Virtualizavimo strategijų efektyvumo tyrimas
Virtualizavimo strategijų efektyvumo tyrimas. Magistro baigiamasis darbas informatikos inžinerijos laipsniui. Vilniaus Gedimino technikos universitetas. Vilnius, 2012, 59 p., 13 iliustr., 11 lent., 24 bibl., 2 priedai.Šio darbo tikslas - ištirti virtualizacijos strategijas ir jų tinkamumą inžineriniams uždaviniams spręsti. Šiam tikslui įgyvendinti buvo atlikta virtualizacijos platformų analitinė apžvalga, analizuojamas debesų kompiuterijos tinkamumas inžinerijos uždaviniams spręsti ir tikrinami virtualizacijos efektyvumo rodikliai. Tyrimams pasirinkta inžinerinių uždavinių probleminė sritis - didelio masto skaičiavimų atlikimas. Probleminei sričiai ištirti pasitelktas paskirstyto užduočių vykdymo modelis. Modeliui eksperimentiškai ištirti naudojama Hadoop platforma kartu su MapReduce struktūra. Panaudojant šią sistemą, atliktas virtualizacijos efektyvumo tyrimas. Tyrimo metu nustatyta kaip skaičiavimų efektyvumą įtakoja klasterio komponentų skaičius ir maksimali leistina sistemos mazgo apkrova. Tyrimai parodė, kad operatyviosios atminties resursų rezervavimas turi būti atliekamas individualiai, priklausomai nuo sprendžiamų uždavinių pobūdžio ir gebėjimo išlygiagretinti vykdomas užduotis. Darbe atlikti tyrimai pagrindžia debesų kompiuterijos tinkamumą inžinerijos uždaviniams spręsti. Kartu darbe išryškėja virtualizavimo technologijų taikymo skaičiavimams trūkumai. Šiuo metu nėra pasiūlyta metodų ar programinių priemonių, leidžiančių automatiškai pritaikyti virtualizavimo sistemos konfigūraciją efektyviam uždavinių sprendimui.
Virtualization strategies efficiency analysis. Master thesis in the field of informatics engineering. Vilnius Gediminas Technical University. Vilnius, 2012, 59 pages, 13 illustrations, 11 tables, 24 bibliographies, 2 append. The aim of the thesis is the analysis of the efficiency of virtualization and its' application for solving the computational intensive engineering tasks. For this purpose an analytical overview of virtualization platforms has been made in order to find out the efficiency of virtualization and suitability of existing cloud computing solutions for solving the computational intensive engineering tasks. The model of distributed computing to solve the computationally intensive tasks was selected for this research. The experimental investigation performed using Hadoop platform together with MapReduce software framework. Using this system the research on virtualization efficiency was performed. The research results show the relation between efficiency of calculations, number of clusters involved and maximum allowed system load. Additionally the performed research showed the impact of buffering to the effectiveness of the system configuration for particular task. The research done in this work validate the suitability of could computing solutions for solving the engineering tasks. Additionally the limitations of the application of cloud computing are shown. The demand of solutions for automatic task-based adaptation of system parameters is indicated in this work.