2013-11-07 11:21:00 +00:00
\section { Burnin}
\label { sub:burnin}
2013-11-07 13:22:33 +00:00
\subsection { Munin}
\label { sub:munin}
2014-03-29 20:04:42 +00:00
Zur Überwachung und Aufzeichnung des Systems während des Burnin haben wir \texttt {
2013-11-07 21:19:48 +00:00
munin} eingerichtet. Dieses besteht aus einem Masterprozess, welches die gewünschten
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Daten aufzeichnet, und einem Nodeprozess, welches die Daten bereitstellt. Die
Darstellung erfolgt über ein Webinterface, welches die Graphen aus einer
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\emph { rddtool} -Datenbank generiert. Auf dem Headnode haben wir den Masterprozess
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installiert:
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\shellcmd { pacman -S munin}
Auf dem Computenode die Nodekomponente:
\shellcmd { pacman -S munin-node}
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Für das Webfrontend richteten wir darüber hinaus den Webserver \emph { nginx} ein:
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\shellcmd { pacman -S nginx}
Dieser kommuniziert über fastcgi mit Munin um die Graphen
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generieren zu lassen. Die nötige Konfiguration befindet sich in \texttt {
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aufgabe2.5/nginx} . Die fastcgi-Prozesse von Munin starteten wir mit folgenden
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Befehl:
\shellcmd { systemctl enable munin-graph.socket munin-html.socket}
\shellcmd { systemctl start munin-graph.socket munin-html.socket}
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Die ab zu fragenden Nodes werden in die \emph { munin.conf} eingetragen (\texttt {
2013-11-13 14:31:08 +00:00
aufgabe2.6/munin.conf} ).
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Da die Anzahl unserer Nodes verhältnismäßig klein ist, haben wir uns für die
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Aktualisierung der Leistungsdaten via \emph { munin-cron} entschieden:
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\shellcmd { crontab /etc/munin/munin-cron-entry -u munin}
Munin bringt bei der Installation schon eine Vielzahl von Plugins mit. Manche
von diesen benötigen wiederum für die Datenerfassung andere Programme. Auf dem
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Computenode haben wir folgende Plugins aktiviert:
\begin { itemize}
\item cpu
\item diskstate
\item hddtemp
\item load
\item memory
\item sensors\_ temp
\end { itemize}
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Zum Belasten des Systems über 48h verwendeten wir \emph { stress} mit jeweils 4 Workern für jeweils CPU-, IO-, Speicher- und Festplatten-Auslastung.
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\pagebreak
\subsubsection { Graphen}
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\begin { itemize}
\item CPU-Temperatur: \\ \\
\includegraphics [width=15cm] { bilder/temp.png}
\item CPU-Auslastung: \\ \\
\includegraphics [width=15cm] { bilder/cpu.png}
\pagebreak
\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}
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\end { itemize}
2013-11-08 09:14:49 +00:00
\pagebreak
\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 folgenden Shell-Befehl:
\shellcmd { shutdown -P 2880}
2014-03-29 20:04:42 +00:00
\pagebreak
