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Previous issue date: 2014-06-09 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / The efficient deployment of HPC (High Performance Computing) applications on Clouds offers many challenges, in particular, for communication-intensive applications. One strategy to mitigate performance overheads caused by high communication latency is to schedule requested Virtual Machines (VMs) effectively onto physical resources by optimizing VM placement. In this work, we study the case of scientific applications in virtual clusters by analyzing how different VM profiles and placements can affect observed performance of a parallel application that uses distributed memory.
The main contribution of this thesis is a methodology with the following features: a) the representation of VM placement and virtual clusters through the placement of virtual cores; b) a software for systematic execution and obtainment of metrics under different configurations; c) performance analysis aware of core placement, resource contention and resource usage patterns; d) modeling and prediction of performance by feature extraction using Canonical Correlation Analysis on kernel metrics, according to the Dwarf classification. / A disponibilização eficiente de aplicações de Computação de Alto Desempenho em Clouds apresenta muitos desafios, em particular, para aplicações intensivas de comunicação. Uma estratégia para mitigar a queda de desempenho, causada por alta latência, consiste em escalonar as Máquinas Virtuais (VMs) de forma eficiente nos recursos físicos através da otimização da localização de VMs. Neste trabalho, é estudado o caso de aplicações científicas em clusters virtuais, por meio da análise da forma como diferentes perfis e localizações de VM podem afetar o desempenho observado de uma aplicação paralela que utiliza memória distribuída.
A contribuição principal consiste em uma metodologia com as seguintes característicias: a) a representação da localização de VMs e de clusters virtuais através da localização de núcleos virtuais; b) um novo software para a execução sistemática de clusters virtuais e a obtenção de métricas sob diferentes configurações; c) análise de desempenho ciente da localização dos núcleos virtuais, a contenção de recursos e os padrões de utilização de recursos; d) modelagem e predição do desempenho por meio de extração de características utilizando a Análise de Correlação Canônica, segundo a classificação de Dwarfs.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede-server.lncc.br:tede/202 |
| Date | 09 June 2014 |
| Creators | MC EVOY VALENZANO, GIACOMO VICTOR |
| Contributors | SCHULZE, Bruno Richard, Porto, Fábio André Machado, Madeira, Edmundo Roberto Mauro, Souza, José Neuman de, 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 | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| 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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