Aiyara cluster - Aiyara cluster

A0, první klastr Aiyara postavený na Technologická univerzita v Suranaree

An Aiyara cluster je nízký výkon počítačový cluster speciálně navržené pro zpracování Velká data. Model klastru Aiyara lze považovat za specializaci Klastr Beowulf v tom smyslu, že Aiyara je také postavena z komoditního hardwaru, není levná osobní počítače, ale systémové desky na čipu. Na rozdíl od Beowulf jsou aplikace klastru Aiyara určeny pouze pro oblast Big Data, nikoli pro vědecké účely vysoce výkonné výpočty. Další důležitou vlastností klastru Aiyara je, že má nízkou spotřebu. Musí být postaven s třídou procesorových jednotek, které produkují méně tepla.

Jméno Aiyara původně odkazovalo na první PAŽE klastr založený Wichai Srisurukem a Chanwitem Kaewkasi na adrese Technologická univerzita v Suranaree. Název „Aiyara“ pochází od a Thai slovo doslova slon aby odrážel jeho spodní softwarový zásobník, což je Apache Hadoop.

Stejně jako Beowulf ani klastr Aiyara nedefinuje konkrétní softwarový zásobník, který by běžel na jeho vrcholu. Klastr běžně provozuje variantu Linux operační systém. Běžně používané softwarové balíčky Big Data jsou Apache Hadoop a Apache Spark.

Rozvoj

Zpráva o hardwaru Aiyara, který úspěšně zpracoval netriviální množství velkých dat, byla zveřejněna ve sborníku ICSEC 2014.[1] Aiyara Mk-I, druhý klastr Aiyara, se skládá z 22 Cubieboards. Je to první známý Na bázi SoC ARM cluster, který je schopen úspěšně zpracovat Big Data pomocí Spark a HDFS zásobník.[2]

Model klastru Aiyara, technický popis vysvětlující, jak vybudovat klastr Aiyara, byl později publikován Chanwit Kaewkasi v DZone 2014 Big Data Guide.[3]Další výsledky a techniky optimalizace klastrů, díky nimž se rychlost zpracování klastru zvýší na 0,9 GB / min a přitom se zachová nízká spotřeba energie, byly uvedeny v Proceeding of IEEE TENCON 2014.[4]

Celá architektura softwarového zásobníku, včetně běhového prostředí, ověřování integrity dat a komprese dat, je studována a vylepšována. Práce uvedená v tomto článku dosáhla rychlosti zpracování na téměř 0,9 GB / min, úspěšně zpracovala stejné měřítka z předchozí práce zhruba o 38 minut.

Viz také

Reference

  1. ^ C. Kaewkasi a W. Srisuruk. Studie omezení zpracování velkých dat na clusteru Hadoop s nízkou spotřebou. Proceedings of the 18th ICSEC, 2014, pp. 308-313
  2. ^ První klastr Spark / Hadoop ARM běží na vrcholu Cubieboards 8. dubna 2014 na Cubieboard.org
  3. ^ Chanwit Kaewkasi. DIY Big Data Cluster. DZone Big Data Guide 2014. 22. září 2014, s. 20-21
  4. ^ C. Kaewkasi a W. Srisuruk. Optimalizace výkonu a spotřeby energie pro cluster velkých dat založený na ARM. Sborník příspěvků z konference IEEE Region 10 2014, 2014, s. 1-6