Making the most of what you pay for by delaying tasks to improve overall cloud instance performance

Abstract

Resource elasticity and server consolidation have long been among two of cloud computing’s most relevant management tools. Yet, exemplified with a scientific application use case, this paper highlights how judicious scheduling of tasks can help maximize resource utilization and improve performance and costs for both users and cloud providers. Developing an efficient cloud service for DNA sequence comparisons is adopted as a motivating use case. Using the bioinformatics tool MASA that finds an optimal pair-wise sequence alignment, we propose a model for co-scheduling multiple alignments on a single cloud instance. The resulting, practically optimal, non-preemptive schedule can effectively double the throughput of MASA-based sequence alignment workflows.

Estimativa de Tempo de Alinhamentos Biológicos na Nuvem

“…Embora existam servic ¸os em nuvem de alinhamento (como o Basic Local Alignment Search Tool do NCBI, hospedado no Amazon EC2), a maioria tem limites restritivos em comprimentos das sequências e pouco se sabe sobre a eficiência de suas implementac ¸ões. O trabalho de [Sodré et al 2022] especificou um servic ¸o de alinhamento em nuvem, comprovadamente eficiente em termos de qualidade da soluc ¸ão, tempo total de execuc ¸ão e custos financeiros. Ainda, a ferramenta Multi-Platform Architecture for Sequence Aligners (MASA) foi adotada devido a sua capacidade de realizar alinhamentos de sequências com mais de 200 milhões de nucleotídeos, em uma variedade de plataformas de hardware/software [De O. Sandes et al 2016].…”

“…A adoc ¸ão da computac ¸ão em nuvem cresce rapidamente, em especial, o modelo Infrastructure as a Service, no qual provedores oferecem seus recursos na forma de instâncias virtuais, com diferentes capacidades pré-configuradas a determinadas taxas de custo por hora. Foi proposta uma técnica para escalonar vários alinhamentos em uma única instância [Sodré et al 2022], sendo tal escalonamento praticamente ótimo e que efetivamente dobra o rendimento dos fluxos de trabalho de alinhamento de sequências feito por MASA-OpenMP. Contudo, o modelo pressupõe que os alinhamentos do mesmo experimento levem tempos de execuc ¸ão iguais.…”