Инструменты пользователя

Инструменты сайта


cluster:boinc:index_boinc

BOINC-сервер

BOINC-клиент

Актуальные задачи по разработке BOINC

In English

1. Эффективные способы управления заданиями (на стороне сервера или клиента), много предложений в архивах списков рассылки BOINC.

  • использовать в нынешней системе управления заданиями среднеквадратическое отклонение вместо среднего значения
  • на стороне клиента - отслеживать и учитывать время загрузки файлов
  • на стороне сервера - реализовать возможность присылать клиенту мелкие задания, даже если он набрал больших

2. Исследовать на стороне клиента, какие приложения эффективно работают вместе во многопроцессорном режиме (есть наблюдение, что из-за особенностей обращения к памяти некоторые комбинации приложений работают эффективнее других). Оценить, стоит ли реализовать эти наблюдения для распределения заданий. Если стоит, то реализовать.

3. Вычисления, интенсивные по передаче данных.

  • выполнять на одном и том же клиенте задания с общими «промежуточными» файлами
  • потоковые вычисления (например, см. IBM Infosphere)
  • модели вычислений на большом статическом множестве данных (например, см. MapReduce, веб-сервис Amazon EC2)
  • оценка и использование физической близости клиентов
  • передача данных напрямую между клиентами

4. Виртуальная машина на стороне клиента (http://boinc.berkeley.edu/trac/wiki/VmApps).

  • «Volunteer cloud» для ученых (есть совместный проект CERN и INRIA)

5. Адаптивная репликация. В BOINC реализован эвристический алгоритм назначения разных уровней репликации в зависимости от надежности клиентов. Подумать над альтернативами, оценить эффективность того, что есть, оптимизировать.

6. В BOINC реализован механизм защиты от 'cherry picking', когда клиенты выполняют только маленькие задания, чтобы получать больше кредитов. Исследовать его эффективность.

7. Исследовать (!) и оптимизировать способы разделения ресурсов между проектами. (INRIA, Arnaud Legrand)

8. Обобщить систему кредитов за вычисления.

  • назначать кредиты не только за время ЦП, но и за место на диске и др. ресурсы. Здесь была бы эффективна игровая модель.

9. Априорные оценки длительности выполнения батчей заданий. Эффективное управление батчами заданий.

10. Квотирование в зонтичных проектах.

11. Реализовать систему распределенного хранения данных на основе BOINC.

12. Оптимизировать вычисления на GPU, чтобы они работали и в фоновом режиме.

13. Включить GPU и многопоточные приложения в механизм homogeneous redundancy (http://boinc.berkeley.edu/trac/wiki/HomogeneousRedundancy).

14. «Микрозадания» (не поняла смысл).

15. Исследовать возможности подключения BOINC к GRID и облакам.

16. Эффективные способы сбора статистики доступности клиента.

LDAP: couldn't connect to LDAP server
cluster/boinc/index_boinc.txt · Последнее изменение: 2015/04/22 11:40 — nikitina