https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17152
File | Description | Size | Format | |
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fernandodealmeidasilva.pdf | 1.25 MB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor1 | Dantas, Mário Antônio Ribeiro | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2900995280822495 | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 | David, José Maria Nazar | - |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3640497501056163 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Quintela, Bárbara Melo | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7691036667937217 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Inácio, Eduardo Camilo | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/4794169282710899 | pt_BR |
dc.creator | Silva, Fernando de Almeida | - |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/6170491489758115 | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-08-14T11:25:07Z | - |
dc.date.available | 2024-08-13 | - |
dc.date.available | 2024-08-14T11:25:07Z | - |
dc.date.issued | 2023-03-25 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17152 | - |
dc.description.abstract | High-performance environments often face input and output (I/O) bottlenecks. One factor is the gap between processing power and storage performance. This is because storage technologies evolve at a slower speed than processing, contributing to the increase of I/O performance problems. Thus, increasingly relevant contributions are being made to mitigate I/O gaps. This dissertation, therefore, presents an experimental effort to evaluate the performance of the secondary memory of computing nodes in high-performance environments, using the Grid’5000 environment as an example. In this way, information about the quantity, type and performance of node storage devices in parallel distributed environments is obtained in a more technical and scientific way. In addition to this, a proposal was developed to analyze the storage of these high-performance environments, which was called HPC-SBC (HPC Storage Benchmark Context). This computational approach can overcome the limitations observed in the tools available in the Grid’5000 computing environment, by providing differentiated information about the performance of the secondary memory devices available in each node in this environment. This tool allows you to analyze the transfer rate of each device found and also provide users with automated information about the performance of storage devices in the cluster context. This contextual approach provided initial results that indicate the success of the research, by pointing out among the nodes analyzed in the high-performance processing environment (High Performance Computing - HPC), those storage devices with the best performance. | pt_BR |
dc.description.resumo | Ambientes de alto desempenho, muitas vezes, enfrentam gargalos de entrada e saída (input output - I/O). Um fator é a lacuna entre o poder de processamento e o desempenho de armazenamento. Isso se dá, pois as tecnologias de armazenamento evoluem a uma velocidade mais lenta que a de processamento, contribuindo para o aumento do problema de desempenho de I/O. Assim, se fazem cada vez mais relevantes contribuições para mitigar lacunas de I/O. Esta dissertação, portanto, apresenta um esforço experimental em avaliar o desempenho da memória secundária dos nodos computacionais em ambientes de alto desempenho, ao utilizar como exemplo o ambiente Grid’5000. Dessa forma, obtém-se de forma mais técnica e científica informações sobre a quantidade, tipo e desempenho dos dispositivos de armazenamento dos nodos em ambientes distribuídos paralelos. Em complemento a isso, uma proposta foi desenvolvida para análise de armazenamento destes ambientes de alto desempenho, que foi denominada como HPC-SBC (HPC Storage Benchmark Context). Esta abordagem computacional pode suprir as limitações observadas nas ferramentas disponíveis no ambiente computacional Grid’5000, por fornecer de forma diferenciada informações sobre o desempenho dos dispositivos de memória secundária disponíveis em cada nodo deste ambiente. Esta ferramenta permite analisar a taxa de transferência de cada dispositivo encontrado e ainda fornecer aos usuários de forma automatizada as informações sobre o desempenho dos dispositivos de armazenamento no contexto de cluster. Esta abordagem contextual proveu resultados iniciais que indicam o sucesso da pesquisa, ao apontar dentre os nodos analisados no ambiente de processamento de alto desempenho (High Performance Computing - HPC), aqueles dispositivos de armazenamento com o melhor desempenho. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | ICE – Instituto de Ciências Exatas | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFJF | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/ | * |
dc.subject | Contexto de armazenamento | pt_BR |
dc.subject | Desempenho de armazenamento | pt_BR |
dc.subject | Memória secundária | pt_BR |
dc.subject | Arquitetura de ambientes distribuídos paralelos | pt_BR |
dc.subject | Armazenamento | pt_BR |
dc.subject | HPC | pt_BR |
dc.subject | Storage context | pt_BR |
dc.subject | Storage performance | pt_BR |
dc.subject | Secondary memory | pt_BR |
dc.subject | Architecture of parallel distributed environments | pt_BR |
dc.subject | Storage | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
dc.title | HPC-SBC: um esforço experimental para avaliar o armazenamento em configurações de computação de alto desempenho usando uma abordagem contextual | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
Appears in Collections: | Mestrado em Ciência da Computação (Dissertações) |
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