HPC (High-performance computing) Maj 2012

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "HPC (High-performance computing) Maj 2012"

Transkrypt

1 HPC (High-performance computing) Maj 2012 Michał Baliński Piotr Kulasek-Szwed (Senior IT Architect) (Senior Software Developer)

2 Kim jesteśmy? selected projects

3 High Performance selectedcomputing projects definicja HPC High Performance Computing użycie superkomputerów lub klastrów obliczeniowych do realizacji złożonych i długotrwałych obliczeń. Za HPC uznaje się systemy cechujące się mocą obliczeniową rzędu Teraflopów. Najistotniejsze pojęcia w HPC: superkomputer, klaster HPC, grid HPC. Często stawiane pytanie: - Czy HPC to to samo co Cloud Computing?

4 Moc obliczeniowa selected projects FLOPS (FLoating point Operations Per Second) - liczba operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę Najszybsze komputery na świecie osiągają w tej chwili prędkości rzędu kilku do kilkunastu PFLOPS'ów Źródło: Na podstawie szybkości przetwarzania danych przez neurony, moc obliczeniowa ludzkiego mózgu jest szacowana przez niektórych naukowców na około 10 PFLOPS MIPS (Million Instructions Per Second) - liczba milionów operacji stałoprzecinkowych wykonywanych w ciągu sekundy Dla zastosowań HPC bardziej odpowiednie jest porównywanie mocy obliczeniowej liczonej we FLOPS'ach. MIPS'y natomiast sprawdzają się przy porównywaniu komputerów stosowanych na potrzeby baz danych, przetwarzania ciągów znaków, lub uruchamiania równolegle wielu wirtualnych systemów operacyjnych.

5 Benchmark LINPACK selected projects LINPACK Benchmark - test wzorcowy pozwalający porównać szybkość działania komputerów (wyrażoną we FLOPSach), poprzez zbadanie szybkości rozwiązywania gęstych układów równań liniowych. Zapis macierzowy układu równań liniowych: Do rozwiązania takiego układu stosowana jest metoda LU, gdzie pierwotna macierz zapisywana jest jako iloczyn dwóch macierzy trójkątnych: Rozwiązanie pierwotnego układu sprowadza się do rozwiązania dwóch układów równań z macierzami trójkątnymi (L i U), które rozwiązuje się relatywnie prosto. Kluczową trudnością w tym algorytmie jest dokonanie rozkładu LU pierowtnej macierzy na iloczyn dwóch macierzy trójkątnych.

6 Benchmark LINPACK selected projects Operuje na liczbach zmiennoprzecinkowych zapisywanych na 64 bitach (double precision). Wersje algorytmu: LINPACK 100 (macierz 100 x 100) LINPACK 1000 (macierz 1000 x 1000) HPL (Highly Parallel Linpack) wersja pozwalająca na rozproszenie obliczeń poprzez dekompozycję problemu Źródło:

7 High Performance selectedcomputing projects Top500 - rozwój - ranking najszybszych komputerów, od 1993r. dwa razy do roku publikuje statystyki najszybszych komputerów (mierzone za pomocą LINPACK Benchmark). Źródło:

8 TOP500 - Listopad selected 2011 projects Źródło:

9 TOP500 - Listopad selected 2011 projects Źródło:

10 K Computer selected - Japonia projects Fujitsu - K Computer Japonia - najmocniejszy na świecie wg. danych z listopada 2011 ~10 PetaFlop/s 705,024 rdzeni 1,5 PB pamięci operacyjnej Źródło:

11 HPC w Europie selected projects Bull Tera 100 najmocniejszy w Europie wg. danych z listopada ,05 PetaFlop/s 140,000 rdzeni 300 TB pamięci operacyjnej 20 PB przestrzeni dyskowej 500 Gb/s przesyłanych danych Bull CURIE - prawdopodobnie najmocjniejszy w Europie H ~2 PetaFlop/s 92,000 rdzeni 15 PB przestrzeni dyskowej 250 Gb/s przesyłanych danych Bull Helios - Japonia - projekt - IFERC / ITER ~1,5 PetaFlop/s 70,000 rdzeni 280 TB pamięci operacyjnej 50 PB przestrzeni dyskowej

12 HPC w Polsce selected projects Źródło:

13 High Performance selectedcomputing projects rozwój architektur Źródło:

14 selected Taksonomia Flynnaprojects SISD (Single Instruction, Single Data) SIMD (Single Instruction, Multiple Data) MISD (Multiple Instruction, Single Data) MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data) Źródło:

15 HPC - architektury selected projects - Scalars - old mainframes and PCs - Superscalars - Vector processors - MPP - Massively Parallel Processing - Clusters, Constellations - Grids Źródło:

16 HPC - pamięć selected projects - SMP - symmetric multiprocessing - procesory współdzielą pamięć - dostęp do pamięci przy pomocy magistrali. - MPP - massively parallel processing - pamięć rozproszona, wirtualna - NUMA (Non-Uniform Memory Access) - Clusters (Beowulf) - pamięć rozproszona - niezależne wężły luźno powiązane - węzły zbudowane ze 'standardowych' komponentów Źródło:

17 High Performance selectedcomputing projects rozwój architektur Źródło:

18 selected Architektura typowego projects klastra HPC Źródło: Christian Engelmann, Hong Ong, and Stephen L. Scott - Middleware in Modern High Performance Computing System Architectures

19 Różne typyselected zadań obliczeniowych projects w HPC Źródło: Douglas Eadline - High Performance Computing FOR DUMmIES

20 selected Architektura klastraprojects - Bull CURIE

21 selected Architektura klastraprojects - middelware Resource Manager Job Scheduler MPI Library Message Passing Interface Źródło: Douglas Eadline - High Performance Computing FOR DUMmIES

22 selected Interconnect - połączenia projects Latencja (ang. latency) Czas, po którym sygnał podany na wejściu powoduje pojawienie się określonego sygnału na wyjściu. Przepustowość (ang. bandwith) Maksymalna ilość informacji (mierzonej w bitach), jaka może być przesyłana w jednostce czasu (mierzonej w sekundach). Źródło:

23 selected Interconnect - połączenia projects Źródło: 10 GbE - 10 Gigabit Ethernet, 100 GbE Gigabit Ethernet InfiniBand - standard otwartego, szeregowego, wielokanałowego interfejsu I/O o wysokiej przepustowości i niskiej latencji Źródło:

24 HPC - alternatywy selected projects Gridy, np.: - sieć klastrów HPC (np. PL-Grid - - sieć PC'tów np.: GIMPS Klastry serwerów niezoptymalizowanych pod HPC, np.: - Google - farma serwerów z szacowaną mocą PetaFloops - Storm botnet - składający się z ponad 1,9 miliona przejętych komputerów - Amazon AWS Systemy dedykowane - urządzenia dedykowane, efektywne w rozwiązywaniu tylko jednego, wybranego problemu - np. symulator DLL (Dynamic Lattice Liquid) tworzony na PŁ oparty o dynamiczną architekturę opartą o układy programowalne FPGA (Field Programmable Gate Array)

25 HPC - zastosowania selected projects Zastosowania HPC: symulacje nuklearne (ITER), symulacje meteo w tym przewidywanie zmian klimatycznych, modelowanie procesów fizycznych (crash-testy, aerodynamika), symulacje ekonomiczne, aplikacje wizualizacyjne, kryptologia. Przykłady wizualizacji HPC: Piłka golfowa Koło samolotu Pomieszczenie, ogrzewanie Land Rover Piłka nożna Turbina 1 Turbina 2 Bolid F1

26 selected projects Klastry HPC dogłęgniej...

27 HPC - architektura selected klastrów projects obliczeniowych Typowy klaster HPC składa się z: master (lub head) node, węzłów obliczeniowych.

28 selected węzłów projectsobliczeniowych HPC - architektura

29 selected projects Systems HPC - Resource Management Podstawowe pojęcia: zasób (ang. resource) liczba procesorów, pamięć RAM, rezerwacja rezerwacja zasobu na określony czas, zadanie (job) zawiera informacje o potrzebnych zasobach, aplikacji, parametrach i danych wejściowych, modelu procesowania (MPI, PVM), kolejka (ang. queue) zarządza pulą zadań do wykonania.

30 selected projects Systems HPC - Resource Management Główne funkcjonalności: kolejkowanie zadań, priorytetyzacja zadań, rezerwacja zasobów, wykonywanie zadań, monitorowanie zadań, accounting.

31 selected projects Systems, monitorowanie HPC - Resource Management

32 selected projects Systems HPC - Resource Management Różnice pomiędzy systemami kolejkowymi a planowania: kolejkowanie planowanie planowany okres teraźniejszość teraźniejszość, przyszłość czas startu nie wszystko estymacja nieobligatoryjna obligatoryjna rezerwacja nie tak backfilling opcjonalny niezbędny

33 selected projects Systems HPC - Resource Management Algorytmy kolejkujące: FCFS First Come, First Served, FIFO First In, First Out, RR Round Robin, LJF Longest Job First, SJF Shortest Job First, backfilling.

34 selected projects Systems HPC - Resource Management Popularne RMS: OGE (SGE), OGS, PBSPro, Torque, ScalablePBS, Platform LSF, Platform LAVA, SLURM, Windows HPC.

35 selected projects HPC - kompilatory Języki programowania C/C++, Fortran Podstawowy proces kompilatora: faza prekompilacji, analiza leksykalna, parsowanie, optymalizacja, assembly code.

36 selected projects HPC parallel computing Cechy szczególne: jednoczesne wykorzystanie wielu jednostek obliczeniowych, granulacja, każdy proces posiada swoją własną przestrzeń adresową, wymiana danych i synchronizacja przez wymianę komunikatów. Typy zrównoleglania: instruction-parallelism, data-parallelism, thread-parallelism.

37 selected projects HPC parallel computing Czy każda algorytm jest równoległy? niektóre algorytmy muszą zostać przepisane, zysk nie zawsze jest widoczny. DO I=1,16000 A(I) = B(I) * ENDDO s = 0; for (i=0; i<n; i++) s += x[i] for (s=2; s<n; s*=2) for (i=0; i<n; i+=s) x[i] += x[i+s/2]

38 selected projectszależności HPC parallel computing, Control dependency Y = 7; IF ( X!= 0) THEN Y=1.0/X ENDIF

39 selected projectszależności HPC parallel computing, Data dependency X=A/B Y = X X=D-E Xtemp = A/B Y = Xtemp X=D-E

40 HPC MPIselected projects Message-Passing Interface: standard realizacji obliczeń równoległych, zaimplementowany dla każdej architektury opartej na rozproszonej pamięci, każda implementacja jest zoptymalizowana pod sprzęt, na którym działa, transfer danych pomiędzy procesami wykorzystuje sieć, udostępnia funkcje dla języków C/C++, Fortran oraz Ada,

41 HPC MPI,selected interfejsprojects Podstawowe funkcje MPI: int MPI_Init(int *argc, char ***argv) pierwsze wywołanie MPI w procesie, inicjalizuje środowisko MPI, tylko jedno wywołanie dla każdego procesu, int MPI_Finalize(void) wyjście ze środowiska MPI, czyści stan MPI, ostatnie wywołanie MPI w procesie, MPI_Send(start,count,datatype,dest,tag,comm) MPI_Send(start,count,datatype,dest,tag,comm)

42 selected projects HPC rodzaje zadań independent jobs, MPI jobs, job arrays, dependent jobs.

43 Computing selected projects Extreme Studio

44 XCS - korzyści selected z dostępu projects do HPC przez Web Korzyści dla użytkowników HPC Łatwy w obsłudze dostęp do aplikacji obliczeniowych i wizualizacyjnych HPC z poziomu standardowego komputera za pomocą standardowej przeglądarki WWW. Szybsza realizacja prostych zadań administracyjno-konfiguracyjnych. Szybki dostęp do danych będących wynikiem obliczeń. Korzyści dla dostawców rozwiązań HPC Niższe koszty administracyjne, dzięki podejściu self-care. Interfejs do danych accounting-owych pozwalających na naliczanie płatności za użycie infrastruktury. Większy zasięg usług.

45 XCS - główne selected funkcjonalności projects Zwykły użytkownik: Zlecanie i zarządzanie zadaniami. Dostęp do aplikacji graficznych. Dostęp do danych przechowywanych w klastrze. Klient: Zarządzanie projektami. Dostęp do rozliczeń użycia zasobów. Administrator: Zarządzanie aplikacjami. Zarządzanie klientami. Zarządzanie użytkownikami. Dostęp do rozliczeń użycia zasobów.

46 XCS - architektura selected projects Portlety HPC stworzone przez AMG.net tworzą połączenie między infrastrukturą HPC i portalem. Web portal HPC portlets HPC cluster Portlet container Service container Master node Standard web content portlets Customer mgmt. service Job mgmt. service Embedded HPC Portlets Project mgmt. service Accounting service Compute nodes Storage Internet

47 XCS - architektura selected projects JDBC HTTPS DBMS TCP HTTPS SOAP/SSH HPC Portal Certificate Server LDAP VNC SSH FTP Head Node LDAP LDAP 3D Graphic Nodes Storage Nodes Compute Nodes

48 XCS - technology selectedstack projects Compute/3D Nodes Head Nodes Job JobMgmt Mgmt Sun SunGrid GridEngine Engine HPC HPCApps Apps MPI MPI 3D 3DApps Apps Virtual VirtualGL GL NFS NFS Linux LinuxOS OS Globus GlobusToolkit Toolkit Turbo TurboVNC VNC PAM PAMLDAP LDAP Grid Grid Certificates Certificates RFT RFT GUI GUI Module Module11 SSH SSH PAM PAMLDAP LDAP GridFTP GridFTP Linux LinuxOS OS GUI GUI Module Module22 PKI PKI Core Core Module Module11 Core Core Module Module22 Core Core Module Module33 Spring Spring CXF CXF Hibernate Hibernate Liferay LiferayPortal Portal Linux LinuxOS OS Open MPI GUI GUI Module Module33 Apache ApacheWicket Wicket Sun SunGrid GridEngine Engine NFS NFS Portal Nodes

49 XCS wizualizacja selected projects Dlaczego zdalna wizualizacja? duża objętość danych wynikowych, kosztowne stacje robocze, problemy utrzymaniowe aplikacje, systemy operacyjne, hardware, przechowywanie danych. Wizualizacja w XCS: VirtualGL, TurboVNC (TigerVNC), HP RGS.

50 XCS live selected demo projects Przykłady wizualizacji HPC: Piłka golfowa Koło samolotu Pomieszczenie, ogrzewanie Land Rover Piłka nożna Turbina 1 Turbina 2 Samochód Bolid F1

51 selected projects Chmury obliczeniowe - Cloud computing Często stawiane pytanie: Czy HPC to to samo co Cloud Computing? Źródło:

52 selectedobliczeniowa? projects Co to jest chmura Usługi dostępne w sieci (chmurze) Programowalna serwerwownia, programowalne centrum przetwarzania danych Źródło:

53 selected projects Modele chmury obliczeniowej? Kolokacja - wynajęcie miejsca w serwerowni Infrastructure as a Service - wynajęcie infrastruktury (np. sprzęt + OS) Platform as a Service - wynajęcie platformy (np. sprzęt + OS + aplikacje + middelware) Software as a Service - wynajęcie gotowych funkcjonalności

54 selected projectscloud Computing - HPC in the Cloud HPCC - High Performance

55 selected projects Projekt XLCloud Projekt mający na celu: stworzenie opensource platformy pozwalającej na uruchamianie w chmurze wysokowydajnych klastrów obliczeniowych, takich jak: klastry HPC klastry wizualizacji 3D klastry BIgData (MapReduce, Hadoop) etc. Główne wyzwania: zaprojektowanie API XLCloud oraz HaaS (HPC as a Service) optymalizacja wirtualizacji (mapowanie elementów wirtualnych na sprzętowe 1-1) wirtualizacja GPU wirtualizacja połączeń Infiniband

56 architektura selected projects XLCloud

57 warstwa selectediaas projects XLCloud - OpenStack Jako warstwa IaaS wykorzystana zostanie platforma OpenStack udostępniająca: Nova Service (Compute) - zarządzanie i uruchamianie wirtualnymi serwerami Swift (Object Storage) - skalowalny, klastrowalny system przechowywania danych Glance (Image Service) - zarządzanie i przechowywanie obrazów wirtualnych dysków Keystone (Identity Management) - zarządzanie użytkownikami Horizon (Dashboard) - konsola internetowa (portal) do zarządzania OpenStackiem

58 selected projects Podsumowanie Co to jest HPC? Architektury HPC Zastosowania HPC HPC middelware HPC in the Cloud computing

59 AMG.net Łódź Lumiere Center ul. Łąkowa Łódź tel. (42) fax (42) AMG.net Warszawa Sienna Center ul. Żelazna 28/ Warszawa tel. (22) fax (22)

USŁUGI HIGH PERFORMANCE COMPUTING (HPC) DLA FIRM. Juliusz Pukacki,PCSS

USŁUGI HIGH PERFORMANCE COMPUTING (HPC) DLA FIRM. Juliusz Pukacki,PCSS USŁUGI HIGH PERFORMANCE COMPUTING (HPC) DLA FIRM Juliusz Pukacki,PCSS Co to jest HPC (High Preformance Computing)? Agregowanie dużych zasobów obliczeniowych w sposób umożliwiający wykonywanie obliczeń

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie. Klastry komputerowe. Superkomputery. informatyka +

Wprowadzenie. Klastry komputerowe. Superkomputery. informatyka + Wprowadzenie Klastry komputerowe Superkomputery Wprowadzenie Klastry komputerowe Superkomputery Wprowadzenie Filozofia przetwarzania równoległego polega na podziale programu na fragmenty, z których każdy

Bardziej szczegółowo

Architektura komputerów

Architektura komputerów Architektura komputerów Wykład 13 Jan Kazimirski 1 KOMPUTERY RÓWNOLEGŁE 2 Klasyfikacja systemów komputerowych SISD Single Instruction, Single Data stream SIMD Single Instruction, Multiple Data stream MISD

Bardziej szczegółowo

Mateusz Kurleto NEOTERIC. Analiza projektu B2B Kielce, 18 października 2012

Mateusz Kurleto NEOTERIC. Analiza projektu B2B Kielce, 18 października 2012 2012 Pierwsze przymiarki do zakresu informatyzacji (rodzaj oprogramowania: pudełkowe, SaaS, Iaas, CC, PaaS. Zalety i wady: dostępność, koszty, narzędzia, ludzie, utrzymanie, bezpieczeństwo, aspekty prawne)

Bardziej szczegółowo

Nowoczesne technologie przetwarzania informacji

Nowoczesne technologie przetwarzania informacji Projekt Nowe metody nauczania w matematyce Nr POKL.09.04.00-14-133/11 Nowoczesne technologie przetwarzania informacji Mgr Maciej Cytowski (ICM UW) Lekcja 2: Podstawowe mechanizmy programowania równoległego

Bardziej szczegółowo

Obliczenia Wysokiej Wydajności

Obliczenia Wysokiej Wydajności Obliczenia wysokiej wydajności 1 Wydajność obliczeń Wydajność jest (obok poprawności, niezawodności, bezpieczeństwa, ergonomiczności i łatwości stosowania i pielęgnacji) jedną z najważniejszych charakterystyk

Bardziej szczegółowo

Komputery Dużej Mocy w Cyfronecie. Andrzej Oziębło Patryk Lasoń, Łukasz Flis, Marek Magryś

Komputery Dużej Mocy w Cyfronecie. Andrzej Oziębło Patryk Lasoń, Łukasz Flis, Marek Magryś Komputery Dużej Mocy w Cyfronecie Andrzej Oziębło Patryk Lasoń, Łukasz Flis, Marek Magryś Administratorzy KDM Baribal, Mars, Panda, Platon U3: Stefan Świąć Piotr Wyrostek Zeus: Łukasz Flis Patryk Lasoń

Bardziej szczegółowo

Dane bezpieczne w chmurze

Dane bezpieczne w chmurze Dane bezpieczne w chmurze Grzegorz Śladowski Dyrektor Działu Technicznego S4E S.A. Agenda Chmura definicja, zasady działania, rodzaje Cechy bezpiecznej chmury Architektura Chmura - definicja Model przetwarzania

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie. Co to jest klaster? Podział ze względu na przeznaczenie. Architektury klastrów. Cechy dobrego klastra.

Wprowadzenie. Co to jest klaster? Podział ze względu na przeznaczenie. Architektury klastrów. Cechy dobrego klastra. N Wprowadzenie Co to jest klaster? Podział ze względu na przeznaczenie. Architektury klastrów. Cechy dobrego klastra. Wprowadzenie (podział ze względu na przeznaczenie) Wysokiej dostępności 1)backup głównego

Bardziej szczegółowo

Platforma serwerowa Microsoft - do usług. O wdrożeniu Microsoft Cloud Platform w Beyond.pl

Platforma serwerowa Microsoft - do usług. O wdrożeniu Microsoft Cloud Platform w Beyond.pl Platforma serwerowa Microsoft - do usług. O wdrożeniu Microsoft Cloud Platform w Beyond.pl Bartłomiej Machnik, Datacenter & Cloud Platform Product Manager, Microsoft Maciej Madziała, Cloud Architect, Beyond.pl

Bardziej szczegółowo

Skalowalna Platforma dla eksperymentów dużej skali typu Data Farming z wykorzystaniem środowisk organizacyjnie rozproszonych

Skalowalna Platforma dla eksperymentów dużej skali typu Data Farming z wykorzystaniem środowisk organizacyjnie rozproszonych 1 Skalowalna Platforma dla eksperymentów dużej skali typu Data Farming z wykorzystaniem środowisk organizacyjnie rozproszonych D. Król, Ł. Dutka, J. Kitowski ACC Cyfronet AGH Plan prezentacji 2 O nas Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

System mikroprocesorowy i peryferia. Dariusz Chaberski

System mikroprocesorowy i peryferia. Dariusz Chaberski System mikroprocesorowy i peryferia Dariusz Chaberski System mikroprocesorowy mikroprocesor pamięć kontroler przerwań układy wejścia wyjścia kontroler DMA 2 Pamięć rodzaje (podział ze względu na sposób

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie farmami serwerów Linux

Zarządzanie farmami serwerów Linux Zarządzanie farmami serwerów Linux PLNOG Conference 2010 Piotr Siwczak Administrator Systemów Allegro.pl Grupa Allegro ---Farmy serwerów Strategia zarządzania farmami Farmy serwerów w Allegro ---Pytania

Bardziej szczegółowo

Cyfronet w CTA. Andrzej Oziębło DKDM

Cyfronet w CTA. Andrzej Oziębło DKDM Cyfronet w CTA Andrzej Oziębło DKDM ACK CYFRONET AGH Akademickie Centrum Komputerowe CYFRONET Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie ul. Nawojki 11 30-950 Kraków 61 tel. centrali:

Bardziej szczegółowo

Wirtualizacja Hyper-V: sposoby wykorzystania i najnowsze wyniki badań

Wirtualizacja Hyper-V: sposoby wykorzystania i najnowsze wyniki badań Wirtualizacja Hyper-V: sposoby wykorzystania i najnowsze wyniki badań zespół PCSS/MIC: Jacek Kochan, Jerzy Mikołajczak, Marek Zawadzki 4. Konferencja MIC Nowoczesne technologie bliżej nas Poznań, 04.03.2010

Bardziej szczegółowo

Klaster obliczeniowy

Klaster obliczeniowy Warsztaty promocyjne Usług kampusowych PLATON U3 Klaster obliczeniowy czerwiec 2012 Przemysław Trzeciak Centrum Komputerowe Politechniki Łódzkiej Agenda (czas: 20min) 1) Infrastruktura sprzętowa wykorzystana

Bardziej szczegółowo

Tworzenie programów równoległych. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1

Tworzenie programów równoległych. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Tworzenie programów równoległych Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Tworzenie programów równoległych W procesie tworzenia programów równoległych istnieją dwa kroki o zasadniczym znaczeniu: wykrycie

Bardziej szczegółowo

Proponowana architektura ZPT

Proponowana architektura ZPT Wymagania Opracowanie nowego podejścia do przetwarzania i składowania danych Uzyskanie korzystnego efektu ekonomicznego przez lepszej jakości usługi Zwiększenie niezawodności Zachowanie odpowiedniego poziomu

Bardziej szczegółowo

OpenContrail jako wtyczka do OpenStacka. Bartosz Górski, Paweł Banaszewski CodiLime

OpenContrail jako wtyczka do OpenStacka. Bartosz Górski, Paweł Banaszewski CodiLime OpenContrail jako wtyczka do OpenStacka Bartosz Górski, Paweł Banaszewski CodiLime Kim jesteśmy? Bartosz Górski studiował Informatykę na Uniwersytecie Warszawskim Software Developer i Project Manager w

Bardziej szczegółowo

Systemy operacyjne. Systemy operacyjne. Systemy operacyjne. Zadania systemu operacyjnego. Abstrakcyjne składniki systemu. System komputerowy

Systemy operacyjne. Systemy operacyjne. Systemy operacyjne. Zadania systemu operacyjnego. Abstrakcyjne składniki systemu. System komputerowy Systemy operacyjne Systemy operacyjne Dr inż. Ignacy Pardyka Literatura Siberschatz A. i inn. Podstawy systemów operacyjnych, WNT, Warszawa Skorupski A. Podstawy budowy i działania komputerów, WKiŁ, Warszawa

Bardziej szczegółowo

Tworzenie programów równoległych. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1

Tworzenie programów równoległych. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Tworzenie programów równoległych Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Tworzenie programów równoległych W procesie tworzenia programów równoległych istnieją dwa kroki o zasadniczym znaczeniu: wykrycie

Bardziej szczegółowo

Dostęp do europejskich systemów obliczeniowych Tier-0 w ramach PRACE

Dostęp do europejskich systemów obliczeniowych Tier-0 w ramach PRACE Dostęp do europejskich systemów obliczeniowych Tier-0 w ramach PRACE KONFERENCJA UŻYTKOWNIKÓW KDM 2016 W kierunku obliczeń Exaskalowych Mirosław Kupczyk, PCSS 28.06.2016 Misja PRACE HPC Dla Przemysłu Zagwarantowanie

Bardziej szczegółowo

Co to jest chmura (Cloud Computing)?

Co to jest chmura (Cloud Computing)? Co to jest chmura (Cloud Computing)? Według jednej z teorii chmura to przeniesienie pewnych zasobów (serwerów, danych, aplikacji) z naszej firmy/serwerowni w inne miejsce. I to bez względu na to czy to

Bardziej szczegółowo

Konsolidacja wysokowydajnych systemów IT. Macierze IBM DS8870 Serwery IBM Power Przykładowe wdrożenia

Konsolidacja wysokowydajnych systemów IT. Macierze IBM DS8870 Serwery IBM Power Przykładowe wdrożenia Konsolidacja wysokowydajnych systemów IT Macierze IBM DS8870 Serwery IBM Power Przykładowe wdrożenia Mirosław Pura Sławomir Rysak Senior IT Specialist Client Technical Architect Agenda Współczesne wyzwania:

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Centrum Informatyczne Trójmiejskiej Akademickiej Sieci Komputerowej,

Politechnika Gdańska Centrum Informatyczne Trójmiejskiej Akademickiej Sieci Komputerowej, Politechnika Gdańska Centrum Informatyczne Trójmiejskiej Akademickiej Sieci Komputerowej, INFORMACJA Superkomputer Galera Najszybciej liczącą maszyną w Polsce jest w chwili obecnej superkomputer o nazwie

Bardziej szczegółowo

Zasoby i usługi Wrocławskiego Centrum Sieciowo-Superkomputerowego

Zasoby i usługi Wrocławskiego Centrum Sieciowo-Superkomputerowego Zasoby i usługi Wrocławskiego Centrum Sieciowo-Superkomputerowego Mateusz Tykierko WCSS 20 stycznia 2012 Mateusz Tykierko (WCSS) 20 stycznia 2012 1 / 16 Supernova moc obliczeniowa: 67,54 TFLOPS liczba

Bardziej szczegółowo

Efektywne wykorzystanie zasobów obliczeniowych KDM w PCSS

Efektywne wykorzystanie zasobów obliczeniowych KDM w PCSS Efektywne wykorzystanie zasobów obliczeniowych KDM w PCSS Radosław Januszewski, Marcin Pospieszny, Piotr Brona, Bartłomiej Burba, Maciej Brzeźniak Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe Zasoby HPC:

Bardziej szczegółowo

Przegląd dostępnych hypervisorów. Jakub Wojtasz IT Solutions Architect jwojtasz@atom-tech.pl

Przegląd dostępnych hypervisorów. Jakub Wojtasz IT Solutions Architect jwojtasz@atom-tech.pl Przegląd dostępnych hypervisorów Jakub Wojtasz IT Solutions Architect jwojtasz@atom-tech.pl Agenda Podział hypervisorów Architektura wybranych rozwiązań Najwięksi gracze na rynku Podział hypervisorów Hypervisor

Bardziej szczegółowo

Bezpieczeństwo dla wszystkich środowisk wirtualnych

Bezpieczeństwo dla wszystkich środowisk wirtualnych Bezpieczeństwo dla wszystkich środowisk wirtualnych SECURITY FOR VIRTUAL AND CLOUD ENVIRONMENTS Ochrona czy wydajność? Liczba maszyn wirtualnych wyprzedziła fizyczne już 2009 roku. Dzisiaj ponad połowa

Bardziej szczegółowo

Równoległe aplikacje duŝej skali w środowisku PL-Grid. Kick-off PL-GRID Kraków, 16-17 kwietnia 2009

Równoległe aplikacje duŝej skali w środowisku PL-Grid. Kick-off PL-GRID Kraków, 16-17 kwietnia 2009 Polska Infrastruktura Informatycznego Wspomagania Nauki w Europejskiej Przestrzeni Badawczej Równoległe aplikacje duŝej skali w środowisku PL-Grid Tomasz Piontek, Krzysztof Kurowski, Piotr Kopta, Mariusz

Bardziej szczegółowo

3.Przeglądarchitektur

3.Przeglądarchitektur Materiały do wykładu 3.Przeglądarchitektur Marcin Peczarski Instytut Informatyki Uniwersytet Warszawski 24 stycznia 2009 Architektura a organizacja komputera 3.1 Architektura komputera: atrybuty widzialne

Bardziej szczegółowo

3.Przeglądarchitektur

3.Przeglądarchitektur Materiały do wykładu 3.Przeglądarchitektur Marcin Peczarski Instytut Informatyki Uniwersytet Warszawski 17 marca 2014 Architektura a organizacja komputera 3.1 Architektura komputera: atrybuty widzialne

Bardziej szczegółowo

Architektura Komputerów

Architektura Komputerów 1/3 Architektura Komputerów dr inż. Robert Jacek Tomczak Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu Architektura a organizacja komputera 3.1 Architektura komputera: atrybuty widzialne dla programisty, atrybuty

Bardziej szczegółowo

CLOUD COMPUTING CHMURA OBLICZENIOWA I PLATFORMA WINDOWS AZURE

CLOUD COMPUTING CHMURA OBLICZENIOWA I PLATFORMA WINDOWS AZURE CLOUD COMPUTING CHMURA OBLICZENIOWA I PLATFORMA WINDOWS AZURE Chmura obliczeniowa (ang. cloud computing) Termin chmura obliczeniowa powstał na początku XXI w., ale sam pomysł pojawił się już w XX w. Nazwa

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki. Rodzaje komputerów. dr. inż Adam Klimowicz

Podstawy Informatyki. Rodzaje komputerów. dr. inż Adam Klimowicz Podstawy Informatyki Rodzaje komputerów dr. inż Adam Klimowicz Komputer Komputer (dawne nazwy: elektroniczna maszyna cyfrowa, maszyna matematyczna) w najszerszym tego słowa znaczeniu to maszyna licząca,

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie i zabezpieczenie danych w zewnętrznym DATA CENTER

Przetwarzanie i zabezpieczenie danych w zewnętrznym DATA CENTER Przetwarzanie i zabezpieczenie danych w zewnętrznym DATA CENTER Gdańsk, 27-28 września 2012 r. Krzysztof Pytliński Zakład Teleinformatyki Kontekst Data Center jako usługa zewnętrzna, zaspokajająca potrzeby

Bardziej szczegółowo

Programowanie procesorów graficznych NVIDIA (rdzenie CUDA) Wykład nr 1

Programowanie procesorów graficznych NVIDIA (rdzenie CUDA) Wykład nr 1 Programowanie procesorów graficznych NVIDIA (rdzenie CUDA) Wykład nr 1 Wprowadzenie Procesory graficzne GPU (Graphics Processing Units) stosowane są w kartach graficznych do przetwarzania grafiki komputerowej

Bardziej szczegółowo

Architektury komputerów Architektury i wydajność. Tomasz Dziubich

Architektury komputerów Architektury i wydajność. Tomasz Dziubich Architektury komputerów Architektury i wydajność Tomasz Dziubich Przetwarzanie potokowe Przetwarzanie sekwencyjne Przetwarzanie potokowe Architektura superpotokowa W przetwarzaniu potokowym podczas niektórych

Bardziej szczegółowo

Dariusz Brzeziński. Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki

Dariusz Brzeziński. Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Dariusz Brzeziński Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Język programowania prosty bezpieczny zorientowany obiektowo wielowątkowy rozproszony przenaszalny interpretowany dynamiczny wydajny Platforma

Bardziej szczegółowo

Dr inż. hab. Siergiej Fialko, IF-PK,

Dr inż. hab. Siergiej Fialko, IF-PK, Dr inż. hab. Siergiej Fialko, IF-PK, http://torus.uck.pk.edu.pl/~fialko sfialko@riad.pk.edu.pl 1 Osobliwości przedmiotu W podanym kursie główna uwaga będzie przydzielona osobliwościom symulacji komputerowych

Bardziej szczegółowo

Czym jest Java? Rozumiana jako środowisko do uruchamiania programów Platforma software owa

Czym jest Java? Rozumiana jako środowisko do uruchamiania programów Platforma software owa 1 Java Wprowadzenie 2 Czym jest Java? Język programowania prosty zorientowany obiektowo rozproszony interpretowany wydajny Platforma bezpieczny wielowątkowy przenaszalny dynamiczny Rozumiana jako środowisko

Bardziej szczegółowo

Technologie cyfrowe. Artur Kalinowski. Zakład Cząstek i Oddziaływań Fundamentalnych Pasteura 5, pokój 4.15 Artur.Kalinowski@fuw.edu.

Technologie cyfrowe. Artur Kalinowski. Zakład Cząstek i Oddziaływań Fundamentalnych Pasteura 5, pokój 4.15 Artur.Kalinowski@fuw.edu. Technologie cyfrowe Artur Kalinowski Zakład Cząstek i Oddziaływań Fundamentalnych Pasteura 5, pokój 4.15 Artur.Kalinowski@fuw.edu.pl Semestr letni 2014/2015 Usługi internetowe usługa internetowa (ang.

Bardziej szczegółowo

OW2 ProActive Parallel Suite: Building Flexible Enterprise CLOUDs

OW2 ProActive Parallel Suite: Building Flexible Enterprise CLOUDs OW2 ProActive Parallel Suite: Building Flexible Enterprise CLOUDs Karol Bukowski, Jakub Liput 19 czerwca 2011 http://student.agh.edu.pl/~bukowski/mownit/proactive.pdf http://student.agh.edu.pl/~jliput/mownit/proactive.pdf

Bardziej szczegółowo

Wirtualizacja sieci - VMware NSX

Wirtualizacja sieci - VMware NSX Wirtualizacja sieci - VMware NSX Maciej Kot Senior System Engineer mkot@vmware.com 2014 VMware Inc. Wszelkie prawa zastrzeżone. Software-Defined Data Center a Usługi Sieciowe Software-Defined Data Center

Bardziej szczegółowo

HPC na biurku. Wojciech De bski

HPC na biurku. Wojciech De bski na biurku Wojciech De bski 22.01.2015 - co to jest? High Performance Computing most generally refers to the practice of aggregating computing power in a way that delivers much higher performance than one

Bardziej szczegółowo

rozwijaj swój talent w branży IT

rozwijaj swój talent w branży IT bądź sobą rozwijaj swój talent w branży IT 1 2 Kim jesteśmy? Kogo szukamy? 4 5 Nasze projekty Pytania 3 Co oferujemy? 1 Kim jesteśmy? Atos w Polsce to ponad 4,300 specjalistów, zatrudnionych w dwóch organizacjach

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY PRZETWARZANIA RÓWNOLEGŁEGO INFORMACJI

PODSTAWY PRZETWARZANIA RÓWNOLEGŁEGO INFORMACJI ZESZYTY NAUKOWE 105-114 Dariusz CHAŁADYNIAK 1 PODSTAWY PRZETWARZANIA RÓWNOLEGŁEGO INFORMACJI Streszczenie W artykule poruszono wybrane podstawowe zagadnienia związane z przetwarzaniem równoległym. Przedstawiono

Bardziej szczegółowo

Case Study: Migracja 100 serwerów Warsaw Data Center z platformy wirtualizacji OpenSource na platformę Microsoft Hyper-V

Case Study: Migracja 100 serwerów Warsaw Data Center z platformy wirtualizacji OpenSource na platformę Microsoft Hyper-V Case Study: Migracja 100 serwerów Warsaw Data Center z platformy wirtualizacji OpenSource na platformę Microsoft Hyper-V Warszawa, 13 maja 2014 www.hyperone.pl 01 1 2 3 4 Rynkowe wyzwania Poszukiwania

Bardziej szczegółowo

Budowa Data Center. Zmagania Inwestora. Konferencja. 30 października 2014

Budowa Data Center. Zmagania Inwestora. Konferencja. 30 października 2014 Budowa Data Center Zmagania Inwestora Konferencja 30 października 2014 Budowa Data Center zmagania Inwestora zagadnienia: 1. Wstępne założenia budowy DC 2. Opracowanie Koncepcji Data Center 3. Realizacja

Bardziej szczegółowo

MASZYNA TURINGA W 1936 roku Alan Turing ( ) ogłosił rewolucyjną pracę dotyczącą teorii maszyn obliczeniowych i algorytmów. Turing sformułował

MASZYNA TURINGA W 1936 roku Alan Turing ( ) ogłosił rewolucyjną pracę dotyczącą teorii maszyn obliczeniowych i algorytmów. Turing sformułował CZYM JEST KOMPUTER? MASZYNA TURINGA W 1936 roku Alan Turing (1912-1954) ogłosił rewolucyjną pracę dotyczącą teorii maszyn obliczeniowych i algorytmów. Turing sformułował tezę, że na maszynach jego pomysłu

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie chmury obliczeniowej w diagnostyce dróg

Zastosowanie chmury obliczeniowej w diagnostyce dróg Zastosowanie chmury obliczeniowej w diagnostyce dróg Dariusz Słowiński Zakład Geotechniki i Budownictwa Drogowego UWM w Olsztynie III Warmińsko Mazurskie Forum Drogowe Olsztyn, 26-27 września 2016 Diagnostyka

Bardziej szczegółowo

Implementing HP Rack and Tower & HP BladeSystem Server Solutions

Implementing HP Rack and Tower & HP BladeSystem Server Solutions Kod szkolenia: Tytuł szkolenia: U8476S Implementing HP Rack and Tower & HP BladeSystem Server Solutions Dni: 5 Opis: Adresaci szkolenia Cel szkolenia Osoby przygotowujące się do egzaminu: HP0-S35 i HP0-S34

Bardziej szczegółowo

Systemy wieloprocesorowe i wielokomputerowe

Systemy wieloprocesorowe i wielokomputerowe Systemy wieloprocesorowe i wielokomputerowe Taksonomia Flynna Uwzględnia następujące czynniki: Liczbę strumieni instrukcji Liczbę strumieni danych Klasyfikacja bierze się pod uwagę: Jednostkę przetwarzającą

Bardziej szczegółowo

Case Study: Migracja 100 serwerów Warsaw Data Center z platformy wirtualizacji OpenSource na platformę Microsoft Hyper-V

Case Study: Migracja 100 serwerów Warsaw Data Center z platformy wirtualizacji OpenSource na platformę Microsoft Hyper-V Case Study: Migracja 100 serwerów Warsaw Data Center z platformy wirtualizacji OpenSource na platformę Microsoft Hyper-V Warszawa, 6 lutego 2014 www.hypermixer.pl 01 1 2 3 4 Rynkowe wyzwania Poszukiwania

Bardziej szczegółowo

Niezawodne usługi outsourcingowe na przykładzie usług kampusowych i Krajowego Magazynu Danych w sieci PIONIER

Niezawodne usługi outsourcingowe na przykładzie usług kampusowych i Krajowego Magazynu Danych w sieci PIONIER Niezawodne usługi outsourcingowe na przykładzie usług kampusowych i Krajowego Magazynu Danych w sieci PIONIER Prof. Roman Wyrzykowski, Politechnika Częstochowska Rafał Mikołajczak, Marek Zawadzki Poznańskie

Bardziej szczegółowo

System komputerowy. System komputerowy

System komputerowy. System komputerowy System komputerowy System komputerowy System komputerowy układ współdziałających ze sobą (według pewnych zasad) dwóch składowych: sprzętu komputerowego (hardware) oraz oprogramowania (software) po to,

Bardziej szczegółowo

Definicja, rodzaje chmur obliczeniowych oraz poziomy usług

Definicja, rodzaje chmur obliczeniowych oraz poziomy usług Definicja, rodzaje chmur obliczeniowych oraz poziomy usług Dorota Grudzień-Molenda Cloud Business Development Manager 24.06.2013 Zjawiska mające wpływ na rozwój chmury obliczeniowej Konsumeryzacja IT Eksplozja

Bardziej szczegółowo

Metody optymalizacji soft-procesorów NIOS

Metody optymalizacji soft-procesorów NIOS POLITECHNIKA WARSZAWSKA Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Instytut Telekomunikacji Zakład Podstaw Telekomunikacji Kamil Krawczyk Metody optymalizacji soft-procesorów NIOS Warszawa, 27.01.2011

Bardziej szczegółowo

Tworzenie programów równoległych. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1

Tworzenie programów równoległych. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Tworzenie programów równoległych Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Tworzenie programów równoległych W procesie tworzenia programów równoległych istnieją dwa kroki o zasadniczym znaczeniu: wykrycie

Bardziej szczegółowo

INTERNET - Wrocław 2005. Usługi bezpieczeństwa w rozproszonych strukturach obliczeniowych typu grid

INTERNET - Wrocław 2005. Usługi bezpieczeństwa w rozproszonych strukturach obliczeniowych typu grid Usługi bezpieczeństwa w rozproszonych strukturach obliczeniowych typu grid Bartłomiej Balcerek Wrocławskie Centrum Sieciowo-Superkomputerowe Plan prezentacji Podstawowe pojęcia z dziedziny gridów Definicja

Bardziej szczegółowo

High Performance Computers in Cyfronet. Andrzej Oziębło Zakopane, marzec 2009

High Performance Computers in Cyfronet. Andrzej Oziębło Zakopane, marzec 2009 High Performance Computers in Cyfronet Andrzej Oziębło Zakopane, marzec 2009 Plan Podział komputerów dużej mocy Podstawowe informacje użytkowe Opis poszczególnych komputerów Systemy składowania danych

Bardziej szczegółowo

Usługi przechowywania danych KMD/PLATON-U4 dla bibliotek cyfrowych. Maciej Brzeźniak, Norbert Meyer, Rafał Mikołajczak, Maciej Stroiński

Usługi przechowywania danych KMD/PLATON-U4 dla bibliotek cyfrowych. Maciej Brzeźniak, Norbert Meyer, Rafał Mikołajczak, Maciej Stroiński Usługi przechowywania danych KMD/PLATON-U4 dla bibliotek cyfrowych Maciej Brzeźniak, Norbert Meyer, Rafał Mikołajczak, Maciej Stroiński PLATON-U4 Plan prezentacji KMD/PLATON-U4: Motywacje, cel, założenia

Bardziej szczegółowo

Wynajem infrastruktury serwerowej

Wynajem infrastruktury serwerowej Wynajem infrastruktury serwerowej Kompleksowa oferta wynajmu urządzeń Serwery Wybierz potrzebne rozwiązanie z kilkanastu konfiguracji dostępnych od ręki lub zamów indywidualny serwer: do wyboru niemal

Bardziej szczegółowo

DZANIA I MARKETINGU BIAŁYSTOK,

DZANIA I MARKETINGU BIAŁYSTOK, 5 - POCZĄTKI OSIECIOWANIA - nie były łatwe i oczywiste IBM-owskie pojęcie Connectivity martwy model sieci 1977 - ISO dla zdefiniowania standardów w sieciach opracowała siedmiowarstwowy model sieci OSI

Bardziej szczegółowo

IBM PureSystems Czy to naprawdę przełom w branży IT?

IBM PureSystems Czy to naprawdę przełom w branży IT? IBM PureSystems Czy to naprawdę przełom w branży IT? Krzysztof Rozanka Pure Systems, Poland & Baltics k.rozanka@pl.ibm.com kom. 693 93 51 42 IBM Polska 2 3 Zintegrowane systemy eksperckie 4 Infrastructure

Bardziej szczegółowo

Petabajtowe systemy przechowywania danych dla dostawców treści

Petabajtowe systemy przechowywania danych dla dostawców treści Petabajtowe systemy przechowywania danych dla dostawców treści Krzysztof Góźdź, HP 2008 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice Rafał

Bardziej szczegółowo

Piotr Zacharek HP Polska

Piotr Zacharek HP Polska HP Integrity VSE Rozwój bez ograniczeń HP Restricted Piotr Zacharek HP Polska Technology for better business outcomes 2007 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is

Bardziej szczegółowo

1. Etapy rozwoju systemów komputerowych

1. Etapy rozwoju systemów komputerowych 1 Sieciowe Systemy Operacyjne Wprowadzenie do wykładu, podstawowe definicje, rola 1 systemu operacyjnego Procesy POSIX, zarządzanie procesami 2 Pliki, komunikacja przez pliki, blokowanie 1 Łącza nazwane

Bardziej szczegółowo

Exalogic platforma do aplikacji Oracle i Middleware. Jakub Połeć Business Development Manager CE

Exalogic platforma do aplikacji Oracle i Middleware. Jakub Połeć Business Development Manager CE Exalogic platforma do aplikacji Oracle i Middleware Jakub Połeć Business Development Manager CE 2011 Oracle Corporation The following is intended to outline our general product direction. It is intended

Bardziej szczegółowo

PLD Linux Day. Maciej Kalkowski. 11 marca 2006. Wydziaª Matematyki i Informatyki UAM

PLD Linux Day. Maciej Kalkowski. 11 marca 2006. Wydziaª Matematyki i Informatyki UAM Wydziaª Matematyki i Informatyki UAM 11 marca 2006 Nasz nagªówek Wprowadzenie Co to jest klaster? Wprowadzenie Co to jest klaster? Podziaª ze wzgl du na przeznaczenie: Wprowadzenie Co to jest klaster?

Bardziej szczegółowo

Macierze All Flash. Czy to jest alternatywa dla macierzy klasy Enterprise? Krzysztof Jamiołkowski HP EG Storage Solutions Architect

Macierze All Flash. Czy to jest alternatywa dla macierzy klasy Enterprise? Krzysztof Jamiołkowski HP EG Storage Solutions Architect Innowacje w przetwarzaniu danych Macierze All Flash Czy to jest alternatywa dla macierzy klasy Enterprise? Krzysztof Jamiołkowski HP EG Storage Solutions Architect Definicja macierzy Enterprise Cechy charakterystyczne

Bardziej szczegółowo

Zapewnienie dostępu do Chmury

Zapewnienie dostępu do Chmury Zapewnienie dostępu do Chmury O bezpiecznym i sprawnym dostępie do Chmury i danych w Chmurze. Marcin Tynda Business Development Manager Grupa Onet S.A. Warszawa, 24.06.2013 1 Kto jest kim Klient? Kim jest

Bardziej szczegółowo

Optymalna Chmura. Właściwy kierunek dla Twojego biznesu

Optymalna Chmura. Właściwy kierunek dla Twojego biznesu Optymalna Chmura Właściwy kierunek dla Twojego biznesu AGENDA Agenda i cele 1 2 3 4 5 O firmie Struktura i Usługi Wyzwania Cloud Computing Wirtualizacja Oracle Case Study O firmie COIG S.A. - Doświadczenie

Bardziej szczegółowo

Wirtualizacja zasobów informatycznych w pracowni komputerowej

Wirtualizacja zasobów informatycznych w pracowni komputerowej Wirtualizacja zasobów informatycznych w pracowni komputerowej mgr inż. Marcin Ścibisz Wydział Zarządzania PW www.wz.pw.edu.pl Wirtualizacja zasobów informatycznych w pracowni komputerowej 1 Geneza Rozszerzenie

Bardziej szczegółowo

Komputery równoległe. Zbigniew Koza. Wrocław, 2012

Komputery równoległe. Zbigniew Koza. Wrocław, 2012 Komputery równoległe Zbigniew Koza Wrocław, 2012 Po co komputery równoległe? Przyspieszanie obliczeń np. diagnostyka medyczna; aplikacje czasu rzeczywistego Przetwarzanie większej liczby danych Przykład:

Bardziej szczegółowo

ASEM UBIQUITY PRZEGLĄD FUNKCJONALNOŚCI

ASEM UBIQUITY PRZEGLĄD FUNKCJONALNOŚCI ASEM UBIQUITY PRZEGLĄD FUNKCJONALNOŚCI tel. 22 549 43 53, fax. 22 549 43 50, www.sabur.com.pl, sabur@sabur.com.pl 1/7 ASEM UBIQUITY ASEM Uqiuity to nowatorskie rozwiązanie na platformy Win 32/64 oraz Win

Bardziej szczegółowo

dr inż. Jarosław Forenc

dr inż. Jarosław Forenc Informatyka 1 Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny Elektrotechnika, semestr II, studia niestacjonarne I stopnia Rok akademicki 2011/2012 Wykład nr 6 (27.04.2012) dr inż. Jarosław Forenc Rok akademicki

Bardziej szczegółowo

Modelowanie Data Mining na wielką skalę z SAS Factory Miner. Paweł Plewka, SAS

Modelowanie Data Mining na wielką skalę z SAS Factory Miner. Paweł Plewka, SAS Modelowanie Data Mining na wielką skalę z SAS Factory Miner Paweł Plewka, SAS Wstęp SAS Factory Miner Nowe narzędzie do data mining - dostępne od połowy 2015 r. Aktualna wersja - 14.1 Interfejs webowy

Bardziej szczegółowo

EMC ViPR Pamięć masowa definiowana programowo

EMC ViPR Pamięć masowa definiowana programowo EMC ViPR Pamięć masowa definiowana programowo Prawdziwa wirtualizacja Karol Boguniewicz, vspecialist, EMC Mirosław Kulka, Systems Engineer, EMC 1 Tradycyjne spojrzenie na Centrum Danych MESSAGING ERP/CRM

Bardziej szczegółowo

Implementacja Gigabitowego Ethernetu na układach FPGA dla eksperymentów fizycznych

Implementacja Gigabitowego Ethernetu na układach FPGA dla eksperymentów fizycznych Implementacja Gigabitowego Ethernetu na układach FPGA dla eksperymentów fizycznych Grzegorz Korcyl Plan 1. Systemy akwizycji danych 2. Używana elektronika 3. Układy FPGA 4. Programowanie FPGA 5. Implementacja

Bardziej szczegółowo

Algorytmy dla maszyny PRAM

Algorytmy dla maszyny PRAM Instytut Informatyki 21 listopada 2015 PRAM Podstawowym modelem służącym do badań algorytmów równoległych jest maszyna typu PRAM. Jej głównymi składnikami są globalna pamięć oraz zbiór procesorów. Do rozważań

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki Systemy sterowane przepływem argumentów

Podstawy Informatyki Systemy sterowane przepływem argumentów Podstawy Informatyki alina.momot@polsl.pl http://zti.polsl.pl/amomot/pi Plan wykładu 1 Komputer i jego architektura Taksonomia Flynna 2 Komputer i jego architektura Taksonomia Flynna Komputer Komputer

Bardziej szczegółowo

CASE STUDY NOWE MOŻLIWOŚCI ROZWOJU SZPITALA W MIĘDZYRZECZU DZIĘKI ROZWIĄZANIOM HUAWEI ENTERPRISE BRANŻA MEDYCZNA

CASE STUDY NOWE MOŻLIWOŚCI ROZWOJU SZPITALA W MIĘDZYRZECZU DZIĘKI ROZWIĄZANIOM HUAWEI ENTERPRISE BRANŻA MEDYCZNA CASE STUDY NOWE MOŻLIWOŚCI ROZWOJU SZPITALA W MIĘDZYRZECZU DZIĘKI ROZWIĄZANIOM HUAWEI ENTERPRISE BRANŻA MEDYCZNA W ciągu pół roku firmy Huawei i Qosnet zintegrowały 22 z 30 budynków Szpitala wdrażając

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do systemów operacyjnych

Wprowadzenie do systemów operacyjnych SOE - Systemy Operacyjne Wykład 1 Wprowadzenie do systemów operacyjnych dr inż. Andrzej Wielgus Instytut Mikroelektroniki i Optoelektroniki WEiTI PW System komputerowy Podstawowe pojęcia System operacyjny

Bardziej szczegółowo

LIDERZY DATA SCIENCE CENTRUM TECHNOLOGII ICM CENTRUM TECHNOLOGII ICM ICM UW TO NAJNOWOCZEŚNIEJSZY OŚRODEK DATA SCIENCE W EUROPIE ŚRODKOWEJ.

LIDERZY DATA SCIENCE CENTRUM TECHNOLOGII ICM CENTRUM TECHNOLOGII ICM ICM UW TO NAJNOWOCZEŚNIEJSZY OŚRODEK DATA SCIENCE W EUROPIE ŚRODKOWEJ. ROZUMIEĆ DANE 1 Pozyskiwanie wartościowych informacji ze zbiorów danych to jedna z kluczowych kompetencji warunkujących przewagę konkurencyjną we współczesnej gospodarce. Jednak do efektywnej i wydajnej

Bardziej szczegółowo

Wymagania systemowe Dla przedsiębiorstw i średnich firm

Wymagania systemowe Dla przedsiębiorstw i średnich firm Wymagania systemowe Dla przedsiębiorstw i średnich firm Firma Trend Micro Incorporated zastrzega sobie prawo do wprowadzania bez wcześniejszej zapowiedzi zmian w tym dokumencie oraz w opisanych w nim produktach.

Bardziej szczegółowo

Projekt Fstorage. www.fstorage.pl. Łukasz Podkalicki Bartosz Kropiewnicki

Projekt Fstorage. www.fstorage.pl. Łukasz Podkalicki Bartosz Kropiewnicki Projekt Fstorage www.fstorage.pl Łukasz Podkalicki Bartosz Kropiewnicki Konspekt 1. Problemy związane ze składowaniem plików 2. Dostępne darmowe technologie 3. Opis najczęściej stosowanej technologii 4.

Bardziej szczegółowo

Klasyfikacja systemów komputerowych. Architektura von Neumanna Architektura harwardzka Zmodyfikowana architektura harwardzka. dr inż.

Klasyfikacja systemów komputerowych. Architektura von Neumanna Architektura harwardzka Zmodyfikowana architektura harwardzka. dr inż. Rok akademicki 2011/2012, Wykład nr 6 2/46 Plan wykładu nr 6 Informatyka 1 Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny Elektrotechnika, semestr II, studia niestacjonarne I stopnia Rok akademicki 2011/2012

Bardziej szczegółowo

Cloud Computing na przykładzie Usług Kampusowych projektu PLATON

Cloud Computing na przykładzie Usług Kampusowych projektu PLATON Cloud Computing na przykładzie Usług Kampusowych projektu PLATON Plan prezentacji 1. Wprowadzenie 2. Zasoby sprzętowe i aplikacje udostępniane w usłudze kampusowej U3 3. Dostęp do usługi U3 dla użytkowników

Bardziej szczegółowo

Warszawa, 6 lutego 2014. www.hypermixer.pl. Case Study: Chmura prywatna HyperOne dla Platige Image dzięki Microsoft Hyper-V Server. Wyzwanie biznesowe

Warszawa, 6 lutego 2014. www.hypermixer.pl. Case Study: Chmura prywatna HyperOne dla Platige Image dzięki Microsoft Hyper-V Server. Wyzwanie biznesowe Case Study: Chmura prywatna HyperOne dla Platige Image dzięki Microsoft Hyper-V Server Warszawa, 6 lutego 2014 www.hypermixer.pl 01 1 2 3 4 Wyzwanie biznesowe Wdrożenie Korzyści dla Klienta Wnioski o megatrendach

Bardziej szczegółowo

Elastyczna sieć dla rozwiązań Cloud Open vswitch

Elastyczna sieć dla rozwiązań Cloud Open vswitch Elastyczna sieć dla rozwiązań Cloud Open vswitch Dariusz Puchalak 19+ lat Linux/Unix Sysadmin 7+ lat trener 6+ m-cy w OSEC OSEC 6+ lat na rynku doświadczona kadra (ACNI, RHCA) specjalizacja open-source

Bardziej szczegółowo

2014 LENOVO INTERNAL. ALL RIGHTS RESERVED

2014 LENOVO INTERNAL. ALL RIGHTS RESERVED 2014 LENOVO INTERNAL. ALL RIGHTS RESERVED 3 SUSE OpenStack - Architektura SUSE OpenStack - Funkcje Oprogramowanie Open Source na bazie OpenStack Scentralizowane monitorowanie zasobów Portal samoobsługowy

Bardziej szczegółowo

Programowanie z wykorzystaniem technologii CUDA i OpenCL Wykład 1

Programowanie z wykorzystaniem technologii CUDA i OpenCL Wykład 1 Programowanie z wykorzystaniem technologii CUDA i OpenCL Wykład 1 Organizacja przedmiotu Dr inż. Robert Banasiak Dr inż. Paweł Kapusta 1 2 Nasze kompetencje R n D Tomografia 3D To nie tylko statyczny obraz!

Bardziej szczegółowo

Obliczenia równoległe na klastrze opartym na procesorze CELL/B.E.

Obliczenia równoległe na klastrze opartym na procesorze CELL/B.E. Obliczenia równoległe na klastrze opartym na procesorze CELL/B.E. Łukasz Szustak Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki Kierunek informatyka, Rok V szustak.lukasz@gmail.com Streszczenie W artykule

Bardziej szczegółowo

Capgemini IT T@lk. Wirtualizacja fundamentem chmury technologie wirtualizacji jako podstawy funkcjonowania chmury

Capgemini IT T@lk. Wirtualizacja fundamentem chmury technologie wirtualizacji jako podstawy funkcjonowania chmury Capgemini IT T@lk Wirtualizacja fundamentem chmury technologie wirtualizacji jako podstawy funkcjonowania chmury Wirtualizacja Symulacja zasobów sprzetowych: Procesor Pamięć Sieć komputerowa Przestrzeń

Bardziej szczegółowo

Aktualny stan i plany rozwojowe

Aktualny stan i plany rozwojowe Aktualny stan i plany rozwojowe Norbert Meyer Konferencja MIC Nowoczesne technologie bliŝej nas Poznań,, 16.04.2009 Centra MIC na świecie oferują studentom programistom specjalistom IT naukowcom Dostęp

Bardziej szczegółowo

Budowa komputera. Magistrala. Procesor Pamięć Układy I/O

Budowa komputera. Magistrala. Procesor Pamięć Układy I/O Budowa komputera Magistrala Procesor Pamięć Układy I/O 1 Procesor to CPU (Central Processing Unit) centralny układ elektroniczny realizujący przetwarzanie informacji Zmiana stanu tranzystorów wewnątrz

Bardziej szczegółowo

Monitorowanie VMware Rafał Szypułka Service Management Solution Architect IBM Software Services for Tivoli

Monitorowanie VMware Rafał Szypułka Service Management Solution Architect IBM Software Services for Tivoli Monitorowanie VMware Rafał Szypułka Service Management Solution Architect IBM Software Services for Tivoli 1 Agenda Monitorowanie środowisk zwirtualizowanych IBM Tivoli Monitoring for Virtual Servers 6.2.3

Bardziej szczegółowo

Bezpieczeństwo IT z Open Source na nowo

Bezpieczeństwo IT z Open Source na nowo Bezpieczeństwo IT z Open Source na nowo Nowy wspaniały (i pełen wyzwań) świat hybrydyzacji, konteneryzacji, definiowania software owego i data science Marek Najmajer Dyrektor Sprzedaży Linux Polska Trendy

Bardziej szczegółowo

Sprzęt komputera - zespół układów wykonujących programy wprowadzone do pamięci komputera (ang. hardware) Oprogramowanie komputera - zespół programów

Sprzęt komputera - zespół układów wykonujących programy wprowadzone do pamięci komputera (ang. hardware) Oprogramowanie komputera - zespół programów Sprzęt komputera - zespół układów wykonujących programy wprowadzone do pamięci komputera (ang. hardware) Oprogramowanie komputera - zespół programów przeznaczonych do wykonania w komputerze (ang. software).

Bardziej szczegółowo