HPC Cloud
¿Qué es la nube HPC?
La nube HPC o nube de computación de alto rendimiento integra recursos y funcionalidades de computación de alto rendimiento con la infraestructura de computación en la nube. Combina la potencia de computación y la escalabilidad de los sistemas HPC tradicionales con la flexibilidad y naturaleza bajo demanda de los servicios de nube.
En un entorno de nube HPC, los usuarios pueden acceder a enormes recursos de computación, que incluyen potencia de procesamiento, memoria y almacenamiento, y utilizarlos para realizar tareas complejas y caracterizadas por un uso intensivo de los recursos. Estas tareas incluyen simulaciones, investigaciones científicas, análisis de datos y otras cargas de trabajo con un uso intensivo del procesamiento, que requieren grandes recursos de computación.
Las nubes HPC proporcionan varias ventajas, que incluyen las siguientes:
- Escalabilidad: los usuarios pueden escalar sus recursos de computación en función de sus necesidades, y esto les permite gestionar de forma eficiente diversas cargas de trabajo.
- Rentabilidad: los modelos basados en la nube permiten a los usuarios pagar por los recursos que utilizan, de modo que evitan la necesidad de invertir en costosas infraestructuras de HPC dedicadas y mantenerlas.
- Flexibilidad: las plataformas de nube HPC ofrecen una variedad de configuraciones de hardware y entornos de software que permiten a los usuarios elegir la mejor combinación para sus tareas.
- Accesibilidad: los usuarios pueden acceder a los recursos de nube HPC de forma remota. Esto permite a los equipos distribuidos colaborar de forma eficaz y a los investigadores llevar a cabo experimentos sin necesidad de encontrarse físicamente cerca del hardware.
- Optimización de recursos: el aprovisionamiento y la gestión dinámica de recursos mediante herramientas de organización permiten un uso eficiente del poder de computación y minimizar el tiempo de inactividad.
La prestación de servicios de nube HPC se realiza mediante diversos proveedores de nube, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), etc. Estos servicios ofrecen a las organizaciones y los investigadores una forma de aprovechar el poder de la computación de alto rendimiento sin las complejidades asociadas con la gestión y el mantenimiento de clústeres HPC.
¿Por qué es importante la nube HPC?
La nube HPC (o nube de computación de alto rendimiento) es importante por varios motivos, ya que aborda numerosos desafíos y proporciona ventajas significativas para las organizaciones y los investigadores que trabajan en tareas que requieren un uso intensivo de la capacidad de procesamiento. Estos son algunos motivos por los que la nube HPC resulta esencial:
- Adaptabilidad: la infraestructura de HPC tradicional a menudo presenta capacidades fijas, que encauzan la capacidad de adaptación para abordar diversos requisitos de computación. La nube HPC permite una escalación fluida de recursos de computación en respuesta a la evolución de las cargas de trabajo. Esto facilita la gestión de simulaciones y análisis más extensos e intrincados.
- Eficiencia financiera: establecer y mantener clústeres HPC dedicados requiere un desembolso inicial significativo en hardware, software e infraestructura. Los servicios de nube HPC encajan con un modelo basado en el consumo, en el que los usuarios solamente incurren en costes proporcionales a su uso de los recursos. Ello elimina la necesidad de realizar inversiones iniciales importantes y fomenta el ahorro financiero, especialmente para proyectos con demandas de computación fluctuantes.
- Alcance global: los recursos de la nube HPC son accesibles universalmente por Internet. Esta accesibilidad fomenta la colaboración entre investigadores y equipos geográficamente dispersos, al tiempo que optimiza el intercambio de datos, los flujos de trabajo y las conclusiones.
- Capacidad de personalización: las plataformas de nube HPC ofrecen una amplia gama de configuraciones de hardware y entornos de software, que otorgan a los usuarios la autonomía de poder optar por la configuración óptima en sintonía con sus tareas concretas. Esta capacidad de adaptación garantiza que los usuarios puedan seleccionar recursos personalizados para sus distintas cargas de trabajo.
- Resultados acelerados: la capacidad de aprovisionar rápidamente recursos en la nube acelera el inicio de experimentos y simulaciones para los investigadores. Ello acelera la obtención de resultados, así como el ritmo de las investigaciones y de los proyectos de desarrollo.
- Asignación eficiente de recursos: las plataformas de nube HPC a menudo proporcionan funcionalidades automatizadas de gestión y organización de recursos. En consecuencia, pueden asignarse y retirarse recursos de forma dinámica según sea necesario, lo que maximiza su explotación, al tiempo que se minimizan las instancias de recursos inactivos.
- Resiliencia y copia de seguridad: a menudo, los servicios de nube HPC incluyen características como la redundancia y replicación de datos, que garantizan la protección de datos y simulaciones de gran valor frente a fallos de hardware o disrupciones imprevistas.
- Compatible con picos: algunas entidades solo requieren la computación de alto rendimiento de forma esporádica o intermitente. La nube HPC les permite acceder instantáneamente a recursos de nube durante períodos de picos de actividad sin necesidad de contar con una infraestructura interna.
- Accesible para las entidades pequeñas: la nube HPC democratiza el acceso a los recursos de computación de alto rendimiento. Las organizaciones y los investigadores más modestos, que carecen de recursos para invertir en hardware HPC dedicado, pueden aprovechar los servicios de nube para ejecutar computaciones avanzadas.
- Fomenta la innovación: la nube HPC desmantela las barreras que impiden la experimentación y la exploración de conceptos novedosos, al permitir a los investigadores innovar y descubrir información nueva de forma más eficaz.
La nube HPC confiere una vía flexible, rentable y alcanzable a las organizaciones y los investigadores para que puedan aprovechar las funcionalidades de la computación de alto rendimiento sin las complejidades ni restricciones de la infraestructura HPC local convencional.
¿Cuáles son los desafíos de la nube HPC?
Mientras la nube HPC (nube de computación de alto rendimiento) presenta numerosas ventajas, también genera desafíos que entorpecen una implementación correcta. Algunos de estos desafíos incluyen los siguientes:
- Rendimiento variable: compartir recursos de nube puede afectar negativamente al rendimiento de las aplicaciones, especialmente en el caso de las cargas de trabajo de computación de alto rendimiento, lo que disrumpe su previsibilidad y homogeneidad.
- Latencia de red y conectividad: unas conexiones de red rápidas y fiables resultan cruciales para las aplicaciones de computación de alto rendimiento, dado que la latencia puede disrumpir la velocidad y capacidad de respuesta de una aplicación cuando se comparten recursos de la nube.
- Complejidad de la transferencia de datos: transferir grandes volúmenes de datos hacia y desde la nube puede llevar mucho tiempo y resultar costoso, especialmente en el caso de conjuntos de datos extensos. Los cuellos de botella de la transferencia de datos pueden impedir el aprovechamiento eficaz de los recursos de nube y afectar al rendimiento general.
- Seguridad y privacidad de los datos: el almacenamiento de datos confidenciales o privados en entornos de nube compartidos genera dudas sobre la seguridad y el cumplimiento. Garantizar unas medidas fiables de privacidad y seguridad de datos resulta esencial para proteger la información confidencial.
- Desafíos de las licencias de software: las aplicaciones HPC a menudo dependen de software especializado y licencias. Gestionar licencias de software en un contexto de nube puede resultar complicado y acabar generando gastos adicionales o problemas de cumplimiento.
- Gestión de costes efectiva: los servicios de nube proporcionan flexibilidad, pero el modelo de pago por consumo puede conllevar costes imprevistos si el uso de recursos no se supervisa y optimiza. Implementar estrategias para una gestión de costes efectiva resulta crucial para no superar los presupuestos.
- Evitar la dependencia del proveedor: migrar cargas de trabajo HPC al ecosistema de un proveedor de nube determinado puede producir la dependencia del proveedor. Ello restringe la flexibilidad y complica el desplazamiento de cargas de trabajo entre proveedores o de vuelta a las soluciones locales.
- Movilidad de datos a través de nubes: en escenarios con varios proveedores de nube o configuraciones de nube híbrida, el movimiento fluido de datos y cargas de trabajo entre entornos de nube puede resultar complicado y requerir herramientas y enfoques especializados.
- Garantizar la compatibilidad de las aplicaciones: determinadas aplicaciones de HPC se han diseñado para operar en arquitecturas de hardware específicas. Garantizar la compatibilidad con tipos de instancias de nube y tecnologías de virtualización disponibles puede convertirse en una preocupación considerable.
- Gestionar la complejidad: organizar y gestionar cargas de trabajo HPC en la nube puede exigir habilidades y herramientas especializadas. La integración de servicios de nube con infraestructura y flujos de trabajo HPC existentes introduce complejidad en el proceso de gestión.
- Obstáculos para el cumplimiento normativo: distintos sectores pueden contar con mandatos de cumplimiento normativo diferentes que influyan en el procesamiento y almacenamiento de las cargas de trabajo HPC. Estos requisitos afectan a la selección de proveedores de nube y a las estrategias de implementación.
- Pérdida del control de la infraestructura: el traslado de cargas de trabajo HPC a la nube obliga a renunciar a parte del control sobre la infraestructura subyacente. Esta renuncia al control puede generar aprensión, especialmente en organizaciones con requisitos previos específicos de rendimiento y seguridad.
Superar estos desafíos requiere una planificación meticulosa, un diseño de arquitectura cuidadoso y el uso inteligente de tecnologías y estrategias adecuadas. Este enfoque garantiza que las ventajas de la nube HPC pueden implementarse al tiempo que se abordan de forma eficaz los potenciales inconvenientes.
¿Por qué las empresas ejecutan cargas de trabajo HPC en la nube?
La nube HPC puede acelerar rápidamente la innovación y reducir la necesidad o dependencia de computación de alto rendimiento local exclusiva. De este modo, podrá facilitar funcionalidades de automatización, inteligencia artificial y aprendizaje automático. Las empresas pueden crear soluciones y productos más rápido y comercializarlos antes, a fin de reforzar su ventaja competitiva. En la nube, la computación de alto rendimiento se puede dividir en cargas de trabajo específicas en función de la demanda o los requisitos de equipos individuales. La nube HPC también resulta más flexible, al ser capaz de escalar de forma ascendente y descendente para mitigar el desperdicio de recursos. Su disponibilidad como servicio (aaS) de terceros ayuda a eliminar muchas de las demandas de costes a largo plazo de la computación de alto rendimiento tradicional, como por ejemplo, la arquitectura y el aprovisionamiento iniciales. El modelo como servicio (o modelo basado en el consumo) garantiza que las empresas solo paguen por los recursos de computación que utilicen. El desplazamiento hacia una solución entregada y gestionada amplía la disponibilidad de la computación de alto rendimiento y los recursos de HPC en la nube para usuarios generalistas, que no podrían acceder a ella de otro modo.
¿Qué son las soluciones de HPC en la nube?
Las empresas utilizan soluciones de nube de computación de alto rendimiento para diversas aplicaciones, que incluyen el análisis, el acceso a información, la investigación científica y más allá.
Por ejemplo, los fabricantes utilizarán la ingeniería asistida por ordenador para desarrollar prototipos avanzados sin necesidad de recursos físicos extensos, como laboratorios para pruebas prácticas e investigación, al realizar los experimentos y las simulaciones en la nube.
Los investigadores del sector sanitario pueden utilizar la computación de alto rendimiento para agregar información médica y datos de los pacientes, a fin de hacer progresar la investigación de enfermedades, los ensayos médicos y el desarrollo de fármacos. La nube HPC puede incluso acelerar el procesamiento y la secuenciación del genoma.
La computación de alto rendimiento es una parte integrante de los servicios financieros, donde el análisis de riesgo y la detección de fraudes requieren el procesamiento rápido y exhaustivo de diversos orígenes de datos para fundamentar correctamente la rentabilidad y predicción de las inversiones, así como para usar el análisis de datos históricos a fin de identificar comportamientos de compra atípicos prácticamente en tiempo real.
La democratización de la computación de alto rendimiento también se extiende al cine, los medios y al desarrollo de juegos, donde las cargas de trabajo pueden ayudar a la renderización de gráficos, el análisis de imágenes, la transcodificación y la codificación.
Arquitectura y componentes de la nube HPC
La computación de alto rendimiento en la nube implica el uso de recursos de nube para cálculos y simulaciones complejos que requieren un gran poder de computación.
Comprender los componentes de los entornos de nube HPC:
Los entornos de nube HPC se componen de varios elementos clave:
- Máquinas virtuales: estas representan los bloques de creación fundamentales en la nube. Las máquinas virtuales proporcionan los recursos de computación necesarios para ejecutar aplicaciones. En el contexto de la computación de alto rendimiento, estás máquinas virtuales suelen equiparse con CPU y GPU de alto rendimiento o hardware especializado para acelerar la computación.
- Elasticidad y escalabilidad: la nube puede escalar recursos de forma vertical y horizontal, según sea necesario. Esto resulta crucial en la HPC, donde el tamaño y la complejidad de las cargas de trabajo pueden variar. Las plataformas de nube permiten máquinas virtuales adicionales cuando se trabaja con cargas de trabajo pesadas y las liberan cuando ya no las necesitan.
- Organización y gestión: herramientas como Kubernetes o las plataformas de gestión específicas de la nube ayudan a automatizar la implementación y gestión de aplicaciones HPC a través de varias máquinas virtuales. Esto garantiza un uso de los recursos y una distribución de las cargas de trabajo eficiente.
- Supervisión y registro: los entornos de nube HPC requieren una supervisión completa para seguir el uso de los recursos, las métricas de rendimiento y los cuellos de botella potenciales. Los registros y las métricas ayudan a diagnosticar problemas y optimizar el rendimiento.
Infraestructura de la nube para la computación de alto rendimiento:
A menudo, los proveedores de nube ofrecen una infraestructura especializada para las cargas de trabajo HPC, que incluye:
- Instancias de computación: se trata de máquinas virtuales con varias configuraciones de CPU, GPU y memoria, para responder a diversos requisitos de computación.
- GPU y aceleradores: muchas cargas de trabajo HPC se benefician de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y otros aceleradores. Estos componentes de hardware se han diseñado para gestionar tareas de procesamiento en paralelo de forma efectiva.
- Almacenamiento de alto rendimiento: los proveedores de nube ofrecen soluciones diseñadas para ofrecer alto rendimiento y baja latencia, elementos cruciales para las cargas de trabajo HPC. Incluye opciones como el almacenamiento conectado a la red (NAS) y el almacenamiento de objetos.
- Ampliación e instancias puntuales: la ampliación te permite acceder temporalmente a recursos adicionales durante picos de carga. Las instancias puntuales son rentables y pueden interrumpirse por el proveedor de nube. No obstante, también pueden reducir los costes significativamente si se utilizan estratégicamente.
Consideraciones de conectividad de red y almacenamiento para HPC en la nube:
- Conectividad de red: las cargas de trabajo HPC requieren conectividad de red de baja latencia y alto ancho de banda para que la comunicación entre nodos resulte eficiente. Los proveedores de nube ofrecen opciones de interconexión de alta velocidad para facilitar estas comunicaciones.
- Movimiento de datos: un movimiento de datos eficiente resulta crucial para la computación de alto rendimiento. Las plataformas de nube proporcionan herramientas y soluciones para transferir grandes conjuntos de datos hacia y desde la nube con seguridad.
- Almacenamiento: las opciones de almacenamiento en la nube incluyen el almacenamiento de objetos, de archivos y en bloque.
- Localización de los datos: colocar los recursos de computación y el almacenamiento de datos en ubicaciones cercanas minimiza los tiempos de transferencia de datos y mejora el rendimiento.
Los entornos de nube HPC combinan instancias de computación especializadas, aceleradores, almacenamiento de alto rendimiento y conectividad de red fiable para proporcionar el poder de computación necesario para simulaciones y cálculos complejos. Una organización, supervisión y gestión de datos eficiente resulta esencial para maximizar los beneficios de la computación de alto rendimiento en la nube.
Servicios de nube para computación de alto rendimiento
A. Máquinas virtuales y contenedores para HPC:
- Uso de máquinas virtuales para cargas de trabajo HPC:
El uso de máquinas virtuales para ejecutar cargas de trabajo HPC está ampliamente extendido. Los proveedores de nube ofrecen instancias de máquinas virtuales con diversas configuraciones de CPU, GPU y memoria para responder a todo tipo de requisitos de computación específicos. Las máquinas virtuales proporcionan aislamiento, seguridad y flexibilidad en la gestión de aplicaciones de computación de alto rendimiento.
- Contenedorización y organización en entornos de nube HPC:
Los contenedores, como Docker, proporcionan un entorno de las aplicaciones ligero y homogéneo. Encapsulan la aplicación junto con sus dependencias. Las plataformas de organización de contenedores como Kubernetes resultan valiosas para gestionar flujos de trabajo HPC complejos, al garantizar un uso eficiente de los recursos, la escalación y el equilibrio de cargas.
- Consideraciones de rendimiento para máquinas virtuales y contenedores:
Mientras los contenedores ofrecen una implementación más rápida y portabilidad, las máquinas virtuales proporcionan un aislamiento más fiable y pueden resultar más adecuadas para cargas de trabajo HPC específicas. Ten en cuenta factores como el tiempo de puesta en marcha, la carga adicional de recursos y los requisitos de aislamiento a la hora de elegir entre máquinas virtuales y contenedores para aplicaciones de HPC.
B. Red de alto rendimiento en la nube:
- Opciones de conectividad de red con gran ancho de banda y baja latencia:
- Los proveedores de nube ofrecen opciones de conectividad de red de alta velocidad que resultan cruciales para las comunicaciones HPC. Esta tecnología reduce la latencia y aumenta el ancho de banda, de modo que facilita un intercambio de datos eficiente entre nodos.
- Acceso directo a memoria remota (RDMA) para HPC en la nube:
- El acceso remoto directo a memoria o RDMA permite una acceso directo a memoria entre nodos sin involucrar a la CPU, de modo que reduce la carga adicional de comunicación. Los adaptadores de red compatibles con RDMA pueden mejorar significativamente la computación de alto rendimiento acelerando las transferencias de datos.
- Topología de red e interconexiones para cargas de trabajo HPC:
A menudo, los proveedores de nube te permiten definir topologías de red personalizadas para garantizar unos patrones de comunicación óptimos para las aplicaciones HPC. Incluyen opciones como malla, toroide o fat-tree, que minimizan la latencia y mejoran el rendimiento de datos.
C. Soluciones de almacenamiento escalable para HPC:
- Almacenamiento de objetos y sistemas de archivos distribuidos en la nube:
Las plataformas de nube proporcionan soluciones de almacenamiento de objetos escalables y sistemas de archivos distribuidos. Estas opciones de almacenamiento se han diseñado para gestionar cantidades masivas de datos.
- Búfer de ráfaga y tecnologías de almacenamiento en caché para almacenamiento HPC:
Los búferes de ráfaga son capas de almacenamiento intermedio de alta velocidad que absorben ráfagas de E/S durante trabajos de computación de alto rendimiento. Las tecnologías de almacenamiento en caché, como las redes de entrega de contenidos o las cachés en memoria, mejoran los tiempos de acceso a los datos de uso frecuente.
- Movimiento y gestión de datos en configuraciones de nube HPC:
Unas herramientas de movimiento de datos eficaces resultan esenciales para las cargas de trabajo HPC. A menudo, los proveedores de nube transfieren servicios y herramientas para mover grandes conjuntos de datos entre entornos locales y en la nube. Unas estrategias de gestión de datos efectivas garantizan la integridad, la accesibilidad y el cumplimiento de los datos.
Los servicios de nube HPC incluyen la optimización de máquinas virtuales y contenedores, el aprovechamiento de opciones de redes de alto rendimiento y la implementación de soluciones de almacenamiento escalables. Conjuntamente, estos componentes permiten la ejecución de cargas de trabajo HPC exigentes en entornos de nube.
Organización y automatización de la nube para HPC
A. Automatizar las implementaciones y la gestión de recursos HPC:
- Herramientas de automatización: las herramientas de organización de la nube permiten automatizar la implementación de entornos HPC. Con estas herramientas, puedes definir configuraciones de infraestructura como código e implementarlas de forma homogénea a través de varias instancias de nube.
- Gestión de configuración: las herramientas de gestión de configuración pueden automatizar la configuración de software en máquinas virtuales o contenedores, de modo que garantizan la homogeneidad a través de los clústeres HPC.
- Escala automática: automatiza la escalación de recursos en función de las demandas de las cargas de trabajo. Las plataformas de nube te permiten configurar reglas de escalación automática para ajustar el número de instancias con el fin de que coincidan dinámicamente con la carga de trabajo.
B. Infraestructura como código para entornos de nube HPC:
- Ventajas: la infraestructura como código trata al aprovisionamiento y la gestión de infraestructura como un desarrollo de software. Ofrece control de versiones, homogeneidad y repetitividad para la creación y modificación de entornos HPC.
- Configuración declarativa: la infraestructura como código te permite declarar el estado deseado de tu infraestructura, mientras que la herramienta de organización gestiona los detalles de aprovisionamiento y configuración. Resulta especialmente valiosa para configuraciones de HPC complejas.
- Colaboración y reproducibilidad: la infraestructura como código facilita la colaboración entre equipos al compartir el código de la infraestructura. También garantiza que el mismo entorno pueda recrearse de forma homogénea, reduciendo los errores de configuración.
C. Integrar programadores HPC y gestores de recursos con la organización de la nube:
- Programadores HPC: a menudo, los clústeres HPC utilizan programadores como Slurm, Torque o PBS para gestionar la programación de trabajos y la asignación de recursos. Estos programadores optimizan el uso de recursos en entornos multiusuario.
- Integración de la nube: la organización de la nube puede colaborar con los programadores HPC. Por ejemplo, puede aprovisionar dinámicamente instancias de nube en función de los requisitos del trabajo y finalizar instancias una vez que concluyan los trabajos.
- Entornos híbridos: numerosas cargas de trabajo HPC incluyen una combinación de recursos locales y de la nube. Integrar clústeres locales con recursos de la nube requiere una cuidadosa organización para garantizar una ejecución eficiente del trabajo.
La organización y automatización de la nube resultan vitales para gestionar entornos HPC complejos en la nube. La infraestructura como código y las herramientas de automatización optimizan la implementación y gestión de clústeres HPC, mientras que la integración con programadores HPC garantiza la eficiencia en el uso de los recursos y la programación de trabajos.
Rendimiento y optimización en la nube HPC
A. Supervisar y optimizar el rendimiento HPC en la nube:
- Métricas de rendimiento: supervisa métricas de rendimiento claves, como uso de CPU, uso de memoria, E/S de disco y latencia de red. Los proveedores de nube ofrecen servicios de supervisión y registro para realizar el seguimiento de estas métricas.
- Uso de recursos: analiza el uso de recursos para identificar cuellos de botella y áreas de mejora. La escalación vertical u horizontal en función de la necesidad de recursos ayuda a mantener un rendimiento óptimo.
- Elaboración de perfiles y estudios comparativos: elaboración de perfiles de aplicaciones HPC para identificar áreas de ineficacia. Los estudios comparativos ayudan a comparar el rendimiento bajo distintas configuraciones, a fin de elegir la mejor.
B. Escalación automática y asignación dinámica de recursos para cargas de trabajo HPC:
- Estrategias de escalación automática: implementa reglas de escalación automática para ajustar dinámicamente el número de instancias en función de la demanda de las cargas de trabajo. La escalación automática mantiene el rendimiento durante picos de carga y ahorra costes durante los períodos de menor actividad.
- Escalación predictiva: utiliza algoritmos predictivos o aprendizaje automático para adelantarte proactivamente a los patrones de las cargas de trabajo y ajustar los recursos en consecuencia.
- Instancias puntuales: emplea instancias puntuales de los proveedores de nube para una escalación rentable. Las instancias puntuales se encuentran disponibles a precios más reducidos, aunque el proveedor puede interrumpirlas si aumenta la demanda.
C. Aceleración de GPU (unidad de procesamiento gráfico) para HPC en la nube:
- Instancias de GPU: elige instancias de nube equipadas con GPU para cargas de trabajo que puedan beneficiarse del procesamiento en paralelo. Las GPU destacan en tareas como el aprendizaje automático, las simulaciones o el renderizado.
- Bibliotecas aceleradas por GPU: aprovecha los marcos y bibliotecas aceleradas por GPU para un rendimiento mejorado. Algunos ejemplos populares incluyen CUDA (la plataforma de computación paralela de NVIDIA) o cuDNN (la biblioteca de red neuronal profunda de NVIDIA).
- Cargas de trabajo de GPU contenedorizadas: la contenedorización te permite encapsular aplicaciones aceleradas por GPU para facilitar su portabilidad y homogeneidad. Kubernetes y Docker son compatibles con la integración de GPU.
- Programación de GPU: garantiza la programación adecuada de recursos de GPU para evitar la contención. La asignación de recursos de GPU, tanto a nivel de máquinas virtuales como a nivel de contenedores, requiere una gestión eficaz.
Optimizar el rendimiento HPC en la nube implica la supervisión estrecha de las métricas de rendimiento, una asignación de recursos eficiente mediante la escalación automática y el uso de la aceleración de GPU cuando resulte aplicable. Al utilizar estas estrategias, consigues el mejor rendimiento posible para tus cargas de trabajo HPC, al tiempo que gestionas de forma efectiva los costes y recursos.
Seguridad y cumplimiento en la nube HPC
A. Seguridad de datos y cifrado en entornos de nube HPC:
- Cifrado de datos: implementa el cifrado para datos en reposo y en tránsito. Los proveedores de nube ofrecen mecanismos de cifrado para proteger los datos guardados en servicios de almacenamiento y que se transmiten entre instancias.
- Gestión de claves: gestiona las claves de cifrado con seguridad utilizando los servicios de gestión de claves suministrados por la plataforma de nube o por una solución de terceros.
- Residencia de los datos: elige centros de datos y regiones que cumplan los requisitos de residencia de los datos de tu organización. Asegúrate de que los datos permanezcan dentro de jurisdicciones especificadas para cumplir las obligaciones legales y normativas.
B. Controles de acceso y autenticación de usuarios para cargas de trabajo HPC:
- Gestión de identidades y acceso (IAM): las herramientas de IAM controlan el acceso de los usuarios a los recursos de la nube. Implementa el principio del menor privilegio para garantizar que los usuarios únicamente accedan a los recursos que necesiten para desempeñar sus tareas.
- Autenticación multifactor (MFA): aplica la MFA para autenticar a los usuarios y añadir una capa adicional de seguridad. De este modo, evitas el acceso no autorizado, incluso si se comprometen las contraseñas.
- Control de acceso basado en roles (RBAC): implementa RBAC para definir roles y permisos. Asigna usuarios a roles en función de sus responsabilidades para garantizar un control de acceso adecuado.
C. Consideraciones de cumplimiento para datos HPC confidenciales en la nube:
- Cumplimiento normativo: es necesario que comprendas el panorama normativo de tu sector y región geográfica. Asegúrate de que tu configuración de nube cumpla normativas como el RGPD, HIPAA, etc.
- Clasificación de datos: clasifica los datos por niveles de confidencialidad. Aplica controles de seguridad y restricciones de acceso adecuados a los datos confidenciales.
- Auditoría y registro: habilita las características de auditoría y registro que ofrezca el proveedor de nube. Mantén registros de las actividades de los usuarios y los eventos del sistema con fines de cumplimiento y análisis de seguridad.
- Cumplimiento del proveedor de nube: selecciona proveedores de nube que ofrezcan certificaciones de cumplimiento aplicables a tu sector. A menudo, los proveedores de nube se someten a auditorías de terceros para garantizar el cumplimiento de los estándares del sector.
- Acuerdos contractuales: revisa y negocia las condiciones contractuales con el proveedor de nube a fin de garantizar que cumplen los requisitos de cumplimiento de tu organización.
Garantizar la seguridad y el cumplimiento en entornos de nube HPC requiere un sólido cifrado de datos, rigurosos controles de acceso y una cuidadosa consideración de las regulaciones del sector. Al implementar estas medidas, puedes mantener la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos confidenciales, al tiempo que cumples los requisitos normativos.
Gestión de costes y elaboración de presupuestos para la nube HPC
A. Consideraciones de costes y modelos de precios para la HPC en la nube:
- Modelos de precios: debes comprender los modelos de precios que ofrezca el proveedor de nube, como los de las instancias bajo demanda, reservadas y puntuales. Cada modelo cuenta con implicaciones de coste diferentes, que se basan en patrones de uso.
- Coste de los recursos: los recursos de computación, almacenamiento, conectividad y transferencia de datos contribuyen al coste total. Ten en cuenta los costes asociados con cada uno de estos componentes.
- Costes de transferencia de datos: transferir datos desde y hacia la nube puede conllevar costes adicionales. Minimiza cualquier movimiento de datos innecesario utilizando técnicas de compresión de datos.
B. Dimensionamiento y optimización de costes para cargas de trabajo HPC:
- Selección de instancias: elige tipos de instancia acordes con los requisitos de computación de tu carga de trabajo. Evita sobreaprovisionar o infrautilizar los recursos.
- Estrategias de escalación automática: implementa la escalación automática para ajustar dinámicamente el número de instancias en función de la demanda de las cargas de trabajo. Esto optimiza la utilización y los costes de los recursos.
- Instancias puntuales: utiliza instancias puntuales para cargas de trabajo no críticas, a fin de aprovechar su menor coste. No obstante, no olvides prepararte para potenciales interrupciones.
- Instancias reservadas: considera el uso de instancias reservadas si cuentas con cargas de trabajo predecibles. Ofrecen ahorros de costes a cambio de un compromiso de uso a largo plazo.
C. Planificación de presupuestos y asignación de costes en entornos de nube HPC:
- Asignación de presupuestos: define presupuestos para distintos proyectos o departamentos de HPC. A menudo, los proveedores de nube ofrecen herramientas de elaboración de presupuestos para establecer límites de gasto y recibir alertas cuando se aproximan los umbrales.
- Etiquetado de recursos: etiqueta los recursos de nube con metadatos relevantes (p. ej.: nombre de proyecto, departamento) para poder hacer el seguimiento preciso de los gastos y asignar costes en consecuencia.
- Seguimiento de costes y elaboración de informes: revisa regularmente los informes de costes que proporcione el proveedor de nube. Analiza los patrones de gasto para identificar áreas en las que puedas optimizar los costes.
- Planificación de instancias reservadas: planifica tus adquisiciones de instancias reservadas de forma estratégica para que coincidan con las proyecciones de cargas de trabajo a largo plazo. Evita comprometer demasiada capacidad reservada o infrautilizarla.
- Herramientas de gestión de costes: utiliza herramientas de gestión de costes de terceros que proporcionen información más granular de los patrones de gasto y ofrezcan sugerencias de optimización.
Gestionar costes y elaborar presupuestos de forma efectiva para cargas de trabajo HPC en la nube requiere que comprendas los modelos de precios, optimices el uso de recursos y planifiques presupuestos en sintonía con los requisitos de los proyectos. Al supervisar y controlar los costes con sumo cuidado, puedes asegurarte de que tus proyectos de HPC se mantengan económicamente sostenibles y eficientes.
Nube HPC: ¿cuáles son las consideraciones clave para elegir un entorno de nube?
La selección del entorno de nube adecuado para la computación de alto rendimiento (HPC) requiere el estudio detallado de varios factores. Estas son algunas consideraciones clave que debes tener en cuenta:
- Recursos de computación y aceleración: evalúa los tipos de CPU, GPU y demás aceleradores de la oferta del proveedor de nube. Elige a un proveedor con hardware adecuado a tus requisitos específicos de cargas de trabajo.
- Rendimiento de red: busca proveedores de nube con opciones de conectividad de red de gran ancho de banda y baja latencia, como las redes mejoradas o InfiniBand, para favorecer una comunicación eficiente entre los nodos.
- Escalabilidad y elasticidad: considera los proveedores que ofrezcan una escalación automática y una asignación dinámica de recursos fluidas para gestionar las demandas variables de las cargas de trabajo HPC.
- Bibliotecas GPU y HPC: comprueba la compatibilidad y disponibilidad de bibliotecas y marcos acelerados por GPU que respondan a las necesidades de tus aplicaciones.
- Soluciones de almacenamiento: evalúa la escalabilidad y el rendimiento de las opciones de almacenamiento, como el almacenamiento de objetos, los sistemas de archivos distribuidos y las soluciones de almacenamiento de alto rendimiento.
- Transferencia y movimiento de datos: considera la facilidad y el coste de transferir datos desde y hacia la nube, especialmente en el caso de grandes conjuntos de datos.
- Compatibilidad con software HPC: asegúrate de que el entorno de nube sea compatible con el software y las herramientas de los que dependen tus aplicaciones HPC.
- Herramientas de gestión de recursos: busca herramientas fiables de gestión y supervisión de recursos con las que controlar de forma eficiente los clústeres y cargas de trabajo HPC.
- Seguridad y cumplimiento: elige un proveedor de nube con medidas de seguridad, certificaciones de cumplimiento y opciones de cifrado consolidadas para proteger los datos HPC confidenciales.
- Costes y elaboración de presupuestos: compara los modelos de precios, comprende los costes de los recursos y considera tus limitaciones presupuestarias. Busca características de optimización de costes como las instancias reservadas o puntuales.
- Nube híbrida e integración local: si trabajas en un entorno híbrido, evalúa la facilidad con la que el proveedor de nube se integra con tu infraestructura local.
- Localización y residencia de los datos: elige una región de nube que cumpla tus requisitos de residencia de datos y que proporcione una proximidad geográfica óptima a fin de reducir la latencia.
- Soporte y acuerdos de nivel de servicio: evalúa el nivel de soporte técnico, los acuerdos de nivel de servicio y la capacidad de respuesta que ofrece el proveedor de nube.
- Experiencia de usuario y facilidad de uso: considera la interfaz de usuario, la facilidad de implementación y las herramientas de gestión que ofrece el proveedor de nube.
- Dependencia del proveedor: considera la posibilidad de que surja la dependencia del proveedor y evalúa la facilidad de migrar tus cargas de trabajo a otro proveedor en caso de ser necesario.
- Comunidad y documentación: comprueba la disponibilidad de una comunidad de apoyo, así como de documentación y tutoriales, para las ofertas de HPC del proveedor de nube.
La elección de un entorno de nube para HPC depende de los requisitos específicos de tus cargas de trabajo, necesidades de rendimiento, presupuesto y estrategia a largo plazo. Resulta esencial que investigues a fondo y pruebes las distintas opciones para determinar qué proveedor de nube responde mejor a los objetivos de tu organización.
Tendencias e innovaciones futuras en la nube HPC
A. Avances en hardware e infraestructura de nube para HPC:
- Aceleradores especializados: los proveedores de nube ofrecerán aceleradores especializados, como matrices de puerta programable en campo (FPGA) y circuitos integrados para aplicaciones específicas (ASIC) para cargas de trabajo HPC específicas.
- Computación cuántica como servicio: a medida que madure la computación cuántica, los proveedores de nube irán ofreciendo acceso a hardware cuántico, que permitirá a los investigadores explorar aplicaciones y algoritmos cuánticos.
- Instancias con uso intensivo de memoria: las capacidades de memoria y el ancho de banda mejorados resultarán cada vez más importantes para las cargas de trabajo HPC con uso intensivo de memoria, como las simulaciones y los análisis de datos a gran escala.
B. Tecnologías emergentes para el rendimiento y la eficacia en la nube HPC:
- Contenedores nativos HPC: las tecnologías de contendores seguirán evolucionando para mejorar la compatibilidad con las aplicaciones HPC, proporcionando entornos ligeros y reproducibles.
- HPC sin servidor: puede aumentar la aceptación de modelos de computación sin servidor para cargas de trabajo HPC, que permitirían automatizar la escalación y la gestión de recursos sin instancias tradicionales de gestión.
- Computación híbrida: los proveedores de nube pueden integrar de forma fluida la computación cuántica, la computación neuromórfica y la computación clásica, para facilitar simulaciones híbridas y fomentar descubrimientos novedosos.
C. Gestión y optimización impulsadas por la IA para cargas de trabajo HPC:
- Gestión de HPC autónoma: las herramientas de organización y gestión de recursos impulsadas por la IA serán cada vez más sofisticadas y permitirán optimizar tanto la asignación de recursos como la programación de cargas de trabajo.
- Análisis predictivos: los modelos de aprendizaje automático predecirán los patrones de las cargas de trabajo HPC, lo que facilitará la escalación y asignación de recursos proactiva.
- Optimización de la eficiencia energética: la inteligencia artificial desempeñará un papel considerable a la hora de optimizar el consumo de energía, al ajustar dinámicamente los recursos y minimizar el consumo energético durante las cargas de trabajo HPC.
- Ajustes automatizados: las herramientas impulsadas por la IA automatizarán el proceso de ajuste de parámetros para las aplicaciones HPC, con lo cual mejorará el rendimiento y se reducirán los esfuerzos de optimización manual.
- Detección de anomalías y seguridad: la detección de anomalías impulsada por IA resultará esencial para identificar comportamientos irregulares en tiempo real, amenazas de seguridad potenciales y cuellos de botella de rendimiento.
El futuro de la HPC en la nube se regirá por los avances en hardware, las tecnologías emergentes, como la computación cuántica, y la integración de la optimización y gestión impulsada por la IA. Estas tendencias llevarán colectivamente hacia unas funcionalidades de HPC más potentes, eficaces y accesibles para los investigadores y las organizaciones.
HPE y la nube HPC
HPE ofrece un amplio portfolio de ofertas de HPC y nube HPC, que incluyen el hardware, software y almacenamiento de alto rendimiento, que facilitan la computación de alto rendimiento, así como la capacitación y los servicios gestionados para acelerar la transformación.
Las empresas pueden elegir entre supercomputers HPE Cray a exaescala o sistemas HPE Apollo, diseñados para gestionar demandas modernas para el modelado convergente, la simulación y la inteligencia artificial. Para el almacenamiento, existe el almacenamiento HPC para computación HPE, compatible con el almacenamiento de archivos all-flash tradicional, una opción que se mantiene rentable y escalable.
Las empresas que necesitan una solución global completa pueden optar por HPE GreenLake para HPC, una solución gestionada escalable que facilita que organizaciones de cualquier tamaño obtengan los beneficios de la computación de alto rendimiento sin los desafíos de su implementación. HPE GreenLake para HPC se ejecuta de forma local (en el extremo, en una coubicación o en el centro de datos de la empresa) para que puedas beneficiarte de la seguridad y el control que ofrece una infraestructura local. Y con la facturación basada en el consumo, las empresas pueden tener la tranquilidad de saber que no están pagando por recursos no utilizados, al tiempo que conservan la flexibilidad necesaria para perseguir nuevas oportunidades cuando surjan.