25、容器集群与多云应用自适应规则的探索

容器集群与多云应用自适应规则的探索

一、WRF在ARM平台的配置与性能评估

在为ARM平台配置WRF（Weather Research and Forecasting）时，除了要解决一些库的可用性问题外，还面临着ARM处理器未被列入WRF支持架构列表的挑战。不过，已有研究记录了相关经验，通过编辑配置文件可以使其适配ARM平台，且ARM与x86平台的配置差异极小。

此外，为了更灵活地开发工作流，将输入数据的访问方式从固定的Docker卷改为挂载文件系统。这样做不仅方便了日常天气预报等定期执行的应用，还解决了地理网格地理数据库存储的问题。由于该数据库解压后达60GB，用户可以将外部存储驱动器连接到节点，而不必将整个数据库放在Docker镜像中。

为了评估在ARM处理器上运行气象模拟的性能，进行了一系列实验，具体环境如下：
- 硬件环境 ：使用三个Raspberry Pi 3 Model B组成虚拟集群，其处理器为Broadcom BCM2837（ARM Cortex - A53，4核，1.2 GHz，1GB RAM），设备间通过100 Mbps的快速以太网交换机互连。为减少有限内存的影响，每个设备连接了一个1.8GB的USB驱动器作为交换内存。
- 数据集 ：使用与之前实验相同的WRF数据集。
- 实验方法 ：所有测量结果均为至少5次运行的平均值，分别计算WRF工作流中每个步骤的执行时间，以确定最佳部署策略。

1. WPS和Real步骤的性能

在传统x86环境中，WRF工作流的执行主要由WRF模型主