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Previous issue date: 2015-06-22 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Confronted by the increase in demand for computing power to solve scientific applications, the need to purchase and maintain a computing infrastructure becomes a must and a hindrance to research institutions. In this backdrop, the technological race and the need to purchase equipment, the cloud computing paradigm focusing on scientific computing emerges as a tool to aid in the advancement of scientific works. The following text presents a private cloud platform focused on the creation and management of computational clusters for application in solving high-performance computing tasks, specifically highly parallelizable processes using MPI. In addition to the system description cluster computing clouds, the work presents a scheduling model of virtual machines based on the affinity of the applications running on the hosts. This allocation model aims to allow better use of the resources available to the platform, increasing the flow of tasks performed. / Mediante a crescente demanda por poder computacional para a resolução de aplicações científicas, a necessidade de aquisição e manutenção de uma infraestrutura computacional torna-se uma obrigação e um empecilho para as instituições de pesquisa. Perante este cenário, de corrida tecnológica e a necessidade de aquisição de equipamentos, o paradigma de computação em nuvem voltado para a computação científica surge como uma ferramenta para auxiliar no avanço dos trabalhos científicos. O texto a seguir apresenta uma plataforma de nuvem privada voltada à criação e gerência de clusters computacionais para a aplicação na resolução de tarefas de computação de alto desempenho, especificamente processos altamente
paralelizáveis utilizando MPI . Além da descrição do sistema para clusters computacionais em nuvem, o trabalho segue para apresentar um modelo de escalonamento de máquinas virtuais baseado na afinidade das aplicações em execução nos hospedeiros. Este modelo de alocação busca permitir um melhor aproveitamento dos recursos disponíveis à plataforma, aumentando a vazão de tarefas executadas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede-server.lncc.br:tede/210 |
| Date | 22 June 2015 |
| Creators | Yokoyama, Daniel Massami Muniz |
| Contributors | Schulze, Bruno Richard, Porto, Fábio André Machado, Mury, Antonio Roberto |
| Publisher | Laboratório Nacional de Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, LNCC, Brasil, Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC, instname:Laboratório Nacional de Computação Científica, instacron:LNCC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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