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portada Evaluierung von Cluster-Dateisystemen für den Einsatz auf Parallelrechnern (in German)
Type
Physical Book
Publisher
Author
Language
German
Pages
92
Format
Paperback
ISBN13
9783867469371

Evaluierung von Cluster-Dateisystemen für den Einsatz auf Parallelrechnern (in German)

Ace Crngarov (Author) · Examicus Verlag · Paperback

Evaluierung von Cluster-Dateisystemen für den Einsatz auf Parallelrechnern (in German) - Ace Crngarov

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Synopsis "Evaluierung von Cluster-Dateisystemen für den Einsatz auf Parallelrechnern (in German)"

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich Informatik - Technische Informatik, Note: 1, Fachhochschule Bonn-Rhein-Sieg, Sprache: Deutsch, Abstract: Zur Ein- und Ausgabe gro er Datenmengen auf Parallelrechnern und Cluster-Systemen werden spezielle Dateisysteme eingesetzt, die den parallelen Zugriff von mehreren Rechnern gleichzeitig effizient unterstützen. Beispiele für solche Cluster-Dateisysteme sind Parallel Virtual File System (PVFS / PVFS2), Oracle Cluster File System (OCFS2), Red Hat Global File System (GFS), IBM General Parallel File System (GPFS) und Lustre. Diese Arbeit evaluiert die oben genannten Produkte hinsichtlich ihrer Effizienz und praktischen Einsetzbarkeit in einer Parallelrechnerumgebung. Zu Beginn werden die verschiedenen Cluster-Dateisysteme vorgestellt, der Schwerpunkt liegt hier auf frei verfügbaren Dateisystemen. Weiter legt diese Arbeit geeignete Effizienzkriterien und Strategien zur Beurteilung solcher Dateisysteme fest. Zu den Kriterien zählen neben einer hohen Transferrate auch eine geringe Latenzzeit bei Zugriffen auf kleine Dateien. Ein Benchmark-Programm setzt die festgelegten Kriterien und die Strategie um. Dazu wird ein neues Benchmark-Programm entwickelt, da kein verfügbares Programm alle festgelegten Kriterien untersuchen kann. Die vorgestellte Auswahl an Cluster-Dateisystemen wird mit dem entwickelten Benchmark-Programm untersucht. Diese Arbeit präsentiert und vergleicht die gewonnenen Ergebnisse. Abschlie end werden die resultierenden Leistungsdaten analysiert und darauf aufbauend Empfehlungen gegeben.

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