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    Programming Abstractions for Clouds

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    Programming Abstractions for Clouds

    Programming Abstractions for CloudsShantenu Jha12, Andre Merzky1, Geo rey Fox341 Center for Computation and Technology, Louisiana State University2 Department of Computer Science, Louisiana State University3 Community Grids Lab, Indiana University4 Department of Computer Science, Indiana UniversityAugust 18, 2008AbstractClouds seem like ’Grids Done Right’, including scalability, transparency, and ease of management.Virtual Machines are the dominant application environments for compute Clouds, however, that does notmake application programming any less relevant than \non-virtualized environments. The limited setof successful Cloud applications show that distributed programming patterns of the type of MapReduceand All-Pairs are required to make Cloud infrastructure a viable compute environment for a large class ofproblems. The existence of multiple implementations of these programming paradigms also makes clear,that application portability is, even for Clouds an emerging problem which needs addressing beyond thelevel of system virtualization. This paper discusses these and other challenges around cloud applicationsprogramming and development, and through a discussion of several applications, demonstrates potentialsolutions. We discuss how using the right abstractions { programming interfaces, frameworks that supportcommonly occurring programming and execution patterns { enable e cient, extensible and importantlysystem-independent implementations of common programming patterns such as MapReduce, i.e. sameapplication is usable seamlessly on both traditional Grids and Clouds systems. We further discuss thatlessons learned from programming applications for Grid environment also apply, to some extent, to Cloudenvironments.1 IntroductionGoing by interest garnered, Clouds seem to have emerged as a clear winner of the perceived battle ofdistributed infrastructures for a subset of applications, and for the time being at least. They allow loosely-coupled, data-intensive applications to be run with an ease, and with absolutely competitive scalabilityand throughput. Not surprisingly, dominant cloud applications utilize novel and hitherto, Cloud speci ccomputing paradigms, such as MapReduce, BigTable, or Hadoop. These paradigms are supported by theinherent system capabilities of todays Clouds, which we call a nities []. Section discusses these in somemore detail.For Clouds to be relevant to the wider scienti c computing community and in general, beyond internet-backedcomputing, it is important to understand how other application classes will fare when migrated to Clouds,or Cloud-like distributed systems. At the moment it seems unclear if the system properties and a nities aso ered by todays Clouds support, or even allow, for other application types to perform equally well. We willdiscuss several application classes, which seem to be most relevant for the academic computing community,in Section . Instead of just waiting for the ’right’ a nities to emerge with new Cloud incarnations, wepropose to rather attempt to predict what these a nities are, by abstracting the relevant programmingpatterns for these application classes, and deriving the respective system properties required to support theseprogramming patterns see Section .We outline two speci c applications, which to the best of our knowledge have not been used on Cloudsthe rst a replica-exchange based applications, which belongs to loosely-coupled ensemble of tightly-coupled,1homogeneous distributed applications. The second example is MapReduce based application, as an exampleof loosely-coupled data driven applications. We speci cally discuss dominant programming pattern, anddescribe exemplary Grid based implementations. We will then discuss, how these implementation changei.e. simplify for a Cloud system with the appropriate system a nities.We will conclude our discussion with a proposed procedure for de ning scienti c-computing oriented Cloudproperties, in Section

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