Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-25419
Titel: Incremental parallel and distributed systems
Verfasser: Bhatotia, Pramod Kumar
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 2015
SWD-Schlagwörter: Verteiltes System
Betriebssystem
Parallelverarbeitung
Freie Schlagwörter: systems
parallel computing
distributed systems
operating systems
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Dissertation
Kurzfassung: Incremental computation strives for efficient successive runs of applications by re-executing only those parts of the computation that are affected by a given input change instead of recomputing everything from scratch. To realize the benefits of incremental computation, researchers and practitioners are developing new systems where the application programmer can provide an efficient update mechanism for changing application data. Unfortunately, most of the existing solutions are limiting because they not only depart from existing programming models, but also require programmers to devise an incremental update mechanism (or a dynamic algorithm) on a per-application basis. In this thesis, we present incremental parallel and distributed systems that enable existing real-world applications to automatically benefit from efficient incremental updates. Our approach neither requires departure from current models of programming, nor the design and implementation of dynamic algorithms. To achieve these goals, we have designed and built the following incremental systems: (i) Incoop — a system for incremental MapReduce computation; (ii) Shredder — a GPU-accelerated system for incremental storage; (iii) Slider — a stream processing platform for incremental sliding window analytics; and (iv) iThreads — a threading library for parallel incremental computation. Our experience with these systems shows that significant performance can be achieved for existing applications without requiring any additional effort from programmers.
Inkrementelle Berechnungen ermöglichen die effizientere Ausführung aufeinanderfolgender Anwendungsaufrufe, indem nur die Teilbereiche der Anwendung erneut ausgefürt werden, die von den Änderungen der Eingabedaten betroffen sind. Dieses Berechnungsverfahren steht dem konventionellen und vollständig neu berechnenden Verfahren gegenüber. Um den Vorteil inkrementeller Berechnungen auszunutzen, entwickeln sowohl Wissenschaft als auch Industrie neue Systeme, bei denen der Anwendungsprogrammierer den effizienten Aktualisierungsmechanismus für die Änderung der Anwendungsdaten bereitstellt. Bedauerlicherweise lassen sich existierende Lösungen meist nur eingeschränkt anwenden, da sie das konventionelle Programmierungsmodel beibehalten und dadurch die erneute Entwicklung vom Programmierer des inkrementellen Aktualisierungsmechanismus (oder einen dynamischen Algorithmus) für jede Anwendung verlangen. Diese Doktorarbeit stellt inkrementelle Parallele- und Verteiltesysteme vor, die es existierenden Real-World-Anwendungen ermöglichen vom Vorteil der inkre- mentellen Berechnung automatisch zu profitieren. Unser Ansatz erfordert weder eine Abkehr von gegenwärtigen Programmiermodellen, noch Design und Implementierung von anwendungsspezifischen dynamischen Algorithmen. Um dieses Ziel zu erreichen, haben wir die folgenden Systeme zur inkrementellen parallelen und verteilten Berechnung entworfen und implementiert: (i) Incoop — ein System für inkrementelle Map-Reduce-Programme; (ii) Shredder — ein GPU- beschleunigtes System zur inkrementellen Speicherung; (iii) Slider — eine Plat- tform zur Batch-basierten Streamverarbeitung via inkrementeller Sliding-Window- Berechnung; und (iv) iThreads — eine Threading-Bibliothek zur parallelen inkre- mentellen Berechnung. Unsere Erfahrungen mit diesen Systemen zeigen, dass unsere Methoden sehr gute Performanz liefern können, und dies ohne weiteren Aufwand des Programmierers.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-60746
hdl:20.500.11880/25475
http://dx.doi.org/10.22028/D291-25419
Erstgutachter: Rodrigues, Rodrigo
Tag der mündlichen Prüfung: 7-Apr-2015
SciDok-Publikation: 17-Apr-2015
Fakultät: Sonstige Einrichtungen
Fachrichtung: SE - Max-Planck-Institut für Informatik
Fakultät / Institution:SE - Sonstige Einrichtungen

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