<html><head><meta name="color-scheme" content="light dark"></head><body><pre style="word-wrap: break-word; white-space: pre-wrap;">\section{Burnin}
\label{sub:burnin}

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

Zur Überwachung und Aufzeichnung des Systems während des Burnin haben wir \texttt{
munin} eingerichtet. Dieses 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}

Dieser kommuniziert über fastcgi mit Munin um die Graphen
generieren zu lassen. Die nötige Konfiguration befindet sich in \texttt{
aufgabe2.5/nginx}. Die fastcgi-Prozesse von Munin starteten wir mit folgenden
Befehl:

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

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

Die ab zu fragenden 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 via \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 diesen 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 \emph{stress} mit jeweils 4 Workern für jeweils CPU-, IO-, Speicher- und Festplatten-Auslastung.

\pagebreak

\subsubsection{Graphen}

\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}

\end{itemize}

\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}

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</pre></body></html>