Abstract-Open source cloud teknologier ger ett brett utbud av stöd för att skapa anpassade compute node kluster för att schemalägga uppgifter och hantera resurser. I molninfrastrukturer som Jetstream och Chameleon, som används för vetenskaplig forskning, får användarna fullständig kontroll över de virtuella maskiner som tilldelas dem. Viktigt är att användare får åtkomst till de virtuella maskinerna. Detta ger HPC-användare en möjlighet att experimentera med nya resurshanteringstekniker som Apache Mesos som har visat skalbarhet, flexibilitet och feltolerans. För att underlätta utvecklingen och spridningen av HPC-verktyg på molnet har containeriseringstekniken mognat och ökar intresset för forskarsamhället. I synnerhet har flera välkända vetenskapliga kodbaser nu offentligt tillgängliga Docker containrar. Mesos ger stöd för Docker containrar att köra individuellt, men det ger inte stöd för container interkommunikation eller orkestrering av containrar för en parallell eller distribuerad applikation. I detta dokument presenterar vi design, implementering och prestandaanalys av ett Mesos-ramverk, Scylla, som integrerar Mesos med Docker Swarm för att möjliggöra orkestrering av MPI-jobb på ett kluster av virtuella maskiner som förvärvats från Chameleonmolnet [1]. Scylla använder Docker Swarm för kommunikation mellan containeriserade uppgifter (MPI-processer) och Apache Mesos för resurspoolning och allokering. Scylla tillåter en policydriven strategi för att bestämma hur behållarna ska fördelas över noderna beroende på CPU, minne, och nätverk genomströmningskrav för varje program.
Ett Mesos-ramverk, Scylla REF, utvecklades för att orkestrera vetenskapliga MPI-uppgifter på ett Mesos-kluster.
Scylla: A Mesos Framework for Container Based MPI Jobs
{'venue': 'MTAGS 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}