Application of the 9P protocol in organizing a shared speed memory buffer for intermediate computations (RAMPL)

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

In the context of the development of the modern economy, the scope of application of Big Data (databases, performance computing, high-speed network channels) and automated methods of work in this area (design of data systems, management and monitoring) is rapidly expanding. Artificial Intelligence systems are becoming especially popular as methods for automating all of the above points. In our country, serious problems are being solved in these areas of computer science. Despite a number of systemic problems, in Russia a distributed network of Supercomputer Centers for Collective Use is being formed, which is designed to solve the problem of rational use of supercomputer systems. There are also advances in the work to create technologies for writing and translating parallel Software. The article provides a brief overview of the software solutions used in the Plan 9 Operating System. In particular, the 9P file system network protocol is reviewed and its brief comparison with NFS (at the moment) is given. Based on this protocol, the author proposed a software architecture for the Rapid Access for Multi Processing and Learning for intermediate calculations, which is necessary in the optimization of numerical methods and machine learning within distributed computing systems. Also, the author proposes to use the protocol’s capabilities to organize monitoring of remote hosts, as well as manage processes and devices on it. The article outlines the tasks for improving the 9P network protocol. Some comments are made about the features of using the protocol in its modern form. It is concluded that there is great potential for using technologies based on it.

Sobre autores

A. Kulagin

Moscow Technical University of Communication and Informatics (MTUCI)

Email: uzmarsalatita@yandex.ru
8a, Aviamotornaya street, Moscow, 111024, Russia

Bibliografia

  1. Шабанов Б.М., Овсянников А.П., Баранов А.В., Лещев С.А., Долгов Б.В., Дербышев Д.Ю. Проект распределенной сети суперкомпьютерных центров коллективного пользования. Программные системы: теория и приложения. 2017. № 4 (35). С. 245–262.
  2. Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет) Лаборатория суперкомпьютерного моделирования. СКИФ-Полигон (online). https://supercomputer.susu.ru / skif_polygon /
  3. Воеводин В.В. Параллелизм в сложных программных комплексах (почему сложно создавать эффективные прикладные пакеты). Чебышевский сборник. 2017. Т. 18. Вып. 3. С. 187–200. DOI: 10.22405 / 2226-8383-2017-18-3-187-200.
  4. DVM-система. DVM-система разработки параллельных программ (online). http://dvm-system.org / ru / about /
  5. Колганов А.С., Яшин С.В. Автоматическое инкрементальное распараллеливание больших программных комплексов с помощью системы SAPFOR. Параллельные вычислительные технологии – XIII международная конференция. 2019. С. 275–287.
  6. СУППЗ. О проекте (online). http://suppz.jscc.ru /
  7. Pike R., Presotto D., Dorward S., Flandrena B., Thompson K., Trickey H., Winterbottom P. Plan 9 from Bell Labs. Computing systems 1995 (USENIX). Summer 1995. V. 8. № 3. P. 221–254.
  8. Plan 9 Foundation. About Plan 9 (online). https://p9f.org / about.html
  9. Flandrena B., Thompson K., Pike R., Cox R. LICENSE (online). https://bitbucket.org / plan9-from-bell-labs / u9fs/src/master / LICENSE
  10. The kernel development community. v9fs: Plan 9 Resource Sharing for Linux (online). https://docs.kernel.org / filesystems / 9p.html
  11. Hensbergen E., Minnich R. Grave Robbers from Outer Space. Using 9P2000 Under Linux (online). https://www.usenix.org / legacy / events / usenix05 / tech / freenix / full_papers / hensbergen / hensbergen_html / index.html
  12. Kerrisk M. loop(4) – Linux manual page (online). https://man7.org / linux / man-pages / man4/loop.4.html
  13. The kernel development community. zram: Compressed RAM-based block devices (online). https://docs.kernel.org / admin-guide / blockdev / zram.html?highlight=zram
  14. Kerrisk M. lvm(8) – Linux manual page (online). https://man7.org / linux / man-pages / man8/lvm.8.html
  15. Zabbix SIA. Zabbix агент (online). https://www.zabbix.com / documentation / current / ru / manual / config / items / itemtypes / zabbix_agent
  16. Zabbix SIA. Выполнение команд (online). https://www.zabbix.com / documentation / current / ru / manual / appendix / command_execution

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».