Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка системы запуска ресурсоемких приложений в облачной гетерогенной среде

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Предметом исследования являются методы теоретического анализа и экспериментального исследования организации системы доступа пользователей к распределенной вычислительной среде на основе технологии облачных вычислений, методы авторизации пользователей по принципу одного окна, методы построения облачной инфраструктуры с открытым исходным кодом и эффективной распределенной вычислительной среды… Читать ещё >

Разработка системы запуска ресурсоемких приложений в облачной гетерогенной среде (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Классификация распределенных вычислительных систем и облачных вычислений
    • 1. 1. Метакомпьютинг
      • 1. 1. 1. Основные понятия
      • 1. 1. 2. Кластерная технология
    • 1. 2. Технологии Грида.'
      • 1. 2. 1. Архитектура Грида
      • 1. 2. 2. Общие задачи Грида
    • 1. 3. Технологии облачных вычислений
      • 1. 3. 1. Основные характеристики облачных вычислений
      • 1. 3. 2. Особенности облачных вычислений
      • 1. 3. 3. Вызовы облачных вычислений
    • 1. 4. Выводы
  • Глава 2. Анализ и выбор оптимальных систем распределенных вычислений на основе технологий облачных вычислений
    • 2. 1. Анализ Облачных платформ и выбор архитектуры облачной вычислительной среды
    • 2. 2. Исследование системы динамической балансировки нагрузки для повышения производительности распределенной вычислительной системы в облаке
    • 2. 3. Анализ и выбор оптимальной системы повышения степени защиты данных и ресурсов облачного комплекса
      • 2. 3. 1. Аннализ системы безопасности облачных вычислений
      • 2. 3. 2. Анализ системы безопасности технологии Grid
      • 2. 3. 3. Выбор оптимальной системы повышения степени защиты данных и ресурсов облачного комплекса
    • 2. 4. Исследование системы для управления виртуальными кластерами в облачной вычислительной среде
    • 2. 5. Выводы
  • Глава 3. Организация системы доступа пользователей и запуска
  • приложений в облачной среде
    • 3. 1. Разработка виртуальной кластерной среды с единым образом операционной системы в облаке
    • 3. 2. Разработка системы безопасности гридовского типа в среде облачных вычислений
    • 3. 3. Запуск
  • приложение в распределенной вычислительной среде на основе технологии облачных вычислений
    • 3. 3. 1. NAS Parallel Bencmarks
    • 3. 3. 2. OpenFOAM
    • 3. 4. Выводы
  • Глава 4. Консолидация и интеграция программных комплексов в облачной гетерогенной среде
    • 4. 1. Комплекс программ для созднкания операционного окружения облачных вычислений
    • 4. 2. Развертывание программного обеспечения OpenFoam в виртуальной кластерной среде
    • 4. 3. Выводы

Прогресс в развитии современных информационных технологий непосредственно связан с применением ресурсоемких приложений в наукоемких исследованиях, а также в промышленных прикладных задачах в авиастроении, судостроении, биотехнологии, фармацевтике, генетике и других передовых направлениях человеческой деятельности.

Для удовлетворения потребностей практики в существенном увеличении производительности средств обработки информации, создатели информационных технологий разработали и предложили распределенные вычисления в виде Грид-технологий и их дальнейшего развития в так называемых облачных вычислениях.

Облачные вычисления — это вычислительная модель, в которой ресурсы, такие как вычислительные мощности, системы хранения, сети и программное обеспечение абстрагированы и обеспечены как службы в интернете для удаленного пользователя. По его требованию обеспечиваются доступность выделения ресурсов, динамическая и фактически бесконечная масштабируемость при решении конкретных задач.

Преимущества технологии облачных вычислений включают высокую производительность, экономию в расходах, высокую степень доступности, и легкую масштабируемость.

Однако, при ее практической реализации возникает целый ряд еще не решенных научных проблем, препятствующих полноценному использованию всех потенциальных достоинств такого подхода.

Во-первых, стремление создать универсальную облачную систему неизбежно сталкивается с необходимостью работать в гетерогенной среде и соответственно организовывать доступ пользователей с их индивидуальными приложениями без снижения производительности.

Во-вторых, в облачных средах при организации доступа произвольного числа пользователей до сих пор представляет проблему обеспечение высокой степени безопасности и надежности сохранения индивидуальных данных. Поэтому проблема безопасности данных и ресурсов при облачных вычислениях является одной из критических проблем. Безопасность всей системы зависит от безопасности программных интерфейсов для управления ресурсами, виртуальными машинами и сервисами. Начиная от процедуры аутентификации и авторизации и заканчивая шифрованием, программные интерфейсы должны обеспечивать максимальный уровень защиты от несанкционированных атак. При обеспечении безопасности в облаках необходимо предусмотреть проведение удобного и единообразного авторизованного доступа к ресурсам, учета их использования и защиту ресурсов и данных от несанкционированного использования.

В-третьих, для обеспечения возможности практического использования гетерогенной облачной среды в различных областях необходимо организовать универсальную систему запуска индивидуальных приложений.

Принимая во внимание, что перечисленные проблемы до сих пор окончательно не решены, можно полагать тему настоящего диссертационного исследования актуальной и практически значимой.

Цель исследования.

Целью данной диссертационной работы является повышение эффективности распределенных вычислений в облачной системе за счет создания операционного окружения для организации системы безопасного доступа пользователей к вычислительным мощностям и разработка принципов запуска ресурсоемких приложений в распределенной вычислительной среде на основе технологии облачных вычислений.

Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач.

1. Разработать методологию запуска приложений в облачных средах, позволяющую повысить общую производительность гетерогенных программно-аппаратных комплексов.

2. Разработать подход к построению операционного окружения, обеспечивающий безопасный доступ пользователей ресурсоемких приложений в гетерогенной распределенной облачной вычислительной среде.

3. Исследовать возможность повышения надежности аутентификации и авторизации и разработать методику их применения в гетерогенной облачной среде.

Для успешного выполнения поставленных задач необходимо провести анализ и разработать методику управления ресурсами в распределенной вычислительной среде для запуска конкретных ресурсоемких приложений. В частности, для универсализации системы доступа пользователей к ресурсам и удовлетворения индивидуальным требованиям исследователей вводится понятие «виртуальной машины», которая предоставляется каждому пользователю, а технические характеристики, эргономические параметры и интерфейс адаптированы под него.

Предмет исследования.

Предметом исследования являются методы теоретического анализа и экспериментального исследования организации системы доступа пользователей к распределенной вычислительной среде на основе технологии облачных вычислений, методы авторизации пользователей по принципу одного окна, методы построения облачной инфраструктуры с открытым исходным кодом и эффективной распределенной вычислительной среды на основе технологии облачных вычислений. Методы интеграции и консолидации программных продуктов в распределенной вычислительной среде.

Методы исследований.

Методы исследований базируются на современных принципах параллельной и распределенной обработки информации, передачи данных в компьютерных системах, защиты компьютерных систем, на современных технологиях проектирования программного обеспечения, на теории надежности информационных систем, теории случайных процессов и потоков.

Научная новизна работы.

1. Разработана новая методика организации вычислительной системы, позволяющая ей эффективность за счет динамической балансировки и управления миграции процессов на узлах облачной вычислительной среды.

2. На основе известных методов разработана новая методика повышения степени защиты данных и ресурсов облачного комплекса за счет двухступенчатой системы защиты.

Достоверность научных результатов и выводов подтверждена результатами тестирования алгоритмов и программного обеспечения, а также практическим использованием разработанных алгоритмических и программных методов и средств на действующем программно-аппаратном комплексе факультета ПМПУ СПбГУ. Кроме того, достоверность научных результатов и выводов подтверждена апробацией результатов исследований на ряде научных конференций.

Научные положения, выносимые на защиту.

1. Новый подход и основанный на нем комплекс программ для создания операционного окружения облачных вычислений, позволивший повысить общую производительность гетерогенных программно-аппаратных комплексов в среднем на порядок за счет адаптации архитектуры каждой индивидуальной виртуальной машины под конкретное пользовательское приложение.

2. Методика построения облачной вычислительной системы, позволяющая увеличить общую производительность за счет динамической балансировки и управления миграции процессов, а не данных.

3. Методика повышения степени защищенности данных и ресурсов путем двухступенчатой аутентификации и авторизации пользователей по принципу одного окна, обеспечивающая повышенную степень надежности.

Практическая значимость исследования.

Важное народно-хозяйственное значение данной исследовательской работы состоит в создании и совершенствовании теоретической и технической базы вычислительных комплексов, обладающих высокими качественными и эксплуатационными показателями и обеспечивающих ускорение научно-технического прогресса.

Конкретные практические результаты составляют доработанный до практического применения программный комплекс удаленного доступа к гетерогенным распределенным вычислительным ресурсам, обеспечивающий повышенную производительность и степень безопасности данных при запуске ресурсоемких приложений.

Ниже приведена структура изложения основных результатов.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на национальных и международных научно-технических конференциях:

1. 4-ая Международная конференция «Distributed Computing and Grid Technologies in Science and Education». Dubna, 2010 r.

2. Международная конференция «Computer Science & Information Technologies», Yerevan, Armenia, 2011 r.

3. XIX Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика'2012 Санкт-Петербург, 2012 г. «.

4. 5-ая Международная конференция «Distributed Computing and Grid Technologies in Science and Education». Dubna, 2012 r.

Публикации. Основные теоретические и практические результаты диссертации опубликованы в 7 статьях и докладах, из них по теме диссертации 7, среди которых 2 публикация в ведущем рецензируемом издании, рекомендованном в действующем перечне ВАК. Доклады доложены и получили одобрение на 4 международных, всероссийских и межвузовских научно-практических конференциях.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения и списка литературы, включающего 101 наименований. Основная часть работы изложена на 150 страницах машинописного текста. Работа содержит 29 рисунков.

2.5 Выводы.

В данной главе проанализированы и обсуждены проблемы, характеристики, архитектура и приложения нескольких популярных программных продуктов, чтобы пользователи могли более разумно выбрать то, что они хотят и лучше понять различные подходы к построению операционного окружения для доступа пользователей и запуск приложений в распределенной вычислительной среде на основе технологии облачных вычислений.

Предложены методы построения облачной инфраструктуры с открытым исходным кодом и эффективной распределенной вычислительной среды на основе технологии облачных вычислений. Основная идея нашего подходасоздание кластера виртуальных машин с единым образом операционной системы, общей виртуальной памятью и виртуальной файловой системой. Для решения проблем большого времени задержки в облаках реализуется принцип миграции процессов, а не данных при вычислениях.

Реализованы новые методы организации системы доступа пользователей к распределенной вычислительной среде на основе технологии облачных вычислений, методы авторизации пользователей по принципу одного окна.

Поскольку предлагаемые продукты были опробованы на разных платформах и операционных системах, то можно надеяться, что они найдут широкое применение не только в распределенных вычислительных комплексах, но и для кластерных вычислений.

Глава Зо Организация системы доступа пользователей и запуска приложений в облачной среде.

В работе разработан новый подход к построению операционного окружения, обеспечивающий безопасный доступ пользователей ресурсоемких приложений в гетерогенной распределенной облачной вычислительной среде и методологию запуска приложений в облачных средах, позволяющую повысить общую производительность гетерогенных программно-аппаратных комплексов. Для этих целей мы разработан комплекс программных продуктов, которые были исследованы в диссертации.

3.1 Разработка виртуальной кластерной среды с единым образом операционной системы в облаке.

На приведенном рисунке показана предлагаемая нами новая схема распределенной вычислительной системы на основе технологии облачных вычислений. Мы управляем гетерогенными ресурсами, создаем виртуальные вычислительные кластеры под контролем гипервизора и объединяем вычислительные мощности в единую облачную инфраструктуру. Облачные интерфейсы могут управлять виртуальными машинами, но не в силах управлять виртуальными кластерами и вычислительными процессами. Таким образом, в облаке невозможно балансировать нагрузку между узлами кластера для повышения производительности при запуске параллельных и многозадачных приложений. Балансировка может быть статической, до запуска задачи, и динамической, уже во время работы задачи. Очень серьезной проблемой является динамическая балансировка нагрузки.

Для решения этой проблемы мы реализовали новую методику, позволяющую осуществлять динамическую балансировку нагрузки за счет миграции процессов в облачной системе. Для построения виртуальной кластерной среды с единым образом операционной системы в облаке мы делаем несколько шагов (приложение -1):

1. Создание облачной инфраструктуры с открытым исходным кодом в гетерогенной среде.

2. Создание виртуальных машин с библиотеками программирования в облачной вычислительной системе.

3. Компиляция и установка новых ядер ПО виртуальных машин для миграции процессов.

4. Создание виртуального кластера с единым образом операционной системы в облачной системе (Single system Image — SSI).

5. Интеграция системы управления кластерами для выполнения приложений.

Шаги 3 и 4 являются новыми, именно они были реализованы для динамической балансировки в облачной системе. В нашем Облаке помещаются в хранилище образы тех виртуальных машин, которые будут запускаться в облаке. Запрос на запуск виртуальных машин определяет, какие машины из списка возможных, и в каком количестве будут подняты в облаке.

Получив запрос, контроллер кластера решает, куда перенаправить этот запрос.

У пользователя есть возможность указать, в каком кластере, или зоне должны быть запущены машины. Соответствующий контроллер кластера получает запрос и принимает решение, на каких узлах будет выполнено задание. Запрос уходит либо первому из узлов с имеющимися свободными ресурсами до его полного заполнения либо поочередно каждому из них. Получив задание, контроллер узла загружает соответствующий образ из хранилища (или своего локального кэша, если этот образ уже загружался) и запускает машины средствами гипервизора. Пользователям предоставляют доступ к виртуальным машинам, на которых они могут установить и выполнить произвольное.

79 программное обеспечение, включая системы баз данных. Для работы в облачной инфраструктуре реализованы следующие команды.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В настоящей диссертации получены следующие конкретные результаты.

1. Предложен новый подход и разработан соответствующий комплекс программ для создания операционного окружения облачных вычислений, позволивший повысить общую производительность гетерогенных программно-аппаратных комплексов в среднем на порядок за счет адаптации архитектуры каждой индивидуальной виртуальной машины под конкретное пользовательское приложение.

2. Предложена методика организации эффективной вычислительной системы, позволяющая осуществлять динамическую балансировку вычислений на узлах облачной вычислительной среды за счет миграции процессов, а не данных.

3. В созданном операционном окружении для запуска комплексных ресурсоемких приложений реализована методика повышения степени защищенности данных и ресурсов, основанная на аналогичной системе для Грид ресурсов, отличающаяся тем, что путем организации двухступенчатой аутентификации и авторизации пользователей по принципу одного окна, обеспечивается повышенная степень надежности.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.В. Богданов, Е Мьинт Наинг. Исследования и разработки облачных платформ с открытым кодом eucalyptus и opennebula на гетерогенной среде. Санкт-Петербург, 22−25 июня 2012 г. X1. Всероссийская научно-методическая конференция"Телематика'2012″.
  2. А.В.Богданов, Е Мьинт Найнг, Пья Сон Ко Ко. Тестирование производительности PVM и MPI с миграцией процессов MOSIX в распределенной вычислительной среде. Дубна, с 16 по 21 июля 2012 г.
  3. А. В. Богданов, Ла Мин Хтут, Мьё Тун Тун. Виртуальная организация (ВО): Концептуальный анализ системы входа для пользователей в развитых распределённых вычислительных средах. Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2011.- Вып. 4, — С. 48−52.
  4. А.В. Богданов, Mo Тун Тун. Разработка распределенных вычислительных систем и запуск приложений в гетерогенной вычислительной среде. Санкт-Петербург, 22−25 июня2009 г. XVI Всероссийская научно-методическая конференция’Телематика'2009″, С.425−427.
  5. А.В. Богданов, В. В. Корхов, В. В. Мареев, Е. Н. Станкова. Архитектуры и топологии многопроцессорных вычислительных систем. 2004.
  6. А. В. Яшкин. Инфраструктура безопасности Грид на примере globus toolkit 4. Владимирский государственный университет, г. Владимир, Россия. В мире научных открытии, 2009, № 4.
  7. А.И. Аветисян, Д. А. Грушин, А. Г. Рыжов. Системы управления кластерами.
  8. А.К. Кирьяновым и Ю. Ф. Рябовым, Введение в технологию Грид Составлено, 2006 г.
  9. Альхулайди, Абдулмаджид, Ахмед Галеб. Распределенные вычисления (кластерные вычисления) с использованием пакета параллельного программирования MPI, стр. 82−82.
  10. Александр Костинский. Метакомпьютеры. http://archive.svoboda.org/programs/sc/2001/sc.90 401.asp.
  11. Андрей Ященко. Облачные вычисления: прошлое, настоящее, будущее. 04.04.2009. http://www.ferra.ru/m/techlife/85 658/print/.
  12. А.П, Демичев, В. А. Ильин, А. П. Крюков, Введение в Грид-технологии, 2007.
  13. А. П. Лубанец, М. В. Хлудова. Построение высокопроизводительных распределенных вычислительных систем на основе кластеров. Санкт-Петербургский государственный технический университет, 2001.
  14. А.И., Васин JI.A., Вашкевич Н. П., Князьков B.C., Шашков Б. Д. Технологии построения и тестирования вычислительных кластеров. Пенза, Пензенский государственный университет.
  15. Безопасность Грид. https: //sites .google. com/site/gridnach/bezopasnost-grid.
  16. Б.П.Константинова. Как начать работать в Грид. Гатчина 2006 г.
  17. Владимир Романченко. Распределенные облачные (Cloud) вычисления. 06/09/2009. https://sites.google.com/site/moiknigiilekcii/lekcii/infonnatika/lekcia-no25/cloud.
  18. В.З.Шнитман, С. Д. Кузнецов. Аппаратно-программные платформы корпоративных информационных систем, http: //с itforum. ru/hardware/appki s/c ontents. shtml.
  19. В. Л. Баденко. Высокопроизводительные вычисления. Учебное пособие. Санкт-Петербург, Издательство Политехнического университета, 2010.
  20. В. Ю.Создание виртуального распределенного гетерогенного вычислительного комплекса. Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» 2012.
  21. Г. И. Радченко. Распределенные вычислительные системы. Учебное пособие. Челябинск, 2012.
  22. Г. И. Радченко, Л. Б. Соколинский. Грид-технологии и суп ер компьютерный.
  23. В.В. Архитектура процессоров Sun UltraSparc Т1 и Т2 (Niagara). Московский инженерно-физический институт. 2007 г. стр. 8.
  24. A.C., Солощук М. Н. Харьков. Технологии и средства консолидации информации. Учебное пособие. НТУ «ХПИ», 2008.
  25. Дмитрий Кузьмин, Федор Казаков, Денис Привалихин, Александр Легалов, На пути к переносимым параллельным программам, http: //с itfo rum. ru/pro gramming/theory/parallprog/.
  26. Дмитрий Шепелявый. Обеспечение безопасности Web-сервисов. Журнал «Information Security/ Информационная безопасность» #1, 2008.
  27. Ирина Парошина. Высокопроизводительные вычисления и кластерные системы. Обзор и сравнение: Globus Toolkit, Unicore, gLite. 30.09.2010.
  28. Кацубо Дмитрий Владимирович. Использование кластерной системы «Openmosix» для построения распределенных вычислений. Минск 2003.
  29. Ла Мин Хтут. Организация системы доступа для пользователей в распределенной вычислительной среде. Диссертация, 2011.
  30. М. Тим Джонс, инженер-консультант, Emulex Corp. Анатомия облака с открытым кодом, 15.06.2011. http://ww\^.ibm.com/developerworks/ru/library/os-cloud-anatomy/'index.html?ca=drs-.
  31. Майкл Галпин. Открытым исходным кодом: Часть 1. Не все облака одинаковы. 01.09.2010. https://www.ibm.com/developerworks/ru/library/os-cloud-realitiesl/.
  32. Мьё Тун Тун. Разработка распределенных гетерогенных вычислительных систем и запуск приложений в распределенной вычислительной среде. Диссертация, 2011.
  33. Н.В. Морев. Решение слау использованием кластерной системы. ГОУ Владимирский государственный университет Кафедра вычислительной техники.
  34. Н. В. Морев. Решение вычислительных задач с помощью sun nl grid engine. ГОУ Владимирский государственный университет. 2006 г.
  35. В.П., Пястунович O.JI. Облачные вычисления в со ран -возможности применения и реализация. Институт угля СО РАН г. Кемерово.
  36. С.И. Насибуллин, А. Б. Дегтярев, A.B. Богданов. Организация единого входа и оптимизация доступа пользователей в развитых Грид-средах. Санкт-Петербургский государственный политехнический университет.
  37. Смирнов Денис Владимирович. Облачные вычисления с Eucalyptus. Санкт-Петербургский государственный университет, 2011.
  38. Г. А. Облачные вычисления: контент, инфраструктура и технологии организации информационных потоков Центра компьютерного моделирования SciShop.ru. Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН.
  39. Течение в трубе с обратным уступом и сужением (OpenFOAM. Пример) http://mathactivist.blogspot.com/201 l/06/openfoam-l .html.
  40. Хомайко Дмитрий Николаевич. Globus Toolkit инструмент для построения распределенных систем. Санкт-Петербургский государственный университет, 2011.
  41. Христофоров Владислав Игоревич. Оптимизация производительности метакомпьютера с единым образом операционной системы. Санкт-Петербург, 2011.
  42. About Eucalytpus Cloud http://www.eucalyptus.com/eucalyptuscloud.
  43. About Globus Toolkit http://www.globus.org/.
  44. About Mosix http://www.mosix.org/txtabout.html.
  45. About OpenFOAM http://www.openfoam.com/.
  46. About Opennebula Cloud http://0pennebula.0rg/d0cumentati0n:rei3.6.
  47. A. Barak and A. Shiloh, A White Paper, The MOSIX Management System for Linux Clusters, Multi-Clusters, GPU Clusters and Clouds. A White Paper.
  48. Alexander Bogdanov, Thurein Kyaw Lwin, Ye Myint Naing, Database use for Consolidation Of CloudComputing, Computer Science and Information Technologies 26 30 September, 2011, Yerevan, Armenia. page 237−239.
  49. Alexander Bogdanov, Thurein Kyaw Lwin, Ye Myint Naing. Database Consolidation used for Private Cloud. Dubna, 16−21 July, 2012.
  50. Amnon Barak, Avner Braverman, Ilia Gilderman, Oren Laden. Performance of PVM with the MOSIX Preemptive Process Migration Scheme. The Hebrew University of Jerusalem, Israel.
  51. Amnon Barak, Oren La’adan. The MOSIX multicomputer operating system for high performance cluster computing. The Hebrew University of Jerusalem, Israel.
  52. Amnon Barak, Amnon Shiloh. MOSIX2 Cluster Multi-Cluster Cloud Management: User’s and Administrator’s Guides and Manuals. June 2009.
  53. A.V. Bogdanov, M. Dmitriev, Ye Myint Naing, Eucalyptus Open-source Private Cloud Infrastructure, GRID 2010, Proceedings of the 4th International Conference Dubna, June 28- July 3, 2010. page: 57−63.
  54. Bog BOS: Sun Grid Engine http://www.bog.pp.ru/work/sge.html.
  55. Borko Furht and Armando J. Escalante. Handbook of Cloud Computing: Parti Technologies and Systems, page: 3−19.
  56. Brian Adler, Solutions Architect, RightScale, Inc. Grid Computing A pplications in the Cloud, white paper.
  57. Domenico Talia, Paolo Trunfio, Oreste Verta. Weka4WS: a WSRF-enabled Weka Toolkit for Distributed Data Mining on Grids. DEIS, University of Calabria, Via P. Bucci 41c, 87 036 Rende, Italy.
  58. Direct File System Access (DFSA) http://support.math.cmu.edu/ParallelCluster/mosix/txtwhatis.html.
  59. Dustin Amrhein, Scott Quint. Cloud computing for the enterprise: Part 1: Capturing the cloud. IBM 08 Apr 2009.
  60. Eucalyptus Systems, Inc. ive Steps to Enterprise Cloud Computing http ://www. eucalyptus. com/whitepapers.
  61. Eucalyptus Systems, Inc. Eucalyptus Open-Source Cloud Computing Infrastructure An Overview. August 2009.
  62. Globus Toolkit Tutorial http://www.globusconsortium.org/tutorial/chl/.
  63. Globus Toolkit 5.2.2 Release Manuals http://www.globus.org/toolkit/docs/latest-stable/.
  64. IBM. Что такое облачные вычисления и как их можно использовать. IBM Corporation 2008.
  65. Install Globus Toolkit 4.0.x on CentOS http://lackovic.wordpress.com/2007/10/17/install-globus-toolkit-4−0-x-on-centos/.
  66. Install Globus Toolkit 4.0.x on Ubuntu 10.04 LTS http://lackovic.wordpress.com/2010/10/10/globus-on-ubuntu/.
  67. Introduction to Cloud Computing Architecture. Sun Microsystems, Inc. White Paper. 1st Edition, June 2009
  68. Jinesh Varia. Архитектуры Грид-облаков. Gridclub.ru.
  69. J. J. Peng, X. J. Zhang, Z. Lei, B. F. Zhang, W. Zhang, Comparison of Several Cloud Computing Platform, Second International Symposium on Information Science and Engineering, 2009,12, IEEE, page: 23−27.
  70. Johnson D, Kiran Murari, Murthy Raju, Suseendran RB, Yogesh Girikumar. Eucalyptus Beginner’s Guide UEC Edition. vl. O, 25 May 2010.
  71. John W. Rittinghouse and James F. Ransome. Cloud Computing: Implementation, Management, and Security. Page -81.
  72. Juraj Somorovsky, Mario Heiderich, Meiko Jensen, Jorg Schwenk, Nils Gruschka, Luigi Lo Iacono. All Your Clouds are Belong to us Security Analysis of Cloud Management Interfaces. Germany.
  73. Katarina, Stanoevska-Slabeva, Thomas Wozniak, Santi Ristol. Grid and Cloud Computing. Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2010. Page 23−30.
  74. Kefa Rabah. Building and Running Private Cloud with Eucalyptus Systems. Global Open Versity, Vancouver Canada. Dec 04, 2010.
  75. Kefa Rabah. Building and Running Private Cloud using OpenNebula Cloud Computing. Global Open Versity, Vancouver Canada. Aug 05, 2010.
  76. Keren A. and Barak A., Opportunity Cost Algorithms for Reduction of I/O and Interprocess Communication Overhead in a Computing Cluster. IEEE TPDS, Vol. 14, No. 1,2003.
  77. Martin Schader. Hybrid Clouds: Comparing Cloud Toolkits. Seminar Paper. University of Mannheim. April 2010.
  78. Matrix Multiplication using MPI Parallel Programming Approach http://www.daniweb.com/'soflware-development/c/code/334 470/matrix-multiplication-using-mpi-parallel-programming-approach#.
  79. MPICH2 with Sun Grid Engine. http://idolinux.blogspot.com/2010/04/mpich2-with-sun-grid-engine.html.
  80. NAS Parallel Benchmarks http://www.nas.nasa.gov/publications/npb.html. Nimrod Vax. Securing Virtualized Environments and Accelerating Cloud Computing, white paper, march 2010.
  81. Open source & cloud computing: on-demand, innovative it on a massive scale. White Paper June 2009. Peter Sempolinski, Douglas Thain. A Comparison and Critique of Eucalyptus, OpenNebula and Nimbus. University of Notre Dame.
  82. Overview of the Grid Security Infrastructure (Globus GSI) http: //www. globus, org/securi ty/o vervi e w. html.
  83. Peer-to-Peer versus a Client-Server http://www.dewassoc.com/support/networking/serveфeer.htm.
  84. Peter Mell and Tim Grance. The NIST Definition of Cloud Computing. National Institute of Standards and Technology, Information Technology Laboratory. September 2011.
  85. Resource Management (Globus GRAM) http://www.globus.Org/toolkii/docs/2.4/gram/.
  86. Ronald L. Krutz and Russell Dean Vines. Cloud Security: A Comprehensive Guide to Secure Cloud Computing. Page -117.
  87. GT 4.0 Component Guide to Public Interfaces: GridFTP http: //www. globus. org/toolkit/docs/4.0/data/gridftp/GridFTPJPublicInterfaces.ht ml.
  88. Seagate, Облачные вычисления новая модель предоставления и использования ИТ-ресурсов. сентябрь 2010 г. http ://www. seagate.com/docs/pdf/ru
  89. RU/whitepaper/tp617cloudcomputingforitresources.pdf.
  90. Seeding the Clouds: Key Infrastructure Elements for Cloud Computing. IBM Corporation 2009.
  91. Sun Grid Engine Tutorial http://www.cbi.utsa.edu/sgetutorial.
  92. Sun Grid Engine Integration with Globus Toolkit 4 http://www.lesc.ic.ac.uk/projects/SGE-GT4.html.
  93. Steve McClure, Richard Wheeler. M О S I X: how linux clusters solve real world problems. San Diego, California, USA, June 18−23, 2000.
  94. The DRMAA working group charter, http://www.drmaa.org/.
  95. The Globus Security Team. Globus Toolkit Version 4 Grid Security Infrastructure: A Standards Perspective. September 12, 2005.
  96. Ubuntu Deb Pack Installation (OpenFoam) http://www.openfoam.org/download/ubuntu.php.
  97. UniCloud Visualization Benchmark Report. UBM WHITE PAPER. MARCH 2010.
Заполнить форму текущей работой