Yazar
Muhtaroğlu, Nitel
Basım Tarihi
2019-01-04
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Kayıt Numarası
5928de8b-e0b0-451e-a629-5d3729e0edb0
Lokasyon
Bilgisayar Bilimleri Bölümü
Tarih
2019-01-04
Örnek Metin
Bu tezde, çevrimiçi mekanik yapısal analize ve sonlu elemanlar analizi (FEA) tekniğini kullanan diğer birçok bilimsel uygulamaya olanak tanıyan büyük ölçekli, yüksek performanslı bir bulut bilişim hizmeti kurarken karşılaşılan zorluklar ve öğrenilen dersler anlatılacaktır. Yüksek Performanslı Bilgi İşlem (HPC) ortamında, farklı taleplere sahip birçok iş bir arada var olabilir, dolayısıyla hizmet sağlayıcının kendi kaynaklarını verimli bir şekilde kullanması ve aynı zamanda işi teslim edenlerin kalite beklentilerini karşılaması bir zorluk haline gelir. Böyle bir hizmetin birçok bağımsız ve gevşek bağımlı görevi aynı anda işlemesi amaçlanmaktadır. Optimum iş planlama metriklerine ulaşmak için kümeye gönderilebilecek her iş türü dikkatle incelenmeli, yer ve zaman özellikleri iyi anlaşılmalı ve sayısallaştırılmalıdır. Karşılaşılan zorluklar arasında karmaşık FEA işlerinin doğru karakterizasyonu, çok görevli karma işlerin ele alınması, görev yürütmenin çoklu iş parçacığı parametrelerine duyarlılığı, tek bir bilgi işlem düğümü içinde etkili çok çekirdekli planlama ve birden çok düğüm arasında kesintisiz ölçeklendirmenin sağlanması yer alıyor. Saf En Kısa Önce İş (SCF) ve agresif paralel planlama teknikleriyle karşılaştırıldığında dinamik veya "akıllı" toplu bölümleme ve kaynak bilinçli planlama yoluyla hem iş tamamlama gecikmesi hem de verim açısından önemli performans kazanımlarının mümkün olduğu bulunmuştur. Bu tezin 3. Bölümü, sonlu elemanlar analizi (FEA) için yeni bir bulut bilişim hizmetinin tasarımı ve uygulanmasına ilişkin teknik konular hakkında uçtan uca bir tartışma sunmaktadır. Kullanım durumlarını basitleştirmek ve genişletmek için bulut bilişim mimarisinin farklı katmanlarındaki HPC hizmetlerine yönelik çeşitli tasarım seçenekleri araştırılıyor. Araştırmalar, hizmet olarak yazılım (SaaS) katmanıyla başlar ve paralel doğrusal denklem çözücüleri karşılaştırır. İş gecikmesini en aza indirmek ve genel iş verimini en üst düzeye çıkarmak için çeşitli matris özellikleri algılanır. Böyle bir anlayışın geliştirilmesi, HPCaaS sistemlerinin iş başına bilgi işlem kaynağı miktarını otomatik olarak seçmesi için de çok önemlidir. İlerleyen bölümlerde, gerekli parametrelerden bazılarını dinamik olarak seçebilen, iş yükünü bölüştürebilen ve bunu kaynaklara duyarlı bir şekilde programlayabilen bir “akıllı” zamanlayıcının tasarımı gösterilecektir. Karışık FEA yükleri kullanan agresif bir zamanlayıcıya göre 7,53 kata kadar performans artışının olduğunu gösteren sonuçlar sunulacaktır. Performans çalışmalarının yanı sıra bulut hizmetinin veri gizliliği, güvenliği, muhasebesi ve taşınabilirliği ile ilgili kritik konulara ilişkin tamamlayıcı bir tartışma da sunulacak. Mühendislikteki yeni trend, buluttaki karmaşık hesaplama problemlerini farklı satıcılar tarafından sağlanan HPC hizmetleri üzerinden çözmektir. Bilim ve mühendislikte HPC ile ilgili görevleri temsil eden iş yüklerinin analizini daha da derinleştirmek için, Bölüm 4'te, en iyi çözücü türünü otomatik olarak seçebilen ve bunları HPC bulut hizmetlerinde sıklıkla karşılaşılan iş özelliklerine ve iş yükü koşullarına göre ayarlayabilen (örneğin matrisleri önceden koşullandıran) iş zamanlayıcılarının geliştirilmesine yardımcı olmak amacıyla doğrudan ve yinelemeli doğrusal denklem çözücülerin performansları karşılaştırılmaktadır. Kavramın bir kanıtı olarak, Konsol kiriş, Lame problemi ve Gerilme Konsantrasyon Faktörü (SCF) olmak üzere üç klasik elastisite problemi kullanılacaktır. Bu modeller teorik olarak havacılık, otomotiv, inşaat ve makine endüstrileri gibi yapı mühendisliğindeki birçok gerçek hayattaki mekanik durumu temsil etmektedir. Temsili doğrusal problemler, artan taneciklerle birleştirilir ve bu da çeşitli matris boyutlarına yol açar; 1 milyar sıfır olmayan elemente sahip en büyüğü. Bir IBM HPC kümesi üzerinde ayrıntılı sonlu eleman analizleri yürütülür. İlk olarak, çok cepheli bir paralel kullanılmış, seyrek doğrudan çözücü kullanılmış ve performansı, bellek kullanımına ve çok çekirdekli, çok düğümlü yürütme performanslarına göre oluşturulan matrislerin Cholesky ve LU ayrıştırmaları ile değerlendirilmiştir. Yinelemeli çözücüye gelince, PETSc kütüphanesi kullanılmış ve çeşitli Krylov alt uzay yöntemleri (CG, BiCG, GMRES) ve önkoşullayıcı kombinasyonları (BJacobi, SOR, ASM, Yok) ile hesaplamalar gerçekleştirilmiştir. Bölüm 4'ün ilerleyen kısımlarında, bu üç boyutlu doğrusal esneklik problemlerinin sayısal modellemesinden elde edilen değişen durumlar için en uygun algoritmayı bulmak amacıyla doğrudan ve yinelemeli çözücü sonuçları karşılaştırılıp karşılaştırılmıştır. Yukarıda belirtilen çalışmalara ek olarak, tamamlayıcı bir araştırma olarak HPC için hizmet olarak altyapı (IaaS) katmanı incelenmiş ve uygulama performansı, yük izolasyonu ve uygulama konteynerleri (Docker) kullanılarak dağıtım hızı sorunları gibi özellikler gözlemlenmiştir. Bu özellikler ayrıca genel bulut üzerindeki fiziksel ve sanal makinelerle (VM) karşılaştırılır. Bu amaçla, uygulama konteynerleri teknolojisi kullanılarak HPC'ye özel dağıtım değerlendirilmekte ve bu teknolojilerin Bulut Bilişim altyapılarında kullanılacak iş planlayıcılar için değerlendirilmesine katkı sağlamak amacıyla performans metrikleri incelenmektedir. Araştırmanın bu aşaması, konteynerlerin (Docker) seçilen bir yazılımla konuşlandırılması ve kullanılmasının gerekli olduğu durumlarda bulut bilişim altyapılarının davranışının anlaşılmasına odaklanmaktadır. Özetlemek gerekirse, bu çok disiplinli doktora tezi, dağıtım kolaylığı, parti düzeyinde performans, iş düzeyinde izolasyon, finansal muhasebe ve içerik güvenliği dahil olmak üzere yapısal mekanikler için bulutta FEA sağlamanın kritik yönlerinin ve hesaplama zorluklarının çoğunu kapsar. Birçok modern yazılım araç ve tekniğini kullanmakla birlikte literatüre yenilerini de katmaktadır. Bu tezde, bulut bilişim ortamında çalışan büyük değişiklik bir yüksek başarımlı programlama düzeneği kurulum sırasında ayrıntılar zorluklar ve birleştirilecekler aktarılacaktır. Özel olarak çevrimiçi bir mekanik yapısal analiz sistemi, genel olarak ise bir çok bilim ve mühendislik alanına uygulanabilecek bu yapılabilirler, sonlu elemanlar yöntemine özel bir vurgu değiştirilecektir. Yüksek başarımlı programlama ortamlarında aynı anda çok farklı türde ve özellikler aynı anda bulunur. Hizmet sağlayıcının iş gönderen müşterilerin beklentilerini karşılaması ve aynı anda yüksek başarım ortamının en verimli şekilde kullanılması gibi çelişkili iki kaygıyı bağlantılarının olması gerekmektedir. Böyle bir düzeneğin verimli çalışması için ise kümelenmiş işlere ve kümenin verili andaki işlenmesine göre davranabilen akıllı bir zamanlama yönteminin arttırılması kritik önem verilecek. Bu zamanlama yönteminin geliştirilmesi için gerekli ön çalışmalar, kümenin çözümlemeye verdiği iş türlerinin anlaşılıp sınıflandırılması, bu yüklerin zaman ve alan gereksinimlerinin ayrıntılı ve güzel olarak dağılımını içerir. İkinci aşamada ise, bu iş yüklerinin çok çekirdekli ve çok düğümlü menzile ulaşması verimli kullanımının sağlacak şekilde nasıl zamanlanabileceği ve sağlanacağından emin olunması gerekmektedir. İş türlerinden ve programlama ayarlarının gerçek zamanlı durumundan haberdar olan akıllı bir zamanlama yöntemi ile kullanıcıların bakış açılarını geciktirmesinin, hizmet sağlayıcılar açısından ise transferinin mümkün olduğu, bu tür piyasada yaygın olarak kullanılan ve en kısa olanın önceden çözümlenmesi veya aynı zamanda bütünleşme yöntemlerinin daha iyi sonuçlar alınabildiği gözlemlenmiştir. Bu tezin ilk bölümleri sonlu elemanların bir bulut bilişim hizmeti olarak sunulması için gereken tasarımların ve uygulamanın teknik bir tartışmasını içermektedir. Bu teknik tartışmanın özünde, kurgulanan yüksek başarımlı programlama hizmetinin çeşitli katmanlarda incelenmesi ve mimarilerin zenginliğini kapsamaktadır. İlk olarak yazılım hizmeti yazılımına odaklanarak doğrusal eşitlik takımlarının çözümlerini incelenecektir. Ayrıca bu incelemeler sırasında programlamalara temel matrislerin karakteristiklerinin kümelenmiş şekilde gönderilmesinden belirlenmesi ve iş programlama değişkenlerinin bunlara göre güncellenmesinin aralıklarının değişmesine ve aynı zamanda gecikmelerin azaltılmasına çok büyük katkılarının olup olmadığı gözlemlenerek bulgular paylaşılacaktır. Bu giriş kısmını takip eden diğer modeller ise tasarlanmış akıllı zamanlayıcı ve başarıma olan 7.53x hızlandırıcı etkisi deney sonuçları ile beraber gösterilecektir. Başarım üzerine verilecek örnekler daha sonra ise veri güvenliği, taşıma ve taşınabilirlik gibi konulara da incelenecektir. İlerleyen sistem mühendislik programlamalarında yeni yeşermekte olan bir yaklaşım olan yüksek başarımlı bulut bilişim kullanımının daha etkin hale getirilmesine katkı sağlamak amacıyla, doğrudan ve iteratif döngü denklem takımı çözmelerinin incelenmesini çeşitlendirilecektir. Ayrıca akıllı zamanlayıcının sadece donanımın piyasaya sürülmesini değil, bunun yanı sıra da çözümlenecek şeyin özelliklerine göre yazılım değişimine de müdahale edilmesini sağlamak amacıyla analiz araştırmalarının başlatılması yerleştirilebilir. Bu incelemeler sırasında kullanılan gerçek hayatta kalmanın doğrusal elastisite çözümleri hakkında kısa bilgilerin yeri belirlenebilir. Çeşitli şekillerde ayrıştırılarak örgüleri oluşturulmuş bu modellerin işletmesi, profesyonel zamanlayıcının değişkenleri belirlendiği, Cholesky, LU gibi doğrudan çözücülerin yanı sıra çeşitli Krylov Altuzay Yöntemleri ile de sınandığı deneylerin paylaşılacağıdır. Bu bellek kullanımı, çoklu nükleer, çoklu düğüm çalıştırma işlemleri daha sonra doğrusal elastisite problemlerinin çözümü için gerekli donanım ve yazılım değişkenlerini verimli şekilde ayarlamak için temel olarak kullanılabilir. Bahsedilen çalışmalar ek olarak altyapı servis hizmetlerine de odaklanıp, yüksek başarımlı programlama için uygulama kapları dağıtım başarısım, esneklik ve kurulum hızı gibi parantezin gözlemlendiği yerde yerde değiştirilebilmektedir. Uygulama kaplarının, fiziksel ve sanal makinelerle davranış farklılıklarının da yorumlanacağı bu kısım tezin son bölümü oluşturulacaktır.
