Abstract-Kombinationen av lågkostnadssensorer, lågkostnadsvarudatorer och Internet möjliggör en ny era av dataintensiv vetenskap. Den dramatiska ökningen av denna datatillgänglighet har skapat en ny utmaning för forskare: hur man behandlar data. Forskare i dag föreställer sig vetenskapliga beräkningar på storskaliga data men har svårt att utforma programvaruarkitekturer för att rymma den stora volymen av de ofta heterogena och inkonsekventa data. I detta dokument introducerar vi en särskild instans av denna utmaning, och presentera vår design och genomförande av en MODIS satellitdata reprojection och minskning pipeline i Windows Azure cloud computing plattform. Denna molnbaserade pipeline är utformad med målet att dölja data komplexiteter och efterföljande databehandling och omvandling från slutanvändare. Denna pipeline är mycket flexibel och extensibel för att rymma olika vetenskapliga databehandlingsuppgifter, och kan dynamiskt skalas för att uppfylla forskarnas olika beräkningskrav på ett kostnadseffektivt sätt. Experiment visar att genom att köra ett praktiskt storskaligt vetenskapligt databehandling jobb i rörledningen med 150 måttligt stora Azure virtuella maskin instanser, kunde vi producera analytiska resultat i nästan 90X mindre tid än vad som var möjligt med en high-end desktop maskin. Till vår kännedom är detta en av de första eScience-tillämpningarna att använda Windows Azure-plattformen.
Li implementerade en särskild instans av en MODIS satellitdata re-projection och minskning pipeline i Windows Azure Cloud computing plattform, och experimentresultaten visar att med hjälp av molnet datorplattform, hastigheten för storskalig vetenskaplig databehandling kan vara 90 gånger snabbare än det på en high-end desktop maskin REF.
eScience in the cloud: A MODIS satellite data reprojection and reduction pipeline in the Windows Azure platform
{'venue': '2010 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing (IPDPS)', 'journal': '2010 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing (IPDPS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}