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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich Informatik - Technische Informatik, Note: 1, Fachhochschule Bonn-Rhein-Sieg, Sprache: Deutsch, Abstract: Zur Ein- und Ausgabe großer Datenmengen auf Parallelrechnern und Cluster-Systemen werden spezielle Dateisysteme eingesetzt, die den parallelen Zugriff von mehreren Rechnern gleichzeitig effizient unterstützen. Beispiele für solche Cluster-Dateisysteme sind Parallel Virtual File System (PVFS / PVFS2), Oracle Cluster File System (OCFS2), Red Hat Global File System (GFS), IBM General Parallel File System (GPFS) und Lustre. Diese Arbeit evaluiert…mehr

Produktbeschreibung
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich Informatik - Technische Informatik, Note: 1, Fachhochschule Bonn-Rhein-Sieg, Sprache: Deutsch, Abstract: Zur Ein- und Ausgabe großer Datenmengen auf Parallelrechnern und Cluster-Systemen werden spezielle Dateisysteme eingesetzt, die den parallelen Zugriff von mehreren Rechnern gleichzeitig effizient unterstützen. Beispiele für solche Cluster-Dateisysteme sind Parallel Virtual File System (PVFS / PVFS2), Oracle Cluster File System (OCFS2), Red Hat Global File System (GFS), IBM General Parallel File System (GPFS) und Lustre. Diese Arbeit evaluiert die oben genannten Produkte hinsichtlich ihrer Effizienz und praktischen Einsetzbarkeit in einer Parallelrechnerumgebung. Zu Beginn werden die verschiedenen Cluster-Dateisysteme vorgestellt, der Schwerpunkt liegt hier auf frei verfügbaren Dateisystemen. Weiter legt diese Arbeit geeignete Effizienzkriterien und Strategien zur Beurteilung solcher Dateisysteme fest. Zu den Kriterien zählen neben einer hohen Transferrate auch eine geringe Latenzzeit bei Zugriffen auf kleine Dateien. Ein Benchmark-Programm setzt die festgelegten Kriterien und die Strategie um. Dazu wird ein neues Benchmark-Programm entwickelt, da kein verfügbares Programm alle festgelegten Kriterien untersuchen kann. Die vorgestellte Auswahl an Cluster-Dateisystemen wird mit dem entwickelten Benchmark-Programm untersucht. Diese Arbeit präsentiert und vergleicht die gewonnenen Ergebnisse. Abschließend werden die resultierenden Leistungsdaten analysiert und darauf aufbauend Empfehlungen gegeben.

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