Hadoop klastrite automaatne skaleerimine

dc.contributor.advisorSrirama, Satish Narayanaet
dc.contributor.authorRömer, Toomaset
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutet
dc.date.accessioned2013-09-09T09:41:25Z
dc.date.available2013-09-09T09:41:25Z
dc.date.issued2010et
dc.description.abstractPilve arvutused on viimaste aastate jooksul palju kõneainet pakkunud. Alates sellest, et tegemist ei ole millegi muuga kui virtualiseerimine ilusa nimega, kuni selleni, et tulevik on pilve arvutuste p aralt. Juba 4 aastat on virtuaalsed serverid, andmehoidlad, andmebaasid ja muud infrastruktuuri elemendid olnud k attesaadavad veebiteenustena. Antud töös me ehitame ise sklaleeruva MapReduce platvormi, mis baseerub vabalähtekoodiga tarkvara Apache Hadoop projektil. Antud platvorm skaleerib end ise, vastavalt serverite koormatusele k aivitab uusi servereid, et kiirendada arvutusprotsessi.et
dc.description.abstractCloud computing, specifically Infrastructure as a Service model provides us with the facilities to provision new servers at will and increase the computing power of a cluster almost in real time. This provisioning and deprovisioning of servers can happen automatically based on some performance metrics of the cluster. We introduce a framework of autoscaling clusters in the private and public cloud ecosystem using the Eucalyptus and AWS software stack and use MapReduce as the service provided by the cluster.et
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/33010
dc.language.isoenet
dc.publisherTartu Ülikoolet
dc.subject.othermagistritöödet
dc.subject.otherinformaatikaet
dc.subject.otherinfotehnoloogiaet
dc.subject.otherinformaticsen
dc.subject.otherinfotechnologyen
dc.titleHadoop klastrite automaatne skaleerimineet
dc.title.alternativeAutoscaling Hadoop Clusterset
dc.typeThesiset

Failid

Originaal pakett

Nüüd näidatakse 1 - 1 1
Laen...
Pisipilt
Nimi:
thesis.pdf
Suurus:
633.5 KB
Formaat:
Adobe Portable Document Format