Otimização de Custos Computacionais de Aplicações de Alto Desempenho de Bioinformática em Nuvens de Computadores
Coordenadora: Lúcia Maria de Assumpção Drummond
Aplicações de importância estratégica nacional, como empregadas na indústria de Petróleo e Gás, meteorologia e áreas de biodiversidade e saúde, dependem de Computação de Alto Desempenho (High Performance Computing – HPC) para fornecer resultados precisos rapidamente. Muitos problemas atuais dependem cada vez mais da manipulação de volumes de dados sem precedentes, o que torna a solução em tempo hábil cada vez mais desafiador e caro. Bem estabelecida na área de serviços distribuídos, oferecendo conjuntos pré-configurados de instâncias virtualizadas que podem ser facilmente provisionadas e dimensionadas dinamicamente sob demanda, a computação em nuvem se transforma continuamente, sendo uma alternativa mais barata do que centros de computadores convencionais.
Ao compartilhar recursos, as nuvens oferecem aos usuários diversas vantagens em relação a uma infraestrutura dedicada, em particular, uma redução significativa de custos, acesso a hardware de última geração e nenhuma preocupação com manutenção. No entanto, apesar das vantagens, uma série de desafios ainda precisam ser enfrentados, incluindo: escolha e adaptação .de conjuntos apropriados de instâncias para maximizar desempenho; como tornar a execução da aplicação impermeável à interferência devido ao compartilhamento de recursos na nuvem. Este projeto visa aprimorar o gerenciamento de execução de aplicações HPC na nuvem.
Usando aplicações de bioinformática como estudo de caso, o projeto foca em aspectos que impactam no desempenho e custo financeiro sem violar acordos de nível de serviço, incluindo: a adoção da elasticidade vertical de recursos para o uso eficiente e escalável de cada instância virtual(máquinas virtuais ou containers); o escalonamento dinâmico de tarefas da aplicação nas instâncias virtuais, e; robustez por meio de mecanismos de tolerância a falhas para lidar com falhas ou revogações de recursos de nuvem. A computação em nuvem mais eficiente beneficia provedores, usuários, sociedade e meio ambiente.
Equipe
| Universidade Federal Fluminense (UFF) |
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Lúcia Maria de Assumpção Drummond   |
| Daniel Cardoso Moraes de Oliveira |
| Eugene Francis Vinod Rebello |
| Maria Cristina Silva Boeres |
| Universidade de Brasília (UnB) |
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| Alba Cristina Magalhães Alves de Melo |
| Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) |
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| Edson Borin |