Optimización y autoescalado basado en metaheurísticas para la ejecución eficiente de aplicaciones científicas en infraestructuras cloud - Pacini Naumovich, Eliana Rocío (2019)

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Las aplicaciones científicas son implementadas mediante la construcción de modelos matemáticos y técnicas numéricas que sirven para manipular y controlar el problema real al que representan. Debido a que para su ejecución se requiere de grandes capacidades de cómputo, los entornos de computación distribuida como Cloud resultan adecuados. Cloud permite la adquisición de infraestructuras totalmente configuradas a través de tecnologías de virtualización, es decir, diferentes tipos de instancias de máquinas virtuales (VM) proporcionan un amplio espectro de configuraciones de hardware y software bajo un esquema de pago por uso. En general, los precios difieren según el tipo de VM y el modelo de fijación de precios del proveedor Cloud. De acuerdo al modelo de precios, las instancias pueden ser adquiridas bajo demanda, ofreciendo una plataforma de cómputo confiable, pero a un precio fijo que generalmente es más costoso que las instancias adquiridas bajo modelos de precios alternativos, como las instancias spot. Las instancias spot poseen precios fluctuantes a lo largo del tiempo que suelen ser más bajos que los precios de las instancias bajo demanda. Sin embargo, las instancias spots están sujetas a la aparición de errores out-of-bid (OOB), que son aquellos que se producen cuando el precio de la instancia spot supera el precio de oferta realizado por el usuario. Cuando se produce un OOB, las instancias afectadas se ven obligadas a finalizar y también finaliza la ejecución de los trabajos que se estén ejecutando en tales instancias. Al utilizar instancias spot, la confiabilidad de las VMs depende de la oferta del usuario y de los valores reales de los precios spot. El objetivo principal del presente proyecto consiste en: diseñar, construir e implementar nuevas metaheurísticas para optimizar la ejecución de aplicaciones científicas en infraestructuras Cloud. Particularmente, el objetivo propuesto contempla gestionar eficientemente el procesamiento distribuido de aplicaciones científicas mediante la implementación de metaheurísticas para minimizar tanto los tiempos de ejecución como los costos monetarios, dos objetivos de optimización claramente contrapuestos. Esto significa que cuanto mayor cantidad y mejores recursos son rentados a un Cloud, menores son los tiempos de respuesta, pero como consecuencia mayor es el costo económico.