Досвід тестового розгортання OpenStack і порівняння віртуального та реального кластерних середовищ
Мета роботи. Опис досвіду тестового розгортання OpenStack для створення масштабованого обчислювального середовища для проведення відтворюваних наукових обчислень із використанням сучасних технологічних рішень, яке може бути застосовано як до хмарних (OpenStack, AWS, Google), так і до кластерних плат...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Кібернетика та комп’ютерні технології |
|---|---|
| Дата: | 2021 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2021
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181352 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Досвід тестового розгортання OpenStack і порівняння віртуального та реального кластерних середовищ / Т.О. Бардадим, О.В. Лефтеров, С.П. Осипенко // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2021. — № 3. — С. 74-85. — Бібліогр.: 18 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Мета роботи. Опис досвіду тестового розгортання OpenStack для створення масштабованого обчислювального середовища для проведення відтворюваних наукових обчислень із використанням сучасних технологічних рішень, яке може бути застосовано як до хмарних (OpenStack, AWS, Google), так і до кластерних платформ (Slurm).
Цель работы. Описание опыта тестового развертывания OpenStack для создания масштабируемой вычислительной среды для проведения воспроизводимых научных вычислений с использованием современных технологических решений, которое может быть применено как в облачных (OpenStack, AWS, Google), так и в кластерных платформах (Slurm).
The purpose of the paper is a description of the experience of test deployment of OpenStack to create a scalable computing environment for reproducible scientific computing using modern technological solutions, which can be applied to both cloud (OpenStack, AWS, Google) and cluster platforms (Slurm).
|
|---|---|
| ISSN: | 2707-4501 |