Högskolan i Skövde

Beräkningskluster används exempelvis till vädersimuleringar eller produktsimulering. Microsoft HPC-kluster tillhandahåller två olika typer av beräkningsnoder var av den ena är Computenod, som körs med operativsystemet Windows Server 2008 R2, och den andra är Workstationnod, som körs med operativsystemet Windows 7.

Arbetets syfte är att jämföra operativsystemen Windows 7 och Windows Server 2008 R2 för att se om de presterar likartat som en beräkningsnod. Detta avgörs med avseende på energieffektivitet samt hur de presterar i Linpack. Linpack är ett prestandaverktyg som mäter ett beräkningsklusters beräkningsförmåga i flyttalsoperationer per sekund. Studien utförs genom en experimentell metod. Några studier om att operativsystemen Windows 7 och Windows Server 2008 R2 presterar likartat finns inte. Därför motiveras det till att verifiera hypotesen att de ska prestera likartat inom beräkningskluster. Eftersom båda operativsystemen är byggda på Windows NT 6.1, bör de prestera likartat (Microsoft msdn, 2012).

Studier av Narayan och Shi (2009, 2010) visar att operativsystem presterar olika med TCP och UDP protokollen. De visar även att operativsystemen presterar olika på applikationslagret. En annan studie av Abouelhoda och Mohamed (2009) visar att valet av operativsystem påverkar resultaten för deras testverktyg, WinBioinfTools. Testverktyget utvärderades på Linux-kluster och Microsoft HPC-kluster. Sottile och Minnich (2004) visar i sin studie att beräkningsförmågan påverkas av operativsystemen.

Bidraget för denna studie är att administratörer ska kunna använda resultaten som underlag när de ska motivera valet av vilken typ av beräkningsnod som ska väljas till ledningen i organisationer eller företag.

Resultatet visar att operativsystemen presterar ungefär lika efter att vissa processer har stängts av i Windows 7. De processer som stängts av körs inte på operativsystemet Windows Server 2008 R2 utan endast på Windows 7. En slutsats som dras är att processerna som körs påverkar resultaten. Processerna bör därför stängas av om de inte är nödvändiga för företaget eller organisationen. Stängs onödiga processer av, ökar energieffektiviteten och prestandan för beräkningsklustret vilket medför att bidraget till den globala uppvärmningen minskar eftersom energin går åt till att beräkna uppgifterna och inte onödiga processer.