アイヤラクラスター

Aiyaraクラスターは、ビッグデータの処理に特化して設計された低電力のコンピュータクラスターです。Aiyara クラスターモデルは、Aiyara も安価なパーソナルコンピューターではなく、システムオンチップコンピューターボードというコモディティハードウェアから構築されているという点で、Beowulfクラスターの特殊化と見なすことができます。Beowulfとは異なり、Aiyara クラスターの用途はビッグデータ領域のみに限定されており、科学的な高性能コンピューティングには適用されません。Aiyara クラスターのもう 1 つの重要な特性は、低電力であることです。発熱量の少ない処理ユニットクラスを使用して構築する必要があります。

Aiyara という名前は、もともと、スラナリー工科大学の Wichai Srisuruk 氏と Chanwit Kaewkasi 氏によって構築された最初のARMベースのクラスターを指していました。「Aiyara」という名前は、その基盤となるソフトウェアスタックであるApache Hadoop を反映して、文字通り「象」を意味するタイ語に由来しています。

Beowulf と同様に、Aiyara クラスターでは、その上で実行される特定のソフトウェアスタックは定義されません。クラスターは通常、Linuxオペレーティングシステムのバリアントを実行します。一般的に使用されるビッグデータソフトウェアスタックは、Apache HadoopとApache Sparkです。

発達

膨大な量のビッグデータを処理することに成功したAiyaraハードウェアのレポートが、ICSEC 2014のProceedingsに掲載されました。^{[1] 2番目のAiyaraクラスターである} Aiyara Mk-Iは、22個のCubieboardで構成されています。これは、SparkとHDFSスタックを使用してビッグデータを正常に処理できる最初のSoCベースのARMクラスターです。^[2]

Aiyara クラスターモデルは、Aiyara クラスターの構築方法を説明した技術的な説明であり、後に Chanwit Kaewkasi によって DZone の 2014 Big Data Guide で公開されました。^[3] 低消費電力を維持しながらクラスターの処理速度を 0.9 GB/分まで向上させるさらなる結果とクラスター最適化手法は、IEEE の TENCON 2014 Proceeding で報告されました。^[4]

ランタイム、データ整合性検証、データ圧縮を含むソフトウェアスタックのアーキテクチャ全体が研究され、改善されました。この論文で報告された作業では、ほぼ 0.9 GB/分の処理速度が達成され、前回の作業と同じベンチマークを約 38 分で処理することに成功しました。

参照

参考文献

^ C. Kaewkasi および W. Srisuruk。低電力 Hadoop クラスターにおけるビッグデータ処理の制約に関する研究。第 18 回 ICSEC 会議録、2014 年、308-313 ページ
^ 最初の Spark/Hadoop ARM クラスターが Cubieboards 上で稼働 2014 年 4 月 8 日 Cubieboard.org で公開
^ Chanwit Kaewkasi. DIY ビッグデータクラスター。DZone ビッグデータガイド 2014。2014 年 9 月 22 日、20-21 ページ
^ C. Kaewkasi および W. Srisuruk。ARMベースのビッグデータクラスターのパフォーマンスと消費電力の最適化。2014 IEEE リージョン 10 カンファレンスの議事録、2014 年、pp. 1-6

[1] C. Kaewkasi および W. Srisuruk。低電力 Hadoop クラスターにおけるビッグデータ処理の制約に関する研究。第 18 回 ICSEC 会議録、2014 年、308-313 ページ

[2] 最初の Spark/Hadoop ARM クラスターが Cubieboards 上で稼働 2014 年 4 月 8 日 Cubieboard.org で公開

[3] Chanwit Kaewkasi. DIY ビッグデータクラスター。DZone ビッグデータガイド 2014。2014 年 9 月 22 日、20-21 ページ

[4] C. Kaewkasi および W. Srisuruk。ARMベースのビッグデータクラスターのパフォーマンスと消費電力の最適化。2014 IEEE リージョン 10 カンファレンスの議事録、2014 年、pp. 1-6