• Anasayfa
  • Eğitimler
    • JavaScript Eğitimi
    • Angular 2 Eğitimi
    • React.js Eğitimi
    • Java 8 Eğitimi
    • Java EE 7 Eğitimi
    • Spring Framework Eğitimi
    • Git Eğitimi
  • Online Eğitimler
    • Online React.js Eğitimi
    • Online Angular 2 Eğitimi
    • Online Spring Boot Eğitimi
  • Referanslar
  • Hakkında
  • İletişim
KodEdu
  • Anasayfa
  • Eğitimler
    • JavaScript Eğitimi
    • Angular 2 Eğitimi
    • React.js Eğitimi
    • Java 8 Eğitimi
    • Java EE 7 Eğitimi
    • Spring Framework Eğitimi
    • Git Eğitimi
  • Online Eğitimler
    • Online React.js Eğitimi
    • Online Angular 2 Eğitimi
    • Online Spring Boot Eğitimi
  • Referanslar
  • Hakkında
  • İletişim

Dağıtık uygulama çatılarının karşılaştırılması (Hadoop, GridGain, Hazelcast, DAC) Bölüm I

  • Posted by Kodedu
  • Categories backend, Genel, Uncategorized, Yazılar
  • Date 27 Kasım 2011

Merhaba arkadaşlar;

Bu yazıda dağıtık uygulama çatılarının karşılaştırılması üzerine bir araştırmayı paylaşmak istiyorum.

Amaç : Mümkün olan en hızlı, tutarlı, kaynak dostu şekilde uygulama işlemlerini ufak parçalara bölmek.

Öneri 1 : JMS, RMI ile uygulamaları kendi başınıza haberleştirerek, yükü sunucular üzerinde paylaştırmak?

Öneri 2 : Hadoop,  GridGain,  Hazelcast,  DAC gibi dağıtık uygulama çatıları kullanarak, yük dağılımını daha güvenilir bir ortama devretmek?

Tekerleği yeniden icat etmeye gerek olmadığına göre (eğer mevcut tekerlek işinizi görüyorsa) , Öneri 2 ‘ den faydalanmak daha mantıklı.

Test ortamı :

Aynı Local ağ üzerinde bulunan, 8’er işlemciye sahip, 5 adet Intel sunucudan oluşuyor. (Her bir makinada Quad-Core Xeon E5410 2.33GHz işlemci ve 4GB RAM mevcut)

Test metodu : Benchmark testi, ‘Counting Monotone Boolean Functions’ adı verilen çok fazla sistem kaynağı harcayan bir matematiksel problem üzerine kurulu.

Framework’ ler üzerinde üç farklı görev sayısı denenmiş, 341 – 2705 ve 33700 . Görevlerin tamamlama sürelerini milisaniye cinsinden, ayrıntılı olarak aşağıdaki tablodan erişebilirsiniz.

Kütüphane sürümü  Görev sayısı: 341  Görev sayısı: 2705  Görev sayısı: 33700 
DAC 0.7.1 305 834.70 299 507.70 304 971.93
GridGain 2.1.1 372 279.70 338 310.40 350 744.00
Hazelcast 1.8 348 716.70 321 922.70 335 363.30
DAC 0.9.1 306 076.20 299 815.70 305 303.30
Hadoop 0.20.1 467 042.70 384 331.60 365 660.40

CPU :

Network (alınan):

Network (gönderilen):

Özet :

Bu bölümde, problemin tüm node (sunucu) lar arasında, yük paylaşımını ve bunu ne kadar sürede tamamladığı üzerine duruldu. Hemen hemen tüm framework’ ler süre bazında yakın sonuçlar verdi. Hadoop , görevlerin icrasında %20-%30 kadar daha yavaş işlem gördü. Ama bu Hadoop’ un kötü olduğu anlamına gelmez, çünkü Hadoop’ un asıl odaklandığı nokta büyük data’ ların dağıtıklaştırılması. Tabloda da görüldüğü üzere, görev sayısı ve akabinde veri miktarı artınca, süre bazında Hadoop’ un performansının arttığı görülüyor. 2. Bölümde bu framework’ lerin fail-over durumuna karşı yetenekleri değerlendirilecektir.

  • Share:
author avatar
Kodedu

Previous post

Heroku üzerinde Wicket uygulaması koşturma
27 Kasım 2011

Next post

Dağıtık uygulama çatılarının karşılaştırılması (Hadoop, GridGain, Hazelcast, DAC) Bölüm II
28 Kasım 2011

You may also like

api-logo
Swagger Nedir? Neden kullanılır?
10 Ekim, 2018
spring-cli-logo
Spring CLI ile Spring Boot Projeleri Hazırlamak
21 Ağustos, 2017
eureka_architecture
Spring Cloud Netflix ve Eureka Service Discovery
3 Temmuz, 2017

Leave A Reply Cevabı iptal et

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

E-posta listesine kayıt olun!






Gözde yazılar

Netmera ile Röportaj
18Haz2012
Spring CLI ile Spring Boot Projeleri Hazırlamak
21Ağu2017
Performans, Yük ve Stres Testleri
26Ağu2012
CDI – @Produces, @New ve @PostConstruct Notasyonları
22Tem2013

Son Yazılar

  • Java’da Record’lar 27 Ocak 2020
  • Swagger Nedir? Neden kullanılır? 10 Ekim 2018
  • Spring CLI ile Spring Boot Projeleri Hazırlamak 21 Ağustos 2017
  • Spring Cloud Netflix ve Eureka Service Discovery 3 Temmuz 2017
  • Online React.js Eğitimi ardından (15-25 Mayıs 2017) 31 Mayıs 2017

Son Yorumlar

  • Coupling ve Cohesion Kavramları Nedir? için Hilal
  • Naïve Bayes Sınıflandırma Algoritması için Rahman Usta
  • Naïve Bayes Sınıflandırma Algoritması için Mete
  • YAML Nedir? Neden YAML Kullanmalıyız? için kara
  • JWT (JSON Web Tokens) Nedir? Ne işe yarar? için Furkan

Get Java Software

Arşivler

Bizi takip edin

React.js Eğitimi Başlıyor
11-22 Eylül, 2017
Eğitmen
Rahman Usta
İletişim

merhaba@kodedu.com

  • Hakkında
  • Gizlilik Politikası
  • İletişim
  • Referanslar
Kodedu Bilişim Danışmanlık
Cemil Meriç mah. Çelebi sok.
No:16/3 Ümraniye/İSTANBUL
Tel: 0850 885 38 65
Alemdağ V.D.: 8960484815

KODEDU © Tüm hakları saklıdır.