Details

Title: Программно-аппаратный комплекс обработки данных для исследовательских и научных целей с использованием одноплатных микрокомпьютеров Raspberry Pi: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.04.04_02 «Основы анализа и разработки приложений с большими объемами распределенных данных»
Creators: Панков Павел Александрович
Scientific adviser: Никифоров Игорь Валерьевич
Other creators: Локшина Екатерина Геннадиевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2020
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Микропроцессоры — Применение; распределённая обработка; большие данные; кластер
UDC: 004.4'426
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.04.04
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-917
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Выпускная квалификационная работа магистра посвящена исследованию в области обработки данных с использованием кластерной инфраструктуры и создание такой системы на базе одноплатных микрокомпьютеров семейства Raspberry Pi. В ходе проведения работы было проведено исследование подходов к распределённой обработки данных, как существующих традиционных, так и проектов, в которых используются одноплатные микрокомпьютеры. Также проведено сравнение традиционных подходов с подходами на базе микрокомпьютеров. Проведён подробный обзор нескольких проектов, в которых использовались одноплатные микрокомпьютеры. На основе сравнительного анализа для проекта был выбран микрокомпьютер семейства Raspberry Pi. Предложенная архитектура была реализована и было проведено исследование эффективности использования одноплатных микрокомпьютеров Raspberry Pi, как платформу для системы распределённых вычислений для научных, исследовательских и академических целей. В результате, при помощи созданного комплекса, на основе результатов проведения тестовых алгоритмов и задач продемонстрировано преимущество использования подхода к распределённой обработке данных с использованием одноплатных микрокомпьютеров по сравнению с традиционными подходами в рамках научных, исследовательских и академических целей. Также указаны проблемы и трудности, которые возникали при проведении работы.

The master thesis is devoted to research in the field of data processing using cluster infrastructure and the creation of such a system based on single-board microcomputers of the Raspberry Pi family. In the course of the work, a study was conducted of approaches to distributed data processing, both existing traditional and projects that use single-board microcomputers. A comparison is also made of traditional approaches with approaches based on microcomputers. A detailed review of several projects was carried out, in which single-board microcomputers were used. Based on a comparative analysis, a microcomputer of the Raspberry Pi family was selected for the project. The proposed architecture was implemented and research was conducted on the effectiveness of using single-board Raspberry Pi microcomputers as a platform for a distributed computing system for scientific, research and academic purposes. As a result, with the help of the created complex, on the basis of the results of test algorithms and tasks, the advantage of using an approach to distributed data processing using single-board microcomputers is demonstrated in comparison with traditional approaches within the framework of scientific, research and academic goals. The problems and difficulties that arose during the work are also indicated.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 3
Last 30 days: 2
Detailed usage statistics