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Penguin Põe Computação de Alto Desempenho na Nuvem

Computação em nuvem - Dica de Informática para a PCDF

Computação em nuvem - Dica de Informática para a PCDF
Anonim

A Penguin Computing, que cria clusters Linux de alto desempenho para tarefas como modelagem de clima e design de produtos, está levando seus negócios para a nuvem.

A empresa lançou o Penguin on Demand, ou POD, na terça-feira. um serviço que fornece acesso a um cluster HPC criado pela Penguin e hospedado em um data center em Utah.

O serviço é voltado para startups como empresas de biotecnologia que precisam de capacidade de HPC, mas não podem comprar seu próprio supercomputador e empresas maiores cujos cientistas e engenheiros precisam de mais capacidade do que seus data centers.

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O serviço POD concorrerá com a Amazon Web Services (AWS), que assinou alguns clientes de biotecnologia pelo seu EC2 Elas Compute Cloud e com ofertas sob demanda da IBM e de várias empresas menores.

Charles Wuischpard, CEO da Penguin, argumentou que a AWS não é ideal para o trabalho de HPC devido à sobrecarga de desempenho do uso de virtualização e porque os clientes não sabem onde os servidores que foram alocados estão localizados. Se estiverem distantes, isso pode causar latência que prejudica o desempenho de alguns trabalhos de HPC.

"Na computação de alto desempenho, você envia mensagens várias vezes por segundo, para que a latência seja acrescentada", disse Joshua Bernstein., um engenheiro de software da Penguin.

A Penguin não oferece garantias de desempenho, exceto dizer que seus clusters Linux otimizados executarão o código HPC mais rápido que o EC2. Wuischpard disse que a empresa pode oferecer garantias de nível de serviço aos clientes que as solicitam.

Ela também não publicou uma lista de preços, dizendo apenas que será "igual ou menor" às tarifas da Amazon. O preço da Amazon começa em US $ 0,10 por imagem de máquina virtual por hora. A Penguin cobrará por núcleo de CPU por hora, e também por assinatura mensal.

William Fellows, analista do The 451 Group baseado no Reino Unido, disse que muitos clientes tradicionais de HPC estão experimentando a Amazon e outros serviços baseados em nuvem. "Os pingüins do mundo precisam ter uma resposta para isso", disse ele.

A Penguin tem um bom histórico em projetar clusters HPC especializados, observou ele. Seus clientes incluem o Serviço Nacional de Meteorologia, a Caterpillar e Sandia National Laboratories, bem como empresas da Web 2.0 como Digg e Plaxo.

Os bolsistas concordaram que pode haver uma sobrecarga de desempenho com a arquitetura virtualizada e altamente distribuída da Amazon. "Mas, ao mesmo tempo, você pode alugar mais 2.000 CPUs por não muito dinheiro."

O serviço POD é entregue a partir de um cluster de servidores Relion da Penguin com processadores Xeon 5400, com 4 GB de memória por núcleo. e uma malha de rede Infiniband ou Gigabit Ethernet. O sistema é gerenciado pelo software de cluster Scyld da Penguin e os clientes acessam através de uma interface SSH (Secure Shell).

O sistema em Utah tem pouco mais de 1.000 núcleos de CPU, relativamente pequenos para começar, mas a Penguin aumentará a capacidade ao longo do tempo. Ele diz que tem dois clientes ativos hoje, tanto em bionformatics quanto em alguns testes piloto em andamento.

Clientes que precisam carregar grandes quantidades de dados no sistema podem enviá-lo em discos, como fazem com os Amazon Web Services. Outras preocupações podem incluir segurança e licenciamento de software, uma vez que muitos fornecedores comerciais cobram pelo núcleo para usar seus produtos.

A Penguin é uma das várias empresas de HPC que se ramificam para encontrar novos negócios. Na semana passada, a Cluster Resources mudou seu nome para Adaptive Computing e expandiu seu software de clustering para dar suporte a aplicativos corporativos virtualizados.

A Penguin quer, eventualmente, levar a "HPC às massas", disse Wuischpard. O serviço POD pode atrair os clientes que não consideraram o HPC antes, disse ele, como pequenas lojas de fundo de hedge ou até mesmo estudantes de arte que querem renderizar vídeo.