Установка BOINC-сервера

Создание и удаление проектов

Запуск контейнеров с BOINC-сервером

BOINC FAQ (реальные проблемы, которые возникали)

Установка BOINC-клиента

Управление BOINC-клиентом (справочник команд)

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

1. 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.
2. 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

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

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

1. 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.
2. В BOINC реализован механизм защиты от 'cherry picking', когда клиенты выполняют только маленькие задания, чтобы получать больше кредитов. Исследовать его эффективность.
3. Исследовать (!) и оптимизировать способы разделения ресурсов между проектами. (INRIA, Arnaud Legrand)
4. Обобщить систему кредитов за вычисления.

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

1. Априорные оценки длительности выполнения батчей заданий. Эффективное управление батчами заданий.
2. Квотирование в зонтичных проектах.
3. Реализовать систему распределенного хранения данных на основе BOINC.
4. Оптимизировать вычисления на GPU, чтобы они работали и в фоновом режиме.
5. Включить GPU и многопоточные приложения в механизм homogeneous redundancy (http://boinc.berkeley.edu/trac/wiki/HomogeneousRedundancy).
6. «Микрозадания» (не поняла смысл).
7. Исследовать возможности подключения BOINC к GRID и облакам.
8. Эффективные способы сбора статистики доступности клиента.