... прочее), обходя внимание
-access сегмент. Предлагаю ...
Архитектура сетей современных операторов связи отлично описана во всяческих мануалах, гайдах по подготовке к сертификациям Cisco и просто умных и хороших книжках. Но многие из них концентрируются именно на MPLS Core с интересными особенностями этой технологии (как то Traffic Engineering, MPLS BGP Multipath и прочее), обходя внимание distribution-access сегмент. Предлагаю поговорить именно об архитектуре сети доступа, принятой в крупных провайдерах. В качестве примеров будем рассматривать сети доступа одного из операторов ОАЭ (назовем его UAE Telecom) и Tier 1 оператора из США (скажем, USA Telecom), с которыми мне посчастливилось работать. По информации, такую же aggregation-access архитектуру имеет IP сеть одного из крупных украинских операторов.
Читать дальше →
В Калифорнийском университете в Беркли разработали фреймворк Spark для распределённых вычислений в ...
В Калифорнийском университете в Беркли разработали фреймворк Spark для распределённых вычислений в кластерах. На некоторых задачах он превосходит Hadoop в 10-30 раз, сохраняя при этом масштабируемость и надёжность MapReduce.
Увеличение производительности до 30х возможно на специфических задачах, в которых идёт постоянное обращение к одному и тому же набору данных. Например, это интерактивный дата-майнинг и итерационные алгоритмы, которые активно используются, например, в системах машинного обучения. Собственно, для этих двух задач проект и создавался. Но Spark превосходит Hadoop не только в системах машинного обучения, но и в традиционных приложениях по обработке данных.
Читать дальше →
Пока тема распределенных вычислений на клиенте, bitcoin и генерации bitcoin ещё актуальна. Предлагаю ...
Пока тема распределенных вычислений на клиенте, bitcoin и генерации bitcoin ещё актуальна. Предлагаю рассмотреть ещё одно решение для генерации биткоинов.
20 мая на форуме bitcoin появился топик Embedable Javascript Bitcoin miner for your website — автор топика предлагал решение на чистом JavaScript. Тема быстро расползалась по твиттеру и популярным JavaScript блогам. Кратко его идею можно описать вот этой фразой: «Turn your website into a bitcoin miner» Каждый посетитель сайта выступает в роли шахтера по добыче bitcoin. Казалось бы это прекрасно — исчезнет реклама, сайты начнут окупать себя за счет добычи bitcoin.
Представим ситуацию: «сайт А» и «сайт Б» и так далее внедряют этот скрипт по добыче bitcoin.
- Пользователь, пришедший на сайт А и Б начинает добывать на 2 фронта (загрузка процессора 200%), даже если будет какая-то система ограничения параллельной добычи, то будут ли ею пользоваться — «зачем я буду уступать какому-то сайту А?».
- Будут ли пользоваться системой «ограничения оборотов»? — «зачем я буду снижать нагрузку на ЦП пользователя и получать меньше денег, если сайт А не делает этого?»
- Будут ли добавлять опцию «включить добычу bitcoin для помощи сайту», чтобы дать пользователю выбор включить добычу или нет — «зачем я буду давать какой-то выбор? — пришел на мой сайт пусть пашет!»
Читать дальше →
В настоящее в время существует огромное количество сетей распределенных вычислений. Я насчитал ...
В настоящее в время существует огромное количество сетей распределенных вычислений. Я насчитал порядка 30. Наиболее крупные — Folding@home, BOINC, SETI@home, Einstein@Home, Rosetta@home (по результатам их вычислений было написано несколько десятков диссертаций). Вычисляют они все, что только можно вычислять распределено — от подбора md5 паролей до симуляции свертывания белка.
Каждая из эти сетей имеет необычно высокую производительность и включает в себя миллионы нодов. Производительность каждой сравнима с производительностью суперкомпьютера.
- Rosetta@home — более 110 Тфлопс
- Einstein@Home — более 355 Тфлопс
- SETI@home — более 560 Тфлопс
- BOINC — более 5.6 Пфлопс
- Folding@home — более 5.9 Пфлопс
- Bitcoin — более 9.4 Пфлопс
Сравните с суперкомпьютерами:
- Blue Gene/L (2006) — 478.2 Тфлопс
- Jaguar (суперкомпьютер) (2008) — 1.059 Пфлопс
- IBM Roadrunner (2008) — 1.042 Пфлопс
- Jaguar Cray XT5-HE (2009) — 1.759 Пфлопс
- Тяньхэ-1А (2010) — 2.507 Пфлопс
- IBM Sequoia (2012) — 20 Пфлопс
А теперь, давайте, подсчитаем существующий неиспользуемый потенциал пользователей интернет:
По расчетам на конец 2010 года пользователей Инернет было около 2000000000 (2 млрд).
Каждый пользователь имеет хотя бы 1 ядро процессора производительностью не менее 8 Гфлопс (AMD Athlon 64 2,211 ГГц).
По нехитрым математическим расчетам производительность такой сети составит:
8 * 109 * 2 * 109
=
16 эксафлопс (10
18).
Такая сеть в
800 раз производительней, чем ещё не построенная IBM Sequoia (2012), в
1700 раз производительней, чем сеть Bitcoin и производительней всех суперкомьютеров и вычислительных сетей вместе взятых! Сейчас число пользователей ПК и Интерент растет, растет и число ядер. Безусловно, это число (16 эксафлопс) идеальное, никто не будет вычислять 24/7, но если каждый пользователь будет вычислять хотя бы 2 минуты в день (что, впринципе, более чем реально), то такая сеть сравнится с IBM Sequoia.
Сейчас распределенные браузерные вычислительные сети на JavaScript более чем реальны.
Читать дальше →