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HTCondor ist eine Open Source High Throughput Computing Software zur Parallelisierung von rechenintensiven Aufgaben. High Throughput Computing bedeutet hierbei, einen großen Pool an Rechnern zu nutzen, um extrem rechenintensive Aufgaben zu erledigen. Beispiele hierfür sind komplexe physikalische Simulationen und das Rendern von Filmen. Nicht immer lohnt es sich für diese Aufgaben zusätzliche, leistungsstarke Rechner anzuschaffen. Oftmals sind bereits viele Rechner vorhanden, die zu bestimmten Zeiten nicht voll ausgelastet sind. Es ergibt somit häufig Sinn, zuerst die bestehenden Ressourcen…mehr

Produktbeschreibung
HTCondor ist eine Open Source High Throughput Computing Software zur Parallelisierung von rechenintensiven Aufgaben. High Throughput Computing bedeutet hierbei, einen großen Pool an Rechnern zu nutzen, um extrem rechenintensive Aufgaben zu erledigen. Beispiele hierfür sind komplexe physikalische Simulationen und das Rendern von Filmen. Nicht immer lohnt es sich für diese Aufgaben zusätzliche, leistungsstarke Rechner anzuschaffen. Oftmals sind bereits viele Rechner vorhanden, die zu bestimmten Zeiten nicht voll ausgelastet sind. Es ergibt somit häufig Sinn, zuerst die bestehenden Ressourcen besser auszunutzen. Dazu braucht es Mechanismen, mit denen Auftrage an die Rechner im Netzwerk weitergeben werden können. Genau dies ermöglicht das Condor Batch System. Es formt aus ungenutzten Ressourcen eine High Throughput Computing (HTC) Umgebung. Condor (seit 2012 in HTCondor umbenannt) nutzt hierzu in effizienter Weise die Rechenleistung der über das Netzwerk verfügbaren Ressourcen. Dieses Handbuch gibt eine kurze Einführung in Anwendungen und Möglichkeiten von Condor. Neben der technischen Realisierung von Condor wird dabei auch die Benutzung thematisiert.
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Autorenporträt
Steffen Moritz, M. Sc. wurde 1986 in Bayern geboren. Er hat Wirtschaftsinformatik in Gießen studiert. Seit dem Studium ist er im Bereich Data Science, mit beruflichen Stationen bei Bosch und an der TH Köln, tätig. Sein spezieller Fokus liegt hierbei auf Machine Learning und Data-Mining. Die Texte dieses Handbuches entstanden zu Studienzeiten.