Научные облака прошлое настоящее будущее Кирилл Шилеев,

О чем речь почему научный софт существенно отличается прошлое настоящее будущее

Почему наука другая противоречивые требования легкость цикла разработки максимальная производительность на статистике нет требований к надежности отладка часто возможна только на большой статистике как результат- batch system есть часть которая похожа на 24x7 Web (slow control) есть часть которая похожа на low latency HA (DAQ)

Типы задач Statistics Parametric sweep Parametric statistics Grids (MPI)

Статистика

Перебор параметров

Параметрическая статистика

Грид расчеты

Гриды и облака gLite, Globus, PROOF, Condor просадка в производительности в 20-30% все еще вызывает озабоченность ориентация на batch processing, нет необходимости жонглировать операционками

Прошлое Все просто- прошлого просто нет!

Настоящее (сплошной маркетинг)

Типичный пример

причина: годится только для прикидок и для студентов (спекулятивно) для научных групп без ресурсов

Настоящее (более-менее реальное) Matlab Mathematics (WolframAlpha) OpenPBS MS HPC PROOF

Будущее для облака без виртуального слоя идея гибрида может резко поднять интерес пока нет значимых попыток

пример: RESERVOIR

Молотилкам не нужна виртуальность

Облака сменят гриды? Занимательное чтиво на ночь =62&resId=0&materialId=paper&confId=35523