clústeres, ya que estos están limitados por sus propios recursos hardware. Cloud Computing (computación en la nube) surge como alternativa para avanzar hacia el ideal de escalabilidad ilimitada mediante el aprovisionamiento de infinitos recursos (de forma virtual). No obstante, las aplicaciones deben ser adaptadas a este nuevo paradigma. La principal meta de esta tesis es analizar la idoneidad de realizar simulaciones en la nube mediante un cambio de paradigma, de las clásicas aproximaciones paralelas a nuevos modelos centrados en los datos, en aquellas aplicaciones donde esto sea posible. El objetivo es mantener la escalabilidad alcanzada en las tradicionales infraestructuras HPC, mientras se explotan las ventajas del paradigma de computación en la nube. La tesis explora las características que hacen a los simuladores ser o no adecuados para ser desplegados en infraestructuras clúster o en la nube, definiendo una arquitectura genérica y extrayendo elementos comunes presentes en la mayoría de los simuladores. Como resultado, proponemos una metodología genérica de cloudificación, basada en el paradigma MapReduce, para migrar simulaciones de alto rendimiento a la nube con el fin de proveer mayor escalabilidad. Analizamos su viabilidad aplicándola a un simulador real de ingeniería, y ejecutando la implementación resultante en entornos clúster y en la nube. Nuestras evaluaciones pretenden mostrar que la aplicación cloudificada es altamente escalable, y que existe un amplio margen para mejorar el modelo teórico y sus implementaciones, y para extenderlo a un rango más amplio de simulaciones.