Att förstå hur resurser från High Performance Compute-plattformar används av applikationer både individuellt och som en komposit är nyckeln till applikations- och plattformsprestanda. Typiska systemövervakningsverktyg ger inte tillräcklig trohet medan verktyg för programprofilering inte fångar upp det komplexa samspelet mellan applikationer som konkurrerar om delade resurser. För att få nya insikter, övervakningsverktyg måste köras kontinuerligt, system brett, vid frekvenser som är lämpliga för mätvärden av intresse, samtidigt som ha minimal inverkan på applikationens prestanda. Vi introducerar Lightweight Distributed Metric Service för skalbar, lätt övervakning av storskaliga datorsystem och tillämpningar. Vi beskriver frågor och begränsningar som styr införandet i Sandia National Laboratories kapacitet dator miljö och på National Center for Supercomputing Applikationer "Blue Waters plattform inklusive motiv, mått val, och krav relaterade till skala och specialiserad karaktär av Blue Waters. Vi tar upp övervakning av overhead och påverkan på applikationens prestanda och ger illustrativa profileringsresultat.
Slutligen utvecklades Lightweight Distributed Metric Service (LDMS) för prestandaövervakning på Sandia National Labs REF.
The lightweight distributed metric service: a scalable infrastructure for continuous monitoring of large scale computing systems and applications
{'venue': 'SC14: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis', 'journal': 'SC14: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}