Ressourcenpartitionierung für Grid-Systeme
1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Aufgabenstellung 1.3 Aufbau der Arbeit 2 Fachliches Umfeld 2.1 Grid Computing 2.2 Idle Time Computing 3 Ressourcenpartitionierung 3.1 Ressourcenpartitionierung und Scheduling 3.2 Ressourcenpartitionierung in Idle Time Computing 3.2.1 Administrative Kontrolle der Res...
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Universität Potsdam
2005
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ndltd-Potsdam-oai-kobv.de-opus-ubp-33122013-01-08T00:44:43Z Ressourcenpartitionierung für Grid-Systeme Lendholt, Matthias Data processing Computer science 1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Aufgabenstellung 1.3 Aufbau der Arbeit 2 Fachliches Umfeld 2.1 Grid Computing 2.2 Idle Time Computing 3 Ressourcenpartitionierung 3.1 Ressourcenpartitionierung und Scheduling 3.2 Ressourcenpartitionierung in Idle Time Computing 3.2.1 Administrative Kontrolle der Ressourcen 3.2.2 Mindestgarantien zur Sicherstellung der Lauffähigkeit 3.3 Vorhandene Lösungen und verwandte Arbeiten 3.3.3 Ressourcenmanagement im Globus Toolkit 3.3.4 Ressourcenmanagement in Condor 3.3.5 Das GARA Framework 3.3.6 Distributed Resource Management Application API 3.3.7 Grid Resource Allocation Agreement Protocol 3.3.8 SNAP 3.3.9 OGSI-Agreement 3.3.10 PBS/Maui und andere Batch Systeme 3.3.11 Wide Area Distributed Computing 3.3.12 Weitere verwandte Arbeiten 3.3.13 Überlegungen zum Ressourcenbedarf 4 Ressourcenkontrolle in Desktopbetriebssystemen 4.1 Ressourcen 4.2 Ressourcenpartitionierung unter Linux 4.2.14 Festplattenkapazität 4.2.15 Arbeitsspeicher 4.2.16 Netzwerkbandbreite 4.2.17 CPU Kapazität 4.3 Ressourcenpartitionierung unter Microsoft Windows XP 4.3.18 Festplattenkapazität 4.3.19 Arbeitsspeicher 4.3.20 Netzwerkbandbreite 4.3.21 CPU Kapazität 4.4 Fazit 5 Entwurf und Design des Frameworks 5.1 Entwurfsgrundlage - Komponentenarchitektur 5.2 Architektur 5.2.22 Broker Server 5.2.23 Broker Software auf den Clients 5.2.24 Schnittstellen 5.3 Komponententypmodell 5.4 Ressourcenidentifikation und Ressourcenzuordnung 5.5 Anbindung ans Grid 5.6 Datenbankentwurf 5.7 XML RPC Schnittstelle 6 Implementierung 6.1 Broker Server 6.1.25 Datenbank 6.1.26 Komponenten 6.1.27 Webserverskripte 6.1.28 Database Crawler 6.2 Komponenten 6.2.29 Network 6.2.30 DSCP 6.2.31 Quota 6.2.32 FSF 6.3 Linux Client 6.3.33 Broker Client 6.3.34 Komponenten 6.4 Windows Client 6.5 Abhängigkeiten 7 Evaluierung 7.1 Durchgeführte Test- und Anwendungsfälle 7.1.35 Test der Clientsoftware 7.1.36 Test der Serversoftware 7.1.37 Durchführbare Anwendungsfälle 7.2 Evaluierung der Frameworkimplementierung 7.2.38 Performanz der Serverimplementierung 7.2.39 Zuverlässigkeit der Partitionierungen 7.3 Evaluierung von Traffic Shaping mit iproute2 7.3.40 Szenario 1 7.3.41 Szenario 2 7.3.42 Szenario 3 7.3.43 Fazit 8 Zusammenfassung und Ausblick 8.1 Fazit 8.2 Weiterentwicklung 8.2.44 Weiterentwicklungen auf Entwurfsebene 8.2.45 Weiterentwicklungen auf Implementierungsebene Anhang A: Details zum Datenbankentwurf Anhang B: Bildschirmfotos der Weboberfläche Anhang C: Quellcode Linux Broker Client Anhang D: Inhalt des beiliegenden Datenträgers Universität Potsdam An-Institute. Hasso-Plattner-Institut für Softwaresystemtechnik GMBH 2005 Book application/pdf urn:nbn:de:kobv:517-opus-33121 http://opus.kobv.de/ubp/volltexte/2009/3312/ ger http://opus.kobv.de/ubp/doku/urheberrecht.php |
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1 Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Aufgabenstellung
1.3 Aufbau der Arbeit
2 Fachliches Umfeld
2.1 Grid Computing
2.2 Idle Time Computing
3 Ressourcenpartitionierung
3.1 Ressourcenpartitionierung und Scheduling
3.2 Ressourcenpartitionierung in Idle Time Computing
3.2.1 Administrative Kontrolle der Ressourcen
3.2.2 Mindestgarantien zur Sicherstellung der Lauffähigkeit
3.3 Vorhandene Lösungen und verwandte Arbeiten
3.3.3 Ressourcenmanagement im Globus Toolkit
3.3.4 Ressourcenmanagement in Condor
3.3.5 Das GARA Framework
3.3.6 Distributed Resource Management Application API
3.3.7 Grid Resource Allocation Agreement Protocol
3.3.8 SNAP
3.3.9 OGSI-Agreement
3.3.10 PBS/Maui und andere Batch Systeme
3.3.11 Wide Area Distributed Computing
3.3.12 Weitere verwandte Arbeiten
3.3.13 Überlegungen zum Ressourcenbedarf
4 Ressourcenkontrolle in Desktopbetriebssystemen
4.1 Ressourcen
4.2 Ressourcenpartitionierung unter Linux
4.2.14 Festplattenkapazität
4.2.15 Arbeitsspeicher
4.2.16 Netzwerkbandbreite
4.2.17 CPU Kapazität
4.3 Ressourcenpartitionierung unter Microsoft Windows XP
4.3.18 Festplattenkapazität
4.3.19 Arbeitsspeicher
4.3.20 Netzwerkbandbreite
4.3.21 CPU Kapazität
4.4 Fazit
5 Entwurf und Design des Frameworks
5.1 Entwurfsgrundlage - Komponentenarchitektur
5.2 Architektur
5.2.22 Broker Server
5.2.23 Broker Software auf den Clients
5.2.24 Schnittstellen
5.3 Komponententypmodell
5.4 Ressourcenidentifikation und Ressourcenzuordnung
5.5 Anbindung ans Grid
5.6 Datenbankentwurf
5.7 XML RPC Schnittstelle
6 Implementierung
6.1 Broker Server
6.1.25 Datenbank
6.1.26 Komponenten
6.1.27 Webserverskripte
6.1.28 Database Crawler
6.2 Komponenten
6.2.29 Network
6.2.30 DSCP
6.2.31 Quota
6.2.32 FSF
6.3 Linux Client
6.3.33 Broker Client
6.3.34 Komponenten
6.4 Windows Client
6.5 Abhängigkeiten
7 Evaluierung
7.1 Durchgeführte Test- und Anwendungsfälle
7.1.35 Test der Clientsoftware
7.1.36 Test der Serversoftware
7.1.37 Durchführbare Anwendungsfälle
7.2 Evaluierung der Frameworkimplementierung
7.2.38 Performanz der Serverimplementierung
7.2.39 Zuverlässigkeit der Partitionierungen
7.3 Evaluierung von Traffic Shaping mit iproute2
7.3.40 Szenario 1
7.3.41 Szenario 2
7.3.42 Szenario 3
7.3.43 Fazit
8 Zusammenfassung und Ausblick
8.1 Fazit
8.2 Weiterentwicklung
8.2.44 Weiterentwicklungen auf Entwurfsebene
8.2.45 Weiterentwicklungen auf Implementierungsebene
Anhang A: Details zum Datenbankentwurf
Anhang B: Bildschirmfotos der Weboberfläche
Anhang C: Quellcode Linux Broker Client
Anhang D: Inhalt des beiliegenden Datenträgers
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