Многопрофильная инструментально-технологическая платформа CLAVIRE

Эволюция облачных технологий затрагивает различные аспекты организации высокопроизводительных вычислений, включая обеспечение бесшовного и эффективного взаимодействия между суперкомпьютерами различной архитектуры, источниками сверхбольших данных и системами их визуализации и интерпретации. Для решения таких задач развиваются облачные технологии второго поколения, ориентированные на управление экосистемой распределенных вычислительных сервисов и источников данных в рамках модели AaaS (Application as a Service).

Для разработки высокопроизводительных приложений предсказательного моделирования и обработки сверхбольших объемов данных мы разработали многопрофильную инструментально-технологическую платформу CLAVIRE (CLoud Application VIRtual Environment). CLAVIRE поддерживает эффективное управление вычислительными, информационными и программными ресурсами распределенных неоднородных вычислительных инфраструктур (включая суперкомпьютеры, Грид-среды, ресурсы различных облачных провайдеров); разработку предметно-ориентированных высокопроизводительных композитных приложений, функционирующих на основе облака распределенных прикладных сервисов, а также управление приложениями и предоставление сервисов доступа к ним; построение корпоративных облачных инфраструктур, публичных инфраструктур с использованием ресурсов Грид-сред, инфраструктур центров компетенции в различных предметных областях, облачных инфраструктур в рамках парадигмы Big Data, а также распределенных систем поддержки принятия решений с интенсивным использованием вычислительных технологий.

Платформа CLAVIRE является коммерческим программным продуктом, распространяемым Университетом ИТМО и компанией "Фирма „АйТи”. Информационные технологии".

Публикации

  • Nasonov D., Butakov N.

    Hybrid Scheduling Algorithm in Early Warning Systems // Procedia Computer Science. — 2014. — Vol. 29. — pp. 1677-1687.

  • Knyazkov K.V., Kovalchuk S.V., Tchurov T.N., Maryin S.V., Boukhanovsky A.V.

    CLAVIRE: e-Science Infrastructure for Data-driven Computing // Journal of Computational Science. — 2012. — Vol. 3., Issue 6. — pp. 504-510.

  • Razumovskiy A., Nasonov Denis, Spivak Anton, Boukhanovsky Alexander

    Evolutionary Data Reorganization For Efficient Workload Processing // International Conference on Application of Information and Communication Technologies. — 2014. — pp. 234-239. Article number 7035952.

  • Butakov N., Nasonov D., Boukhanovsky A.

    Evolutionary Inheritance in Workflow Scheduling Algorithms within Dynamically Changing Heterogeneous Environments // ECTA 2014 - Proceedings of the International Conference on Evolutionary Computation Theory and Applications. — 2014. — pp. 160-168.