Cloud Computing for Climate Modelling: Evaluation, Challenges and Benefits

Abstract

Cloud computing is a mature technology that has already shown benefits for a wide range of academic research domains that, in turn, utilize a wide range of application design models. In this paper, we discuss the use of cloud computing as a tool to improve the range of resources available for climate science, presenting the evaluation of two different climate models. Each was customized in a different way to run in public cloud computing environments (hereafter cloud computing) provided by three different public vendors: Amazon, Google and Microsoft. The adaptations and procedures necessary to run the models in these environments are described. The computational performance and cost of each model within this new type of environment are discussed, and an assessment is given in qualitative terms. Finally, we discuss how cloud computing can be used for geoscientific modelling, including issues related to the allocation of resources by funding bodies. We also discuss problems related to computing security, reliability and scientific reproducibility.

Análise de desempenho de um sistema de modelagem atmosférica em nuvens computacionais

“…Sendo muito utilizados na execuc ¸ão de aplicac ¸ões científicas e simulac ¸ões, os supercomputadores possuem um alto poder de processamento e memória. Contudo, a aquisic ¸ão e manutenc ¸ão desse tipo de sistema é economicamente custosa, dificultando a sua ampla posse por instituic ¸ões de pesquisa [Montes et al 2020]. Além disso, o ambiente é dividido entre vários usuários, resultando, frequentemente, em longos tempos de espera na fila de execuc ¸ão.…”

“…Pode-se encontrar no campo da meteorologia modelos numéricos de previsão de tempo e clima, nos quais se beneficiam com o uso da computac ¸ão de alto desempenho [Michalakes 2020], pois há uma grande quantidade de dados a serem processados, em equac ¸ões que vão sendo resolvidas a fim de atualizar o avanc ¸o do estado da atmosfera. Entretanto, de nosso conhecimento, ainda são poucos os trabalhos que executam essas aplicac ¸ões em nuvens computacionais [Montes et al 2020] [Powers et al 2021.…”