Efficient data management on a multicomputer = Efektywne zarządzanie danymi w obrębie multikomputera / Grzegorz Łukawski, Krzysztof Sapiecha // Czasopismo Techniczne. Informatyka = Technical Transactions. ... więcej

Efficient data management on a multicomputer = Efektywne zarządzanie danymi w obrębie multikomputera / Grzegorz Łukawski, Krzysztof Sapiecha // Czasopismo Techniczne. Informatyka = Technical Transactions. Computer Science and Information Systems [Dokument elektroniczny]. – 2011, Z. 1-I, s. 33-47 : rys., tab. – Tryb dostępu: https://repozytorium.biblos.pk.edu.pl/redo/resources/32067/file/suwFiles/LukawskiG_EfficientData.pdf. – Bibliogr. 27 poz., Abstr., Streszcz. – Seria gł.: Technical Transactions = Czasopismo Techniczne, ISSN 0011-4561 ; R. 108, Z. 9. – ISSN 1897-631X

High performance, fault tolerance and scalability are usual requirements for an application running on a multicomputer. The paper presents different variants of centralized SDDS LH* architecture in the ... więcej

High performance, fault tolerance and scalability are usual requirements for an application running on a multicomputer. The paper presents different variants of centralized SDDS LH* architecture in the light of all the requirements. Hence, the paper briefly summarizes already published features of SDDS that concern data scalability and fault tolerance, and then introduces a new option for SDDS called throughput scalability that can balance workload of nodes of a multicomputer. Finally, having met all the requirements for efficient management of data on a multicomputer the SDDS schemes are estimated as for the time and memory overhead.

Wysoka wydajność, odporność na błędy i skalowalność to typowe wymagania aplikacji dla multikomputerów. W artykule zaprezentowano różne odmiany struktur SDDS LH* o architekturze scentralizowanej ... więcej

Wysoka wydajność, odporność na błędy i skalowalność to typowe wymagania aplikacji dla multikomputerów. W artykule zaprezentowano różne odmiany struktur SDDS LH* o architekturze scentralizowanej w świetle wszystkich tych wymagań. Podsumowano znane już możliwości struktur SDDS dotyczące skalowalności danych i odporności na błędy oraz przedstawiono nową funkcjonalność SDDS nazwaną skalowalnością przepustowości, pozwalającą na zrównoważenie obciążenia węzłów multikomputera. Ostatecznie, po spełnieniu wszystkich wymagań w kwestii efektywnego zarządzania danymi w obrębie multikomputera, struktury SDDS są analizowane pod względem kosztów czasowych i pamięciowych.