アイヤラクラスター
Aiyaraクラスタは、ビッグデータ処理に特化した低消費電力のコンピュータクラスタです。Aiyaraクラスタモデルは、安価なパーソナルコンピュータではなく、システムオンチップ（SoC）コンピュータボードといった汎用ハードウェアで構築されているという点で、Beowulfクラスタの特化型と見なすことができます。Beowulfとは異なり、Aiyaraクラスタの用途はビッグデータ分野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クラスタのもう一つの重要な特性は、低消費電力であることです。発熱量の少ないプロセッシングユニットを用いて構築する必要があります。
Aiyaraという名称は、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ベースのクラスタに由来しています。「Aiyara」という名称は、その基盤となるソフトウェアスタックであるApache Hadoopを反映したタイ語（文字通り「象」を意味する）に由来しています。
Beowulfと同様に、Aiyaraクラスタでは、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ていません。クラスタは通常、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処理に成功したAiyaraハードウェアの報告が、ICSEC 2014 Proceedingsに掲載されました。[ 1 ] Aiyaraの2番目のクラスターであるAiyara Mk-Iは、22個のCubieboardで構成されています。これは、SparkとHDFSスタックを用いてビッグデータ処理に成功した最初のSoCベースのARMクラスターです。[ 2 ]
Aiyaraクラスタモデルは、Aiyaraクラスタの構築方法を技術的に説明したもので、後にChanwit KaewkasiによってDZoneの2014年版ビッグデータガイドに掲載されました。[ 3 ] 低消費電力を維持しながらクラスタの処理速度を0.9GB/分まで向上させるさらなる結果とクラスタ最適化技術は、IEEEのTENCON 2014の議事録で報告されました。[ 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全体のアーキテクチャを研究・改良しました。本論文で報告された研究では、約0.9GB/分の処理速度を達成し、前回の研究で得られたベンチマークと同じ処理時間を約38分短縮しました。
参照
参考文献
- ^ C. Kaewkasi、W. Srisuruk.低消費電力Hadoopクラスタにおけるビッグデータ処理制約の検討. 第18回ICSEC論文集、2014年、308-313頁
- ^最初の Spark/Hadoop ARM クラスターが Cubieboards 上で実行されました(2014 年 4 月 8 日、Cubieboard.org より)
- ^ 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、W. Srisuruk. ARMベースのビッグデータクラスタのパフォーマンスと消費電力の最適化. 2014 IEEE Region 10 Conference Proceedings、2014年、pp. 1-6
