Srirama, Satish NarayanaRömer, ToomasTartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskondTartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut2013-09-092013-09-092010http://hdl.handle.net/10062/33010Pilve 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.Cloud 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.enmagistritöödinformaatikainfotehnoloogiainformaticsinfotechnologyThesis