드라이어드(프로그래밍)

Dryad (programming)
드라이어드
원본 작성자마이크로소프트 리서치
개발자마이크로소프트
안정적 해제
v0.2.1 / 2014년 10월 7일; 7년(2014-10-07)
리포지토리github.com/MicrosoftResearch/Dryad
기록 위치C#, C++, C
운영 체제마이크로소프트 윈도
플랫폼.NET Framework
유형소프트웨어 프레임워크
면허증아파치 라이선스 2.0
웹사이트www.microsoft.com/en-us/research/project/dryad/

Dryad데이터 병렬 애플리케이션의 실행을 위한 범용 런타임을 위한 Microsoft Research의 연구 프로젝트였습니다.드라이어드 및 드라이어드 연구 시제품LINQ 데이터 병렬 처리 프레임워크는 GitHub에서 소스 형태로 이용할 수 있다.[1]

개요

마이크로소프트는 윈도우즈 HPC 서버 2008 R2의 애드온으로 이 기술의 몇 가지 미리 보기를 제공했다.

Dryad를 위해 작성된 애플리케이션은 DAG(Directed Acyclick Graph)로 모델링된다.DAG는 애플리케이션의 데이터 흐름을 정의하며, 그래프의 정점은 데이터에 대해 수행될 작업을 정의한다."컴퓨터 정점"은 동시성 또는 상호 배제 의미론 없이 순차적 구성을 사용하여 작성된다.Dryad 런타임은 계산 정점을 여러 실행 엔진에 분산시켜 데이터 흐름 그래프를 병렬화한다(클러스터에서처럼 동일한 컴퓨터에 여러 개의 프로세서 코어가 있거나 네트워크에 연결된 다른 물리적 컴퓨터가 될 수 있음).이용 가능한 하드웨어의 계산 정점의 스케줄링은 애플리케이션의 개발자나 네트워크 관리자의 명시적인 개입 없이 Dryad 런타임에 의해 처리된다.한 계산 정점 사이의 데이터 흐름은 정점 사이의 통신 "채널"을 사용하여 구현되는데, 정점은 물리적인 구현에서 TCP/IP 스트림, 공유 메모리 또는 임시 파일에 의해 실현된다.스트림은 제한된 수의 구조화항목을 전송하기 위해 런타임에 사용된다.

Dryad는 C++ 라이브러리를 통해 구현되는 도메인별 언어를 정의하며, Dryad 실행 그래프를 만들고 모델링하는 데 사용된다.계산 정점은 표준 C++ 구문을 사용하여 작성한다.Dryad 런타임에 액세스할 수 있도록 하려면 해당 클래스를 에서 상속되는 클래스로 캡슐화해야 한다.GraphNode기본 계급그래프는 가장자리를 추가하여 정의된다. 가장자리는 두 개의 그래프(또는 그래프 노드 두 개)를 가장자리와 연결하는 합성 연산자(Dryad로 정의)를 사용하여 추가된다.Dryad API용 관리 코드 래퍼도 작성할 수 있다.

Dryad를 런타임으로 사용하는 몇 가지 고급 언어 컴파일러가 있다. 예를 들어 Scope(병렬 실행에 최적화된 구조 계산)와 DryadLINQ가 있다.[2]

2011년 10월에 마이크로소프트는 Dryad에 대한 활성 개발을 중단하여 Apache Hadoop 프레임워크로 초점을 전환했다.[3][4][5]

참조

  1. ^ GitHub - Microsoft Research/드라이드:이것은 드라이어드 및 드라이어드 연구 시제품이다.Hadoop YARN에서 실행되는 LINQ 데이터 병렬 처리 프레임워크.
  2. ^ "DryadLINQ: A System for General-Purpose Distributed Data-Parallel Computing Using a High-Level Language" (PDF). Microsoft Research. Retrieved 2009-01-21.
  3. ^ Patee, Don. "Announcing the Windows Azure HPC Scheduler and HPC Pack 2008 R2 Service Pack 3 releases!". Microsoft. Retrieved 2013-05-31.
  4. ^ Foley, Mary Joe. "Microsoft drops Dryad; puts its big-data bets on Hadoop". ZDNet. Retrieved 2013-05-31.
  5. ^ Henschen, Doug. "Microsoft Ditches Dryad, Focuses On Hadoop". Information Week. Retrieved 2013-05-31.

추가 읽기

외부 링크