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Distributed Computing
976 projects in result set
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Última actualización: 2013-08-31 05:25

Xming X Server for Windows

Xming は、Microsoft Windows XP/Vista/7/8 (+ Server 2003/2008/2012) のための、すぐれたX Windows サーバです。完全な機能を有し、小型で高速、簡単にインストールでき、Microsoft Windows上で単独で動作するとともに、(マシン毎にインストールすることなく)どこででも使えます。

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Última actualización: 2014-06-03 08:35

JPPF

JPPF makes it easy to parallelize computationally intensive tasks and execute them on a Grid.

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Última actualización: 2014-03-20 01:58

TigerVNC [Moved to GitHub]

TigerVNCは高度なVNCの実装です。VNCの第4世代に基づいています。TigerVNCには、TightVNCとTurboVNCプロジェクトからの機能も含まれています。これは、JPEG圧縮が強化されています。また、TigerVNCは、最新のX.OrgのXサーバをサポートしています。

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Última actualización: 2013-07-29 22:58

Makeflow

Makeflowは、クラスタ、クラウド及びグリッド上で大規模で複雑なアプリケーションを実行するためのワークフローエンジンです。これは、Condor、SGE及び同梱されているWork Queueシステムを含むいくつかの異なる分散コンピューティング・システムを駆動するために利用することができます。分散ファイル・システムを必要としません。そのため、入手できる任意のマシンのコレクションを活用するために利用できます。通常は、データ集約型化学演算アプリケーションのコアを数百又は数千にスケールアップするために使われます。

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Última actualización: 2012-11-06 23:43

Shared Scientific Toolbox in Java

Shared Scientific Toolboxは、Javaでモジュールラ及び堅牢な科学演算/分散コンピューティング・アプリケーションの効率的な開発を容易にするライブラリです。これは、広域な線形代数とFFTを伴う多次元配列のサポート、スケーラブル・ネットワーク層、並びにloading、メッセージ・パッシング及び統計パッケージといった高度なクラスを備えています。

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Última actualización: 2014-10-23 02:44

Ganglia

Gangliaは、クラスターやグリッドといったハイパフォーマンスコンピューティングシステムのためのスケーラブルな分散型の監視システムです。クラスターの集合を対象にした階層構造をベースにしています。 最大2000ノードのクラスタをサポートしています。

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Última actualización: 2011-03-22 04:39

Dapper Dataflow Engine

Dapper又は"Distributed and Parallel Program Execution Runtime"は、大規模クラウドとグリッド・コンピューティングの複雑な開発を簡単にするためのツールで、本質的な要点(実行可能コード、データグラフの記述と共に)によりユーザが分散計算を実現できます。豊富な実行セマンティクス、気ままな開発、堅牢な制御プロトコル、実行時におけるデータフロー・グラフの編集、並びに直感的なユーザ·インターフェースをサポートしています。

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Última actualización: 2013-07-29 22:54

Parrot and Chirp

ParrotとChirpは、広域なファイルシステムを簡単かつ手早く展開するためのユーザ・レベルのツールです。Parrotは、クライアント・コンポーネントです:未修正のアプリケーションへ透過的に付随し、アプリケーションからのシステム・コールを様々なリモート・サーバにリダイレクトします。コントロールの多様性は、アプリケーションで利用できる名前空間とリソースを編集するために適用することができます。Chirpは、サーバ・コンポーネントです:一般的なユーザが一つのコマンドを用いて、広域なストレージをエクスポート及び共有できます。豊富なアクセス制御システムは、ユーザが複数の認証タイプを混合又は一致させることができます。ParrotとChirpは、ソフトウェアをインストールするためのアクセス制限をかけているクラスタ、クラウド及びグリッドなどの大規模な分散システムのコンテキストにおいて、最も便利です。

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Última actualización: 2014-09-26 21:38

Talend Open Studio for Data Integration

Talendは、革新的で強力なオープンソースのデータ統合ソフトウェアであり、業務システムからETLまでのデータ統合、およびあらゆる規模の組織の移行において使用することができます。

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Última actualización: 2010-12-14 19:35

StarCluster

StarClusterは、研究室で利用される伝統的なコンピューティング・クラスタ又はAmazonのElastic Compute Cloud (EC2)上での汎用的な分散コンピューティング・アプリケーションを作成するためのユーティリティです。これは、ユーザから提供されるシンプルなコンフィグレーション・ファイルを用いて、クラウド・リソースをAmazonに要求し、キューイング・システム、NFS 共有/homeディレクトリ、パスワードなしSSH、OpenMPI及び~140GBの仮想記憶ディスク領域を構成します。これは、Pythonライブラリとこのライブラリへのシンプルなコマンドライン・インタフェースで構成されています。エンドユーザ向けには、コマンドライン・インタフェースは、EC2での分散コンピューティングをすぐに使えるようにするためのシンプルで直感的なオプションを提供しています(つまり、クラスタの開始/停止、AMIの管理など)。開発者向けには、ライブラリは、ノードの接続/取外し、ノード上でのコマンドの実行、ノード間とのファイルのコピーなどのための簡略化したインタフェースを提供するためにEC2 APIをラップします。

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Última actualización: 2010-02-18 15:28

jmemcached

jmemcachedは、高速ネットワークで利用可能なキャッシュデーモンです。これは、memcachedのプロトコルとの互換性がありますが、Javaで書かれていて、移植性を考慮するアプリケーション(Javaは推奨されるソリューションです)、或いは別のストレージ・エンジンを搭載する組み込みアプリケーションでmemcachedプロトコルを利用するのに適しています。memcacheを動作させるために、既存のクライアントは変更されません。これは、スタンドアローン、又は既存のJavaアプリケーション内に組み込むこともできます。

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Última actualización: 2010-06-17 07:58

DAC

DAC (Dynamic Agent Computations)は、並列計算を記述するマルチエージェント・システムを実装するために設計された新たなソフトウェア・フレームワークです。システム全体の設定と拡張は簡単ですが、非常に効率的でスケーラブルです。また、使用している技術(JMS、Cajo、JMX)は、製品環境で使うことができるほど、フレームワークの高い信頼性を確かなものにします。

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Última actualización: 2014-06-07 03:10

magic.jar

magic.jar は、任意のマシン上の !TinyBrain.de に携帯電話、サンド ボックスの Lua スニペットを実行することができるコマンド ライン ツールです。それはテキストの操作を行うし、Gui を表示できます。

(Automatic Translation)
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Última actualización: 2010-05-05 09:09

XtreemOS

XtreemOSプロジェクト全体の目的は、仮想組織(VO)のためのネイティブ・サポートによりグリッド・オペレーティング・システム(XtreemOSという)を、設計、実装、評価及び頒布することです。XtreemOSは、クラスタから携帯電話まで、幅広い範囲での基盤プラットフォーム上で実行することができます。これは、Mandriva Linuxと、後の他ディストリビューションへのサポートをベースにしています。

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Última actualización: 2012-10-25 00:40

dispy

dispyは、1台のマシン(SMP)若しくはクラスタ又はグリッドにある数多くのマシンの複数プロセッサに分散して、計算を並列に実行するためのPythonフレームワークです。計算は、独立したプログラム又はPythonの関数にすることもできます。dispyは、(Hadoop、MapReduce、Parallel Pythonにの類似した)異なる(巨大な)データセットを個別に評価する計算のようなデータの並列化(SIMD)パラダイムに適しています。dispyは、依存関係(ファイル、Pythonの関数、クラス、モジュール)の自動配分、クライアント側とサーバ側の障害復旧、特定のノードへの計算のスケジューリング、セキュリティのための暗号化、必要に応じた計算リソースの共有などの機能を備えています。