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Scalable State Management for Scientific Applications in the Cloud

机译：云中科学应用的可扩展状态管理

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The data generated by scientific simulations and experimental facilities is beginning to revolutionize the infrastructure support needed by these applications. The on-demand aspect and flexibility of cloud computing environments makes it an attractive platform for data-intensive scientific applications. However, cloud computing poses unique challenges for these applications. For example, cloud computing environments are heterogeneous, dynamic and non-persistent which can make reproducibility a challenge. The volume, velocity, variety, veracity and value of data combined with the characteristics of cloud environment make it important to track the state of execution data and application's entire lifetime information to understand and ensure reproducibility. This paper proposes and implements a state management system (FRIEDA-State) for high-throughput and data-intensive scientific applications running in cloud environments. Our design addresses the challenges of state management in cloud environments and offers various configurations. Our implementation is built on top of FRIEDA (Flexible Robust Intelligent Elastic Data Management), a data management and execution framework for cloud environments. Our experiment results on two cloud test beds (FutureGrid and Amazon) show that the proposed solution has a minimal overhead (1.2ms/operation at a scale of 64 virtual machines) and is suitable for state management in cloud environments.
机译：科学模拟和实验设施产生的数据正在开始彻底改变这些应用程序所需的基础架构支持。云计算环境的按需方面和灵活性使其成为数据密集型科学应用程序的有吸引力的平台。但是，云计算对这些应用程序提出了独特的挑战。例如，云计算环境是异构的，动态的和非持久的，这可能会给可重复性带来挑战。数据的数量，速度，多样性，准确性和价值，再加上云环境的特征，对跟踪执行数据的状态和应用程序的整个生命周期信息以了解并确保可重复性非常重要。本文针对云环境中运行的高吞吐量和数据密集型科学应用提出并实施了状态管理系统（FRIEDA-State）。我们的设计解决了云环境中状态管理的挑战，并提供了各种配置。我们的实施是建立在FRIEDA（灵活健壮的智能弹性数据管理）的基础之上的，FRIEDA是用于云环境的数据管理和执行框架。我们在两个云测试平台（FutureGrid和Amazon）上的实验结果表明，所提出的解决方案具有最小的开销（在64个虚拟机的规模下，运行时间为1.2毫秒/操作），适用于云环境中的状态管理。

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