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http://hdl.handle.net/10071/8398
Autoria: | Silva, Hélio Alexandre Dias da |
Orientação: | Oliveira, Sancho Christensen, Anders Lyhne |
Data: | 2011 |
Título próprio: | Conillon: Distributed computing platform for desktop grids |
Referência bibliográfica: | Silva, H. A. D.(2011). Conillon: Distributed computing platform for desktop grids [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório do Iscte. http://hdl.handle.net/10071/8398 |
Palavras-chave: | Distributed computing Parallel computing High performance computing Fault tolerance Performance Java Computação distribuída Computação paralela Computação de alta performance Tolerância a falhas |
Resumo: | Grid computing enables organizations to integrate and share sets of heterogeneous resources
into one synergetic and powerful system, in order to deliver e ciency and processing performance
to demanding parallel applications. The aggregation and the coordination of these resources need
to be integrated in a set of tools and protocols that reduce their complexity. Resource allocation
is performed by a centralized manager that has complete knowledge of system state.
Conillon is a distributed computing platform that manages and coordinates a set of actors. This
platform enables heterogeneous workstations to function as part of a distributed system. Conillon is
a lightweight, simple to use, and yet allows any number of di erent applications to be deployed and
executed in parallel. Our platform maximizes the resource utilization in bene t of the demanding
parallel applications. Parallel applications developers have access to a set of tools that simpli es
the development process and the creation of tasks. The complexity related to the scheduling,
distribution, and fault tolerant management of tasks is shielded from the programmer. Conillom
platform has an integrated set of programms that work synergistically delivering a positivo ratio
between e ciency and processing performance.
We present our platform in detail as well as the results of extensive experiments about perfor-
mance. The platform behaved relatively well and achieves an average speed up of up to x1.9 on
the time needed to complete a job each time the computational resources are doubled. A computação paralela permite integrar e partilhar um conjunto de recursos heterogéneos num sistema poderoso e sinergético, de forma a poder disponibilizar e ciência e desempenho de processamento às aplicações paralelas. A agregação e coordenação destes recursos devem integrados num conjunto de ferramentas e protocolos que reduzam a complexidade inerente. A alocação de recursos é realizada por um gestor centralizado que tem conhecimento de todo o estado do sistema. Foi desenvolvida uma plataforma de computação distribuída, o Conillon, que coordena e gere um conjunto de participantes. A nossa plataforma permite que estações de trabalho heterogéneas façam parte de um sistema distribuído. A plataforma Conillon é simples, ocupando poucos recursos no entanto permite que múltiplas e distintas aplicações sejam executadas em paralelo. A plataforma maximiza a utilização de recursos em benefício das exigentes aplicações paralelas. Os programadores de aplicações paralelas têm acesso a um conjunto de ferramentas simples para criação de tarefas. A complexidade relacionada com o escalonamento, distribuição e tolerância a falhas é encapsulada do programador. A plataforma Conillon tem um conjunto integrado de programas que funcionam sinergicamente, entregando um rácio positivo entre e ciência e performance de computação. Neste trabalho presentamos a nossa plataforma em detalhe, bem como os resultados de testes extensivos sobre performance. A plataforma comporta-se relativamente bem, alcançando uma acelera ção de até 1.9x no tempo necessário para terminar um serviço sempre que o número de recursos computacionais é duplicado. |
Designação do grau: | Mestrado em Software de Código Aberto |
Arbitragem científica: | Sim |
Acesso: | Acesso Aberto |
Aparece nas coleções: | T&D-DM - Dissertações de mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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master_helio_dias_silva.pdf | 2,39 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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