Resumo: A análise de desempenho de aplicações de computação de alto desempenho (HPC) (High Performance Computing) foi recentemente facilitada pelo uso de plataformas de virtualização. Os subsídios concedidos pelos fornecedores de IaaS (Infrastructure as a Service) para projetos de pesquisa nas universidades têm contribuído neste sentido. No entanto, o desempenho das aplicações HPC depende fortemente do suporte de Entrada/Saída da plataforma em nuvem, principalmente da rede de intercomunicação entre as máquinas virtuais. Neste trabalho avaliamos a escalabilidade de aplicativos de benchmark da suíte NPB-NAS e de aplicações reais de processamentos de dados espaciais em uma nuvem pública, Azure, e uma nuvem privada, usando XenServer, usando como referência e controle um cluster de máquinas físicas sem virtualização. Em nossos experimentos, o speed-up das aplicações quando executadas na nuvem pública foi até três vezes menor para aplicações CPU-bound, em comparação com um cluster físico com hardware equivalente. Apesar da qualidade superior da infraestrutura na nuvem pública, as aplicações também apresentaram tempo de execução até três vezes maior, comparando com o tempo de execução no cluster físico. Comparando o speed-up das aplicações entre nuvem pública e privada também encontramos que o mesmo não é afetado somente pela camada adicional de virtualização, mas também por outros fatores da plataforma de nuvem, como o uso de máquinas vizinhas, reafirmando resultados de trabalhos anteriores. Nossos resultados indicam que apesar de conveniente, testar a escalabilidade de aplicações distribuídas em plataformas virtuais (nuvem pública ou privada) pode levar a interpretações incorretas ou imprecisas a respeito da escalabilidade de alguns tipos de aplicações distribuídas.

Palavras-chave: Virtualização; Computação em Nuvem; HPC; Hypervisor.

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Citação: Ariel Lauber de Paula Silva. Avaliação Comparativa de Escalabilidade de Aplicações de Alto Desempenho em Nuvem Pública e Privada. Monografia. Bacharelado em Ciências da Computação. Universidade Federal de Goiás, Regional Jataí. Jataí, GO, Brasil. 2016. 51p.

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