Desarrollo de sistema de flujos de trabajo en la nube para computación sobre clima
Development of cloud-based workflow system for climate computing
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Identificadores
URI: https://hdl.handle.net/10902/29904Registro completo
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Cue Trigos, MartaFecha
2023-06Derechos
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Palabras clave
Containers
Kubernetes
Argo Workflows
Automation
Cloud computing
Contenedores
Automatización
Computación en la nube
Resumen/Abstract
Bias adjustment is an important technical process in obtaining historical and future climate data for climate change impact and adaptation studies. In the company there is a bias adjustment web service connected to C3S (Copernicus Climate Change Service, where reliable information on the past, present and future climate situation of Europe and the rest of the world is made available to society), which allows users to apply various techniques on datasets.
Currently, this service uses a resource manager to assign tasks to computing resources and manage the data, which makes the process complex. Container technologies as well as cloud computing offer new ways of working with this type of data. This project aims to migrate the service to a Kubernetes cluster for more scalable and easier management.
El ajuste de sesgos es un proceso técnico importante en la obtención de datos climáticos históricos y futuros para estudios de impacto y adaptación al cambio climático. En la empresa existe un servicio web de ajuste de sesgos conectado al C3S (Servicio de cambio climático de Copernicus, donde se pone a disposición de la sociedad información fidedigna sobre la situación climática pasada, presente y futura de Europa y el resto del mundo), que permite a los usuarios aplicar diversas técnicas sobre conjuntos de datos.
Actualmente, este servicio utiliza un administrador de recursos para asignar tareas a recursos informáticos y gestionar los datos, lo que hace que el proceso sea complejo. Las tecnologías de contenedores así como la ejecución en la nube ofrecen nuevas formas de trabajar con este tipo de datos. Este trabajo tiene como objetivo la migración del servicio a un clúster Kubernetes para una gestión más escalable y fácil de administrar.