Abstract
We propose a new approach to solving important practical problems of complex debugging, joint testing, and analysis of the execution time of software module versions in a heterogeneous distributed computing environment that integrating Grid and cloud computing. These problems arise in the process of supporting the continuous integration of modules of distributed applied software packages. The study focuses on the packages that are used to conduct large-scale computational experiments. The scientific novelty of the proposed approach is to combine the methodology for creating the packages with modern software development practices based on its continuous integration using knowledge about the specifics of the problems being solved. Our contribution is multifold. We expanded the capabilities of continuous integration tools by developing new additional tools for the markup and transformation of data from poorly structured sources and predicting modules execution time. In addition, we developed a technological scheme of the joint applying our developed tools and external systems for continuous integration. Therefore, we provide a more large range of capabilities of continuous integration in relation to the processes of creating and using the packages in comparison with the well-known tools. The fundamental basis of their functioning is a new conceptual model of the packages. This model supports the specification, planning, and execution of software continuous integration processes taking into account the specific subject data and problems being solved. Applying the developed tools in practice leads to a decrease in the number of errors and failures of applied software in the development and use of the packages. In turn, such decrease significantly reduces the time for large-scale computational experiments and increases the efficiency of using resources of the environment. The results of practical experiments on the use of system prototype for continuous integration of applied software show their high efficiency.
Highlights
В настоящее время применение высокопроизводительных вычислений стало неотъемлемой составляющей процесса поддержки проведения крупномасштабных экспериментов по решению больших научных и прикладных задач в различных сферах человеческой деятельности
Это влечет за собой необходимость решения проблем реконфигурации вычислительных сред распределенные пакеты прикладных программ (РППП), модификации их библиотек программных модулей и/или разработки нового программное обеспечение (ПО), поддержки корректности взаимодействия различных версий программных модулей в рамках единой схемы решения задачи, учета условий применения этих версий, комплексирования изменяющихся источников предметной информации со структурами данных РППП, прогнозирования времени выполнения модулей разных версий с целью оптимизации показателей функционирования выделяемых им ресурсов и эффективности решения задач
В рамках этого подхода расширены возможности средств непрерывной интеграции за счет разработки новых дополнительных инструментов для разметки и преобразования данных из слабоструктурированных источников, а также прогнозирования времени выполнения модулей РППП
Summary
В настоящее время применение высокопроизводительных вычислений стало неотъемлемой составляющей процесса поддержки проведения крупномасштабных экспериментов по решению больших научных и прикладных задач в различных сферах человеческой деятельности. Это влечет за собой необходимость решения проблем реконфигурации вычислительных сред РППП, модификации их библиотек программных модулей и/или разработки нового ПО, поддержки корректности взаимодействия различных версий программных модулей в рамках единой схемы решения задачи, учета условий применения этих версий, комплексирования изменяющихся источников предметной информации со структурами данных РППП, прогнозирования времени выполнения модулей разных версий с целью оптимизации показателей функционирования выделяемых им ресурсов и эффективности решения задач. Данные средства зачастую не готовы в полной мере поддерживать сложный процесс непрерывной интеграции в сочетании с концептуальным моделированием, традиционно применяемым в таких пакетах, а также использованием предметноориентированных знаний в сочетании со специализированными знаниями о программноаппаратной инфраструктуре среды и административных политиках, установленных в ее узлах. В рамках этого подхода расширены возможности средств непрерывной интеграции за счет разработки новых дополнительных инструментов для разметки и преобразования данных из слабоструктурированных источников, а также прогнозирования времени выполнения модулей РППП.
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callMore From: Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
