Zpracování velkých objemů dat s využitím distribuovaných architektur a vyvažování zátěže
Algorithms for processing of large data sets using distributed architectures and load balancing
Typ dokumentu
disertační prácedoctoral thesis
Autor
Ondřej Šubrt
Vedoucí práce
Liška Tomáš
Oponent práce
Mareš Jan
Studijní obor
Matematické inženýrstvíStudijní program
Aplikace přírodních vědInstituce přidělující hodnost
katedra softwarového inženýrstvíObhájeno
2021-10-11Práva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Moderní experimenty ve fyzice vysokých energií kladou veliké nároky na spolehlivost, efektivitu a rychlost přenosu dat systému pro sběr dat (DAQ). Tato disertační práce se zaměřuje na stabilitu inteligentního systému pro sběr dat založeného na FPGA (iFDAQ) na experimentu COMPASS v CERN. iFDAQ čerpá události vytvořené na úrovni hardwaru a je navroen tak, aby umožňoval čtení dat při maximální rychlosti přenosu dat z experimentu. Vylepšení stability iFDAQ se skládá z několika různorodých úkolů. Nejprve je prezentována nová komunikační knihovna DIALOG pro meziprocesovou komunikaci. Dále byl vyvinut DAQ Debugger sloužící k detekci chyb v iFDAQ. Stabilní iFDAQ dává příležitost k implementaci nepřetržitě běžícího módu pro iFDAQ běžícího 24/7 bez jediného zastavení. Nakonec je řešen problém vyvažování zátěže v iFDAQ pomocí dynamického programování (DP), hladové heuristiky (GH), celočíselného programování (ILP), genetického algoritmu (GA) a zpětnovazebního učení (RL). This thesis focuses on the stability of the intelligent, FPGA-based Data Acquisition System (iFDAQ) of the COMPASS experiment at CERN. Firstly, the new communication library DIALOG is presented. Secondly, the DAQ Debugger is developed to help with the iFDAQ error detection. Then, the stable iFDAQ gives an opportunity to implement the iFDAQ continuously running mode running 24/7 without any stops. Finally, Load Balancing of the iFDAQ is solved using Dynamic Programming, Greedy Heuristic, Integer Linear Programming, Genetic Algorithm and Reinforcement Learning.
Kolekce
- Disertační práce - 14000 [250]