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Jobzentrisches Monitoring in Verteilten Heterogenen Umgebungen mit Hilfe Innovativer Skalierbarer Methoden

Datum
24.03.2015
Zeit
15:00 - 16:00
Sprecher
Dipl.-Ing. Marcus Hilbrich
Zugehörigkeit
Institut für Technische Informatik, Professur Rechnerarchitektur
Sprache
de
Hauptthema
Informatik
Andere Themen
Informatik
Beschreibung
Im Bereich des wissenschaftlichen Rechnens nimmt die Anzahl von Programmläufen (Jobs), die von einem Benutzer ausgeführt werden, immer weiter zu. Dieser Trend resultiert sowohl aus einer steigenden Anzahl an CPU-Cores, auf die ein Nutzer zugreifen kann, als auch durch den immer einfacheren Zugriff auf diese mittels Portalen, Workflow-Systemen oder Services. Gleichzeitig schränken zusätzliche Abstraktionsschichten von Grid- und Cloud-Umgebungen die Möglichkeit zur Beobachtung von Jobs ein. Eine Lösung bietet das jobzentrische Monitoring, das die Ausführung von Jobs transparent darstellen kann. Die vorliegende Dissertation zeigt zum einen Methoden mit denen eine skalierbare Infrastruktur zur Verwaltung von Monitoring-Daten im Kontext von Grid, Cloud oder HPC (High Performance Computing) realisiert werden kann. Zu diesem Zweck wird sowohl eine Aufgabenteilung unter Berücksichtigung von Aspekten wie Netzwerkbandbreite und Speicherkapazität mittels einer Strukturierung der verwendeten Server in Schichten, als auch eine dezentrale Aufbereitung und Speicherung der Daten realisiert. Zum anderen wurden drei Analyseverfahren zur automatisierten und massenhaften Auswertung der Daten entwickelt. Hierzu wurde unter anderem ein auf der Kreuzkorrelation basierender Algorithmus mit einem baumbasierten Optimierungsverfahren zur Reduzierung der Laufzeit und des Speicherbedarfs entwickelt. Diese drei Verfahren können die Anzahl der manuell zu analysierenden Jobs von vielen Tausenden, auf die wenigen, interessanten, tatsächlichen Ausreißer bei der Jobausführung reduzieren. Die Methoden und Verfahren zur massenhaften Analyse, sowie zur skalierbaren Verwaltung der jobzentrischen Monitoring-Daten, wurden entworfen, prototypisch implementiert und mittels Messungen sowie durch theoretische Analysen untersucht.

Letztmalig verändert: 24.03.2015, 08:36:42

Veranstaltungsort

TUD Andreas-Pfitzmann-Bau (Informatik) (APB 1004 (Ratssaal))Nöthnitzer Straße4601069Dresden
Homepage
https://navigator.tu-dresden.de/etplan/apb/00

Veranstalter

TUD InformatikNöthnitzer Straße4601069Dresden
Telefon
+49 (0) 351 463-38465
Fax
+49 (0) 351 463-38221
Homepage
http://www.inf.tu-dresden.de
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