Abstract-Cloud computing är ett framväxande kommersiellt infrastrukturparadigm som lovar att eliminera behovet av att upprätthålla dyra datoranläggningar av både företag och institut. Genom att använda virtualisering och resursdelning tjänar molnen med en enda uppsättning fysiska resurser en stor användarbas med olika behov. Därför har molnen potential att ge sina ägare fördelarna med stordriftsfördelar och samtidigt bli ett alternativ för forskare till kluster, rutnät och parallella produktionsmiljöer. De nuvarande kommersiella molnen har dock byggts för att stödja webb och små databasarbetsbelastningar, som skiljer sig mycket från typiska vetenskapliga dataarbetsbelastningar. Dessutom kan användningen av virtualisering och resursdelning medföra betydande prestandapåföljder för den krävande vetenskapliga dataarbetsbelastningen. I detta arbete analyserar vi prestandan hos molntjänster för vetenskaplig dataarbetsbelastning. Vi kvantifierar närvaron i verkliga vetenskapliga datorer arbetsbelastningar för många-Task Computing (MTC) användare, det vill säga, av användare som använder löst kopplade applikationer som innehåller många uppgifter för att uppnå sina vetenskapliga mål. Sedan utför vi en empirisk utvärdering av prestandan hos fyra kommersiella molntjänster inklusive Amazon EC2, som för närvarande är det största kommersiella molnet. Sist jämför vi genom spårbaserad simulering prestandaegenskaper och kostnadsmodeller för moln och andra vetenskapliga datorplattformar, för allmän och MTC-baserad vetenskaplig dataarbetsbelastning. Våra resultat visar att de nuvarande molnen behöver en storleksordning av prestandaförbättringar för att vara användbara för forskarsamhället, och visar vilka förbättringar som bör övervägas först för att ta itu med denna diskrepans mellan erbjudande och efterfrågan.
Josup m.fl. REF studerade prestandan hos IaaS-plattformar för MTC-vetenskapliga tillämpningar.
Performance Analysis of Cloud Computing Services for Many-Tasks Scientific Computing
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}