Zarządzanie zasobami obliczeniowymi w klastrowym środowisku przetwarzania strumieni multimedialnych - Publication - Bridge of Knowledge

Search

Zarządzanie zasobami obliczeniowymi w klastrowym środowisku przetwarzania strumieni multimedialnych

Abstract

Zaprezentowano zintegrowany model zarządzania multimedialnym systemem rozproszonym, przetwarzającym strumienie danych, jak również opisano koncepcję jego implementacji w platformie KASDADA. Zdefiniowano charakterystyki wydajnościowe i wiarygodnościowe oraz określono klasę przetwarzanych algorytmów analizy strumieni. Sformułowano tezy rozprawy: (1) Przy akceptowanej wiarygodności przetwarzania strumieni, obciążenie węzła dla analizowanej klasy algorytmów i dla danego typu przetwarzanego strumienia wzrasta nieliniowo wraz z liczbą przetwarzanych strumieni, przy czym wzrost ten można oszacować tzw. funkcją korekty podającą przyrost obciążenia w stosunku do jego wzrostu liniowego. (2) Dla zadanej klasy algorytmów analizy strumieni oraz dla zaproponowanego algorytmu alokacji zadań na węzły klastra (wykorzystującego funkcję korekty), skalowalność klastra utrzymuje się na stałym poziomie przy wzroście liczby jednocześnie przetwarzanych zadań i strumieni pod warunkiem, proporcjonalnego do niego wzrostu liczby węzłów obliczeniowych zaangażowanych w to przetwarzanie. Zaprezentowano wyniki badań eksperymentalnych potwierdzających te tezy. Dla pojedynczego węzła obliczeniowego dokonano oceny możliwości przetwarzania strumieni multimedialnych, wyznaczono i zweryfikowano funkcję korekty. Dla całego klastra przedstawiono heurystyczny algorytm alokacji (zmodyfikowany BFD) uwzględniający powyższą funkcję i wykazano przewagę zaproponowanego algorytmu nad innymi dotychczas stosowanymi algorytmami.

Cite as

Full text

full text is not available in portal

Keywords

Details

Category:
Thesis, nostrification
Type:
praca doktorska pracowników zatrudnionych w PG oraz studentów studium doktoranckiego
Language:
Polish
Publication year:
2012
Verified by:
Gdańsk University of Technology

seen 48 times

Recommended for you

Meta Tags