HPC Cloud
Cos'è il cloud HPC?
Il cloud HPC, o cloud High Performance Computing, integra le risorse e le funzionalità dell’High Performance Computing con l’infrastruttura cloud computing. Unisce la potenza di elaborazione e la scalabilità dei sistemi HPC tradizionali alla flessibilità e alla natura on demand dei servizi cloud.
In un ambiente cloud HPC, gli utenti possono accedere ad ampie risorse di elaborazione, tra cui potenza di calcolo, memoria e storage, utilizzandole per eseguire attività complesse e a uso intensivo di risorse. Queste attività comportano simulazioni, ricerca scientifica, analisi dei dati e altri carichi di lavoro ad alta intensità di calcolo che richiedono risorse di elaborazione significative.
I cloud HPC offrono diversi vantaggi, tra cui:
- Scalabilità: gli utenti possono scalare le risorse di elaborazione in base alle loro esigenze; questo consente una gestione efficiente dei carichi di lavoro variabili.
- Efficienza dei costi: i modelli basati su cloud consentono agli utenti di pagare le risorse utilizzate, evitando di investire in costose infrastrutture HPC dedicate e di doverle mantenere.
- Flessibilità: le piattaforme cloud HPC offrono configurazioni hardware e ambienti software di diverso tipo, consentendo agli utenti di scegliere la soluzione migliore per le loro attività.
- Accessibilità: gli utenti possono accedere alle risorse cloud HPC da remoto, consentendo ai team distribuiti di collaborare in modo efficace e ai ricercatori di effettuare esperimenti senza dover essere fisicamente presenti nelle vicinanze dell’hardware.
- Ottimizzazione delle risorse: il provisioning dinamico e la gestione delle risorse tramite tool di orchestrazione consente di utilizzare in modo efficiente la potenza di elaborazione, riducendo al minimo i tempi di inattività.
I servizi cloud HPC sono forniti da diversi cloud provider, come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) e altri. Questi servizi offrono alle organizzazioni e ai ricercatori un modo per sfruttare la potenza dell’HPC senza le complessità associate alla gestione e al mantenimento di cluster HPC dedicati.
Perché il cloud HPC è importante?
Il cloud HPC (cloud High Performance Computing) è importante per diversi motivi: risolve molte problematiche e offre vantaggi significativi alle organizzazioni e ai ricercatori che si occupano di attività ad alta intensità di elaborazione. Alcuni motivi per cui il cloud HPC è essenziale:
- Adattabilità: spesso la capacità dell’infrastruttura HPC tradizionale è fissa e limita l’adattabilità alla gestione di requisiti di elaborazione eterogenei. Il cloud HPC consente di scalare senza problemi le risorse di elaborazione in risposta ai carichi di lavoro mutevoli, facilitando la gestione di simulazioni e analisi più ampie e complesse.
- Efficienza finanziaria: stabilire e supportare i cluster HPC dedicati richiede una spesa iniziale significativa per hardware, software e infrastruttura. I servizi cloud HPC aderiscono a un modello basato sul consumo, in cui gli utenti sostengono solo costi commisurati all’utilizzo delle risorse. Questo elimina la necessità di ingenti investimenti iniziali e favorisce i risparmi finanziari, in particolare per le imprese con domande di elaborazione variabili.
- Portata globale: le risorse cloud HPC sono accessibili ovunque tramite Internet. L’accessibilità promuove la collaborazione tra ricercatori e team dislocati in aree geografiche diverse, semplificando lo scambio dei dati, i flussi di lavoro e i risultati.
- Personalizzabilità: le piattaforme cloud HPC offrono un'ampia gamma di configurazioni hardware e ambienti software, garantendo agli utenti autonomia di scelta della soluzione ottimale in base alle loro specifiche attività. Questa adattabilità garantisce che gli utenti possano selezionare risorse su misura per i loro carichi di lavoro specifici.
- Risultati accelerati: la funzionalità di provisioning tempestivo delle risorse all’interno del cloud accelera l’inizio degli esperimenti e delle simulazioni per i ricercatori. In questo modo, i risultati vengono conseguiti in tempi più rapidi, accelerando il ritmo delle iniziative di ricerca e sviluppo.
- Allocazione efficiente delle risorse: le piattaforme cloud HPC spesso forniscono funzionalità automatizzate di gestione e orchestrazione delle risorse. Di conseguenza, è possibile assegnare e riassegnare le risorse in modo dinamico, secondo necessità, aumentandone al massimo l’uso e riducendo al minimo l’inattività.
- Resilienza e backup: i servizi cloud HPC spesso includono funzionalità come la ridondanza e la replica che garantiscono la protezione di dati e simulazioni preziosi dai guasti hardware o da interruzioni impreviste.
- Supporto per i picchi: alcune organizzazioni hanno esigenze sporadiche o intermittenti di High Performance Computing. Il cloud HPC consente loro di accedere istantaneamente a risorse cloud durante i periodi di picco senza la necessità di infrastrutture interne.
- Accessibile a organizzazioni di piccole dimensioni: il cloud HPC democratizza l’accesso alle risorse di High Performance Computing. Le organizzazioni più piccole e i team di ricerca che non hanno risorse da investire in hardware HPC dedicato possono sfruttare i servizi cloud per eseguire calcoli avanzati.
- Promuovere l’innovazione: il cloud HPC abbatte le barriere che impediscono la sperimentazione e l’esplorazione di concetti inediti, consentendo ai ricercatori di innovare e scoprire nuove informazioni con maggiore efficienza.
Il cloud HPC offre alle organizzazioni e ai ricercatori un modo flessibile, a costi contenuti e fruibile per sfruttare le funzionalità di High Performance Computing senza le complessità e i vincoli delle infrastrutture HPC on-premise tradizionali.
Quali sono le problematiche del cloud HPC?
Nonostante il cloud HPC (cloud High Performance Computing) presenti numerosi vantaggi, pone anche delle problematiche che ne ostacolano la corretta implementazione. Qui di seguito alcune problematiche:
- Prestazioni variabili: la condivisione delle risorse cloud può avere un impatto negativo sulle prestazioni delle applicazioni, in particolare per i carichi di lavoro HPC, compromettendo la prevedibilità e la coerenza di tali prestazioni.
- Latenza e connettività di rete: connessioni di rete affidabili e rapide sono fondamentali per le applicazioni HPC, poiché la latenza può ridurre la velocità e la reattività delle applicazioni quando si condividono le risorse cloud.
- Complessità del trasferimento dei dati: il trasferimento di notevoli volumi di dati da e verso il cloud può essere un’attività laboriosa e costosa, soprattutto per set di dati di grandi dimensioni. I colli di bottiglia del trasferimento dei dati possono impedire l’utilizzo efficace delle risorse cloud, con conseguenze sulle prestazioni complessive.
- Sicurezza e privacy dei dati: lo storage dei dati sensibili o proprietari in ambienti cloud condivisi solleva dubbi sulla sicurezza e sulla compliance. Garantire solide misure di sicurezza e privacy dei dati diventa essenziale per proteggere le informazioni sensibili.
- Problematiche relative alle licenze software: le applicazioni HPC spesso fanno affidamento su software e licenze specializzati. La gestione delle licenze software in un contesto cloud può essere complessa e potenzialmente comportare spese aggiuntive o problemi di compliance.
- Gestione efficace dei costi: i servizi cloud garantiscono flessibilità, ma il modello di pagamento a consumo può comportare costi imprevisti se l’uso delle risorse non viene monitorato e ottimizzato. L’implementazione di strategie per una gestione efficiente dei costi è fondamentale per evitare sforamenti di budget.
- Evitare la dipendenza da un fornitore: migrare i carichi di lavoro HPC all'ecosistema di un cloud provider specifico potrebbe comportare la dipendenza da un fornitore. Questo limita la flessibilità e complica la transizione dei carichi di lavoro tra provider diversi o verso soluzioni on-premise.
- Mobilità dei dati tra cloud: in scenari che coinvolgono più cloud provider o configurazioni di cloud ibrido, lo spostamento senza problemi di dati e carichi di lavoro tra diversi ambienti cloud può essere complicato e richiedere tool e approcci specializzati.
- Garantire la compatibilità delle applicazioni: alcune applicazioni HPC sono progettate in modo tale da operare su architetture hardware specifiche. Garantire la compatibilità con i tipi di istanze cloud e le tecnologie di virtualizzazione disponibili può rivelarsi molto complesso.
- Gestire la complessità: orchestrare e gestire i carichi di lavoro HPC nel cloud può richiedere competenze e tool specializzati. L’integrazione dei servizi cloud con l’infrastruttura e i flussi di lavoro HPC esistenti introduce complessità nel processo di gestione.
- Ostacoli alla compliance con le normative: settori differenti possono avere obblighi di compliance alle normative diversi che influiscono sull’elaborazione e lo storage dei carichi di lavoro HPC. Questi requisiti hanno conseguenze sulla selezione dei cloud provider e sulle strategie di distribuzione.
- Perdita di controllo dell’infrastruttura: il trasferimento dei carichi di lavoro HPC nel cloud comporta la rinuncia a un certo controllo sull’infrastruttura sottostante. Questo può suscitare apprensione, in particolare per le organizzazioni con prerequisiti di prestazioni e sicurezza specifici.
Superare queste problematiche richiede una pianificazione meticolosa, un'attenta progettazione dell’architettura e l'utilizzo sapiente di tecnologie e strategie appropriate. Questo approccio garantisce che possano essere implementati i vantaggi del cloud HPC, affrontando al contempo i potenziali aspetti negativi.
Perché le aziende eseguono carichi di lavoro HPC nel cloud?
Il cloud HPC può accelerare rapidamente l'innovazione e ridurre la necessità o la dipendenza dal solo HPC on-premise, consentendo funzionalità di automazione, intelligenza artificiale e machine learning. Le aziende possono creare soluzioni e prodotti in tempi più rapidi e collocarsi più velocemente sul mercato, rafforzando il loro vantaggio competitivo. Nel cloud, l'HPC può essere suddiviso in carichi di lavoro specifici in base alla domanda o ai requisiti specifici del team. Il cloud HPC è anche più flessibile, in grado di scalare in verticale o in orizzontale per ridurre lo spreco di risorse. La sua disponibilità come servizio di terzi (aaS) contribuisce ad eliminare molte delle richieste di costi a lungo termine dell'HPC tradizionale, in particolare l'architettura e il provisioning iniziali. Il modello as-a-service, o modello basato sul consumo, assicura che le aziende sostengano costi solo per le risorse di elaborazione che utilizzano. Il passaggio a una soluzione fornita e gestita rende le risorse HPC e cloud HPC più disponibili per gli utenti nel loro complesso, che così non corrono il rischio di non accedervi.
Cosa sono le soluzioni HPC nel cloud?
Le aziende utilizzano le soluzioni cloud HPC per una serie di applicazioni che vanno dall’analisi all’accesso alle informazioni fino alla ricerca scientifica e oltre.
Ad esempio, i produttori utilizzeranno la tecnologia CAE per sviluppare prototipi avanzati senza la necessità di vaste risorse fisiche come laboratori e ricerca, poiché le sperimentazioni e le simulazioni vengono condotte nel cloud.
I ricercatori del settore sanitario possono utilizzare l'HPC per aggregare le informazioni e i dati medici dei pazienti per far progredire la ricerca sulle patologie, le sperimentazioni mediche e lo sviluppo di farmaci. Il cloud HPC può persino accelerare l'elaborazione e il sequenziamento del genoma.
L'HPC è parte integrante dei servizi finanziari, in cui l'analisi dei rischi e il rilevamento delle frodi richiedono un'elaborazione rapida ed esaustiva di più origini dati per dare informazioni corrette sulla redditività e sulle previsioni relative agli investimenti, nonché sull'utilizzo dell'analisi dei dati storici per identificare comportamenti di acquisto anomali quasi in tempo reale.
La democratizzazione dell'HPC si estende anche allo sviluppo di film, giochi e contenuti multimediali, dove i carichi di lavoro possono supportare il rendering grafico, l'analisi delle immagini, la transcodifica e la codifica.
Architettura e componenti del cloud HPC
L’HPC nel cloud prevede l’uso di risorse cloud per calcoli e simulazioni complessi che richiedono una notevole potenza di elaborazione.
Comprendere i componenti degli ambienti cloud HPC:
Gli ambienti cloud HPC sono costituiti da diversi componenti chiave:
- Macchine virtuali (VM): sono il blocco costitutivo fondamentale nel cloud. Le VM forniscono le risorse di elaborazione necessarie per eseguire le applicazioni. Nel contesto dell’HPC, queste VM sono generalmente dotate di CPU, GPU o hardware specializzato ad alte prestazioni per accelerare l’elaborazione.
- Elasticità e scalabilità: il cloud consente di incrementare o ridurre le risorse secondo necessità. Questo è fondamentale nell’HPC, in cui i carichi di lavoro possono variare in termini di dimensioni e complessità. Le piattaforme cloud consentono di aggiungere VM quando i carichi di lavoro sono complessi e di rilasciarle quando non sono più necessarie.
- Orchestrazione e gestione: i tool come Kubernetes o le piattaforme di gestione specifiche del cloud consentono di automatizzare la distribuzione e l’amministrazione delle applicazioni HPC tra diverse VM. Questo garantisce efficienza nell’uso delle risorse e nella distribuzione dei carichi di lavoro.
- Monitoraggio e registrazione: gli ambienti cloud HPC richiedono un monitoraggio completo per monitorare l'utilizzo delle risorse, delle metriche delle prestazioni e dei potenziali colli di bottiglia. Registri e metriche contribuiscono a diagnosticare i problemi e a ottimizzare le prestazioni.
Infrastruttura cloud per l’HPC:
I cloud provider propongono un’infrastruttura specializzata per i carichi di lavoro HPC, tra cui:
- Istanze di elaborazione: sono macchine virtuali con varie configurazioni di CPU, GPU e memoria per soddisfare i diversi requisiti di elaborazione.
- GPU e acceleratori: molti carichi di lavoro HPC traggono vantaggio dalle Graphics Processing Unit (GPU) e da altri acceleratori. Questi componenti hardware sono progettati per una gestione efficace delle attività di elaborazione parallela.
- Storage a elevate prestazioni: i cloud provider offrono soluzioni progettate per un throughput elevato e una bassa latenza, indispensabili per i carichi di lavoro HPC. Queste soluzioni includono opzioni come il Network Attached Storage (NAS) e lo storage a oggetti.
- Bursting e istanze spot: il bursting consente l’accesso temporaneo a risorse aggiuntive durante i picchi di carico. Le istanze spot sono istanze a costi contenuti che possono essere interrotte dal cloud provider ma possono ridurre notevolmente i costi se utilizzate in modo strategico.
Considerazioni su networking e storage per l’HPC nel cloud:
- Networking: i carichi di lavoro HPC richiedono reti a bassa latenza e alta larghezza di banda per una comunicazione efficiente tra i nodi. I cloud provider propongono opzioni di interconnessione ad alta velocità per facilitare questa comunicazione.
- Spostamento dei dati: nell’HPC uno spostamento dei dati efficiente è fondamentale. Le piattaforme cloud forniscono tool e soluzioni per il trasferimento sicuro di grandi set di dati da e verso il cloud.
- Storage: le opzioni di storage cloud includono lo storage a oggetti, il file storage e lo storage a blocchi.
- Localizzazione dei dati: il posizionamento delle risorse di elaborazione e dello storage dati nelle vicinanze riduce al minimo i tempi di trasferimento dei dati e ottimizza le prestazioni.
Gli ambienti cloud HPC abbinano istanze di elaborazione specializzate, acceleratori, storage a elevate prestazioni e reti robuste per fornire la potenza di elaborazione necessaria a simulazioni e calcoli complessi. Orchestrazione, monitoraggio e gestione dei dati efficienti sono essenziali per aumentare al massimo i vantaggi dell’HPC e del cloud.
Servizi cloud per l’High Performance Computing
A. Macchine virtuali e container per HPC:
- Utilizzo di macchine virtuali per i carichi di lavoro HPC:
Le macchine virtuali (VM) sono ampiamente utilizzate per l’esecuzione dei carichi di lavoro HPC. I cloud provider propongono istanze VM con CPU, GPU e configurazioni di memoria variabili per rispondere a esigenze di elaborazione specifiche. Le VM offrono isolamento, sicurezza e flessibilità nella gestione delle applicazioni HPC.
- Containerizzazione e orchestrazione negli ambienti cloud HPC:
I container, come Docker, forniscono un ambiente applicativo leggero e coerente. Incapsulano l’applicazione e le sue dipendenze. Le piattaforme di orchestrazione dei container come Kubernetes sono preziose per la gestione di flussi di lavoro HPC complessi e garantiscono un utilizzo efficiente delle risorse, la scalabilità e il bilanciamento del carico.
- Considerazioni sulle prestazioni per le VM e i container:
Nonostante i container offrano una distribuzione più rapida e la portabilità, le VM forniscono un isolamento più robusto e possono essere più adatte a specifici carichi di lavoro HPC. La scelta tra VM e container per le applicazioni HPC comporta la valutazione di fattori quali il tempo di avvio, il sovraccarico delle risorse e i requisiti di isolamento.
B. Reti ad alte prestazioni nel cloud:
- Opzioni di rete ad ampia larghezza di banda e bassa latenza:
- I cloud provider offrono opzioni di rete ad alta velocità fondamentali per le comunicazioni HPC. Questa tecnologia riduce la latenza e aumenta la larghezza di banda, semplificando uno scambio dei dati efficiente tra i nodi.
- Remote Direct Memory Access (RDMA) per HPC nel cloud:
- L’RDMA consente l’accesso diretto alla memoria tra i nodi senza il coinvolgimento della CPU, riducendo il sovraccarico delle comunicazioni. Le schede di rete che supportano l’RDMA possono aumentare notevolmente le prestazioni HPC accelerando i trasferimenti di dati.
- Topologia di rete e interconnessioni per i carichi di lavoro HPC:
I cloud provider spesso consentono di definire topologie di rete personalizzate per garantire modelli di comunicazione ottimali per le applicazioni HPC. Comprendono opzioni come topologie mesh, torus o fat-tree che riducono al minimo la latenza e migliorano il throughput dei dati.
C. Soluzioni per lo storage scalabili per HPC:
- Storage a oggetti e file system distribuiti nel cloud:
Le piattaforme cloud forniscono soluzioni per lo storage a oggetti scalabili e file system distribuiti. Queste opzioni di storage sono progettate per gestire enormi quantità di dati.
- Tecnologie di burst buffer e caching per lo storage HPC:
I burst buffer sono livelli di storage intermedi ad alta velocità che assorbono gli aumenti di I/O durante le operazioni HPC. Le tecnologie di caching come le reti di distribuzione dei contenuti o le cache in-memory migliorano i tempi di accesso ai dati utilizzati di frequente.
- Spostamento e gestione dei dati nelle configurazioni di cloud HPC:
I tool per uno spostamento efficiente dei dati sono essenziali per i carichi di lavoro HPC. I cloud provider offrono servizi e tool di trasferimento per spostare grandi set di dati tra gli ambienti on-premise e cloud. Le strategie efficaci di gestione dei dati garantiscono l’integrità, l’accessibilità e la compliance dei dati.
I servizi cloud HPC prevedono l’ottimizzazione di macchine virtuali e container, sfruttando opzioni di rete ad alte prestazioni e implementando soluzioni per lo storage scalabili. Insieme, questi componenti consentono l’esecuzione di carichi di lavoro HPC complessi negli ambienti cloud.
Orchestrazione e automazione del cloud per l’HPC
A. Automazione delle distribuzioni di HPC e della gestione delle risorse:
- Tool di automazione: i tool di orchestrazione del cloud consentono l’automazione della distribuzione degli ambienti HPC. Questi tool supportano la definizione delle configurazioni di infrastruttura come codice e una distribuzione coerente tra le diverse istanze cloud.
- Gestione della configurazione: i tool per la gestione della configurazione possono automatizzare le impostazioni del software sulle VM o sui container, garantendo la coerenza tra i cluster HPC.
- Scalabilità automatica: automatizzare la scalabilità delle risorse in base alle esigenze dei carichi di lavoro. Le piattaforme cloud consentono di configurare le regole di scalabilità automatica per un adeguamento dinamico del numero di istanze in linea con il carico di lavoro.
B. Infrastructure-as-Code (IaC) per gli ambienti cloud HPC:
- Vantaggi dell’IaC: l’IaC tratta il provisioning e la gestione dell'infrastruttura come lo sviluppo software. Offre il controllo delle versioni, la coerenza e la ripetibilità nella creazione e nella modifica degli ambienti HPC.
- Configurazione dichiarativa: l’IaC consente di dichiarare lo stato desiderato dell’infrastruttura mentre il tool di orchestrazione gestisce i dettagli del provisioning e della configurazione. Questo è utile in particolare per configurazioni HPC complesse.
- Collaborazione e riproducibilità: l’IaC supporta la collaborazione tra i team condividendo il codice dell’infrastruttura. Garantisce inoltre la possibilità di ricreare in modo coerente lo stesso ambiente, riducendo gli errori di configurazione.
C. Integrazione di tool di pianificazione HPC e di gestione delle risorse con l’orchestrazione del cloud:
- Scheduler HPC: i cluster HPC spesso usano scheduler come Slurm, Torque o PBS per gestire la programmazione delle operazioni e l’allocazione delle risorse. Questi scheduler ottimizzano l’uso delle risorse in ambienti multiutente.
- Integrazione nel cloud: l’orchestrazione cloud è in grado di collaborare con i tool di pianificazione HPC. Ad esempio, può eseguire il provisioning dinamico delle istanze cloud in base ai requisiti del lavoro e terminare le istanze una volta completate le attività.
- Ambienti ibridi: molti carichi di lavoro HPC comportano una combinazione di risorse on-premise e cloud. L’integrazione di cluster on-premise con le risorse cloud richiede un’orchestrazione attenta per garantire un’esecuzione efficiente delle operazioni.
L’orchestrazione e l’automazione del cloud sono fondamentali nella gestione di ambienti HPC complessi nel cloud. L’Infrastructure-as-Code e i tool di automazione semplificano la distribuzione e la gestione dei cluster HPC, mentre l’integrazione con i tool di pianificazione garantisce un utilizzo delle risorse e una programmazione dei lavori efficienti.
Prestazioni e ottimizzazione nel cloud HPC
A. Monitoraggio e ottimizzazione delle prestazioni HPC nel cloud:
- Metriche delle prestazioni: consente il monitoraggio delle metriche chiave delle prestazioni come l’utilizzo di CPU e memoria, l’I/O dei dischi e la latenza di rete. I cloud provider propongono servizi di monitoraggio e registrazione per tenere traccia di queste metriche.
- Utilizzo delle risorse: consente di identificare l’uso delle risorse per identificare i colli di bottiglia e le aree di miglioramento. La scalabilità verticale o orizzontale in base alle esigenze delle risorse contribuisce a mantenere prestazioni ottimali.
- Profilazione e benchmarking: la profilazione delle applicazioni HPC identifica le aree di inefficienza. Il benchmarking consente di confrontare le prestazioni con diverse configurazioni per scegliere la migliore.
B. Scalabilità automatica e allocazione dinamica delle risorse per i carichi di lavoro HPC:
- Strategie di scalabilità automatica: l’implementazione di regole per la scalabilità automatica consente di adeguare in modo dinamico il numero di istanze in base alle esigenze dei carichi di lavoro. La scalabilità automatica garantisce il mantenimento delle prestazioni durante i picchi di carico e il risparmio sui costi durante periodi di basso carico.
- Scalabilità predittiva: utilizza algoritmi predittivi o il machine learning per una previsione proattiva dei modelli di carichi di lavoro e l’adeguamento delle risorse.
- Istanze spot: utilizza le istanze spot dei cloud provider per una scalabilità a costi contenuti. Le istanze spot sono disponibili a prezzi inferiori ma possono essere interrotte dal provider se aumenta la domanda.
C. Accelerazione Graphics Processing Unit (GPU) per l’HPC nel cloud:
- Istanze GPU: scegliere istanze cloud dotate di GPU per i carichi di lavoro che possono trarre vantaggio dall’elaborazione parallela. Le GPU sono eccellenti per attività come il machine learning, le simulazioni e il rendering.
- Librerie accelerate da GPU: sfruttare le librerie e i framework accelerati da GPU per prestazioni migliori. Esempi comuni comprendono CUDA (la piattaforma di elaborazione parallela di NVIDIA) e cuDNN (la libreria NVIDIA Deep Neural Network).
- Carichi di lavoro GPU containerizzati: la containerizzazione consente di incapsulare le applicazioni accelerate da GPU per portabilità e coerenza. Kubernetes e Docker supportano l’integrazione delle GPU.
- Programmazione delle GPU: garantire la corretta programmazione delle risorse GPU per evitare i conflitti. L’allocazione delle risorse GPU a livello di VM e a livello di container richiede una gestione efficace.
L’ottimizzazione delle prestazioni HPC nel cloud comporta un attento monitoraggio delle metriche relative alle prestazioni, un'allocazione efficiente delle risorse attraverso la scalabilità automatica e l’impiego dell'accelerazione delle GPU, quando possibile. Adottando queste strategie, è possibile ottenere le migliori prestazioni per i carichi di lavoro HPC, gestendo in modo efficace i costi e le risorse.
Sicurezza e compliance nel cloud HPC
A. Sicurezza dei dati e crittografia negli ambienti cloud HPC:
- Crittografia dei dati: implementare la crittografia per i dati inattivi e in transito. I cloud provider offrono meccanismi di crittografia per proteggere i dati archiviati nei servizi storage e trasmessi tra le istanze.
- Gestione delle chiavi: amministrare le chiavi di crittografia in modo sicuro utilizzando gli appositi servizi di gestione forniti dalla piattaforma cloud o le soluzioni di terzi.
- Residenza dei dati: scegliere i data center e le aree geografiche che rispettano i requisiti di residenza dei dati dell’organizzazione. Accertarsi che i dati rimangano all’interno di specifiche giurisdizioni per adempiere agli obblighi legali e normativi.
B. Controlli degli accessi e autenticazione degli utenti per i carichi di lavoro HPC:
- Gestione di identità e accessi (IAM): i tool IAM controllano l’accesso degli utenti alle risorse cloud. Implementare il principio del privilegio minimo per garantire che gli utenti abbiano accesso solo alle risorse necessarie per le loro attività.
- Autenticazione a più fattori (MFA): applicare l’MFA per l’autenticazione degli utenti al fine di aggiungere un ulteriore livello di sicurezza. Questo evita l’accesso non autorizzato anche in caso di compromissione delle password.
- Controllo degli accessi in base al ruolo (RBAC): implementare l’RBAC per definire i ruoli e le autorizzazioni. Assegnare i ruoli agli utenti in base alle loro responsabilità per garantire il corretto controllo degli accessi.
C. Considerazioni sulla compliance per i dati HPC sensibili nel cloud:
- Compliance normativa: capire il quadro normativo del settore e dell’area geografica. Garantire che la configurazione del cloud sia conforme a regolamenti come GDPR, HIPAA, e così via.
- Classificazione dei dati: classificare i dati in base ai livelli di sensibilità. Applicare i controlli di sicurezza e le restrizioni all’accesso appropriati ai dati sensibili.
- Verifica e registrazione: abilitare le funzionalità di verifica e registrazione fornite dai cloud provider. Tenere registri delle attività degli utenti e degli eventi di sistema a fini della compliance e dell’analisi della sicurezza.
- Compliance del cloud provider: scegliere cloud provider che offrono certificazioni di compliance relative al proprio settore. I cloud provider si sottopongono spesso a verifiche da parte di terzi per garantire la compliance agli standard di settore.
- Accordi contrattuali: valutare e negoziare le condizioni contrattuali con il cloud provider per accertarsi che soddisfino i requisiti di compliance dell’organizzazione.
Garantire la sicurezza e la compliance negli ambienti cloud HPC comporta una solida crittografia dei dati, controlli rigorosi degli accessi e un'attenta considerazione delle normative di settore. Implementando queste misure, è possibile mantenere la riservatezza, l’integrità e la disponibilità dei dati sensibili, rispettando al contempo i requisiti normativi.
Gestione dei costi e definizione del budget per il cloud HPC
A. Considerazioni sui costi e modelli di determinazione dei prezzi per l’HPC nel cloud:
- Modelli di determinazione dei prezzi: capire i modelli di determinazione dei prezzi offerti dal cloud provider come le istanze on demand, quelle riservate e quelle spot. Ciascun modello presenta implicazioni diverse in termini di costo in base ai modelli di utilizzo.
- Costi delle risorse: le risorse di elaborazione, lo storage, il networking e il trasferimento dei dati contribuiscono ai costi. Tenere conto dei costi associati a ciascuno di questi componenti.
- Costi di trasferimento dei dati: il trasferimento dei dati da e verso il cloud può comportare costi aggiuntivi. Ridurre al minimo gli spostamenti di dati non necessari e valutare l'utilizzo di tecniche di compattazione dei dati.
B. Dimensionamento corretto e ottimizzazione dei costi per i carichi di lavoro HPC:
- Selezione delle istanze: scegliere i tipi di istanza che soddisfano i requisiti di elaborazione del carico di lavoro. Evitare l’overprovisioning o il sottoutilizzo delle risorse.
- Strategie di scalabilità automatica: implementare la scalabilità automatica per modificare in modo dinamico il numero di istanze in base alle esigenze del carico di lavoro. Questo contribuisce a ottimizzare l’uso delle risorse e i costi.
- Istanze spot: utilizzare istanze spot per i carichi di lavoro non critici e trarre vantaggio da costi inferiori. Tuttavia, prepararsi a potenziali interruzioni.
- Istanze riservate: valutare le istanze riservate se i carichi di lavoro sono prevedibili. Offrono risparmi sui costi in cambio di un impegno di utilizzo a lungo termine.
C. Pianificazione del budget e allocazione dei costi negli ambienti cloud HPC:
- Allocazione del budget: definire i budget per i diversi progetti HPC o i reparti. I cloud provider spesso propongono tool per la definizione dei budget che consentono di impostare limiti di spesa e ricevere avvisi quando ci si avvicina alle soglie.
- Assegnazione dei tag alle risorse: etichettare le risorse del cloud con i metadati pertinenti (ad es. nome del progetto, reparto) per monitorare accuratamente la spesa e allocare i costi di conseguenza.
- Monitoraggio dei costi e generazione di report: rivedere regolarmente i report sui costi forniti dal provider di cloud. Analizzare i modelli di spesa per identificare le aree di possibile ottimizzazione dei costi.
- Pianificazione delle istanze riservate: pianificare gli acquisti di istanze riservate in modo strategico, in linea con le previsioni dei carichi di lavoro a lungo termine. Evitare impegni eccessivi o il sottoutilizzo della capacità riservata.
- Tool di gestione dei costi: utilizzare tool di gestione dei costi di terzi che forniscono informazioni più dettagliate sui modelli di spesa e propongono suggerimenti per l'ottimizzazione.
La gestione dei costi e la definizione di budget efficaci per i carichi di lavoro HPC nel cloud richiede la comprensione dei modelli di determinazione dei prezzi, l’ottimizzazione dell’uso delle risorse e la pianificazione dei budget in linea con i requisiti dei progetti. Monitorando e controllando attentamente i costi, è possibile garantire la sostenibilità economica e l’efficienza dei progetti HPC.
Cloud HPC: quali sono le considerazioni principali da valutare nella scelta di un ambiente cloud?
Scegliere l’ambiente cloud giusto per l’High Performance Computing (HPC) richiede un’attenta considerazione di diversi fattori. Principali considerazioni da considerare:
- Risorse di elaborazione e accelerazione: valutare i tipi di CPU, GPU e altri acceleratori disponibili nell’offerta del cloud provider. Scegliere un provider con hardware adatto ai requisiti specifici dei carichi di lavoro.
- Prestazioni di rete: cercare cloud provider con opzioni di rete ad alta larghezza di banda e bassa latenza, come il networking avanzato o InfiniBand, per supportare una comunicazione efficiente tra i nodi.
- Scalabilità ed elasticità: valutare provider che offrono scalabilità automatica e allocazione dinamica delle risorse senza problemi per gestire esigenze di carichi di lavoro HPC variabili.
- GPU e librerie HPC: verificare il supporto e la disponibilità di librerie e framework accelerati da GPU in grado di soddisfare le esigenze delle applicazioni.
- Soluzioni per lo storage: valutare la scalabilità e le prestazioni delle opzioni di storage come lo storage a oggetti, il file system distribuito e le soluzioni high-throughput.
- Trasferimento e spostamento dei dati: valutare la facilità e il costo del trasferimento dei dati da e verso il cloud, in particolare per set di dati di grandi dimensioni.
- Funzionalità del software HPC: accertarsi che l’ambiente cloud supporti il software e i tool dai quali dipendono le applicazioni HPC.
- Tool di gestione delle risorse: cercare tool di monitoraggio e gestione delle risorse robusti che consentano un controllo efficiente di cluster e carichi di lavoro HPC.
- Sicurezza e compliance: scegliere un cloud provider con misure di sicurezza, certificazioni di compliance e opzioni di crittografia robuste per proteggere i dati HPC sensibili.
- Costi e definizione dei budget: confrontare i modelli di determinazione dei prezzi, capire i costi delle risorse e valutare il budget limitato. Cercare funzionalità di ottimizzazione dei costi come le istanze riservate o spot.
- Integrazione di cloud ibrido e on-premise: se si lavora in un ambiente ibrido, valutare la facilità con la quale il cloud provider si integra con l’infrastruttura on-premise.
- Posizione e residenza dei dati: scegliere una regione del cloud che soddisfi i requisiti di residenza dei dati e che offra una vicinanza geografica ottimale per ridurre la latenza.
- Supporto e SLA: valutare il livello di supporto tecnico, gli SLA e la reattività forniti dal cloud provider.
- Esperienza utente e facilità d’uso: valutare l’interfaccia utente, la facilità di distribuzione e i tool di gestione forniti dal cloud provider.
- Dipendenza da un fornitore: valutare la potenziale dipendenza da un fornitore e la facilità di migrazione dei carichi di lavoro verso un altro provider se necessario.
- Community e documentazione: verificare la disponibilità di una community di supporto, di documentazione e di esercitazioni per le offerte HPC del cloud provider.
La scelta di un ambiente cloud per l’HPC dipende dai requisiti specifici dei carichi di lavoro, dalle esigenze in termini di prestazioni, dal budget e dalla strategia di lungo termine. È fondamentale ricercare e testare accuratamente le diverse opzioni per stabilire quale cloud provider è maggiormente allineato agli obiettivi dell’organizzazione.
Tendenze e innovazioni future nel cloud HPC
A. Progressi nell’hardware e nell’infrastruttura cloud per l’HPC:
- Acceleratori specializzati: i cloud provider proporranno acceleratori specializzati come Field-Programmable Gate Array (FPGA) e Application-Specific Integrated Circuit (ASIC) per soddisfare carichi di lavoro HPC specifici.
- Elaborazione quantistica as-a-service: con la maturazione dell’elaborazione quantistica, i cloud provider potrebbero offrire l'accesso ad hardware apposito, consentendo ai ricercatori di esplorare algoritmi e applicazioni quantistiche.
- Istanze a uso intensivo di memoria: le capacità di memoria e la larghezza di banda ottimizzate saranno sempre più importanti per i carichi di lavoro HPC a uso intensivo di memoria, come le simulazioni e l'analisi dati su vasta scala.
B. Tecnologie emergenti per le prestazioni e l’efficienza nel cloud HPC:
- HPC nativo dei container: le tecnologie dei container si evolveranno ulteriormente per supportare meglio le applicazioni HPC, fornendo ambienti leggeri e riproducibili.
- HPC serverless: i modelli di elaborazione serverless potrebbero affermarsi ulteriormente per i carichi di lavoro HPC, consentendo la scalabilità automatica e la gestione delle risorse senza la gestione delle istanze tradizionali.
- Elaborazione ibrida: i cloud provider potrebbero integrare perfettamente l’elaborazione quantistica, l’elaborazione neuromorfica e l’elaborazione classica, consentendo simulazioni ibride e nuove scoperte.
C. Gestione e ottimizzazione basate sull’AI per i carichi di lavoro HPC:
- Gestione HPC autonoma: i tool di orchestrazione e gestione delle risorse basati sull’AI diventeranno sempre più sofisticati e ottimizzeranno l’allocazione delle risorse e la programmazione dei carichi di lavoro.
- Analisi predittiva: i modelli di machine learning saranno in grado di prevedere gli schemi dei carichi di lavoro HPC, consentendo di scalare e allocare le risorse in modo proattivo.
- Ottimizzazione dell’efficienza energetica: l’AI avrà un ruolo nell'ottimizzazione del consumo energetico, regolando dinamicamente le risorse e riducendo al minimo il consumo di energia durante i carichi di lavoro HPC.
- Ottimizzazione automatizzata: i tool basati sull’AI automatizzeranno il processo di ottimizzazione dei parametri per le applicazioni HPC, migliorando le prestazioni e riducendo le attività di ottimizzazione manuali.
- Rilevamento delle anomalie e sicurezza: il rilevamento delle anomalie basato sull'AI diventerà fondamentale per identificare in tempo reale i comportamenti irregolari, le potenziali minacce alla sicurezza e i colli di bottiglia delle prestazioni.
Il futuro dell’HPC nel cloud è caratterizzato dai progressi dell'hardware, dalle tecnologie emergenti come l’elaborazione quantistica e dall'integrazione dell'ottimizzazione e della gestione basate sull’AI. Insieme, queste tendenze porteranno a funzionalità HPC più potenti, efficienti e accessibili per i ricercatori e le organizzazioni.
HPE e il cloud HPC
HPE propone un ampio portafoglio di soluzioni HPC e cloud HPC, tra cui hardware, software e storage ad alte prestazioni che rendono possibile l'HPC, nonché l'esperienza e i servizi gestiti per accelerare la trasformazione.
Le aziende possono scegliere tra supercomputer exascale HPE Cray o sistemi HPE Apollo, progettati per gestire le esigenze moderne di modellazione convergente, simulazione e intelligenza artificiale. Per lo storage, è disponibile lo storage HPC dell'elaborazione HPE, in grado di ospitare un file storage all-flash unico e tradizionale che è comunque scalabile ed economicamente vantaggioso.
Le aziende che necessitano di una soluzione end-to-end completa possono optare per HPE GreenLake per l'HPC, una soluzione gestita scalabile che consente alle aziende di qualsiasi dimensione di sfruttare più facilmente i vantaggi di HPC senza le problematiche di distribuzione. HPE GreenLake per l'HPC viene eseguito on-premise, all'edge, in colocation o nel data center, consentendoti di trarre vantaggio dalla sicurezza e dal controllo garantiti da un'infrastruttura on-premise. E con la fatturazione basata sul consumo, le aziende possono avere la certezza di non sostenere costi per le risorse inutilizzate, pur mantenendo la flessibilità necessaria per perseguire nuove opportunità non appena si presentano.