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J-GLOBAL ID：201802213369351560   整理番号：18A2036748

HPCログデータのためのビッグデータ解析フレームワーク:タイタンスーパーコンピュータログを用いた3つの事例研究【JST・京大機械翻訳】

A Big Data Analytics Framework for HPC Log Data: Three Case Studies Using the Titan Supercomputer Log

著者 (6件)： Park Byung H. ,  Hui Yawei ,  Boehm Swen ,  Ashraf Rizwan A. ,  Layton Christopher ,  Engelmann Christian
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CLUSTER  ページ： 571-579  発行年： 2018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： 高性能コンピューティング(HPC)資源の信頼性,アベイラビリティおよびサービス性(RAS)ログは,空間的および時間的次元において密接に研究されると,システム状態,性能および資源利用に関する貴重な情報を提供することができる。これらのデータは,システムの多くの構成要素をカバーする複数の検層システムとセンサからしばしば生成される。持続的な時間的および空間的洞察を見出すためのこれらのデータの解析は,2つの主要な困難さに直面する。RASログの体積は手動検査を困難にし,各サブシステムにより生成されたログデータの非構造化特性とユニークな性質は記録イベント間の暗黙相関を同定するのにもう一つの困難さを付加する。これらの問題を解決するために,著者らは最近,Oak海嶺国立研究所(ORNL)におけるHPCログデータのためのマルチユーザBigデータ解析フレームワークを開発した。本論文は,システム状態,鉱山イベントパターン,およびユーザアプリケーションとシステムイベントの間の研究相関を評価するために,このフレームワークを活用する3つの進歩したデータ解析プロジェクトを紹介する。著者らは,ORNLのタイタンスーパーコンピュータから収集された3年間のログデータを用いて,各プロジェクトの動機づけとそれらのワークフローを詳細に記述した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検層 ,  構造形成 ,  鉱山 ,  *スーパコンピュータ ,  センサ ,  応用プログラム ,  *事例研究 ,  アベイラビリティ ,  ワークフロー ,  動機づけ ,  信頼性 ,  *データ解析
準シソーラス用語： マルチユーザ ,  *コンピュータログ ,  *タイタン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： HPC ,  ログデータ ,  ビッグデータ ,  解析フレームワーク ,  研究