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J-GLOBAL ID：201602277625751908   整理番号：16A0728224

大規模持続的数値データ源監視システムの経験【Powered by NICT】

Large-Scale Persistent Numerical Data Source Monitoring System Experiences

著者 (6件)： Brandt J. ,  Gentile A. ,  Showerman M. ,  Enos J. ,  Fullop J. ,  Bauer G.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IPDPSW  ページ： 1711-1720  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高性能コンピュータ(HPC)システム診断,自動化システム管理,資源計算の問題は,全ての高忠実度に依存し,広い,持続性モニタリングシステムである。関心の特徴を解決し,システムの重要な事象の初期徴候を得るために必要な粒度でデータを収集した場合,大規模で効果的な永続的システム広域モニタリングサービスの開発と展開は,多くの課題を紹介した。本論文では,著者らの開発からの経験とNCSAの27,648節点青色水システムに関する著者らの軽量分散計量サービス(LDMS)モニタリングシステムの二年間の展開を提供する。関連モニタリング課題や問題と一般的なモニタリングインフラストラクチャと展開の主要な機能性成分に及ぼすそれらの影響を提示した:データサンプリング,データ集約,データ蓄積,解析支援,運用,およびデータ管理。これらの経験に基づいて,HPCモニタリングシステムの効果的な開発と展開のためのproviderecommendations。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： サービス ,  コンピュータ ,  データ蓄積 ,  粒度 ,  データ管理 ,  節点 ,  *監視装置
準シソーラス用語： データ集約 ,  持続性 ,  自動化システム ,  高性能化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  CAI  (JE09000G) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大規模 ,  数値データ ,  監視システム ,  経験