Como esta pergunta está relacionada à computação, decidi postar aqui. Espero que seja visto como apropriado.
Acabei de começar a executar modelos atmosféricos e oceânicos e percebo que preciso de mais núcleos, memória e espaço em disco do que minha área de trabalho atual. Minha instituição possui um serviço de computação de alto desempenho, onde os pesquisadores podem alugar núcleos a um preço fixo por núcleo por mês. Ninguém no meu grupo de pesquisa usou esse serviço, mas, em vez disso, executa trabalhos em suas máquinas reforçadas. No entanto, vários outros grupos de pesquisa no departamento agrupam fundos e aproveitam o serviço de computação.
Agora, preciso tomar uma decisão sobre comprar uma nova máquina com 60 GB de RAM ou alugar núcleos do serviço de computação. Que fatores devo considerar ao tomar essa decisão? Quais são as vantagens de usar um serviço de computação do que comprar uma máquina dedicada?
Respostas:
Por fim, a resposta a esta pergunta depende dos preços cobrados pelos serviços que você precisa. Por um preço muito baixo, isso quase certamente seria melhor do que comprar seu próprio computador, enquanto que por um preço mais alto, seria melhor comprar seu próprio computador. O argumento de usar um recurso compartilhado é bastante forte e esses fatores podem sobrecarregar o custo amortizado do computador.
Prós:
Sem problemas de administração do sistema. Mesmo se você tiver as habilidades (e provavelmente não, a menos que tenha tido um emprego em período integral), administrar e proteger o computador leva tempo. Como não é preciso muito mais tempo para gerenciar 1.000 computadores do que para gerenciar 1, há uma enorme economia de escala.
Eficiência ocupada / inativa. A menos que sua pesquisa seja muito incomum, você provavelmente não terá uma carga de trabalho constante 24/7/365 para o seu computador. Você pode sair de férias por algumas semanas e não ter nenhum emprego para executar durante esse período, ou pode estar se preparando para uma conferência e ter muito trabalho extra. Um recurso compartilhado lida bem com essas situações.
Acesso a consultoria especializada. Seu recurso compartilhado pode vir com a ajuda gratuita de um especialista no centro de computação.
Contras:
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US $ 6,60 / núcleo-mês é menos de um centavo por núcleo-hora. É um bom negócio, e é melhor do que você pode conseguir se comprar um hardware idêntico e pagar sua própria conta de energia e administrador de sistemas. Se tudo o que você for fazer é comprar um nó da estação de trabalho provavelmente menos potente e com RAM suficiente, poderá fazer melhor que isso, mas também poderá concluir seu trabalho mais rapidamente com o melhor hardware oferecido pela organização central de serviços. Presumivelmente, eles só cobram quando você está executando, portanto, você deve comparar o custo de uma única computação com o custo do que você pode comprar por conta própria.
Você administra esta caixa ou paga alguém? Se você pagar um aluno de pós-graduação para fazer isso, isso prolongará a permanência deles na escola? Isto é Justo? Quem paga sua conta de energia? Você pode efetivamente resfriar sua compra ou precisará atualizar o A / C em seu escritório? Quem trabalha na máquina se ela quebra e você pode se dar ao luxo de ficar inativo enquanto estiver inativo? Quantos meses principais você consegue pelo custo da máquina que pode comprar? Etc.
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Você vai usá-lo o tempo todo, por um longo tempo?
Em geral, a economia para isso é simples - se você precisar de um recurso valioso para rajadas intermitentes curtas, geralmente será mais barato alugar do que possuir; e se você espera usá-lo por um período prolongado, será mais barato possuí-lo.
Na verdade, uma regra simples é sobre os termos usados - um mês principal é uma métrica significativa para você, onde você espera usar muitos núcleos por muitos meses de maneira estável? Pode ser razoável possuir o recurso nesse caso; no entanto, se você descrever sua carga em horas essenciais (mesmo que o valor total seja o mesmo), será eficiente compartilhá-lo com outras pessoas, por exemplo, alugando-o.
Além disso, há uma vantagem de dimensionamento - se, pelo seu trabalho, o custo de compra e aluguel for semelhante, ainda haverá uma grande diferença entre o agendamento de um trabalho de 1200 horas por núcleo para ser executado nos 12 núcleos de um servidor que você comprou e obter uma resposta em 4 dias e poder executá-la em 1200 núcleos alugados em uma única hora, se suas tarefas forem paralelas.
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Alugar o serviço é a melhor escolha. O hardware do computador perde seu valor mais rapidamente que os carros (quando se trata de medir o valor pelo seu poder computacional), seu valor diminui exponencialmente.
Isso significa que, com o tempo, seu investimento inicial na compra dos núcleos chegará a quase zero. Portanto, o dinheiro gasto na locação do hardware não é muito pior do que na compra do hardware.
Finalmente, no seu caso, parece que o que você ganha com o investimento não é o poder de computação, mas os resultados do uso do poder de computação.
Portanto, sua decisão é econômica, veja-a desta maneira:
Valor ao longo do tempo da computação Potência = P.
O aluguel tem um valor esperado (EV) de:
EV (M) = R
Outra coisa a considerar em caso de aluguel é que o mesmo investimento M fornecerá mais potência do computador ao longo do tempo, porque a mesma tecnologia se torna exponencialmente mais barata ao longo do tempo.
No caso de (b) comprar os núcleos, seu EV é:
EV (M) = R + P
Supondo que os resultados que você está obtendo sejam valiosos e que o valor desses resultados seja maior que o valor dos núcleos (ou seja, R >> P), o valor de P se tornará irrelevante.
Outro problema é que P ao longo do tempo tende a se tornar 0 porque a tecnologia se torna obsoleta a uma taxa exponencial, tendo seu valor próximo de 0 com o passar do tempo, portanto, se você integrar EV ao longo do tempo t, obtém: EV acima de T (M) = R
É fácil ver que a compra de seus próprios núcleos tem muito pouco valor agregado esperado ao seu investimento (M).
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