Visualização simultânea e multi-nível de informações de monitoramento de cluster
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2005 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/6603 |
Resumo: | Clusters de computadores são geralmente utilizados para se obter alto desempenho na execução de aplicações paralelas. Sua utilização tem aumentado significativamente ao longo dos anos e resulta hoje em uma presença de quase 60% entre as 500 máquinas mais rápidas do mundo. Embora a utilização de clusters seja bastante difundida, a tarefa de monitoramento de recursos dessas máquinas é considerada complexa. Essa complexidade advém do fato de existirem diferentes configurações de software e hardware que podem ser caracterizadas como cluster. Diferentes configurações acabam por fazer com que o administrador de um cluster necessite de mais de uma ferramenta de monitoramento para conseguir obter informações suficientes para uma tomada de decisão acerca de eventuais problemas que possam estar acontecendo no seu cluster. Outra situação que demonstra a complexidade da tarefa de monitoramento acontece quando o desenvolvedor de aplicações paralelas necessita de informações relativas ao ambiente de execução da sua aplicação para entender melhor o seu comportamento. A execução de aplicações paralelas em ambientes multi-cluster e grid juntamente com a necessidade de informações externas à aplicação é outra situação que necessita da tarefa de monitoramento. Em todas essas situações, verifica-se a existência de múltiplas fontes de dados independentes e que podem ter informações relacionadas ou complementares. O objetivo deste trabalho é propor um modelo de integração de dados que pode se adaptar a diferentes fontes de informação e gerar como resultado informações integradas que sejam passíveis de uma visualização conjunta por alguma ferramenta. Esse modelo é baseado na depuração offline de aplicações paralelas e é dividido em duas etapas: a coleta de dados e uma posterior integração das informações. Um protótipo baseado nesse modelo de integração é descrito neste trabalho Esse protótipo utiliza como fontes de informação as ferramentas de monitoramento de cluster Ganglia e Performance Co-Pilot, bibliotecas de rastreamento de aplicações DECK e MPI e uma instrumentação do Sistema operacional Linux para registrar as trocas de contexto de um conjunto de processos. Pajé é a ferramenta escolhida para a visualização integrada das informações. Os resultados do processo de integração de dados pelo protótipo apresentado neste trabalho são caracterizados em três tipos: depuração de aplicações DECK, depuração de aplicações MPI e monitoramento de cluster. Ao final do texto, são delineadas algumas conclusões e contribuições desse trabalho, assim como algumas sugestões de trabalhos futuros. |
id |
URGS_2388c08e1a2ba6332cecc7c3777bd1c5 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:www.lume.ufrgs.br:10183/6603 |
network_acronym_str |
URGS |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
repository_id_str |
1853 |
spelling |
Schnorr, Lucas MelloNavaux, Philippe Olivier Alexandre2007-06-06T18:57:55Z2005http://hdl.handle.net/10183/6603000487104Clusters de computadores são geralmente utilizados para se obter alto desempenho na execução de aplicações paralelas. Sua utilização tem aumentado significativamente ao longo dos anos e resulta hoje em uma presença de quase 60% entre as 500 máquinas mais rápidas do mundo. Embora a utilização de clusters seja bastante difundida, a tarefa de monitoramento de recursos dessas máquinas é considerada complexa. Essa complexidade advém do fato de existirem diferentes configurações de software e hardware que podem ser caracterizadas como cluster. Diferentes configurações acabam por fazer com que o administrador de um cluster necessite de mais de uma ferramenta de monitoramento para conseguir obter informações suficientes para uma tomada de decisão acerca de eventuais problemas que possam estar acontecendo no seu cluster. Outra situação que demonstra a complexidade da tarefa de monitoramento acontece quando o desenvolvedor de aplicações paralelas necessita de informações relativas ao ambiente de execução da sua aplicação para entender melhor o seu comportamento. A execução de aplicações paralelas em ambientes multi-cluster e grid juntamente com a necessidade de informações externas à aplicação é outra situação que necessita da tarefa de monitoramento. Em todas essas situações, verifica-se a existência de múltiplas fontes de dados independentes e que podem ter informações relacionadas ou complementares. O objetivo deste trabalho é propor um modelo de integração de dados que pode se adaptar a diferentes fontes de informação e gerar como resultado informações integradas que sejam passíveis de uma visualização conjunta por alguma ferramenta. Esse modelo é baseado na depuração offline de aplicações paralelas e é dividido em duas etapas: a coleta de dados e uma posterior integração das informações. Um protótipo baseado nesse modelo de integração é descrito neste trabalho Esse protótipo utiliza como fontes de informação as ferramentas de monitoramento de cluster Ganglia e Performance Co-Pilot, bibliotecas de rastreamento de aplicações DECK e MPI e uma instrumentação do Sistema operacional Linux para registrar as trocas de contexto de um conjunto de processos. Pajé é a ferramenta escolhida para a visualização integrada das informações. Os resultados do processo de integração de dados pelo protótipo apresentado neste trabalho são caracterizados em três tipos: depuração de aplicações DECK, depuração de aplicações MPI e monitoramento de cluster. Ao final do texto, são delineadas algumas conclusões e contribuições desse trabalho, assim como algumas sugestões de trabalhos futuros.application/pdfporProcessamento paraleloClusterVisualização simultânea e multi-nível de informações de monitoramento de clusterinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoPorto Alegre, BR-RS2005mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000487104.pdf000487104.pdfTexto completoapplication/pdf1175422http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/6603/1/000487104.pdff5de0e4982b796f828f6ce15f34ae577MD51TEXT000487104.pdf.txt000487104.pdf.txtExtracted Texttext/plain262108http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/6603/2/000487104.pdf.txta5a5bf9ac9a9cc0789ab4a291efb6de2MD52THUMBNAIL000487104.pdf.jpg000487104.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1244http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/6603/3/000487104.pdf.jpg904f22893961b3e48e29430a1dcb3995MD5310183/66032018-10-10 08:19:39.763oai:www.lume.ufrgs.br:10183/6603Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-10T11:19:39Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Visualização simultânea e multi-nível de informações de monitoramento de cluster |
title |
Visualização simultânea e multi-nível de informações de monitoramento de cluster |
spellingShingle |
Visualização simultânea e multi-nível de informações de monitoramento de cluster Schnorr, Lucas Mello Processamento paralelo Cluster |
title_short |
Visualização simultânea e multi-nível de informações de monitoramento de cluster |
title_full |
Visualização simultânea e multi-nível de informações de monitoramento de cluster |
title_fullStr |
Visualização simultânea e multi-nível de informações de monitoramento de cluster |
title_full_unstemmed |
Visualização simultânea e multi-nível de informações de monitoramento de cluster |
title_sort |
Visualização simultânea e multi-nível de informações de monitoramento de cluster |
author |
Schnorr, Lucas Mello |
author_facet |
Schnorr, Lucas Mello |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Schnorr, Lucas Mello |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Navaux, Philippe Olivier Alexandre |
contributor_str_mv |
Navaux, Philippe Olivier Alexandre |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Processamento paralelo Cluster |
topic |
Processamento paralelo Cluster |
description |
Clusters de computadores são geralmente utilizados para se obter alto desempenho na execução de aplicações paralelas. Sua utilização tem aumentado significativamente ao longo dos anos e resulta hoje em uma presença de quase 60% entre as 500 máquinas mais rápidas do mundo. Embora a utilização de clusters seja bastante difundida, a tarefa de monitoramento de recursos dessas máquinas é considerada complexa. Essa complexidade advém do fato de existirem diferentes configurações de software e hardware que podem ser caracterizadas como cluster. Diferentes configurações acabam por fazer com que o administrador de um cluster necessite de mais de uma ferramenta de monitoramento para conseguir obter informações suficientes para uma tomada de decisão acerca de eventuais problemas que possam estar acontecendo no seu cluster. Outra situação que demonstra a complexidade da tarefa de monitoramento acontece quando o desenvolvedor de aplicações paralelas necessita de informações relativas ao ambiente de execução da sua aplicação para entender melhor o seu comportamento. A execução de aplicações paralelas em ambientes multi-cluster e grid juntamente com a necessidade de informações externas à aplicação é outra situação que necessita da tarefa de monitoramento. Em todas essas situações, verifica-se a existência de múltiplas fontes de dados independentes e que podem ter informações relacionadas ou complementares. O objetivo deste trabalho é propor um modelo de integração de dados que pode se adaptar a diferentes fontes de informação e gerar como resultado informações integradas que sejam passíveis de uma visualização conjunta por alguma ferramenta. Esse modelo é baseado na depuração offline de aplicações paralelas e é dividido em duas etapas: a coleta de dados e uma posterior integração das informações. Um protótipo baseado nesse modelo de integração é descrito neste trabalho Esse protótipo utiliza como fontes de informação as ferramentas de monitoramento de cluster Ganglia e Performance Co-Pilot, bibliotecas de rastreamento de aplicações DECK e MPI e uma instrumentação do Sistema operacional Linux para registrar as trocas de contexto de um conjunto de processos. Pajé é a ferramenta escolhida para a visualização integrada das informações. Os resultados do processo de integração de dados pelo protótipo apresentado neste trabalho são caracterizados em três tipos: depuração de aplicações DECK, depuração de aplicações MPI e monitoramento de cluster. Ao final do texto, são delineadas algumas conclusões e contribuições desse trabalho, assim como algumas sugestões de trabalhos futuros. |
publishDate |
2005 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2005 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2007-06-06T18:57:55Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10183/6603 |
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv |
000487104 |
url |
http://hdl.handle.net/10183/6603 |
identifier_str_mv |
000487104 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) instacron:UFRGS |
instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
instacron_str |
UFRGS |
institution |
UFRGS |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/6603/1/000487104.pdf http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/6603/2/000487104.pdf.txt http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/6603/3/000487104.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
f5de0e4982b796f828f6ce15f34ae577 a5a5bf9ac9a9cc0789ab4a291efb6de2 904f22893961b3e48e29430a1dcb3995 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
repository.mail.fl_str_mv |
lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br |
_version_ |
1810085066854891520 |