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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Кібернетика та комп’ютерні технології
Date:2021
Main Authors: Бардадим, Т.О., Лефтеров, О.В., Осипенко, С.П.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2021
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181352
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary: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