Platform as a service integration for scientific computing using DIRAC

Cada día crece máis a demanda de recursos de computación requirida polos investigadores, capacidades de cálculo que coexisten co crecente volume de datos xerado actualmente. Estes investigadores están a demandar un servizo de Computación de Altas Prestacións (HPC) que permita a execución das suas simulacións dunha forma na que se deslocalicen os recursos para poder acceder aos máximos posibles, facilitandoo coa forma o máis cómoda e segura para eles. Doutra banda, as universidades están conectadas con centros de investigación con redes que pusuen unha velocidade e fiabilidade que posibilitan a execución de traballos de cálculo científico. As capacidades de computo existentes en universidades van dende aulas informáticas para usos docentes, laboratorios, etc., ata clusters de ordenadores pertencentes a grupos de investigación. Usando tecnoloxías grid e cloud estes recursos computacionais heteroxéneos poderían ser reutilizados polos investigadores para realizar simulacións, aportando unha maior cantidade de cómputo a xa existente e deslocalizando os recursos entre distintos lugares ao redor do planeta. O obxectivo desta tese é adaptar a contorna para computación distribuída DIRAC, desenvolvida para o proxecto LHCb do CERN, para o seu uso por varias comunidades de usuarios baseado nas tecnoloxías cloud e big data. Esta contorna pusuiría repositorios de software centralizados que permitan proveer o software necesario para que a través dos entornos na nube se poidan executar as aplicacións dos investigadores en calquera parte do planeta dunha forma escalable, permitindo aprobeitar tanto recursos dedicados como nondedicados. Avaliando así a execución desta plataforma para a realización de cálculos científicos. Este traballo comezará coa obtención de requisitos, para pasar despois ao proceso de integración básica. Posteriormente, optimizarase o uso do software cientifico empregado para as contornas cloud, tratando de adaptalo aos entornos virtualizados. Para iso, será necesario realizar un estudo estadístico que sexa o máis próximo posible aos entornos en producción para poder determinar e crear as infraestructuras adaptadas evitando así a perda de rendemento dentro de recursos. O seguinte caso sería utilizar as tecnoloxías virtualizadas, adaptando as arquitecturas creadas, para a creación de sistemas que permitan o envío de traballos que requiran de grandes cantidades de datos no eido do big data dunha forma distribuida

Proceedings of the First PhD Symposium on Sustainable Ultrascale Computing Systems (NESUS PhD 2016)

Proceedings of the First PhD Symposium on Sustainable Ultrascale Computing Systems (NESUS PhD 2016) Timisoara, Romania. February 8-11, 2016.The PhD Symposium was a very good opportunity for the young researchers to share information and knowledge, to present their current research, and to discuss topics with other students in order to look for synergies and common research topics. The idea was very successful and the assessment made by the PhD Student was very good. It also helped to achieve one of the major goals of the NESUS Action: to establish an open European research network targeting sustainable solutions for ultrascale computing aiming at cross fertilization among HPC, large scale distributed systems, and big data management, training, contributing to glue disparate researchers working across different areas and provide a meeting ground for researchers in these separate areas to exchange ideas, to identify synergies, and to pursue common activities in research topics such as sustainable software solutions (applications and system software stack), data management, energy efficiency, and resilience.European Cooperation in Science and Technology. COS