Abstract-Using cloud computing paradigm, en mängd företag lovar att göra enorma beräkna resurser tillgängliga för användare på en pay-as-you-go-basis. Dessa resurser kan konfigureras i farten för att ge den hårdvara och operativsystem av val till kunden i stor skala. Medan den nuvarande målmarknaden för dessa resurser i det kommersiella utrymmet är webbutveckling / värdskap, har denna modell lockas av besparingar i ägande, drift och underhållskostnader, och därmed låter som en attraktiv lösning för människor som för närvarande investerar miljoner till hundratals miljoner dollar årligen på High Performance Computing (HPC) plattformar för att stödja storskaliga vetenskapliga simuleringskoder. Med tanke på den nuvarande sammanlänkning bandbredd och topologier som används i dessa kommersiella erbjudanden, skulle dock den enda nuvarande livskraftiga marknaden i HPC vara små-minnesfotavtryck pinsamt parallella eller löst kopplade applikationer, som i sig kräver lite till ingen inter-processor kommunikation. Samtidigt som man tillhandahåller lämpliga resurser (bandbredd, latens, minne osv.) för HPC-miljön skulle öka potentialen för att möjliggöra HPC i molnmiljöer, skulle detta inte tillgodose behovet av skalbarhet och tillförlitlighet, avgörande för HPC-tillämpningar. Det är särskilt svårt att tillgodose dessa behov i kommersiella molntjänster där antalet virtuella resurser kan vara långt större än antalet fysiska resurser, resurserna delas mellan många användare och resurserna kan vara heterogena. Avancerad resursövervakning, analys och konfigurationsverktyg kan bidra till att lösa dessa problem, eftersom de ger möjlighet att dynamiskt tillhandahålla och svara på information om plattformen och tillämpningstillståndet och skulle möjliggöra en mer lämplig, effektiv och flexibel användning av resursnyckeln för att möjliggöra HPC. Dessutom skulle sådana verktyg kunna vara till nytta för icke-HPC-molnleverantörer, användare och tillämpningar genom att tillhandahålla ett mer effektivt resursutnyttjande i allmänhet.
Brandt m.fl. föreslå ett verktyg som kallas OVIS för övervakning av resurser för att möjliggöra högpresterande databehandling (HPC) i molndatamiljön REF.
Resource monitoring and management with OVIS to enable HPC in cloud computing environments
{'venue': '2009 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing', 'journal': '2009 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}