Abstract-Cloud computing har fått allt större uppmärksamhet från forskarvärlden på grund av dess användarvänlighet, elasticitet och relativt låga kostnader. Eftersom en högpresterande dator (HPC) program är oftast resurskrävande, utan noggrann planering, kan det ådra sig en hög penningkostnad även i Cloud. Vi utformar ett verktyg som kallas CAP 3 (Cloud AutoProvisioning Framework for Parallel Processing) för att hjälpa en användare att minimera kostnaden för att köra en HPC-applikation i Cloud, samtidigt som användaren specificerat jobb deadline. Med tanke på en HPC-applikation profilerar CAP 3 automatiskt programmet, bygger en modell för att förutsäga dess prestanda, och drar slutsatsen en lämplig klusterstorlek som kan avsluta jobbet inom sin deadline samtidigt minimera den totala kostnaden. För att ytterligare minska kostnaderna väljer den gemensamma jordbrukspolitiken 3 intelligent molnets tillförlitliga on-demand-fall eller lågkostnads spot-fall, beroende på om den återstående tiden är knapp när det gäller att uppfylla programmets tidsfrist. Experiment om Amazon EC2 visar att den genomförandestrategi som ges av den gemensamma jordbrukspolitiken 3 är kostnadseffektiv, genom att välja en lämplig klusterstorlek och en lämplig instanstyp (på begäran eller plats).
I REF föreslog de ett verktyg som automatiskt profilerar ansökan, bygger en modell för att förutsäga dess prestanda, och drar slutsatsen en lämplig klusterstorlek som kan avsluta jobbet inom sin deadline samtidigt minimera den totala kostnaden.
CAP3: A Cloud Auto-Provisioning Framework for Parallel Processing Using On-Demand and Spot Instances
{'venue': '2013 IEEE Sixth International Conference on Cloud Computing', 'journal': '2013 IEEE Sixth International Conference on Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}