Dynamic scheduling based on particle swarm optimization for cloud-based scientific experiments

Los Experimentos de Barrido de Parámetros (PSEs) permiten a los científicos llevar a cabo simulaciones mediante la ejecución de un mismo código con diferentes entradas de datos, lo cual genera una gran cantidad de trabajos intensivos en CPU que para ser ejecutados es necesario utilizar entornos de cómputo paralelos. Un ejemplo de este tipo de entornos son las Infraestructura como un Servicio (IaaS) de Cloud, las cuales ofrecen máquinas virtuales (VM) personalizables que son asignadas a máquinas físicas disponibles para luego ejecutar los trabajos. Además, es importante planificar correctamente la asignación de las máquinas físicas del Cloud, y por lo tanto es necesario implementar estrategias eficientes de planificación para asignar adecuadamente las VMs en las máquinas físicas. Una planificación eficiente constituye un desafío, debido a que es un problema NP-Completo. En este trabajo describimos y evaluamos un planificador Cloud basado en Optimización por Enjambre de Partículas (PSO). Las métricas principales de rendimiento a estudiar son el número de usuarios que el planificador es capáz de servir exitosamente y el número total de VMs creadas en un escenario online (no por lotes). Además, en este trabajo se evalúa el número de mensajes enviados a través de la red. Los experimentos son realizados mediante el uso del simulador CloudSim y datos de trabajos de problemas científicos reales. Los resultados muestran que nuestro planificador logra el mejor rendimiento respecto de las métricas estudiadas con respecto a una asignación random y algoritmos genéticos. En este trabajo también evaluamos el rendimiento, a través de las métricas propuestas, cuando se provee al planificador información cualitativa relacionada a la longitud de los trabajos o no se provee la misma.Parameter Sweep Experiments (PSEs) allow scientists to perform simulations by running the same code with different input data, which results in many CPU-intensive jobs, and hence parallel computing environments must be used. Within these, Infrastructure as a Service (IaaS) Clouds offer custom Virtual Machines (VM) that are launched in appropriate hosts available in a Cloud to handle such jobs. Then, correctly scheduling Cloud hosts is very important and thus efficient scheduling strategies to appropriately allocate VMs to physical resources must be developed. Scheduling is however challenging due to its inherent NP-completeness. We describe and evaluate a Cloud scheduler based on Particle Swarm Optimization (PSO). The main performance metrics to study are the number of Cloud users that the scheduler is able to successfully serve, and the total number of created VMs, in online (non-batch) scheduling scenarios. Besides, the number of intra-Cloud network messages sent are evaluated. Simulated experiments performedusing CloudSim and job data from real scientific problems show that our scheduler achieves better performance than schedulers based on Random assignment and Genetic Algorithms. We also study the performance when supplying or not job information to the schedulers, namely a qualitative indication of job length.Fil: Pacini Naumovich, Elina Rocío. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones; ArgentinaFil: Mateos Diaz, Cristian Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Tandil. Instituto Superior de Ingenieria del Software; ArgentinaFil: Garcia Garino, Carlos Gabriel. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones; Argentin

A comparative analysis of NSGA-II and NSGA-III for autoscaling parameter sweep experiments in the cloud

The Cloud Computing paradigm is focused on the provisioning of reliable and scalable virtual infrastructures that deliver execution and storage services. This paradigm is particularly suitable to solve resource-greedy scientific computing applications such as parameter sweep experiments (PSEs). Through the implementation of autoscalers, the virtual infrastructure can be scaled up and down by acquiring or terminating instances of virtual machines (VMs) at the time that application tasks are being scheduled. In this paper, we extend an existing study centered in a state-of-the-art autoscaler called multiobjective evolutionary autoscaler (MOEA). MOEA uses a multiobjective optimization algorithm to determine the set of possible virtual infrastructure settings. In this context, the performance of MOEA is greatly influenced by the underlying optimization algorithm used and its tuning. Therefore, we analyze two well-known multiobjective evolutionary algorithms (NSGA-II and NSGA-III) and how they impact on the performance of the MOEA autoscaler. Simulated experiments with three real-world PSEs show that MOEA gets significantly improved when using NSGA-III instead of NSGA-II due to the former provides a better exploitation versus exploration trade-off.Fil: Yannibelli, Virginia Daniela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Pacini Naumovich, Elina Rocío. Universidad Nacional de Cuyo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; ArgentinaFil: Monge, David. Universidad Nacional de Cuyo; ArgentinaFil: Mateos Diaz, Cristian Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Rodríguez, Guillermo Horacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentin

Caracterización preliminar de los aspirantes a ingresar a la Licenciatura en Ciencias de la Computación

La deserción de los estudiantes universitarios en los primeros años de la carrera es una preocupación presente en todas las instituciones. Por este motivo, es importante analizar el problema en una etapa previa al cursado de la carrera, cuando el estudiante está transitando su ingreso a la institución seleccionada. Los resultados obtenidos pueden luego ser contrastados con el rendimiento de los estudiantes en los primeros años de la Universidad. El presente trabajo apunta a caracterizar el comportamiento de los aspirantes a ingresar en la Licenciatura en Ciencias de la Computación, mediante técnicas de minería de datos. Para ello, se dispone de datos censales y rendimiento durante el cursado del ingreso de las cohortes 2017 y 2018. Para explicar el problema se han propuesto diversas variables: situación socioeconómica, condición cultural, institución en la cual cursó estudios medios, rendimiento en los exámenes de ingreso, motivación personal, etc. Todas ellas comprendidas dentro de las características y comportamientos propios del aspirante universitario. En este trabajo se presentan los resultados obtenidos y se discuten los resultados esperados.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Caracterización preliminar de los aspirantes a ingresar a la Licenciatura en Ciencias de la Computación

La deserción de los estudiantes universitarios en los primeros años de la carrera es una preocupación presente en todas las instituciones. Por este motivo, es importante analizar el problema en una etapa previa al cursado de la carrera, cuando el estudiante está transitando su ingreso a la institución seleccionada. Los resultados obtenidos pueden luego ser contrastados con el rendimiento de los estudiantes en los primeros años de la Universidad. El presente trabajo apunta a caracterizar el comportamiento de los aspirantes a ingresar en la Licenciatura en Ciencias de la Computación, mediante técnicas de minería de datos. Para ello, se dispone de datos censales y rendimiento durante el cursado del ingreso de las cohortes 2017 y 2018. Para explicar el problema se han propuesto diversas variables: situación socioeconómica, condición cultural, institución en la cual cursó estudios medios, rendimiento en los exámenes de ingreso, motivación personal, etc. Todas ellas comprendidas dentro de las características y comportamientos propios del aspirante universitario. En este trabajo se presentan los resultados obtenidos y se discuten los resultados esperados.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Computational mechanics software as a service project

Cloud computing promises great opportunities for the execution of scienti c and engineering applications. However, the execution of such kind of applications over Cloud infrastructures requires the accomplishment of many complex processes. In this paper we present a Computational Mechanics Software as a Service (SaaS) project which will allow scientists to easily con gure and submit their experiments to be transparently executed on the Cloud. For this purpose, a nite element software called SOGDE is used to perform parametric studies of computational mechanics on the basis of underlying computing resources. Moreover, a web service provides an interface for the abovementioned functionalities allowing the remote execution of scienti c applications in a simple way.Facultad de Informátic

Caracterización del aspirante a Ingresar a la Licenciatura en Ciencias de la Computación

El problema de la deserción de los estudiantes universitarios en los primeros años de la carrera es una preocupación presente en todas las instituciones, pero el mismo puede ser analizado en una etapa previa, cuando el estudiante aun no es alumno y está transitando su ingreso a la institución seleccionada. Entre las numerosas causas que generan el problema citado, este proyecto apunta a características y comportamientos propios del aspirante universitario. Entre otros factores que influyen en el rendimiento de los mismos pueden citarse: situación socioeconómica, condición cultural, institución en la cual cursó estudios medios, rendimiento en los exámenes de ingreso, motivación personal, comportamiento actitudinal, entre otros. En este contexto el presente proyecto apunta a caracterizar mediante técnicas de minería de datos el comportamiento de los aspirantes universitarios de la Licenciatura en Ciencias de la Computación, a partir de datos censales y rendimiento durante el cursado de ingreso. Luego, a partir de dicha caracterización se puede postular que los aspirantes que presenten fuertes similitudes con la población caracterizada, tendrán rendimientos similares.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Caracterización del aspirante a Ingresar a la Licenciatura en Ciencias de la Computación

El problema de la deserción de los estudiantes universitarios en los primeros años de la carrera es una preocupación presente en todas las instituciones, pero el mismo puede ser analizado en una etapa previa, cuando el estudiante aun no es alumno y está transitando su ingreso a la institución seleccionada. Entre las numerosas causas que generan el problema citado, este proyecto apunta a características y comportamientos propios del aspirante universitario. Entre otros factores que influyen en el rendimiento de los mismos pueden citarse: situación socioeconómica, condición cultural, institución en la cual cursó estudios medios, rendimiento en los exámenes de ingreso, motivación personal, comportamiento actitudinal, entre otros. En este contexto el presente proyecto apunta a caracterizar mediante técnicas de minería de datos el comportamiento de los aspirantes universitarios de la Licenciatura en Ciencias de la Computación, a partir de datos censales y rendimiento durante el cursado de ingreso. Luego, a partir de dicha caracterización se puede postular que los aspirantes que presenten fuertes similitudes con la población caracterizada, tendrán rendimientos similares.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Caracterización del aspirante a Ingresar a la Licenciatura en Ciencias de la Computación

El problema de la deserción de los estudiantes universitarios en los primeros años de la carrera es una preocupación presente en todas las instituciones, pero el mismo puede ser analizado en una etapa previa, cuando el estudiante aun no es alumno y está transitando su ingreso a la institución seleccionada. Entre las numerosas causas que generan el problema citado, este proyecto apunta a características y comportamientos propios del aspirante universitario. Entre otros factores que influyen en el rendimiento de los mismos pueden citarse: situación socioeconómica, condición cultural, institución en la cual cursó estudios medios, rendimiento en los exámenes de ingreso, motivación personal, comportamiento actitudinal, entre otros. En este contexto el presente proyecto apunta a caracterizar mediante técnicas de minería de datos el comportamiento de los aspirantes universitarios de la Licenciatura en Ciencias de la Computación, a partir de datos censales y rendimiento durante el cursado de ingreso. Luego, a partir de dicha caracterización se puede postular que los aspirantes que presenten fuertes similitudes con la población caracterizada, tendrán rendimientos similares.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI