Abstract-Cloud beräkning, som utvecklats från nät databehandling, virtualisering och automatisering, har en potential att leverera en mängd olika tjänster till slutanvändaren via Internet. Att använda webben för att leverera infrastruktur, programvara och plattform som en tjänst (SaaS/PaaS) har fördelar med att minska kostnaderna för investeringar i interna resurser i en organisation. Det ger också större flexibilitet och skalbarhet i utnyttjandet av resurserna. Det finns olika modeller för molndistribution - offentliga, privata, gemenskap och hybridmoln. I detta dokument presenteras resultaten av forsknings- och utvecklingsarbete för att distribuera ett privat moln med hjälp av OpenStack vid University of Huddersfield, UK, integrerat i universitetets campus Grid QGG. Syftet med vår forskning är att använda ett privat moln för att förbättra forskningsinfrastrukturen High Performance Computing (HPC). Detta kommer att leda till en flexibel och skalbar resurs för forskning, undervisning och bedömning. Som ett resultat av vårt arbete har vi distribuerat privat QGG-cloud och utarbetat en beslutsmatris och mekanismer som krävs för att expandera HPC-kluster till molnet maximerar resursutnyttjande effektiviteten i molnet. Som ett led i undervisning och bedömning av datorkurser infördes ett automatiserat system för bildande bedömning (AFA) i QGG-Cloud. Systemet utnyttjar molnets flexibilitet och skalbarhet för att tilldela och konfigurera nödvändiga resurser för olika uppgifter i AFA. Dessutom undersöktes och analyserades bedömningsarbetsflödenas genomströmningsegenskaper så att kraven på molnbaserad avsättning kan ställas på lämpligt sätt.
I REF fokuserar författarna på användningen av en privat molnmiljö för att förbättra forskningsinfrastrukturen High Performance Computing (HPC).
Advancing Research Infrastructure Using OpenStack
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}