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分散コンピューティング
171 件のプロジェクトが条件に合致します
最終更新日: 2016-08-09 20:26

Xming X Server for Windows

Xming は、Microsoft Windows XP/Vista/7/8 (+ Server 2003/2008/2012) のための、すぐれたX Window サーバです。完全な機能を有し、小型で高速、簡単にインストールでき、Microsoft Windows上で単独で動作するとともに、(マシン毎にインストールすることなく)どこででも使えます。

最終更新日: 2018-03-21 23:43

Diskless Remote Boot in Linux (DRBL)

DRBL provides diskless or systemless environment. It uses distributed hardware resources and makes it possible for clients to fully access local hardware. It also includes Clonezilla, a partition and disk cloning utility similar to Ghost.

主要対話語: 中国語 (繁体字), 英語
オペレーティングシステム: Linux
プログラミング言語: C, Perl, Unixシェル
ユーザインタフェース: X11アプリケーション
活発さ: 14
活発さ順位: 150位
登録日: 2016-03-20 12:41
最終更新日: 2015-06-14 02:35

hadoop for windows

unofficial prebuild binary packages of apache hadoop for windows, apache hive for windows, apache spark for windows, apache drill for windows and azkaban for windows.


Windows で動作する Apache Hadoop の非公式のビルド済みバイナリです。

Apache Hive, Apache Spark, Apache Drill および Azkaban の動作には MSYS/MinGW の環境が必要です。
Apache Drill を分散環境で利用するには、別途 Apache ZooKeeper を入手する必要があります。

開発状況: 2 - プレ アルファ
対象ユーザ: 科学/研究
ライセンス: Apache License V2.0
オペレーティングシステム: MinGW/MSYS (MS Windows), Windows 7
プログラミング言語: Java
登録日: 2015-02-22 06:32
最終更新日: 2018-04-13 23:37

Talend Open Studio

Talendは、革新的で強力なオープンソースのデータ統合ソフトウェアであり、業務システムからETLまでのデータ統合、およびあらゆる規模の組織の移行において使用することができます。

最終更新日: 2014-06-03 08:35

JPPF

JPPF は、高負荷なタスクをグリッド上で簡単に並列処理化・実行できます。

最終更新日: 2012-11-06 23:43

Shared Scientific Toolbox in Java

Shared Scientific Toolboxは、Javaでモジュールラ及び堅牢な科学演算/分散コンピューティング・アプリケーションの効率的な開発を容易にするライブラリです。これは、広域な線形代数とFFTを伴う多次元配列のサポート、スケーラブル・ネットワーク層、並びにloading、メッセージ・パッシング及び統計パッケージといった高度なクラスを備えています。

最終更新日: 2013-07-29 22:58

Makeflow

Makeflowは、クラスタ、クラウド及びグリッド上で大規模で複雑なアプリケーションを実行するためのワークフローエンジンです。これは、Condor、SGE及び同梱されているWork Queueシステムを含むいくつかの異なる分散コンピューティング・システムを駆動するために利用することができます。分散ファイル・システムを必要としません。そのため、入手できる任意のマシンのコレクションを活用するために利用できます。通常は、データ集約型化学演算アプリケーションのコアを数百又は数千にスケールアップするために使われます。

最終更新日: 2018-04-07 01:04

linuxptp

このプロジェクトは、[/projects/freshmeat_linux/ Linux] 用の IEEE 標準 1588年によると高精度時間プロトコル (PTP) の実装です。

(機械翻訳)
対象ユーザ: 開発者, システム管理者
オペレーティングシステム: uClinux, Linux
プログラミング言語: C
ユーザインタフェース: 入出力なし(Daemon), コマンドライン
最終更新日: 2008-07-03 08:24

an Object Oriented Neural Engine

Joone は java (tm) で書かれたニューラル ネット フレームワークです。それは、コア エンジン、GUI エディターと分散訓練環境で構成され、新しいアルゴリズムまたは基本コンポーネントから始まってアーキテクチャを実装する新しいモジュールの作成によって拡張できます。

(機械翻訳)
最終更新日: 2011-03-22 04:39

Dapper Dataflow Engine

Dapper又は"Distributed and Parallel Program Execution Runtime"は、大規模クラウドとグリッド・コンピューティングの複雑な開発を簡単にするためのツールで、本質的な要点(実行可能コード、データグラフの記述と共に)によりユーザが分散計算を実現できます。豊富な実行セマンティクス、気ままな開発、堅牢な制御プロトコル、実行時におけるデータフロー・グラフの編集、並びに直感的なユーザ·インターフェースをサポートしています。

最終更新日: 2010-02-18 15:28

jmemcached

jmemcachedは、高速ネットワークで利用可能なキャッシュデーモンです。これは、memcachedのプロトコルとの互換性がありますが、Javaで書かれていて、移植性を考慮するアプリケーション(Javaは推奨されるソリューションです)、或いは別のストレージ・エンジンを搭載する組み込みアプリケーションでmemcachedプロトコルを利用するのに適しています。memcacheを動作させるために、既存のクライアントは変更されません。これは、スタンドアローン、又は既存のJavaアプリケーション内に組み込むこともできます。

最終更新日: 2010-05-05 09:09

XtreemOS

XtreemOSプロジェクト全体の目的は、仮想組織(VO)のためのネイティブ・サポートによりグリッド・オペレーティング・システム(XtreemOSという)を、設計、実装、評価及び頒布することです。XtreemOSは、クラスタから携帯電話まで、幅広い範囲での基盤プラットフォーム上で実行することができます。これは、Mandriva Linuxと、後の他ディストリビューションへのサポートをベースにしています。

最終更新日: 2010-12-14 19:35

StarCluster

StarClusterは、研究室で利用される伝統的なコンピューティング・クラスタ又はAmazonのElastic Compute Cloud (EC2)上での汎用的な分散コンピューティング・アプリケーションを作成するためのユーティリティです。これは、ユーザから提供されるシンプルなコンフィグレーション・ファイルを用いて、クラウド・リソースをAmazonに要求し、キューイング・システム、NFS 共有/homeディレクトリ、パスワードなしSSH、OpenMPI及び~140GBの仮想記憶ディスク領域を構成します。これは、Pythonライブラリとこのライブラリへのシンプルなコマンドライン・インタフェースで構成されています。エンドユーザ向けには、コマンドライン・インタフェースは、EC2での分散コンピューティングをすぐに使えるようにするためのシンプルで直感的なオプションを提供しています(つまり、クラスタの開始/停止、AMIの管理など)。開発者向けには、ライブラリは、ノードの接続/取外し、ノード上でのコマンドの実行、ノード間とのファイルのコピーなどのための簡略化したインタフェースを提供するためにEC2 APIをラップします。

最終更新日: 2010-06-17 07:58

DAC

DAC (Dynamic Agent Computations)は、並列計算を記述するマルチエージェント・システムを実装するために設計された新たなソフトウェア・フレームワークです。システム全体の設定と拡張は簡単ですが、非常に効率的でスケーラブルです。また、使用している技術(JMS、Cajo、JMX)は、製品環境で使うことができるほど、フレームワークの高い信頼性を確かなものにします。

最終更新日: 2012-10-25 00:40

dispy

dispyは、1台のマシン(SMP)若しくはクラスタ又はグリッドにある数多くのマシンの複数プロセッサに分散して、計算を並列に実行するためのPythonフレームワークです。計算は、独立したプログラム又はPythonの関数にすることもできます。dispyは、(Hadoop、MapReduce、Parallel Pythonにの類似した)異なる(巨大な)データセットを個別に評価する計算のようなデータの並列化(SIMD)パラダイムに適しています。dispyは、依存関係(ファイル、Pythonの関数、クラス、モジュール)の自動配分、クライアント側とサーバ側の障害復旧、特定のノードへの計算のスケジューリング、セキュリティのための暗号化、必要に応じた計算リソースの共有などの機能を備えています。

オペレーティングシステム: MacOSX, Linux, Windows
プログラミング言語: Python