Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Programmierung und Architekturen von ClusterRechnern

In diesem Abschnitt erlernst Du die grundlegenden Prinzipien und Strukturen von Cluster-Architekturen. Dieser Teil des Kurses bietet eine Einführung in die Hardware- und Software-Komponenten, die zur Implementierung von Cluster-Systemen benötigt werden.

• Definition und Zweck von Cluster-Architekturen
• Vergleich von Clustern mit anderen Architekturen
• Knoten und Netzstruktur innerhalb eines Clusters
• Verteilte Speicher- und Kommunikationssysteme
• Skalierbarkeit und Fehlertoleranz von Clustern

Hier lernst Du die Prinzipien des parallelen Programmierens, um die Ressourcen eines Clusters effizient zu nutzen. Der Fokus liegt auf der Entwicklung von Programmen, die parallel ausgeführt werden können.

• Grundlagen des parallelen Programmierens
• Gemeinsame parallele Programmiermodelle wie MPI und OpenMP
• Synchronisation und Kommunikation zwischen Prozessen
• Lastverteilung und Parallelisierungstechniken
• Debugging und Profiling paralleler Anwendungen

In diesem Abschnitt wirst Du Methoden und Werkzeuge kennenlernen, um die Leistung von Cluster-Systemen zu bewerten und zu optimieren. Schwerpunkt liegt auf der Analyse und Verbesserung der Effizienz von Clustersystemen.

• Grundlagen der Leistungsbewertung
• Wichtige Metriken und Benchmarks für Cluster
• Werkzeuge zur Leistungsüberwachung und -analyse
• Engpässe identifizieren und Lösungen implementieren
• Fallstudien und praktische Beispiele

Dieser Bereich beschäftigt sich mit den Konzepten und Implementierungen verteilter Dateisysteme, die in Cluster-Umgebungen verwendet werden. Du wirst die verschiedenen Ansätze und ihre Einsatzmöglichkeiten kennenlernen.

• Grundlegende Prinzipien verteilter Dateisysteme
• Vergleich verteilter und lokaler Dateisysteme
• Beispiele und Implementierungen (zum Beispiel HDFS)
• Fehlertoleranz und Datenreplikation
• Leistungsbewertung verteilter Dateisysteme

In diesem Abschnitt werden Verwaltungs- und Orchestrierungstechniken von Cluster-Systemen behandelt. Du wirst die Tools und Methoden kennenlernen, die verwendet werden, um Cluster zu verwalten und zu betreiben.

• Grundlagen des Cluster-Managements
• Verwaltungstools und Plattformen (zum Beispiel Kubernetes, Slurm)
• Automatisierung und Orchestrierung von Workloads
• Monitoring und Fehlermanagement
• Skalierbarkeit und Wartung in der Praxis