\section{Burnin}
\label{sub:burnin}

\subsection{Munin}
\label{sub:munin}

Zur Überwachung und Aufzeichnung des Systems während des Burnin haben wir
\texttt{Munin} eingerichtet. Munit besteht aus einem Masterprozess, welches
die gewünschten Daten aufzeichnet und einem Nodeprozess, welches die Daten
bereitstellt. Die Darstellung erfolgt über ein Webinterface, welches die Graphen
aus einer \emph{Rddtool}-Datenbank generiert. Auf dem Headnode haben wir den
Masterprozess installiert:

\shellcmd{pacman -S munin}

Auf dem Computenode die Nodekomponente:

\shellcmd{pacman -S munin-node}

Für das Webfrontend richteten wir darüber hinaus den Webserver \emph{Nginx} ein:

\shellcmd{pacman -S nginx}

Der Webserver kommuniziert über das FastCGI-Protokoll mit Munin um die Graphen
generieren zu lassen. Die nötige Konfiguration befindet sich in
\texttt{aufgabe2.5/nginx}. Den FastCGI-Prozess von Munin starteten wir mit dem
Befehl:

\shellcmd{systemctl enable munin-graph.socket munin-html.socket}

\shellcmd{systemctl start munin-graph.socket munin-html.socket}

Die abzufragenden Nodes werden in die \emph{munin.conf} eingetragen
(\texttt{aufgabe2.6/munin.conf}).  Da die Anzahl unserer Nodes verhältnismäßig
klein ist, haben wir uns für die Aktualisierung der Leistungsdaten mithilfe
\emph{munin-cron} entschieden:

\shellcmd{crontab /etc/munin/munin-cron-entry -u munin}

Munin bringt bei der Installation schon eine Vielzahl von Plugins mit. Manche
von dieser Plugins benötigen wiederum für die Datenerfassung andere Programme.
Auf dem Computenode haben wir folgende Plugins aktiviert:

\begin{itemize}
\item cpu
\item diskstate
\item hddtemp
\item load
\item memory
\item sensors\_temp
\end{itemize}

Zum Belasten des Systems über 48h verwendeten wir das Programm \emph{Stress} mit
4 Worker-Prozessen für jeweils CPU-, IO-, Speicher- und Festplatten-Auslastung.

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\subsubsection{Graphen}

\begin{itemize}

\item CPU-Temperatur: \\\\
\includegraphics[width=15cm]{bilder/temp.png}

\item CPU-Auslastung: \\\\
\includegraphics[width=15cm]{bilder/cpu.png}

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\item Speicher-Auslastung: \\\\
\includegraphics[width=15cm]{bilder/memory.png}

\item Festplatten-Temperatur: \\\\
\includegraphics[width=15cm]{bilder/hddtemp.png}

\pagebreak

\item Festplatten-Auslastung: \\\\
\includegraphics[width=15cm]{bilder/hdd.png} \\\\
\includegraphics[width=15cm]{bilder/hddio.png}

\end{itemize}

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\subsubsection{Auswertung}

Die CPU-Auslastung ist wie erwartet auf 400\% (Dual-Core mit Hyperthreading) gestiegen und über 48h konstant geblieben. Die CPU-Temperatur ist dabei von 65 bzw. 70$^\circ$ C auf ca. 79 bzw. 81$^\circ$ C gestiegen und gegen Ende leicht abgefallen. Die Speicher-Auslastung ist von 200MB auf durchschnittlich 1.65GB angestiegen. Die Festplatten-Temperatur stieg von 47 auf 53$^\circ$ C und fiel 4h vor Burnin-Ende auf 52$^\circ$ C ab.\\
Abschließend ist zu sagen, dass der Compute-Node den Burnin ohne nennenswerte Auffälligkeiten in Auslastung und Temperaturänderungen durchlaufen hat.

\subsubsection{Shutdown}

Nach dem Burnin sollte der Compute-Node automatisch heruntergefahren werden.
Dazu nutzten wir den Zeitparameter des \emph{Shutdown-Befehls}:

\shellcmd{shutdown -P 2880}

\pagebreak
