Generalized resource management for heterogeneous cloud data centers
Heterojen bulut veri merkezleri için genelleştirilmiş kaynak yönetimi
- Tez No: 600798
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞENAN ECE GÜRAN SCHMİDT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
OpenStack bulut hesaplama için yaygınca kullanılan bir yönetim aracıdır. CPU, bellek ve disk gibi standart hesaplama kaynaklarının yönetimi için kullanılmaktadır. Bulut bilişimde FPGA ve GPU benzeri donanım hızlandırıcıların kullanılması trend olmuştur. Bu şekildeki heterojen kaynakların yönetilmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, OpenStack Nova projesinin bu yeni kaynak tiplerini de kapsayacak şekilde genelleştirilmesini sunmaktayız. Daha da önemlisi, yeni az kaynak tüketen bir Nova Compute modülü geliştirdik. Nova-G Compute ismini verdigimiz modül çeşitli donanımlar üzerinde çalışabilmekte ve diger OpenStack projeleri ile sorunsuz şekilde haberleşebilmektedir. Hypervisor benzeri bir yazılım ile Nova-G Compute modülünün FPGA kaynaklarına erişimine olanak sağladık. Openstack test aracı olan Rally'yi kullanarak deneysel testler gerçekleştirdik. Yapılan testlerin sonucu Nova-G Compute beklendigi gibi çalıştığını ve orijinal Nova'ya göre herhangi bir performans düşümü olmadığını göstermiştir.
Özet (Çeviri)
OpenStack is a widely used management tool for cloud computing which is designed to work on servers and allocate standard computing resources such as CPU, memory or disk. The current trend for integrating different hardware accelerators such as FPGAs and GPUs in the cloud requires managing these heterogeneous resources. In this thesis, we propose a generalization for OpenStack Nova project which extends the relevant data structures to include these new resources. More importantly, we present a new lightweight Nova Compute module that we call Nova-G Compute. Nova-G Compute is suitable to work with different hardware platforms and can communicate with the rest of the OpenStack Projects. We implement a hypervisor-like software to enable Nova-G Compute accessing the FPGA resources. We perform experimental evaluation of Nova-G Compute using the known and used OpenStack benchmarking tool Rally. Our results show that Nova-G Compute works as desired without any reduced performance compared to standard Nova.
Benzer Tezler
- Green cooperative spectrum sensing and scheduling in heterogeneous cognitive radio networks
Başlık çevirisi yok
ABDULKADİR ÇELİK
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIowa State UniversityPROF. AHMED E. KAMAL
- Development a new fuzzy multiple attribute decision making approach and its application to decision making in ship design and shipbuilding
Yeni bir bulanık çok öz-nitelikli karar verme tekniğinin geliştirilmesi ve gemi inşaatı ve dizaynı karar verme problemlerine uygulanması
AYKUT İBRAHİM ÖLÇER
- Developing novel radio resource management techniques for 5G and beyond
5G ve sonrası için özgün radyo kaynak yönetimi tekniklerinin geliştirilmesi
AHMET YAZAR
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medipol ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ARSLAN
- A heuristic solution approach for a resource management problem at news agencies
Haber ajanslarında kaynak yönetimi problemi için bir sezgisel çözüm yaklaşımı
AHMET EYÜP ARTIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEROL BULKAN
DOÇ. DR. YUSUF ŞAHİN
- Ekip kaynak yönetimi: Uçuş ekipleri tarafından kaynak yönetimi programlarının uygulanmasında karşılaşılan sorunların tespit ve çözümüne ilişkin bir araştırma
Crew resource management: A research about defining the problems and their solutions in applying resource management programs by flight crews
DİNÇER ELBAŞI
