RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вычислительные методы и программирование // Архив

Выч. мет. программирование, 2021, том 22, выпуск 3, страницы 230–238 (Mi vmp1036)

Параллельные программные средства и технологии

Предварительная обработка данных системного мониторинга для анализа профиля загрузки высокопроизводительных вычислительных систем

М. И. Мартышов, Д. А. Никитенко

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Аннотация: Высокопроизводительные вычислительные системы сложны по архитектуре и содержат миллионы компонент. Чтобы обеспечить надежную работу и эффективную отдачу, необходимо контролировать работу всех их подсистем. Это делается на основе данных, собранных различными системами журналирования и мониторинга. Это означает, что используются разные источники данных, и, соответственно, анализ данных может столкнуться с множеством проблем, связанных с обработкой этих данных. Некоторые из подмножеств данных могут быть неверными из-за неисправности используемых датчиков, ошибок агрегирования данных системы мониторинга и т.д. Вот почему крайне важно проводить предварительную обработку таких данных мониторинга перед их анализом, принимая во внимание цели анализа. Цель этой работы, описать подход к предварительной обработке данных суперкомпьютерных систем мониторинга на основе опыта работы СКЦ МГУ, привести некоторые реальные примеры проблем, с которыми можно при этом столкнуться, а также рекомендации по дальнейшему анализу подобных наборов данных.

Ключевые слова: суперкомпьютер, суперкомпьютинг, анализ данных системного мониторинга, системный мониторинг, очистка данных системного мониторинга, редукция данных системного мониторинга.

Поступила в редакцию: 22.08.2021

DOI: 10.26089/NumMet.v22r314



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024