Alkalmazások skálázása felhőben Farkas Zoltán MTA SZTAKI LPDS Budapest, 2014. 11. 12.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Budapest New Technology Meetup Group Tárkányi Ferenc.
Advertisements

Első tapasztalatok az NIIFI-nél üzemelő infrastruktúra cloud szolgáltatással kapcsolatban Stefán Péter NIIFI RICOMNET Miskolc.
• Önálló számítógépek összekapcsolt rendszere • Két számítógép akkor összekapcsolt, ha információcserére képesek • Az összekapcsolás többféle módon történhet,
Kamarai prezentáció sablon
Virtualizált Biztonságos BOINC Németh Dénes Deák Szabolcs Szeberényi Imre.
A Számlaközpont Zrt. saját fejlesztése, mely az NFÜ által finanszírozott K+F (GOP 1.1.1) pályázat segítségével valósul meg. A projekt fő célkitűzése,
IT-DEV-CON – Addig nyújtózkodj, ameddig a felhőd ér! Kőnig Tibor | blogs.msdn.com/tibork-on-ms | twitter.com/tibork.
C++ programozási nyelv Gyakorlat hét
Alkalmazások portolása Gridre Balaskó Ákos MTA SZTAKI 2011 november 14.
Operációs rendszerek. Szoftver: Számítógépeken futtatható programok és a hozzájuk tartozó leírások, dokumentumok. Program: A számítógép számára értelmezhető.
Adminisztratív teendők Kacsuk Péter Egyetemi tanár
Az előd – IIS 6 2 Forrás: Secunia, Forrás: Netcraft, August 2007 Web Server Survey Elterjedtség.
Weben publikált térképek a földrajzi kutatásokban Ádám Eszter Geográfus MSc hallgató.
Dinamikus tömbök.
Ez a dokumentum az Európai Unió pénzügyi támogatásával valósult meg. A dokumentum tartalmáért teljes mértékben Szegedi Tudományegyetem vállalja a felelősséget,
Fejlett Programozási Technológiák II. Világos Zsolt 1. gyakorlat.
Metal/plastic foam projekt
Állapottér-reprezentáljunk!
Algoritmizálás Göncziné Kapros Katalin humaninformatika.ektf.hu.
Cluster Szorosan összekapcsolt számítógépek csoportja (egy gépet alkotnak) Gyakori a LAN megoldás Céljuk: – Teljesítmény növelése – Rendelkezésre állás.
SZÁMÍTÓGÉP ARCHITEKTÚRÁK
WEB Technológiák Dr. Pance Miklós – Kolcza Gábor Miskolci Egyetem.
Megoldás Felhő szolgáltatások és Windows 7.
Internetes források alapján készítette:
Hibrid felhő Privát-, publikus és hoster felhők összekapcsolása
Költség hatékony és rugalmas infrastruktúra ami az ismert és meglevő termékeken alapul  Heterogén környezetek támogatása  Folyamat automatizálás  Önkiszolgáló.
Microsoft BI technológiák az eszközmenedzsment szolgálatában
CommunityCloud Private Cloud Public Cloud Hybrid Clouds Megvalósítás módja Szolgáltatás modell Alapvető jellemzők Közös jellemzők Software as a Service.
Nyílt könyvtári gyűjtemények az Interneten Szabványos metaadatok: átjárhatóság Tapolcai Ágnes MEK Osztály.
Ez a dokumentum az Európai Unió pénzügyi támogatásával valósult meg. A dokumentum tartalmáért teljes mértékben Szegedi Tudományegyetem vállalja a felelősséget,
V 1.0 ÓE-NIK, Programozás I. A Microsoft Visual Studio 2010 használata.
Web Application for Resource Planning
Számegyenesek, intervallumok
SZTAKI Desktop Grid Kacsuk Péter MTA SZTAKI
A SHIWA projekt – Munkafolyamat gráfok és különböző grid köztesrétegek együttműködésének problémái és megoldásai e-Science Café Budapest, Óbudai.
Az operációs rendszerek feladata, fajtái, felépítése
1Szegedi Tudományegyetem Természettudományi és Informatikai KarAntal Gábor Programozás I. 1. gyakorlat.
Bevezetés az operációs rendszerek világába TMG SZK.
Jegyzetelő Alkalmazás Táblagépekre Farkas Tamás /7 OE-NIK Farkas Tamás.
1 Hernyák Zoltán Programozási Nyelvek II. Eszterházy Károly Főiskola Számítástudományi tsz.
Út a felhőbe - Azure IaaS Windows Server 2012 R2 konferencia
EGEE-II INFSO-RI Enabling Grids for E-sciencE A HunGrid infrastruktúra és alkalmazásfejlesztő környezete Gergely Sipos
EGEE-II INFSO-RI Enabling Grids for E-sciencE EGEE and gLite are registered trademarks Bioinformatikai és orvosbiológiai Grid alkalmazások.
OKOSTELEFON KÖZÉPRÉTEG, VALÓS IDEJŰ TELJESEN ELOSZTOTT ADATFELDOLGOZÁS
Akos Balasko MTA SZTAKI, Hungarian Academy of Sciences Felhő használat paraméterteret bejáró szimulációk futtatására.
Miért jó nekünk kutatóknak a felhő?
Kitekintés a jövőbe Kacsuk Péter MTA SZTAKI. SZTAKI Felhő használata A SZTAKI Felhőt minden MTA kutató ingyenesen használhatja Ehhez be kell regisztrálni.
Felhő PC demonstráció Gergely Márk MTA SZTAKI Laboratory of Parallel and Distributed Systems
Gazda Gergő Flexo szeminárium - Budapest, október Gazda Gergő Flexo szeminárium - Budapest, október Hatékony rendelés-feldolgozás, adminisztráció.
Függvények a C nyelvben 1 Függvényeket a következő esetekben szokás írni: Ha ugyanazt a tevékenységet többször is el kell végeznünk ugyanolyan típusú,
1Szegedi Tudományegyetem Természettudományi és Informatikai KarAntal Gábor Programozás I. 1. gyakorlat.
UNIVERSITY OF SZEGED D epartment of Software Engineering UNIVERSITAS SCIENTIARUM SZEGEDIENSIS Okostelefon felhő Prof. Dr. Gyimóthy Tibor Szegedi Tudományegyetem.
EGEE-II INFSO-RI Enabling Grids for E-sciencE EGEE and gLite are registered trademarks Összefoglalás M. Kozlovszky MTA SZTAKI
1 Számítógépek felépítése 13. előadás Dr. Istenes Zoltán ELTE-TTK.
Felhő authentikáció demonstráció Gergely Márk MTA SZTAKI Laboratory of Parallel and Distributed Systems
1 Számítógépek felépítése 5. előadás a CPU gyorsítása, pipeline, cache Dr. Istenes Zoltán ELTE-TTK.
N E M Z E T I A U D I O V I Z U Á L I S A R C H Í V U M NAVA project BudapestI Műszaki Egyetem Informatikai és Hírközlési Minisztérium NAVA 2005.
1 A számítógépek felépítése jellemzői, működése. 2 A számítógép feladata Az adatok Bevitele Tárolása Feldolgozása Kivitele (eredmény megjelenítése)
LPDS és felhő technológia Peter Kacsuk
AZURE RÉGIÓK Szoftver szolgáltatás SaaS Platform szolgáltatás PaaS Infrastruktúra szolgáltatás IaaS.
FELHŐ ALAPÚ INFORMATIKAI RENDSZEREK VS. LEXIKÁLIS ISMERETEK Networkshop 2016 Konferencia Debrecen Antal Péter, Eszterházy Károly Főiskola,
Ajánlat, szerződés, számla dokumentumok egységes kezelése
KŐZETFIZIKAI VIZSGÁLATOK SZÁMÍTÓGÉPES MÉRŐRENDSZERREL
HunTéka – több mint könyvtári rendszer
IT ALAPFOGALMAK OPERÁCIÓS RENDSZEREK.
Mediánok és rendezett minták
A JaDoX, mint repozitórium szoftver
Docker technológia és alkalmazások: gyártás és logisztika szimulátor
Adatmozgatás az MTA Cloudon Data Avenue segítségével MTA Cloud workshop november 21. Nagy Enikő MTA Cloud csapattag Szoftverfejlesztő.
Könyvtári rendszerek felső fokon
Előadás másolata:

Alkalmazások skálázása felhőben Farkas Zoltán MTA SZTAKI LPDS Budapest,

Kivonat Autodock Vina visszatekintés A probléma Gyorsítási lehetőség: molekulák párhuzamos feldolgozása o Kezdő, “kézi” módszerrel o Haladó, automatikus módszerrel, workflow segítségével Futási idők összehasonlítása

Autodock Vina Nyílt forráskódú molekula dokkoló eszköz Fogadó molekulához próbál kapcsolni megadott molekulákat

A probléma Autodock Vina futtatása egy erőforráson (akár saját PC-n) eléggé időigényes lehet nagy számú molekula dokkolása esetén (egy molekula dokkolása 10 másodperc … 10 perc időintervallumba esik) Gyorsítási lehetőségek: o Gyorsabb erőforrások beszerzése (időigényes, drága, nem skálázódik könnyen, …) o A bemeneti adatok feldarabolása, és azok párhuzamos feldolgozása több erőforrás igénybevételével (ehhez a felhő egy ideális platform) -> Vina ilyen alkalmazás

Parameter Sweep végrehajtás Vina Input 1 Input 2 Input 3 Input 4 Input 5 Vina Input 1 Vina Input 2 Vina Input 3 Vina Input 4 Vina Input 4

Autodock Vina adatok Alkalmazás: adott, ezt nem darabolhatjuk Konfigurációs fájl: adott, ezt sem darabolhatjuk Fogadó molekula: adott, ezt sem darabolhatjuk Dokkolandó molekulák: ezekből több van, ezt a halmazt darabolhatjuk és feldolgozását párhuzamosíthatjuk, mivel a molekulák dokkolása független egymástól

Vina dokkolandó molekulák ZIP fájlként megadva, ami a molekulákat leíró fájlokat tartalmazza o Tehát ha van 1000 molekulánk, akkor ez egy 1000 fájlt tartalmazó ZIP inputot jelent Ezt az 1000 molekulát szeretnénk N erőforráson párhuzamosan feldolgozni Az 1000 molekulát szétosztjuk N darab ZIP fájlba, és ezeket, mint különálló inputokat adjuk meg az egyes párhuzamosan futtatott Vina dokkolásokhoz

Kézi megoldás Bemeneti molekula halmaz szétdarabolása több ZIP fájlra Az egyes ZIP fájlok, mint a paramétertér elemei dolgozhatóak fel párhuzamosan

Példa Vina adatok

Wizard demo /web/wizard/welcome /web/wizard/welcome

Automatikus megoldás WS-PGRADE/gUSE workflow segítségével Felhasználó két paramétert adjon meg: o Feldolgozandó molekulák halmaza o Párhuzamosítás mértéke (a kiindulási molekula halmaz ennyi részre lesz felosztva)

Automatikus megoldás workflow-ja Generator: o Molekulák halmaza o Fogadó molekula o Vina konfigurációs fájl o Darabolás mértéke (N) PublicAutodockVina112: o Párhuzamosan dolgozza fel az N részre vágott molekula halmazt

Futási idők Kiindulási molekula-halmaz mérete: 1000 Virtuális gép quota: 25 Darabolás mértékeFutási idő (perc) 175:55 522: :38 258:13 508: :06

Autodock portál demo

Összefoglalás Nagyobb parameter sweep alkalmazás kézzel vagy automatikusan darabolható Kézi esetet a tanfolyamon látottak lefedik Automatikus megoldásban egy haladóbb technologia kell, amit egy kovetkező tutorial-on mutatunk be Autodock-hoz az Autodock portal mintájára minden alkalmazáshoz tudunk segíteni egy dedikált portál létrehozásában: