Spolehlivost a odolnost vůči poruchám cloudových systémů pro automatické řízení a koordinaci procesů pracování rozsáhlých a heterogenních vědecko technických dat

DSpace Repository

Language: English čeština 

Spolehlivost a odolnost vůči poruchám cloudových systémů pro automatické řízení a koordinaci procesů pracování rozsáhlých a heterogenních vědecko technických dat

Show simple item record

dc.contributor.author Alhaj Ali, Ammar Nassan
dc.date.accessioned 2021-10-15T14:27:30Z
dc.date.available 2021-10-15T14:27:30Z
dc.date.issued 2016-09-14
dc.identifier Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.isbn 978-80-7678-032-3 cs
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10563/50069
dc.description.abstract V posledních několika letech se v oblasti IT staly hesly Big Data a cloud computing a my jsme svědky toho, že data jsou generována resp. zpracovávána v obrovských objemech a stále rychleji ve všech oblastech. Spolehlivost a bezpečnost distribuovaných systémů byla vždy hlavním zájmem poskytovatelů služeb i uživatelů. Proto patří odolnost proti výpadkům a chybám mezi klíčové požadavky na provoz cloudových systému, podmiňující spolehlivost a použitelnost služeb pro zákazníky. V oblasti velkých dat se pro analýzu, zpracování a správu velkých dat stále častěji používají metody vědeckotechnické analýzy (matematické a statistické metody, aplikace umělé inteligence apod). S přechodem uživatelských aplikací ke zpracování velkých dat je použití distribuovaných cloudových řešení stále častěji jediným ekonomicky přijatelným řešením. Jednou z metod, které cloudový systém nabízí je replikace úloh, která zvyšuje redundanci, a tím i spolehlivost paralelním prováděním úlohy na více virtuálních strojích současně. Tak lze zaručit přijatelné řešení, avšak za cenu vysokých nákladů. Tato disertační práce představuje model odolný proti poruchám se dvěma přístupy, které optimalizují spolehlivost a náklady na provádění vědeckých pracovních postupů s velkými objemy dat v prostředí cloudového systému a zajišťují předem definovanou úroveň spolehlivosti replikací úloh. Navržený model byl implementován pomocí WorkflowSim, což je rozšíření simulátorového rámce CloudSim, který se používá pro modelování a simulaci infrastruktur a služeb cloudovho systému.
dc.format 46 cs
dc.language.iso en
dc.publisher Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights Bez omezení
dc.subject odolnost vůči poruchám cs
dc.subject spolehlivost cs
dc.subject rozsáhlá a heterogenní data cs
dc.subject workflow cs
dc.subject cloud cs
dc.subject Fault Tolerance en
dc.subject reliability en
dc.subject Big Data en
dc.subject workflow en
dc.subject cloud en
dc.title Spolehlivost a odolnost vůči poruchám cloudových systémů pro automatické řízení a koordinaci procesů pracování rozsáhlých a heterogenních vědecko technických dat
dc.title.alternative Fault Tolerance for Big Data Scientific Workflows in Cloud Computing Environments
dc.type disertační práce cs
dc.contributor.referee Dostál, Petr
dc.contributor.referee Platoš, Jan
dc.contributor.referee Šenkeřík, Roman
dc.date.accepted 2021-09-08
dc.description.abstract-translated Past few years, Big Data and cloud computing have become buzzwords in IT region, and we have been seeing that data are generated in massive amounts and at an increasing rate in all domains. The reliability and efficiency of distributed systems have always been a major concern of the service providers and users. Therefore, fault tolerance is among the most essential issues in distributed clouds to deliver reliable services to customers. In Big Data domain, scientific workflows are increasingly used for Big Data analysis, processing, and management. With movement the world to Big Data, single-site processing becomes unsuitable and Big Data scientific workflows can no longer be accommodated within a single computing system, and ensuring a level of reliability for a scientific workflow execution is a complex task that will tend to increase the cost. Replication of tasks increases redundancy and thereby the reliability, which is achieved by parallel execution of a task on multiple virtual machines simultaneously to guarantee a viable result, which leads to a high cost. This doctoral Thesis presents a fault-tolerant model with two approaches that optimize the reliability and execution cost of Big Data scientific workflows on cloud computing environments and ensure a predefined level of reliability by replicating tasks. Finally, the model was implemented using WorkflowSim, it is extension of the CloudSim simulator framework that is used for modelling and simulation of cloud computing infrastructures and services.
dc.description.department Ústav informatiky a umělé inteligence
dc.thesis.degree-discipline Engineering Informatics cs
dc.thesis.degree-discipline Engineering Informatics en
dc.thesis.degree-grantor Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky cs
dc.thesis.degree-grantor Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics en
dc.thesis.degree-name Ph.D.
dc.thesis.degree-program Engineering Informatics cs
dc.thesis.degree-program Engineering Informatics en
dc.identifier.stag 60050
dc.date.submitted 2021-06-14


Files in this item

Files Size Format View Description
alhaj ali_2021_teze.pdf 2.324Mb PDF View/Open
alhaj ali_2021_dp.pdf 1.098Mb PDF View/Open None
alhaj ali_2021_op.pdf 603.5Kb PDF View/Open None
alhaj ali_2021_vp.pdf 46.36Kb PDF View/Open None

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Find fulltext

Search DSpace


Browse

My Account