Desempenho de Rede na Nuvem Pública - Roloff, Eduardo; Gaspary, Luciano Paschoal; Navaux, Philippe O. A. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS); 2018: Anais da XVIII Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul, 2018)
A computação em nuvem oferece acessoá uma variada gama de opções computacionais, com diversas opções de instâncias com tamanhos, configurações e preços diferentes. Este trabalho busca comparar o desempenho de rede de instâncias na nuvem contra máquinas tradicionais. 1. Introdução e Motivação A Computação em Nuvem [Mell et al. 2011] trouxe um novo paradigma para o meio acadêmico e corporativo. As principais mudanças que o paradigma trouxe são a possibilidade de utilização de recursos sem a necessidade de aquisição dos mesmos (payper-use) e o acesso a recursos de maneira elástica, onde o usuário pode configurar uma quantidade, virtualmente, infinita de recursos de acordo com sua necessidade. No que se refere a Processamento de Alto-Desempenho (PAD) a Computação em Nuvem tem o potencial de substituir a necessidade de aquisição de clusters para execução de aplicações científicas. Um usuário de PAD pode ter acesso a um cluster com centenas ou milhares de cores, de maneira instantânea, sem qualquer necessidade de aquisição e configuração de equipamentos. A avaliação de desempenho em ambientes virtuais já apresentou diversos resultados e se mostra bastante promissora. No entanto, pouco se estudou sobre como se pode aproveitar as características de Computação em Nuvem para PAD. Um dos fatores mais importantes em ambientes de cluster é a rede, dessa maneira esse trabalho tem seu foco na avaliação de rede em diversos ambientes. Para os testes de redes, foi usado a suíte de testes Intel MPI Benchmarks 1. Dentre os diversos testes existentes na suíte, selecionamos o teste de PingPong que basicamente é a troca de mensagens entre dois nós. Como ambientes de testes, foram testadas algumas instâncias dos maiores provedores públicos de nuvem: Amazon e Microsoft. Da Amazon foram escolhidas as instâncias C3.8X e X1.32X, com 32 e 128 cores respectivamente. Da Microsoft foram escolhidas as instâncias A4, A9, A11, D5, G4 e G5 usando de 8á 32 cores. Para fins de comparação foram usados dois clusters tradicionais, o Cluster 1 é o cluster econome do GRID5000 e o Cluster 2 é o Cluster Draco do GPPD.