Párhuzamos és Grid rendszerek 13. előadás

Tipp: a diák között a J és K billentyűkkel lehet lépkedni.

Letöltés

1.

Párhuzamos és Grid rendszerek (14. ea) Összefoglalás Szeberényi Imre BME IIT <szebi@iit.bme.hu> M Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. E G Y ET E M 1 7 8 2 2013.05.06. -1-

2.

Összefogalás • Párhuzamos architektúrák • Párhuzamos programok modellezése • Párh. prog. fejlesztési módszerek – kevés algoritmus • Fejlesztési környezetek, nyelvek – – – – PVM, MPI OpenMp Clearspeed CUDA Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. -2-

3.

Jellemz szupersz.gép típusok • Vektorprocesszoros rendszerek – Gyors m veletvégzés vektor jelleg adatokon • Masszívan párhuzamos rendszerek (MPP) – Üzenetküldéses elosztott memóriás (MDM) – Szimmetrikus multiprocesszoros (SMP) – Elosztott közös memória (DSM) • Elosztott számítási rendszerek – Homogén rendszerek – Heterogén rendszerek • Metaszámítógépek és Grid redszerek Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.02.11. -3-

4.

Párhuzamos gépek osztályai • Szimmetrikus multiprocesszoros (SMP) – sok azonos processzor közös memóriával – egy operációs rendszerrel – NUMA, ccNUMA • Masszívan párhuzamos (MPP) – sok processzor gyors bels hálózattal – elosztott memória – sok példányban fut az operációs rendszer • Klaszter – sok gép gyors hálózattal összekötve – elosztott memória – sok példányban esetleg heterogén operációs rendszer Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.02.11. -4-

5.

Flynn-féle architektúra modell Single DATA Multiple Single Instruction Multiple Data SISD (serial machines) SIMD (vector processors) Multiple Instruction Single D Data Single Single Instruction Single Data Multiple Instruction Multiple D M Data MISD (pipelines) MIMD (multiprocesszors) INSTRUCTIONS Multiple Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.02.11. -5-

6.

Idealizált párhuzamos számítógép memória memória memória CPU 1 CPU 2 CPU 3 Összeköttetés G G Több processzor egyazon problémán dolgozik. Minden processzornak saját memóriája és címtartománya van. G Üzenetekkel koordinálnak és adatokat is tudnak átadni. G A lokális memória elérése gyorsabb. G Az átviteli sebesség független a csatorna forgalmától. Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. -6-

7.

Architektúrák jellemz i G Processzorok eloszlása G Homogén vagy heterogén G A kapcsolat késleltetése és sávszélessége G Topológia Hálók Gy r k Fák Hiperkockák Teljesen összekötött Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. -7-

8.

Programozási modell • Közös memóriás • Elosztott közös memóriás • Üzenet küldéses Valójában egyik modell sem köt dik szorosan a tényleges architektúrához Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. -8-

9.

Taszk/csatorna modell /1 • • • • minden taszk szekvenciális programot futtat minden taszknak van saját memóriája taszkok csatornákkal kapcsolódnak a csatornák üzenetsorokat valósítanak meg Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. -9-

10.

Taszk/csatorna modell /2 • • • • • taszkok konkurensek van lokális memóriájuk küldés aszinkron fogadás szinkron csatornához in/out portokkal csatlakoznak • taszkok tetsz legesen rendelhet k össze a processzorokkal Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 10 -

11.

Taszk/csatorna modell /3 • Példa: termel -fogyasztó probléma – taszk1: termel – taszk2: fogyasztó Raktár T1 T2 • ha a fogyasztó lassabb, akkor a felhalmozódik a termelt termék • ha a termel a lassabb, a akkor vár a fogy. Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 11 -

12.

Taszk/csatorna modell /4 • Példa: termel -fogyasztó probléma – taszk1: termel – taszk2: fogyasztó T1 T2 • második csatornán a fogyasztó jelzi, ha kér újabb terméket • a termel ennek hatására termel Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 12 -

13.

Taszk/csat. modell jellemz i • A modell közvetlenül hozzárendelhet az idealizált számítógéphez. • A taszk egy soros kódot reprezentál. • A csatorna processzorok közötti kommunikációt valósít meg. • A taszk m ködése független a taszkprocesszor összerendelést l, taszkok számától. • Moduláris felépítést tesz lehet vé. Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 13 -

14.

Taszk/csatorna vs. üzenet • Az üzenet egy adott taszknak szól, ezért kevésbé absztrakt, mint a csatorna. • Az általános üzenetküldéses modell szerint nem lehet dinamikusan új taszkot létrehozni. (Több megvalósításban lehet.) • Egy processzor csak egy taszkot futtathat. (Több megvalósításban ez sem korlát.) Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 14 -

15.

Párh. algoritmus példák /1 • Véges differenciák: – egy vektor minden elemére T-szer végre kell hajtani a következ m veletet: – Minden elemet egy-egy taszk számol, aki kommunikál a szomszédaival: Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 15 -

16.

Párh. algoritmus példák /2 • Páronkénti iteráció (pl. atomok kölcsönös egymásra hatása) – N*(N-1) üzenet kell, esetleg N*(N-1)/2, ha kihasználjuk a szimmetriát. Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 16 -

17.

Párh. algoritmus példák /3 • Körkörös kapcsolat (csatorna) a fenti problémára hatékonyabb üzenetstruktúrát eredményez: L L LL 0 0 0 3 0 – Egy N elem vektorba minden 3 taszk beteszi a saját adatát (koord., tömeg) és elküldi a szomszédnak. – A bejöv üzenetbe megfelel helyre ismét 2 elhelyezi a saját adatát és továbbküldi azt. – N-1 lépés után mindenki ismeri az a többiek koordinátáit és tömegét. – F értéke minden lépésben az új partnerek adata alapján akkumulálható. Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. 1 - 17 -

18.

Párh. algoritmus példák /4 • N újabb csatornával az algoritmus a szimmetria miatt tovább egyszer síthet : – hozzunk létre minden i. taszk és i+N/2-dik taszk között egy újabb csatornát. – az adott atomra ható er ket folyamatosan számoljuk, és küldjük is körbe. – N/2 iterációval el áll az eredmény. 0 L0 L1 L2 L3 L4 F0 F1 F2 F3 F4 Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 1 4 3 2 2013.05.06. - 18 -

19.

Párh. algoritmus példák /5 • Párhuzamos keresés: – fában történ keresés egyszer en párhuzamosítható • Paraméter elemzés: – master-worker algoritmus Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 19 -

20.

PCAM módszertan 1. Particionálás: Részfeladatokra osztás. NEM veszi figyelembe a fizikai gép adottságait. 2. Kommunikáció megtervezése: Részfeladatok közötti adatcsere és szinkronizációs séma kialakítása. 3. Agglomeráció: Részfeladatok nagyobb egységekbe gy jtése a hatékonyságnövelés érdekében. 4. Leképezés: A részfeladatok processzorhoz (feldolgozó elemhez) rendelése. Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 20 -

21.

Domén dekompozíció • Adat vagy paramétertér felosztása. Az adat lehet input, output, vagy közbüls adat. – Példa: Egy 3D rácson minden rácspontban ki kell számolni egy értéket. 1, 2, vagy 3 dimenziós partíció: Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 21 -

22.

Funkcionális dekompozíció • Az algoritmus felosztása olyan részekre, melyek párhuzamosíthatók. • Alapvet en a feladat funkcióiból adódik. • Az adatokra is figyelni kell. • Tipikus példa, amikor az adatok partícionálása nem járható: keresés fában. – funkcionálisan viszont bontható Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 22 -

23.

Kommunikáció • Kis környezet (local) és globális – a taszkok csak kis környezetükben (szomszéd), vagy sok másik taszkkal is kommunikálnak. • Strukturált és nem strukturált – rács, gy r , ... vagy más • Statikus és dinamikus – végrehajtás közben változik • Szinkron vagy aszinkron – koordináció hiánya Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 23 -

24.

Kommunikációs példák /1 Lokális kommunkáció (véges elem): Red-Black ordering: Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 24 -

25.

Kommunikációs példák /2 Globális kommunkáció (szumma): Cs vezeték: Oszd meg és uralkodj: Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 25 -

26.

Agglomeráció • A tényleges párhuzamos gép kommuniká-ciós adottságait is figyelembe véve a részfeladatokat nagyobb egységekbe gy jtjük. Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 26 -

27.

Cluster koncepció • • • • Gyors hálózattal összekapcsolt gépek Gyakran közös fájlrendszer CPU vagy tárolási kapacitás növelése Paraméter study, vagy párhuzamos alkalmazások Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 27 -

28.

Ütemez k • • • • • • • • Condor (University of Wisconsin) DQS (Florida State University) LoadLeveler (IBM) Maui, Moab (Cluster Resources) LSF (Platform) PBS, OpenPBS (Alatair) Sun Grid Engne (SUN) Torque (Cluster Resources) Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 28 -

29.

Elosztott fájlrendszerek • Nagyméret klaszterekhez • Földrajzilag is elosztott rendszerekhez – – – – – – NFS AFS, CODA Lustre, SFS GFS GlusterFS OCFS – – – – – Gfarm file system Google file system GPFS BigTable Parallel Virtual File System – QFS Több mint 70! fs Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 29 -

30.

AFS (Andrew File System) • Elosztott fájlrendszer, ami fájlok megosztására alkalmas lokális és távolsági hálózaton. • Transzparens fájlhozzáférést biztosít. • Az NFS-hez hasonló, annak alternatívájaként jött létre. • Ma az OpenAFS számos UNIX, LINUX, WinX platformon elérhető. Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.03.04. - 30 -

31.

AFS alapfogalmai • • • • • • Cellák Kötetek Tokenek Cache menedzser Fájl védelem Fájl névtér Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.03.04. - 31 -

32.

Lustre architektúra • Három f funkcionális egysége van: • Metadata szerver (MDS), ami a fájl neveket, katalógusokat, védelmi kódokat és egyéb metaadatot tárol. • Object storage szerverek (OSS), melyek az adatokat tárolják. • Kliens ami az adatokat felhasználja, létrehozza. Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.03.04. - 32 -

33.

Lustre architektúra /2 • Az adatok logikai kötetmenedzsmenttel ellátott RAID tárolókban tárolódnak, amit az OSS és az MDS dedikált módon használ. • Jelenleg egy módosított ext4 fájlrendszer a logikai tároló. ZFS support (béta) • Amikor egy kliens fájlt akar elérni, el ször az MDS-ben meg kell keresnie. Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.03.04. - 33 -

34.

Lustre architektúra /2 • A fájl egyes darabjai több OSS-en tárolódhatnak, ami a kliens és az OSS között sz k keresztmetszet kialakulását gátolja. • A kliensek nem módosítják közvetlenül az OSS-ben tárolt adatokat, hanem ezt a OSSre bízzák, szemben a GFS megoldásával. • Ez a módszer növeli a megbízhatóságot és a hibat rést. Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.03.04. - 34 -

35.

Skálázhatóság teljesítmény • TOP 500-as lista tetején (Titan is) • Skálázhatóság, nagy rendelkezésre állás • Üzleti szupport (Oaracle-n kívül mindenki) S. Saini, J. Rappleye, J. Chang, D. Barker, P. Mehrotra, R. Biswas: I/O Performance Characterization of Lustre and NASA Applications on Pleiades Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.03.04. - 35 -

36.

OpenMP motiváció • Szálakkal történ párhuzamosítás macerás: • OS függ API-k: – Windows: CreateThread – UNIX: pthread_create • Még egy vektor elemeinek összeadásához is sok ismeret kell: – Kölcsönös kizárás (mutex) – Külön soros és párhuzamos kód keletkezik – Nehéz a skálázhatóság megoldása Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.03.25. - 36 -

37.

OpenMP • • • • • • • • Nyelvi kiterjesztés A programozó a funkcionalitásra koncentrálhat. A párhuzamosítás csak lehet ség. Shared memóriás párhuzamosítás Ipari szabvány 1997: 1.0 2011: 3.1 2013: 4.0 – jelenleg draft http://openmp.org/mp-documents/OpenMP3.1-CCard.pdf Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.03.25. - 37 -

38.

Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. JOIN FORK JOIN Master thread FORK Végrehajtási modell 2013.03.25. - 38 -

39.

Shared memoria modell • A szálak változókon keresztül kommunikálnak. • A megosztás nyelvi szinten definiált • Versenyhelyzet kialakulhat – Szinkronizációs eszközök – Megosztás minimalizálása Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.03.25. - 39 -

40.

Szintaxis • #pragma omp construct [clause [clause] …] • Egy blokkra vonatkozik (egy belépés, egy kilépés) • OpenMP konstrukciók: – – – – – Parallel régiók megadása Munka elosztás (work sharing) Adatelérés szabályozása Szinkronizáció Runtime függvények Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.03.25. - 40 -

41.

Általános célú GPU • A programozható vertex és fragment shaderek beépítésével általános célú eszközzé vált. • Vektorprocesszor (SIMD), de pipeline egységek is vannak benne (MISD). • Jellemz en SIMD • Programozás: CUDA, OpenCl, Cg, … Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 41 -

42.

Egy példa NVIDIA Quadro FX5800 grafikus kártya – – – – – – – – PCIe x16 240 CUDA mag 4 GB DDR3 78 GFlos double 933 Gflops single 189 W 300Millió háromszög / sec NVIDIA CUDA Grir és OO laborGrid BME-IIT Sz.I. © BME-IIT Sz.I. Párhuzamos és © rendszerek 2013.05.06. 2010.11.09. - 42 -

43.

PRAM modell • Parallel Random Access Machine (PRAM) • Elméleti modell a az algoritmusok vizsgálatához Célja: • Algoritmusok osztályozása, komplexitásának vizsgálata. • Párhuzamosíthatóság elvi határainak felfedése. • Új algoritmusok kifejlesztése. Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.04.08. - 43 -

44.

PRAM modell /2 • Végtelen memória és processzorszám • Nincs direkt kommunikáció a processzorok között: – csak a memóriában kommunikálhatnak – aszinkron m ködés ek • A processzorok tetsz legesen hozzáférnek a memóriához. • Hozzáférés 1 ciklus • Tipikusan minden processzor ugyanazt az algoritmust hajtja végre. (read, compute, write) Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. P1 P2 P3 . . . Shared Memory PN 2013.04.08. - 44 -

45.

Memória hozzáférés A modell több hozzáférési módot támogat: • Exclusive Read (ER) • Concurrent Read (CR) • Exclusive Write (EW) • Concurrent Write (CW) Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.04.08. - 45 -

46.

Klasszikus PRAM modellek • CREW (concurrent read, exclusive write) – leginkább használt • CRCW (concurrent read, concurrent write) – legjobb teljesítmény • EREW (exclusive read, exclusive write) – leginkább megszorító – legrealisztikusabb • CROW (concurrent read, owner write)r write • Common CRCW, Priority CRCW, … Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.04.08. - 46 -

47.

Grid koncepció • Számítógépek er forrásainak egy adott cél érdekében összefogott halmaza, melyet a felhasználó egységesen, egy egészként kezelve tud elérni a Grid bármely pontjáról. • A Grid szóhasználat szándékosan utal az elektromos hálózatra (power grid). • A kezdeti intézményi gridek regionális, nemzeti, ill. világméret gridekké n nek, melyek er forrásait dinamikusan és gazdaságosan lehet elosztani. • Adat, számítási és információs gridek. Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 47 -

48.

Grid hasonlat Mobil G R I D Munkaállomás M I D D L E W A R E Supercomputer, PC-Cluster Spec. er forr.: Érzékel k, adatgy jt k Vizualizáció Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 48 -

49.

Utility Grid modell Intézet 1 Donor és felhasználó Er forrás biztosítás statikus 7/24 Intézet 2 Donor és felhasználó Internet Felhasználó N Felhasználó 1 Dinamikus er forrás igények Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 49 -

50.

A Utility Gridek jellemz i • A donorok profi er forrás biztosítók (7/24 órás üzemmód) Egyszer sítés • Hasonló er források Egyszer sítés • Mindenki használhatja az er forrásokat saját problémáinak megoldására • Aszimmetrikus kapcsolat a donorok és felhasználók között U >> D Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 50 -

51.

LHC Large Hadron Collider Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. Produces ~15 PByte/year 2013.05.06. - 51 -

52.

LHC Data is stored at CERN and 11 other (tier1) sites Data is processed at CERN, the 11 tier1 sites and ~100 tier2 sites Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 52 -

53.

Egyik kísérlet (CMS) detektora Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 53 -

54.

Desktop Grid modell Dinamikus er forrás biztosítás Vállalati / Donor: Vállalat / Egyetemi Szerver Alkalmazás Internet Egyetem / privát PC Donor: Vállalat / Donor: Vállalat / Egyetem / privát PC Egyetem / privát PC Párhuzamos és Grid rendszerek Software disztribúció © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 54 -

55.

Újabb buzzword? • • • • • • • Metacomputing Utility computing Grid computing IaaS – Infrastructure as a Service PaaS – Platform as a Service SaaS – Softare as a Service ??? Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 55 -

56.

Cloud computing def. • Még bizonytalan a def., többen mást gondolnak róla. NIST definíció: • A hálózati felh b l on-line igénybe venni – számítási, tárolási kapacitást – alkalmazást – egyéb er forrást • Lényegében Web 2.0 kiterjesztve? Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 56 -

57.

Jellemz tulajdonságok (NIST) 1. Igény szerinti önkiszolgálás – konfig. lehet ségek 2. Széles hálózati elérés – vékony/vastag kliens 3. Er források egyesítése és megosztása – több felhasználót (bérl t) is kiszolgál 4. Rugalmas, gyors konfigurálhatóság 5. Szolgáltatások mérése/számlázása Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 57 -

58.

Cloud rendszerezés • Szolgáltatási rétegek szerint – – – – IaaS PaaS SaaS ?? • Telepítési modell sezrint – – – – – Privát Publikus Hibrid Közösségi Kormányzati Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 58 -

59.

IaaS Infrastructure as a Service (computer infrastr.) • Amazon Web Services • Rackspace • Cloud.com • Openstack • Terremark • vCloud Párhuzamos és Grid rendszerek © © BME-IIT Sz.I. BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 59 -

60.

PaaS Platform as a Service (solution stack) • App Engine (Google) • Azure (MS) • Engine Yard • Force.com • Heroku • S3 (Amazon) • SQS (Amazon) Párhuzamos és Grid rendszerek © © BME-IIT Sz.I. BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 60 -

61.

SaaS Softare as a Service • Szoftver alkalmazás igénybevétele web felületen on-line módon – Clarizen • teljes projektmenedzsment – Google Docs – SlideRocket – Blists • database app Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 61 -

62.

SaaS/2 – Microsoft Hosting, Microsoft Resource Directory – Oracle on Demand – IBM Cloud Computing Speciality – HP Cloud Assure on SaaS – SAP Cloud Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 62 -

63.

Koncepcionális modell (NIST) Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 63 -

64.

Rétegek közötti kapcsolat (NIST) Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 64 -

65.

A Dasein Cloud API 3rd party pl. enStratus Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 65 -

66.

A Dasein Cloud API • Java nyelv , open source (Apache v2.0), aktívan fejlesztett programkönyvtár. • Számos IaaS szolgáltatót (AWS, Terremark, Rejila), privát felh t (vCloud, vSphere, CloudStack), storage rendszert (Rackspace, Mezeo, a Google App Engine vagy az MS Azure BlobStore szolgáltatása) kezel. • Implementációja épít a platform-specifikus megoldásokra (vSphere VIM), és a jclouds open source API-ra. Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 66 -

67.

A Dasein API szolgáltatásai • • • • • • • • • Hozzáférés-vezérlés Számlázás Statikus IP hozzárendelés Storage és Content Distribution, Network kezelés Adatközpontok kezelése geográfiai elhelyezkedésük szerint VM, machine image és virtuális meghajtó kezelés T zfalak kezelése Load balancer és auto-scaling Push notification eseménykezelés Párhuzamos és Grid rendszerek © BME-IIT Sz.I. 2013.05.06. - 67 -

Utolsó frissítés: 2013-05-11 00.49