背景
众所周知,容器技术的出现深刻改变了软件交付的方式:
- 敏捷: 秒级应用启动、轻量级隔离、细粒度资源控制、低性能损耗
- 标准化:版本管理可追溯。
- 可移植性: 环境无关的交付、部署方式;可用于软件生命周期中不同运行环境。
这些能力不但影响了企业软件的开发、构建和交付模式,提高了交付效率和可靠性,也对于像WRF(Weather Research Forecast)这类大型开源气象科学预报软件产生了潜移默化的影响。美国国家大气研究中心(NCAR,也是WRF的开发方)于2016年开源了自己的容器化解决方案。 而阿里云HPC团队和容器服务团队在NCAR方案的基础上进行了改进和增强,在保持高性能的同时,方便您实现一键式的部署和运行WRF,将复杂的WRF工作变成一个高效,可控的自动化流程。
注: 为节省篇幅,会将美国国家大气研究中心统称为NCAR
痛点
美国国家大气研究中心(NCAR)容器化WRF并非无痛呻吟,作为WRF的开发方,维护者和主要使用者,对于WRF这个在工业界和学术界得到广泛使用的数值天气预测软件,NCAR面临这如下挑战:
而这些痛苦也是中国的WRF使用者遭遇到的,为了解决这个问题,阿里云容器服务给出以下解决方案:
方案
整个方案分为下面几个步骤:

上图所列的是通过阿里云提供高性能计算,容器服务和OSS实现一键式的从数据到计算再产生数据的全过程。
这样就可以看到气象的走势
总结
可以看到,利用阿里云HPC和容器服务,您除了可以获得高性能计算的洪荒之力,还可以简单的掌控这种能力,降低使用门槛,真正实现弹性的高性能计算。利用阿里云的能力,我们可以在云端快速的部署和执行气象模拟应用,让传统的WRF应用焕发新的魅力。阿里云为气象预测提供了丰富的基础设施,从弹性计算、负责均衡到对象存储,日志、监控等等。
具体来说:
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帮助客户构建标准化可追溯的容器镜像
- 让客户很清楚自己在WRF上配置了什么,并且很容易复制自己的配置
- 将系统构建过程透明化,整个架构可描述,降低运维成本,避免人员变化带来的隐患
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加快交付速度,缩短投产时间(从周到小时)
- 支持WRF应用的一键式部署和执行
- 无需提前软件依赖,几个小时内WRF就开始工作
- 支持本地和云上构建和测试,保持一致性
- 国际上WRF的版本演进非常迅速,紧跟国际潮流,保持更新速度
- 多种软件及配置组合比较,最优性能选择
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