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Bladed是一个用于风力发电机组性能和载荷仿真计算的建模工具，全球大型风力机制造商约有半数采用该软件。

在风力发电机组的各个设计阶段，优化设计都是重中之重。如果不能正确地对载荷、恶劣环境和结构完整性进行建模，或不能执行准确试验，都可能会极大地危害机组长期的安全性、功能性和盈利能力。

风力机设计项目经常需要进行大量仿真计算，一组仿真计算耗费数千小时的计算机时。

一方面，算力在总量和项目波峰波谷期的弹性供应上能否满足需求。充足的算力意味着缩短产品上市时间，拉大市场优势。

另一方面，超大规模算力的调度使用和企业场景的复杂性带来的管理等问题对IT自动化和智能化要求很高。如何调度超大规模集群的过程，还有其中隐藏的成本优化问题，其实很多。

怎么解决这些问题？
我们拿实证说话。

实证背景信息

某风电新能源集团建设有本地机房，但机器较陈旧，资源有限。跑Bladed仿真任务计算周期长，特别是有大型仿真任务时，往往需要数周甚至数月才能出结果。
用户要求将跑大型任务的时间缩短到一天以内，同时能够对任务进行管理和监控。

实证目标

1. Bladed任务能否在云端有效运行？
2. fastone平台能否将大规模Bladed仿真任务周期缩短到一天？
3. fastone平台能否提供高效灵活的数据传输方案？
4. fastone平台能否提供有效的任务管理和监控？

实证参数

平台：
fastone企业版产品

应用：
Bladed 4.10版

操作系统：
Bladed 4.10之前的版本不支持Linux系统，只支持Windows。
本次实证由于用户更熟悉Windows操作系统，所以并未选择Linux镜像。

主流云厂商对不同操作系统镜像有不同的定价方式。整体上来说，通过Windows系统使用云资源价格比Linux系统要贵。

适用场景：
构建风力发电机性能模型，运行仿真计算并处理结果，为工程师提供有关风力机动力学和优化的重要决策信息。

License配置：
Bladed License Server设置在云端。

云端硬件配置：
Bladed是一个计算密集型应用，对CPU要求高、内存要求不大，因此平台为用户推荐选择了满足其应用特点的计算优化型实例机型。

调度器：
因为选择了Windows操作系统，所以本实证中集群调度使用的是PBS调度器。

技术架构图：
用户通过Web方式登录构建于公有云上的fastone算力运营平台，根据实际计算需求自动创建、销毁集群，提交计算任务，上传下载任务，监控管理。
用户通过NAT方式访问位于公网的License服务器。
用户通过VPN接入，可更安全地访问云上私密的HPC环境。

实证场景一：大规模业务验证

9600个用例
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本地VS云端300核

结论：

1. 云端可提供满足Bladed应用特点的机型，运行Bladed Windows版本的任务；
2. 本地资源运算9600个用例，耗时约4天；通过fastone平台调用300核计算优化型实例运算9600个用例，总耗时约8小时，任务运行时间7小时；
3. fastone平台的自动化伸缩，有效降低整个计算周期资源占用率；
4. fastone平台能提供灵活高效的数据传输方案，满足计算数据量大需求；
5. fastone平台可稳定运行Bladed任务、测试过程中未发生服务中断；
6. fastone平台可监控、管理任务与集群的运行情况。

实证过程：

数据上传：用户将Bladed风文件、工况文件等上传至fastone平台；
数据处理：自动下载、解压数据，修改配置；
自动可扩展集群启动：用户选择Bladed 应用，按需构建300个核的Bladed集群；
任务运行：提交任务后，用户可随时在监控界面查看任务和集群运行情况；
结果数据上传：任务运行成功后，自动将结果数据上传至对象存储供用户下载。

数据传输优化：
Bladed的风文件和任务文件数据量极大，传统传输模式往往会面临以下问题：
1、初始化大文件传输。在本实证中，用户在跑任务之前需要上传多达数百GiB的风文件；
2、随着任务的调整，有大量小文件需要增量上传。在本实证中，用户需要上传9600个任务文件，每个几十MiB不等。

fastone支持全自动化数据上传，可充分利用带宽，帮助用户快速上传、下载海量数据。同时，利用fastone自主研发的分段上传、高并发、断点续传等数据传输技术，优化海量数据的传输效率。

自动化部署：
在手动模式下，通常都是先构建一个固定规模的集群，然后提交任务，全部任务结束后，关闭集群。在本实证中，如果是手动部署，300核的集群一旦拉起，第一到第五步手动配置的时间里，所有机器一直都是开启状态，也就是说，烧钱中。

更详尽的涉云成本计算，可参考：帮助CXO解惑上云成本的迷思，看这篇就够了

再看看我们的自动化部署：
在本实证中，fastone平台在任务的不同阶段采取不同的策略应对，除任务运行的7小时内有300核云资源满负荷运作以外，在数据处理和结果数据上传阶段均只开启了1-2台机器，而其他准备过程不需要开启机器。

很重要的一点是：任务完成后会及时下载结果并自动关机。

fastone的Auto-Scale功能可以自动监控用户提交的任务数量和资源的需求，动态按需地开启所需算力资源，在提升效率的同时有效降低成本。

用户可根据自己需求，设置自动化调度集群规模上下限。

所有操作都是自动化完成，无需用户干预；
在实际开机过程中，可能遇到云在某个可用区资源不足的情况，fastone会自动尝试从别的区域开启资源；
如果需要的资源确实不够，又急需算力完成任务，用户还可以从fastone界面选择配置接近的实例类型来补充。

详细分解手动模式 VS 自动部署，看这里：EDA云实证Vol.1：从30天到17小时，如何让HSPICE仿真效率提升42倍？

任务和集群管理：
提交任务后，可以在监控界面中查看任务和集群运行情况。

实证场景二：云端线性扩展验证

9600个用例
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云端300核 VS 3000核

Bladed应用具备线性扩展性。
当我们把自动化调度集群规模上限设为3000核，任务运行时间从7小时缩短到45分钟，整体计算周期也从8小时缩短至1.75小时。

实证过程：

本实证中，单个任务运行时间为10-30分钟，当有任务提前运行完成且数据下载完后，相应的机器会自动关闭，避免资源浪费。

实证小结

最后我们回顾一下实证目标：

1. Bladed Windows版本任务在云端能够有效运行；
2. fastone平台成功将大规模Bladed仿真任务的运算时间从4天缩短到1~7小时；
3. fastone平台能够提供灵活高效的数据传输方案；
4. fastone平台能够提供可靠的任务管理和监控。

除了Windows系统，我们还支持通过fastone平台同时调度任务至本地和云上的Windows节点和Linux节点，满足业务需求。同时，我们也支持SLURM/SGE/LSF等主流调度器，本次实证未曾涉及。

本次CAE行业Cloud HPC实证系列Vol.2就到这里了。

在下一期的实证中，我们将利用速石平台，在混合云场景下调度集群运行CAE分析，使LS-DYNA模拟性能得到极大提升。

未来我们还会带给大家更多领域的用云“真香”实证，请保持关注哦！

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