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Keith R. Jackson，Krishna Muriki，Lavanya Ramakrishnan，Karl J. Runge，Rollin C. Thomas那 “亚马逊AWS云上超新星工厂的性能和成本分析“，科学规划那 卷。19.那 文章ID.498542那 13. 页面那 2011年。 https://doi.org/10.3233/spr-2011-0324
亚马逊AWS云上超新星工厂的性能和成本分析
抽象的
今天，我们宇宙的照片默默地在十年前不同。我们现在知道宇宙不仅在1929年被发现的哈布尔，而且扩张速度正在加速，通过神秘的新物理被称为“黑暗能量”。这种革命性发现是通过比较附近IA型超新星的亮度（在过去的十亿年爆炸）到更远的人（从最多七亿年前）进行了比较。这种比较的可靠性在非常详细地理解附近事件的物理学时铰接。为了进一步理解，附近的Supernova工厂（Snfactory）依赖于串行进程的复杂管道，该流程在〜10bb的数据上并行执行各种图像处理算法。该管道传统上运行在本地集群上。云计算[云上方：云计算的伯克利观点，技术报告UCB / EECS-2009-28，加利福尼亚大学，2009]提供了许多功能，使其成为有吸引力的替代方案。在与社区开发的科学管道处理有许多独特的图书馆和平台要求时，云中完全控制软件环境的能力是吸引人的。在此上下文中，我们研究将SnFactory管道移植到亚马逊Web服务环境的可行性。具体来说：描述我们开发的工具集，我们开发用于管理Amazon EC2上的虚拟群集，探索应用程序数据放置的各种设计选项，并提供从上述每个设计选项中了解的详细性能结果和经验教训。
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