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On the convergence of big data analytics and high-performance computing: a novel approach for runtime interoperability

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dc.contributor.advisorCarretero Pérez, Jesús
dc.contributor.authorCaino Lores, Silvina
dc.contributor.departamentoUC3M. Departamento de Informáticaes
dc.date.accessioned2020-02-19T11:52:29Z
dc.date.available2020-07-08T23:00:05Z
dc.date.issued2019-05
dc.date.submitted2019-07-08
dc.descriptionMención Internacional en el título de doctor
dc.description.abstractConvergence between high-performance computing (HPC) and Big Data analytics (BDA) is currently an established research area that spawned new opportunities for unifying the platformlayer and data abstractions in these ecosystems. This thesis builds on the hypothesis that HPC-BDA convergence at platform level can be attained by enabling runtime interoperability in a way that preserves BDA platform usability and productivity, exploits HPC scalability and performance, and expands both BDA and HPC capabilities to cope with prospect hybrid application models. The goal is to architect an abstract system that enables the interoperability of established BDA and HPC runtimes. In order to exploit the benefits of BDA data-centric paradigms, this thesis presents a data-centric transformation methodology to allow process-centric workloads the interaction with BDA platforms and storage infrastructures. Furthermore, an architecture to achieve full runtime interoperability is proposed. It reflects the key design features that interest both the HPC and BDA communities, and includes an abstract data collection and operational model that generates a unified interface for hybrid applications. It also incorporates a mechanism to transfer each stage of the application to the appropriate runtime. This architecture can be implemented in different ways depending on the process- and data-centric runtimes of choice, and the mechanisms put in place to effectively meet the requirements of the architecture. The Spark-DIY platformis introduced as a possible implementation. It preserves the interfaces and execution environment of the popular BDA platformApache Spark –thus making it compatible with any Spark-based application and tool– while providing efficient communication and kernel execution via DIY, a powerful communication pattern library built on top of MPI. Finally, these solutions are analysed in terms of performance by applying them to a representative use case, EnKF-HGS. This application is a clear example of how current HPC simulations are evolving towards hybrid HPC-BDA applications, integrating HPC simulations within a BDA environment. Other auxiliary use cases –like an application from the railway domain and a BDA benchmark operator– are also introduced to support other specific contributions of this thesis.en
dc.description.abstractLa convergencia entre la computación de altas prestaciones (HPC) y el análisis de macrodatos (BDA) es actualmente un área de investigación establecida que ha generado nuevas oportunidades para la unificación de la capa de plataforma y las abstracciones de datos en estos ecosistemas. Esta tesis desarrolla la hipótesis de que la convergencia HPC-BDA a nivel de plataforma puede ser obtenida con la habilitación de mecanismos de interoperabilidad entre entornos de ejecución, de modo que se preserve la usabilidad y productividad de las plataformas BDA, se explote la escalabilidad y rendimiento de HPC, y se expandan las capacidades de HPC y BDA para tratar futuros modelos híbridos de aplicación. El objetivo es desarrollar un sistema abstracto que permita la interoperabilidad de entornos de ejecución ya establecidos en los ecosistemas BDA y HPC. Con el fin de explotar los beneficios de los paradigmas orientados a datos en BDA, esta tesis presenta una metodología de transformación también orientada a datos que permite a las aplicaciones orientadas a proceso interactuar con plataformas BDA y sus correspondientes infraestructuras de almacenamiento. Además, se propone una arquitectura para obtener interoperabilidad total entre entornos de ejecución. Ésta refleja las características de diseño clave que interesan a las comunidades BDA y HPC, e incluye una abstracción de colección de datos y modelo operacional que genera una interfaz unificada para aplicaciones híbridas. Además, incorpora un mecanismo para transferir cada etapa de la aplicación al entorno de ejecución adecuado. Esta arquitectura puede ser implementada de distintas maneras dependiendo de los entornos de ejecución orientados a datos y proceso seleccionados, y las tcnicas utilizadas para cumplir de manera efectiva con los requisitos de la arquitectura. La plataforma Spark-DIY se introduce como posible implementación. Preserva las interfaces y entorno de ejecución de la popular plataforma BDA Apache Spark –haciéndola compatible con cualquier aplicación o herramienta basada en Spark–, mientras provee comunicación y ejecución eficiente de núcleos de simulación y análisis a través de DIY, una potente biblioteca de patrones de comunicación construida sobre MPI. Finalmente, estas soluciones son analizadas en términos de rendimiento al aplicarlas a un caso de uso representativo, EnKF-HGS. Esta aplicación es un ejemplo claro de cómo las simulaciones HPC están evolucionando hacia aplicaciones HPC-BDA híbridas, integrando simulaciones HPC dentro de un entorno BDA. Otros casos de uso auxiliares –como una aplicación del ámbito ferroviario y un operador referente de BDA– son introducidos para apoyar otras contribuciones específicas de esta tesis.es
dc.description.degreePrograma de Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de Madrides
dc.description.responsabilityPresidente: Laurent Lefevre.- Secretario: David Expósito Singh.- Vocal: Mª de los Santos Pérez Hernándezes
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10016/29720
dc.language.isoengen
dc.relation.ispartofhttps://doi.org/10.1109/BDCAT.2018.00010
dc.relation.ispartofhttps://doi.org/10.1016/j.future.2018.04.014
dc.relation.ispartofhttps://doi.org/10.1109/CCGRID.2017.55
dc.relation.ispartofhttps://doi.org/10.3233/ICA-160532
dc.relation.ispartofhttps://doi.org/10.1007/978-3-319-49583-5_36
dc.relation.ispartofhttps://pdfs.semanticscholar.org/6abe/7355ba8d703eca70576b21adba4a64ba6516.pdf
dc.relation.ispartofhttps://doi.org/10.5220/0005573404280438
dc.relation.ispartofhttps://doi.org/10.1016/j.simpat.2015.04.002
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.accessRightsopen accessen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subject.ecienciaInformáticaes
dc.subject.otherBig Data Analyticsen
dc.subject.otherHigh Performance Computing (HPC)en
dc.subject.otherSpark-DIYen
dc.titleOn the convergence of big data analytics and high-performance computing: a novel approach for runtime interoperabilityen
dc.typedoctoral thesis*
dspace.entity.typePublication
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