探析一种低开销机群负载监视方法

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时间:2019-03-21

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1、⑧NankaiUniversitv论文题目:二弛煎珏趟垫登鱼夔些塑直鎏硕士学位i£文MASTER。SDlSSERl。冉T10N培养院系:ii宣撞查整堂堂堕一级学科:计算机科学与技术二级学科:盐笠垫垂煎筮塑论文作者:单姗指导教师:堑堂量墼塑南开大学研究生院2。06年5月ll茅絮犬;射尚九公尢欲曰新月冉摘要机群技术是近几年兴起的一项高性能计算技术。它是将一组相互独立的计算机通过高速的通信网络而组成的一个机群系统,并以为单一系统的模式加以管理。构造机群系统的目的是得到可靠性、可扩充性和抗灾难性。~一个机群系统内部包含多

2、个结点,结点可能有Pc机、工作站或者sMP,这些结点之间通过内部局域网进行相互通信。为了充分发挥机群的性能,提高系统的可靠性、可扩充性和抗灾难性,对机群系统各个结点的监视和控制是必不可少的,监视系统已经成为了机群系统的一个重要组成部分,因此对机群系统的监视成为一个重要的研究课题。实际应用要求实时得到每个结点的cPU负载、内存使用情况、网络设备的吞吐情况、各个进程的详细信息等。对于机群的监视,目前主要采用监视软件的方式来实现。在本文中,集中进行了有关监视软件的设计方面的研究。本文首先介绍了监视工具的概况,并指出了作

3、为一个优秀的监视工具应该具有的优点,其次简单的介绍了现在国内外已有的监视软件。充分调查了各种监视软件的优点和欠缺之后,本文提出了一种设计机群监视软件的方法。并且在本实验室的条件下,构建了suN工作站机群系统。以s01ads为平台设计并实现了监视软件wORKs。最后,本文在suN工作站机群上实现了目前国内外广泛使用的天气预报软件MM5,并以MM5为背景负载,使用监视软件wORKs对suN工作站机群进行监视。针对实验结果,分析衡量了wORKs的性能,包括wORKs在被监视机群上引起的额外负载,对并行应用程序的干扰,以

4、及可以向用户提供的视图。文中最后总结了本研究的意义和不足,并指出将来可以继续改进的方向。关键词:机群系统,监视工具,负载,并行程序AbstractAbstraCtClusterteclln0109yisan锄e哂nghighperfornlancecomputationtech.Inclustertechnology,asin91ecomputersystelniscomposedofasetofs印aratecornputersimer_co册ectedthroughahighperfbⅡnancecommun

5、icationnetworkandⅡ1eclustersystemcouldbemanagedinasindesystemmode.11legoalofdusteristoprovidescalability,reliability'a11ti_int刮Ference如dsoon.AdustersystenliscomposedofmanynodeswbichcommunicatewiⅡleachotherthmughinter_connectionne艄70rk.111orderto如1lyutilizethe

6、hi曲perfomlance,scalability,reliabilityofcluster,itisnecessarytomonitorandcontroleachnodeofclustersystem,tbus,monito订ngofclustersbecomeanimportalltresearchtopic.Inpractice,itisnecessarytogetⅡ1eCPUoverhead,utilizationofmemoryandnctworkd“iceaIldsoonofeachnode.Mo

7、njtoringsystemha8becomeanimportantcompositionofclustersystenl.Formonitonngofclusters,itispopulartorealizeitthrou曲monitoringsoRware.T11ispaperfocusesonresearchonmonitoringsoftwareofclusters.Inthebegiruling,thispaperma:kesabriefin乜.oductionofmonitoringtoolandpo

8、ims0utt11eadValltagesofa11eXcdlentmonitoringt001.Anerf111lyinVestigatingV撕ouskindsofmonitoringutilitiesandcomp撕ngtheadVantagesanddisadvantagesofthem,amethod0109yfordesigningclustermonitor

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