Driving NEMO Towards Exascale: Introduction of a New Software Layer in the NEMO Stack Software

This paper addresses scientific challenges related to high level implementation strategies that leads NEMO to effectively use of the opportunities of exascale systems. We consider two software modules as proof-of-concept: the Sea Surface Height equation solver and the Variational Data Assimilation system, which are components of the NEMO ocean model (OPA). Advantages rising from the introduction of consolidated scientific libraries in NEMO are highlighted: such advantages concern both the "software quality" improvement (see the software quality parameters like robustness, portability, resilence, etc.) and time reduction of software development

A GRID ENABLED PSE FOR MEDICAL IMAGING: EXPERIENCES ON MEDIGRID

A key issue in designing applications codes which are able to effectively take advantage of grid computing environments is to deal and manage all the software components complexity, this is even more true for medical imaging applications. We are concerned with development of a medical imaging PSE for advanced and grid computing environments. Specifically, MedIGrid is a distributed application for the management, processing and visualization of biomedical images that integrates a set of software and hardware components, or, more specifically, a set of grid collaborative applications useful to nuclear doctors. It results from the interaction of computing scientists devoted to the design and deployment of new tomographic reconstruction algorithms techniques, computer scientists researchers in the field of distributed and parallel architectures and physicians involved in nuclear medicine. We'll describe MedIGrid general architecture, as well as improvements and enhancements, essentially regarding the semantic power of the GUI (the Portal) (its language and its realization), and the entire phase of monitoring and migration of the parallel computational kernel for images reconstruction, mainly based on a performance contract inked taking into account historical performances and an ad hoc developed performance mode

GaaS: Grid personalizzate per il calcolo su Cloud

Negli ultimi anni, l’utilizzo di ambienti distribuiti basati sul paradigma di Grid Computing ha consentito alle comunità scientifiche di risolvere problemi sempre più complessi, grazie alla condivisione di un numero elevato di risorse mediante protocolli di gestione robusti ed interfacce di accesso ben definite. Tuttavia il Grid è caratterizzato da un modello di aggregazione delle risorse piuttosto statico, in cui non è consentito agli utenti di intervenire in alcun modo né sull’organizzazione logica delle risorse né tantomeno sulla loro configurazione, sulla base delle proprie esigenze. Al modello di aggregazione Grid manca, dunque, quella dinamicità che è invece propria dell’on demand Computing. Da qualche anno la comunità scientifica ha mostrato interesse verso l’utilizzo del Cloud Computing che promette un ambiente di lavoro molto più flessibile, in cui l’infrastruttura di calcolo si modifica sulla base delle reali esigenze degli utenti. Tuttavia il passaggio dal modello Grid a quello Cloud, se da un lato porta indiscussi vantaggi in termini di flessibilità, presenta l’inevitabile svantaggio per l’utente di doversi adattare a nuove interfacce di accesso alle risorse. Di qui l’idea di realizzare GaaS (Grid as a Service), un insieme di servizi che consentono, combinando i paradigmi Grid e Cloud, di realizzare infrastrutture di Grid Computing configurabili on demand