Simulador de un cluster tolerante a fallos basado en OMNeT++
- Autores
- Pérez Ibarra, Marcelo; Lasserre, Cecilia María; Liberatori, Héctor; Pérez Otero, Nilda; Valdiviezo, Luis M.
- Año de publicación
- 2010
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La Computación de Altas Prestaciones mediante clusters de computadoras basados en workstation y redes, posibilitó la construcción y uso de computadoras paralelas. Su principal objetivo es el aumento de prestaciones, utilizando el potencial ofrecido por un gran número de procesadores. La construcción de un cluster tiene tres retos: Alto Rendimiento, Alta Disponibilidad y Alta Productividad. Respecto a la Alta Disponibilidad se debe considerar la probabilidad de fallos o desconexión de nodos por lo que se debe reducir el tiempo medio entre fallos. Para ello es necesario definir la configuración adecuada de tolerancia a fallos para diferentes tipos de aplicaciones, teniendo en cuenta los requerimientos de rendimiento y prestaciones del usuario. Para definir y validar un modelo genérico de aplicación-prestación-tolerancia a fallos es necesario realizar mediciones en un cluster. La realización de estas mediciones, considerando diferentes configuraciones de cluster, tipos de aplicaciones y la tolerancia a fallos, resulta compleja. Por ello, en este proyecto se pretende desarrollar un simulador para la arquitectura tolerante a fallos RADIC. El entorno sobre en cual se desarrollará el simulador será OMNeT++ junto con el framework INET.
Eje: Procesamiento distribuido y paralelo
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Parallel
Computación de Altas Prestaciones
Parallel processing
HPC
Alta Disponibilidad
Tolerancia a Fallos
RADIC
OMNeT++ - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/19587
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