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Due to the increase of hybrid environments and the rise of Cloud resources in the IT sector, we have also seen an increase in the complexity of the administration we face today. Today, more than ever, automation tools are needed to facilitate not only the creation but also the management of these new environments. The lack of standardization, especially for HPC systems, forces us to present a proposal to evaluate the different tools that claim to facilitate the automation of this type of systems in Cloud environments and a subsequent analysis of them. In this Master's Thesis we will discover the importance of Cloud environments in HPC systems, the challenges that this presents and an analysis methodology that will serve as a reference for administrators and IT professionals who need to manage such complex and dynamic environments as HPC clusters in Cloud environments. Debido al aumento de entornos híbridos y al auge de los recursos Cloud en el sector IT, se ha podido observar también un incremento en la complejidad de administración de los mismos. Hoy más que nunca son necesarias las herramientas de automatización que faciliten no sólo la creación sino también la gestión de estos nuevos entornos. La falta de estandarización especialmente para los sistemas HPC fuerza a presentar una propuesta de evaluación de las distintas herramientas que presumen de facilitar la automatización de este tipo de sistemas en entornos Cloud y un posterior análisis sobre las mismas. En este Trabajo Final de Master descubriremos la importancia de los entornos Cloud en los sistemas HPC, los retos que ello presenta y una metodología de análisis que sirva de referencia para administradores y profesionales del sector TI que se vean en la necesidad de gestionar entornos tan complejos y dinámicos como los clústeres HPC en entornos Cloud.

Desde los inicios de la Computación de Altas Prestaciones (High Performance Computing), la simulación de modelos climáticos ha sido una de sus principales aplicaciones. Por este motivo, tradicionalmente, los modelos climáticos han sido ejecutados sobre supercomputadores por sus requerimientos y costes. Reducir este coste fue el motivo principal del desarrollo del proyecto climateprediction.net (también llamado CPDN) [1], una iniciativa de computación distribuida cuyo propósito es ejecutar diferentes (miles) de simulaciones de modelos climáticos para investigar las incógnitas sobre determinados parámetros. Este estudio es fundamental para poder comprender cómo pequeños cambios o variaciones en los valores pueden afectar a los modelos, por ejemplo, en investigaciones sobre cambio climático. El proyecto es actualmente propiedad de la Universidad de Oxford, que usa voluntarios a través del framework BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) [2] (http://www.climateprediction. net). Traballo Fin de Máster en Computación de Altas Prestacións. Curso 2013-2014

En el presente proyecto de fin de máster se ha analizado la problemática del despliegue de aplicaciones HPC (High Performance Computing) en una infraestructura cloud multipropósito (no exclusivamente dedicadas a aplicaciones de esta índole). Esta iniciativa viene motivada por el elevado coste en el mantenimiento y adquisición de una infraestructura HPC dedicada a computación de altas prestaciones, así como a la posibilidad de aprovechamiento de recursos disponibles en entornos cloud de propósito general cuya existencia es cada vez más habitual en las empresas e instituciones. La implantación de un servicio HPC sobre una plataforma cloud genérica y multipropósito, ofrece reducción en costes de infraestructura. Pero no es una tarea sencilla: la competencia de los diferentes tráficos por los recursos de la arquitectura que componen el cloud degradará la calidad de servicio de las diferentes tareas HPC Traballo Fin de Máster en Computación de Altas Prestacións. Curso 2011-12