haku: @keyword analysis / yhteensä: 31
viite: 11 / 31
Tekijä:Torkkel, Juha
Työn nimi:Analyzing and measuring a server cluster: a mathematical model
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2010
Sivut:x + 69 s. + liitt. 5      Kieli:   eng
Koulu/Laitos/Osasto:Elektroniikan, tietoliikenteen ja automaation tiedekunta
Oppiaine:Ohjelmistotekniikka   (T-106)
Valvoja:Saikkonen, Heikki
Ohjaaja:Harmonen, Timo
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark Aalto  1519   | Arkisto
Avainsanat:server cluster
mathematical model
analysis
palvelinklusteri
matemaattinen malli
analyysi
Tiivistelmä (fin): Tietoyhteiskunnan kehittymisen myötä tietoturvasta on tullut kiinteä osa ihmisten arkipäivää.
Erilaiset päätelaitteet yhdistettynä Internetiin tuottavat monimuotoisia viestintä- ja kommunikointimahdollisuuksia arjen rutiineihin.
Toisaalta Internet altistaa laitteet ja niiden käyttäjät erilaisille tietoturvauhille.

Tietoturvayhtiöt kehittävät jatkuvasti uusia teknologioita, joilla käyttäjiä pystytään suojaamaan näiltä uhilta tulevaisuudessa.
Uusien ja tehokkaampien menetelmien kehittelyn myötä tietoturva-alan yhtiöt ovat alkaneet hyödyntää niin kutsuttuja pilvipalveluita osana laitteisiin asennettuja tietoturvatuotteita.
Pilvipalvelut ovat Internetiin kytkettyjä palvelinklustereita.
Nämä palvelinklusterit tuottavat laitteisiin asennetuille tietoturvaohjelmistoille tietoa, jota käytetään uhkien torjuntaan.

Tässä diplomityössä tarkastelen erästä palvelinklusteria.
Rakennan matemaattisen mallin, jolla pystytään analysoimaan klusterin skaalautuvuutta, mitoittamaan klusteri oikein ja avustamaan päätöksentekoa klusterin kehitys- sekä budjetointityössä.
Suoritan etulinjan palvelimille tarvittavat mittaukset, joilla selvitän matemaattisen mallin tarvitsemat parametrit.
Lopulta sovellan mallia onnistuneesti käytäntöön antaen esimerkkejä skenaarioista, joihin mallilla saa tuotettua vastauksia.
Tiivistelmä (eng): Computer and information security is integral part of modern way of life.
People use wide range of devices in their every day lives for communication, entertainment and keeping up with current events.
They do this by connecting to the Internet where they are exposed to wide range of threats like spam, phishing, malicious software and privacy concerns Information security companies need to come up with more effective and responsive means to counter these threats.
Current trend is to move the information security knowledge from the end device to the so called network cloud.
These clouds are clusters of servers connected to the Internet.
Server clusters provide information about these threats to the user's end device.
With this information user is protected against these threats.

In this thesis I will research one such server cluster.
I will construct mathematical model what can be used to analyze the cluster scalability, dimension the cluster correctly assist in cluster budgeting and guide decision making in the cluster software development efforts.
I will carry out measurements of server performance to determine required parameters for the developed mathematical model.
Finally I will successfully apply the model to practise and demonstrate how model helps in evaluating answers to wide range of relevant questions about the cluster.
ED:2010-06-08
INSSI tietueen numero: 39740
+ lisää koriin
INSSI