Análisis de rendimiento de unikernels en entornos de computación distribuida en el ámbito científico

Abstract

En este Trabajo Fin de Grado se ha realizado el análisis de rendimiento de unikernels con distintas funcionalidades de aplicaciones científicas. Para la mejor comprensión del documento, se inicia realizando una introducción a los conceptos claves, así como la motivación de uso de distintas tecnologías involucradas y su uso actual en los entornos de computación científica. También se realiza un análisis de los frameworks de unikernels más utilizados hoy en día, con el objetivo de elegir el más adecuado para el objetivo de este Trabajo Fin de Grado. Con el framework seleccionado, se realizan tests iniciales de implementación para comprobar la viabilidad del posterior desarrollo de los unikernels a evaluar. Tras la implementación de dos aplicaciones científicas en el framework seleccionado, se realiza un análisis de rendimiento. Este desempeño es comparado con el conseguido mediante la implementación de las mismas aplicaciones en otros dos entornos: máquinas virtuales y contenedores Docker. El análisis se realiza con el fin de evaluar si es viable la implementación de unikernels en entornos de HPC y computación científica, como en el caso del IFCA (Instituto de Física de Cantabria). Finalmente, tras el análisis se ha concluido que la implementación de dichas aplicaciones científicas en unikernels, no supone una mejora de rendimiento frente a la ejecución de las mismas aplicaciones sobre contenedores y máquinas virtuales. Sin embargo, a día de hoy, si que es una alternativa factible a dichas tecnologías en caso de que no se necesite hacer uso de MPI en dichas aplicaciones. Esto se debe a que aportan una mayor facilidad de uso, seguridad y ahorro de recursos en las infraestructuras cloud.

In this Final Degree Project, the performance analysis of unikernels with different functionalities of scientific applications has been carried out. For a better understanding of the document, we begin with an introduction to the key concepts, as well as the motivation for the use of different technologies involved and their current use in scientific computing environments. An analysis of the most used unikernel frameworks nowadays is also carried out, with the aim of choosing the most suitable one for the objective of this Final Degree Project. With the selected framework, initial implementation tests are carried out to check the viability of the subsequent development of the unikernels to be evaluated. After the implementation of two scientific applications in the selected framework, a performance analysis is performed. This performance will be compared with that achieved by implementing the same applications in two other environments: virtual machines and Docker containers. The analysis is performed in order to evaluate whether it is feasible to implement unikernels in HPC and scientific computing environments, as in the case of IFCA (Institute of Physics of Cantabria). Finally, after the analysis it has been concluded that the implementation of these scientific applications in unikernels, does not represent a performance improvement compared to the execution of the same applications on containers and virtual machines. However, today, it is a feasible alternative to these technologies if MPI it’s not needed to run the applications. This is because they provide greater ease of use, security and resource savings in cloud infrastructures.