Paramount iterations : a performance proxy for high-performance computing applications in cloud environments

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Brunetta, Jeferson Rech, 1993-
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
High performance computing
Cloud computing
Computação de alto desempenho
Computação em nuvem
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/41009
Resumo: Orientador: Edson Borin
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spelling Paramount iterations : a performance proxy for high-performance computing applications in cloud environmentsParamount iterations : um proxy de desempenho para aplicações de computação de alto desempenho em ambientes de nuvemHigh performance computingCloud computingComputação de alto desempenhoComputação em nuvemOrientador: Edson BorinCoorientador: Juliana Freitag BorinTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Instituto de ComputaçãoResumo: A computação em nuvem revolucionou o armazenamento, o acesso e o processamento de dados, oferecendo inúmeras oportunidades e vantagens. No entanto, o desafio de selecionar os recursos de nuvem mais eficientes e econômicos para o processamento de aplicações no contexto da computação de alto desempenho (HPC) ainda persiste. Neste trabalho, introduzimos o conceito de Iterações Primordiais (Paramount Iterations), definido como iterações representativas que capturam o comportamento de execução dominante de aplicações de HPC. Propomos esta metodologia para selecionar recursos de nuvem eficientes com base no tempo de execução dessas iterações em diferentes configurações de recursos computacionais da nuvem. Este documento descreve a técnica proposta, fornecendo uma ampla gama de experimentos de aplicações e configurações de nuvem em múltiplos cenários, identificando potenciais pontos de falha e destacando onde a técnica se sobressai. Avaliamos nossa abordagem nos três principais provedores de nuvem (Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud Platform), demonstrando que ela prevê com precisão os recursos mais eficientes para a execução de um conjunto de aplicações HPC, possibilitando assim a redução de custo dessas execuções. Nossos resultados confirmam a eficácia da técnica na seleção dos recursos ideais para cada carga de trabalho, mesmo diante de particularidades de execução de algumas aplicações. Também descrevemos um mecanismo de automação, que simplifica o processo de seleção dos recursos de nuvem e sugerimos caminhos para pesquisas futuras nesse domínioAbstract: Cloud computing has revolutionized data storage, access, and processing, offering numerous opportunities and advantages. However, the challenge of selecting the most cost-effective and efficient cloud resources for High-Performance Computing (HPC) workloads persists. In this work, we introduce the novel concept of Paramount Iterations, defined as representative iterations that capture the dominant execution behavior of HPC applications. We propose a methodology for selecting efficient cloud resources by measuring the execution time of Paramount Iterations across different cloud instances. This document describes our proposed technique providing experimentation to a broader range of applications and cloud configurations, identifying potential points of failure, and highlighting scenarios where the technique excels. We evaluated our approach using three major cloud providers (Amazon Web Services, Microsoft Azure, and Google Cloud Platform), demonstrating that it accurately predicts the most efficient resources for executing a set of HPC applications, ultimately reducing execution cost. Our results confirm the effectiveness of the technique in selecting suitable resources for each workload, even when considering application-specific execution particularities. We also describe an automation mechanism that streamlines the resource selection process and suggest avenues for future research in this domainAbertoDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutor em Ciência da ComputaçãoCAPES001FAPESP2013/08293-7CNPQ315399/2023-6[s.n.]Borin, Edson, 1979-Borin, Juliana Freitag, 1978-Bittencourt, Luiz FernandoRigo, SandroSouza, Samuel Xavier deUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASBrunetta, Jeferson Rech, 1993-20252025-08-08T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf1 recurso online (90 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/41009BRUNETTA, Jeferson Rech. Paramount iterations: a performance proxy for high-performance computing applications in cloud environments. 2025. 1 recurso online (90 p.) Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: 20.500.12733/41009. Acesso em: 27 abr. 2026.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1529515Cover: https://repositorio.unicamp.br/capa/capa?codigo=1529515engreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2026-04-22T14:58:48Zoai::1529515Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2026-04-22T14:58:48Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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