Implementazione di un Sistema di Simulazione Distribuito: Approcci all'Autoscaling e all'Ottimizzazione delle Risorse nel Cloud

Le simulazioni computerizzate sono uno strumento indispensabile per analizzare scenari complessi, testare ipotesi e prendere decisioni strategiche basate su dati. In ambito aziendale, permettono di migliorare la qualità dei prodotti e ridurre i costi legati alla sperimentazione fisica. Ad esempio, nel campo dell'aerodinamica, simulazioni dettagliate possono ridurre drasticamente i costi rispetto ai test in galleria del vento. Allo stesso modo, nel caso specifico, simulare la dinamica del veicolo permette di fare test più mirati in pista, il che è fondamentale considerato il tempo limitato per le prove libere a disposizione dei team e l'usura dei componenti della vettura. Tuttavia, l'esecuzione di simulazioni presenta calcoli complessi e richiede molte risorse computazionali, che non sempre sono disponibili nei personal computer. Il cloud rappresenta un'alternativa interessante: non si tratta solo di avere accesso a un gran numero di macchine, ma di poter scalare dinamicamente la potenza computazionale in base alle esigenze del momento, riducendo sprechi e migliorando l'efficienza. Questa tesi si concentra sull'implementazione di un'architettura a microservizi per eseguire simulazioni nel cloud in modo efficiente. Il progetto ha avuto come obiettivo la creazione di un sistema che risponda in modo dinamico alla domanda grazie a strategie di auto-scaling e che sia, al tempo stesso, modulare e manutenibile. Un altro aspetto fondamentale del lavoro è stato la gestione dello scheduling: non tutte le simulazioni hanno la stessa priorità, e quelle più critiche devono essere eseguite prima, quindi è stato progettato un algoritmo che determina ed assegna loro uno specifico ordine di esecuzione, riducendo i tempi di attesa per i carichi più importanti. I risultati di questo lavoro di tesi dimostrano come il sistema proposto permetta di ridurre significativamente i tempi di esecuzione, ottimizzando al contempo il consumo delle risorse.