El HPC híbrido combina recursos informáticos públicos y locales para ofrecer a las organizaciones un enfoque flexible y rentable para cumplir con los requisitos de sus usuarios. Para aumentar al máximo los sistemas HPC locales, se requieren plataformas en la nube que puedan ampliarse como entornos básicos.
Si bien trasladar todas las cargas de trabajo informáticas de las instalaciones locales a la nube y viceversa puede resultar problemático para algunos, aprovechar un Nube HPC puede brindar a las organizaciones una variedad de beneficios, que van desde la capacidad económica hasta la capacidad informática, ofreciendo a los usuarios tecnologías avanzadas o capacidades aumentadas temporalmente.
El valor de un enfoque de HPC híbrido
Las nubes HPC brindan acceso a tecnologías más nuevas de lo que proporcionaría un ciclo tradicional de actualización de hardware de tres años. Además, el proveedor de nube adecuado puede conceder acceso a la experiencia en HPC, lo que aumentará su equipo de TI actual. Para aprovechar al máximo la informática híbrida, equilibrar y dividir el tamaño de los sistemas locales para gestionar las cargas de trabajo informáticas «principales» y, al mismo tiempo, utilizar los recursos de nube HPC bajo demanda para ejecutar cargas de trabajo de «proyectos» sensibles a la programación puede ser el enfoque más rentable.
La importancia de la singularidad y las estaciones de trabajo virtuales
Dos tecnologías clave para la computación acelerada HPC híbrida son la singularidad y las estaciones de trabajo virtuales. Singularidad es una solución de contenedor HPC Linux que se puede usar para empaquetar flujos de trabajo completos, software y bibliotecas, e incluso datos, en un archivo portátil. Esto permite a los usuarios encapsular las cargas de trabajo en un formato uniforme y reproducible que se puede mover hacia y desde la nube.
Para proporcionar una experiencia de usuario uniforme entre los entornos de nube HPC y locales, virtualización requiere exportar un escritorio de Linux o Windows desde la nube al usuario. Una configuración uniforme del escritorio exportado, junto con una aceleración de gráficos 3D para soportar las aplicaciones con uso intensivo de gráficos que normalmente se utilizan en el procesamiento previo y posterior de los datos de HPC, proporcionan una experiencia perfecta para el usuario.
La economía del HPC híbrido
La comparación del costo de la computación en nube local y HPC implica varios factores, pero uno de los más importantes es utilización. La utilización es el porcentaje de tiempo que la aplicación utiliza un recurso informático (núcleo, procesador, servidor).
Las nubes HPC rentables solo cobran por los segundos básicos que utiliza una aplicación y el costo de almacenar los datos de los usuarios. Los costos locales incluyen los gastos de capital del clúster, la red y el almacenamiento divididos por la utilización más los costos operativos (personal de TI, energía, refrigeración e instalaciones).
Diseñar un clúster local para satisfacer los picos de demanda sin generar tiempos de espera de las aplicaciones para los usuarios puede significar que la utilización disminuya, a menudo hasta el punto en que una nube HPC resulte más rentable. El equilibrio entre los requisitos de procesamiento principales y los requisitos de procesamiento flexibles basados en proyectos conduce a una solución óptima.
Por qué la computación HPC híbrida tiene sentido
Las nubes HPC pueden costar más que los sistemas locales, pero ofrecen beneficios que justifican el aumento del costo. Estos beneficios incluyen: el acceso inmediato a las tecnologías actuales; la minimización del tiempo de implementación; el aumento dinámico de las capacidades de los limitados recursos de TI de HPC; la reducción de la brecha para una próxima actualización tecnológica; y la mitigación de las restricciones impuestas por los límites de CapEx.
La razón más común por la que muchas organizaciones prefieren las soluciones de nube HPC es que se trata de un entorno dinámico de HPC como servicio elimina la carga de suministrar recursos internos a una solución de almacenamiento y clúster HPC.
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