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Cloudscape IV estimula la discusión

Hola y mil gracias por leerme. Te escribe Simón Sánchez y hoy hablaremos sobre Cloudscape IV estimula la discusión

Cloudscape IV, Bajo la dirección de Consorcio SIENA, tuvo lugar del 23 al 34 de febrero en la Comisión Europea en Bruselas. El evento tiene como objetivo promover los avances en la interoperabilidad y los estándares de computación en la nube capturados por el Hoja de ruta SIENA, que busca «definir escenarios, identificar tendencias, investigar la innovación y el impacto de la computación en la nube y la red, y brindar información sobre cómo los estándares y los marcos de políticas definen y dan forma al desarrollo y la implementación actuales y futuros en Europa y en el mundo «.

SIENA, la Iniciativa de Implementación de Estándares e Interoperabilidad para la Infraestructura Electrónica (2010-2012), es un grupo financiado por la UE cuyos objetivos son complementarios al papel del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU. (NIST) en el suministro de orientación sobre estándares y tecnología. nube.

Además de GridCast, Morris Riedel del Juelich Supercomputing Center, como director estratégico de EMI y líder del grupo de trabajo de replicación de datos de EUDAT, ha escrito en algunos de los temas interesantes que salieron a la luz en ese evento de CloudScape IV. Dos de estos debates se centran en la HPC en la nube y la gestión de datos en la nube.

Respecto al primero, Riedel plantea tres puntos importantes:

Hay inflación en términos: el significado del término HPC en el contexto de declaraciones como «HPC en las nubes» debe definirse con más cuidado. ¿Podemos considerar que 32 núcleos se utilizan con técnicas de computación paralela realmente como la HPC actual? ¿Dónde está la línea al hablar de HPC que tradicionalmente estaba más orientada al uso de sistemas a gran escala en la lista TOP500 (por ejemplo, hacia 300,000 núcleos y más emergentes cuando miramos a Exascale)?

Hay «aplicaciones científicas listas para ejecutar» (por ejemplo, Blast, namd, etc.) y son útiles en la nube (por ejemplo, escalabilidad hasta ~ 1024 núcleos o, más generalmente, algunos cientos de núcleos). Sin embargo, muchas aplicaciones de HPC se desarrollan durante el uso activo de sistemas HPC, lo que significa que el código evoluciona con el tiempo (por ejemplo, conectando nuevas bibliotecas, probando nuevos modelos matemáticos, etc.) con numerosos pasos de compilación y ajuste entre Todo el proceso. Las aplicaciones que se vuelven a enviar con el código exacto (como blastp, por ejemplo) no son la mayoría de las aplicaciones de HPC que escalan hasta miles de núcleos en los sistemas de HPC. El enfoque de la nube no es totalmente adecuado para este «proceso de desarrollo de aplicaciones científicas», pero tiene ventajas para las aplicaciones de HPC a pequeña escala que están maduras.

El soporte de habilitación de aplicaciones es un ingrediente importante para que las aplicaciones de HPC a gran escala se ejecuten de manera eficiente. Esto significa que el conocimiento de la escalabilidad con códigos científicos basados ​​en leyes numéricas y modelos matemáticos generalmente lo proporciona un solo personal de apoyo presente en los centros de HPC (por ejemplo, Laboratorios de simulación en Juelich). No parece claro quién proporciona este conocimiento único sobre los ajustes en parte a nivel de hardware (por ejemplo, topologías de red, formas, etc.) cuando se utilizan sistemas de nube pública. En muchos casos, esta es la experiencia adquirida por los expertos a lo largo de los años trabajando en estrecha colaboración con sistemas con aplicaciones científicas. ¿Existe un servicio de asistencia técnica en Amazon donde pueda solicitar un taller de escalabilidad o preguntar dónde en los códigos HPC hay cuellos de botella en la comunicación MPI (por ejemplo, equipos de análisis de rendimiento)?

Cuando se trata de administrar datos en la nube, Riedel enfatiza que los problemas de confianza aún deben resolverse por completo. Menciona el uso de leyes y certificaciones, así como el uso de una combinación de nubes públicas y privadas para superar las barreras de seguridad. Riedel también comenta sobre la necesidad de estándares de transferencia de datos más completos y una mejor comprensión de la complejidad de los datos.

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