Gestión de cargas de trabajo batch desde un operador de Kubernetes

[ES] En el presente Trabajo Fin de Máster, se propone proporcionar a Kubernetes la habilidad de gestionar trabajos batch ejecutados en clústeres SLURM. Para ello se ha diseñado, implementado y validado un operador de Kubernetes que realiza la comunicación entre clústers sincronizando los estados en...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Galindo Giner, Miguel Ángel
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2022
País:España
Institución:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:español
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/189113
Acceso en línea:https://riunet.upv.es/handle/10251/189113
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Clústeres SLURM
Custom Resource Definition (CRD)
High Performance Computing (HPC)
Procesamiento por lotes
Kubernetes
Cloud computing
Batch processing
LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS
CIENCIAS DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Máster Universitario en Computación en la Nube y de Altas Prestaciones / Cloud and High-Performance Computing-Màster Universitari en Computació en el Núvol i d&apos
Altes Prestacions / Cloud and High-Performance Computing
Descripción
Sumario:[ES] En el presente Trabajo Fin de Máster, se propone proporcionar a Kubernetes la habilidad de gestionar trabajos batch ejecutados en clústeres SLURM. Para ello se ha diseñado, implementado y validado un operador de Kubernetes que realiza la comunicación entre clústers sincronizando los estados en ambos sistemas, facilitando la ejecución de trabajos batch en entornos cloud de forma sencilla. Los resultados de las validaciones demuestran que se consigue cumplir el objetivo general (proporcionar a K8s la habilidad de gestionar trabajos batch ejecutados en clústeres SLURM) planteado, dotando a K8s la habilidad de gestionar trabajos batch ejecutados en clústeres SLURM. La aplicabilidad del trabajo final de máster es proporcionar a K8s la posibilidad de ejecución de trabajos tipo batch utilizando otros recursos computacionales y un gestor de trabajos de tipo batch ampliamente utilizado (SLURM), dotando al usuario la capacidad de lanzar/cancelar/monitorizar desde K8s, aunque realmente las ejecuciones se realicen en otro clúster.

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