ΜΕΛΕΤΗ ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΕΦΑΡΜΟΓΗΣ ΣΕ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΟ ΝΕΦΟΣ (CLOUD COMPUTING) ΜΕ ΕΜΦΑΣΗ ΣΤΗΝ ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ ΔΕΝΤΡΩΝ.

Σχετικά έγγραφα
Π Τ Υ Χ Ι Α Κ Η Ε Ρ Γ Α Σ Ι Α

EPL 660: Lab 4 Introduction to Hadoop

Κεφάλαιο 13: : Εφαρμογές νέφους. Καραμαούνας Π. 1

Διαδίκτυο των Αντικειμένων - IoT.

ΤΕΙ Δυτικής Ελλάδας Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ. Τεχνολογίες Υπολογιστικού Νέφους

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ - Π.Μ.Σ. ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

Cloud Computing with Google and Microsoft. Despoina Trikomitou Andreas Diavastos Class: EPL425

Διδάσκων: Νεκτάριος Κοζύρης, καθηγητής

Μηχανική Λογισμικού για Διαδικτυακές & Φορητές Εφαρμογές

cloud computing εφαρμογές νέφους Κεφάλαιο 13

Υπολογιστική Νέφους Cloud computing

Όλες οι υπηρεσίες είναι διαθέσιμες μέσω διαδικτύου.

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΙΑ ΙΚΑΣΙΑ ΜΕΤΑΒΑΣΗΣ ΣΤΟ CLOUD COMPUTING ΜΑΘΗΣΙΑΚΟΙ ΣΤΟΧΟΙ

Διδάσκων: Νεκτάριος Κοζύρης, καθηγητής

L. M. Vaquero, L. Rodero Merino, J. Caceres, M. Lindner

Π Τ Υ Χ Ι Α Κ Η Ε Ρ Γ Α Σ Ι Α

Παρουσίαση του Έργου SECOVIA: στόχοι και αποτελέσματα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 13. Εφαρμογές νέφους. ΕΝΟΤΗΤΑ 4 Συνεργασία και Ασφάλεια στο Διαδίκτυο. Εφαρμογές Πληροφορικής

Μελέτη και Υλοποίηση Αλγορίθμων για Βιολογικές Εφαρμογές σε MapReduce Περιβάλλον

ΜΑΘΗΜΑ: Υπολογιστικά Νέφη

Cloud Computing & Data Management (Υπολογιστικά Νέφη & Διαχείριση Δεδομένων)

Υλοποίηση κατασκευής δέντρου επιθεμάτων σε Hadoop MapReduce

Cloud Computing και Ζητήματα Προστασίας Προσωπικών Δεδομένων. Λ. Μήτρου, Αναπληρώτρια Καθηγήτρια Πανεπιστήμιο Αιγαίου

Ο Ρόλος των Αρχών στη διασφάλιση του Απορρήτου των Επικοινωνιών στον κόσµο της Νεφοϋπολογιστικής

Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης

Διαφορές single-processor αρχιτεκτονικών και SoCs

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΤΑΝΕΜΗΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Εαρινό Εξάμηνο

ΕΥΡΩΠΑΪΚΗ ΕΝΩΣΗ ΕΥΡΩΠΑΪΚΟ ΤΑΜΕΙΟ ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ

Φιλίππου Θεοδόσιος Εκπαιδευτικός Πληροφορικής

Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης

Information Technology for Business

Χρήση ΕΛΛΑΚ σε περιβάλλον ασύγχρονης & εξ αποστάσεως εκπαίδευσης

Τεχνολογική Υποδομή Πληροφοριακών Συστημάτων

Ενότητα 2. Πηγές Λογισμικού. Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης ΙI Νίκος Καρακαπιλίδης 2-1

Ανάκτηση Πληροφορίας σε Νέφη Υπολογιστών

Ανοιχτές Διαδικτυακές Υπηρεσίες και Υποδομές Cloud

Βασικές Έννοιες Διαδικτύου, Wordpress και BuddyPress

Ανάλυση Αρχείων Καταγραφής σε Υπολογιστικά Νέφη. Log File Analysis in Cloud Computing

Υποδομή ΤΠ: Υλικό και λογισμικό

Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών Πολυτεχνική Σχολή Κοζάνης Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας Cloud Computing

Διαχείριση Πολιτισμικών Δεδομένων

AN IMPLEMENTATION OF THE CLOUD BASED SCHOOL

Απαντήσεις σε ερωτήσεις

Υπολογιστική Νέφους: Εργαστήριο 1

MapReduce Εισαγωγή. MapReduce. ηµήτρης Λεβεντέας

Εισαγωγή στα Πληροφοριακά Συστήματα. Ενότητα 11: Αρχιτεκτονική Cloud

Σταύρος Καουκάκης Ευτύχιος Βαβουράκης

ΕΠΛ425 : Τεχνολογίες Διαδικτύου Εργαστήρια

ΕΝΤΥΠΟ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΔΙΑΒΟΥΛΕΥΣΗΣ ΤΕΧΝΙΚΩΝ ΠΡΟΔΙΑΓΡΑΦΩΝ

«Αναβαθμισμένη υπηρεσία ασύγχρονης dτηλεκπαίδευσ ης ΠΣΔ:

Συστήματα Παράλληλης & Κατανεμημένης Επεξεργασίας

Γεω-χωρικές υπηρεσίες και τεχνολογίες WEB. Βασίλειος Βεσκούκης Μηχανικός ΗΥ, Επ.Καθ. ΕΜΠ

Server Virtualization με εργαλεία ΕΛ/ΛΑΚ. ΛΑΚ Δήμος Ρεθύμνης.

Ηλεκτρονικά έγγραφα - επεξεργασία

Εισ. Στην ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ. Διάλεξη 4 η. Βασίλης Στεφανής

Big Data. CERN/LHC: 40TB/μέρα (15PB/έτος) Πολλά, πολλά ακόμα Web logs, αρχεία ομιλιών, ιατρικοί φάκελοι, κλπ. για όλους...

Πληροφοριακά Συστήματα Μεγάλης Κλίμακας Cloud Computing

Ηλεκτρονικός Ιατρικός Φάκελος: Νέες Τάσεις, Κατανεµηµένες Αρχιτεκτονικές και Κινητές

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ. Ηλεκτρονικό Εμπόριο

Κεφάλαιο 8: Υπολογιστικές Μέθοδοι για Ανάλυση Μεγάλων Δεδομένων (Hadoop και MapReduce)

ΘΕΜΑΤΑ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΩΝ ΕΡΓΑΣΙΩΝ 2012

Συστήματα Παράλληλης & Κατανεμημένης Επεξεργασίας

2- Μοντέλα, Επίπεδα, Συμπράξεις, ROI, Υπολ/κό νέφος, Πλατφόρμες και Κινητή Διακυβέρνηση ΕΘΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΑΥΤΟΔΙΟΙΚΗΣΗΣ

Συστήματα Τηλεκπαίδευσης

Εφαρμογές Υπολογιστών. Κεφάλαιο 4 Λογισμικό Συστήματος

Συστήματα Τηλεκπαίδευσης

Αξιοποίηση των Τεχνολογιών Νεφοϋπολογιστικής στην Ηλεκτρονική ιακυβέρνηση

Τι είναι το Cloud; Είναι κάτι διαφορετικό ανάλογα ποιος το βλέπει. Administrator Technical Salesman MarkeHng Boss User

Crowdsourcing, Eφαρμογές για τον εμπλουτισμό δημόσιου περιεχομένου Ανοιχτά δεδομένα - Η διάσταση της ανάπτυξης μέσα από ψηφιακή καινοτομία

Optimal Load Balancing in Distributed NoSQL Databases

Υπολογιστικά Νέφη. Ενότητα 12: MapReduce. Άγγελος Μιχάλας Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ

ΟΛΟΚΛΗΡΩΜΕΝΗ ΙΑΤΡΙΚΗ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΑΡΧΕΙΟΘΕΤΗΣΗΣ

ΕΡΓΑΣΙΑ. (στο μάθημα: Τεχνολογίες Εφαρμογών Διαδικτύου του Η εξαμήνου σπουδών του Τμήματος Πληροφορικής & Τηλ/νιών)

Εισαγωγή στην Πληροφορική

ΗΜΥ 100 Εισαγωγή στην Τεχνολογία ιάλεξη 5

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ. Τεχνολογίες και Εφαρμογές Διαδικτύου

Alfaware Οδηγός Χρήσης Εφαρμογής (Software User Manual)

Powered by Web Serve

Περίληψη ιπλωµατικής Εργασίας

ΜΕΛΕΤΗ ΘΕΡΜΟΚΡΑΣΙΑΣ ΠΟΛΥΠΥΡΗΝΟΥ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΤΗ ΜΕ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ PHOENIX

Ενότητα #05. Πληροφοριακά Συστήματα Μεγάλης Κλίμακας Cloud Computing. Cloud providers. Cloud providers. Amazon Google Microsoft

Μάθημα 2 ο : Υποδομή Πληροφοριακών Συστημάτων Διοίκησης

Πληροφοριακά Συστήματα

το οικοσύστημα ανάπτυξης λογισμικού

Κωνσταντίνος Παρασκευόπουλος Καθηγητής Πληροφορικής (ΠΕ19 MSc) Ελληνικό Κολλέγιο Θεσσαλονίκης

Μαζικός Παραλληλισμός λ με Map - Reduce. Μοντέλο Θέματα υλοποίησης Παραδείγματα διαχείρισης δεδομένων

Νεογεωγραφία και Χαρτογραφική Διαδικτυακή Απεικόνιση. Η χρήση Ελεύθερων Γεωγραφικών Δεδομένων και Λογισμικού Ανοιχτού Κώδικα σε Φορητές Συσκευές.

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Δ.Π.Μ.Σ. ΣΤΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ (MIS)

Π Τ Υ Χ Ι Α Κ Η /ΔΙ Π Λ Ω Μ ΑΤ Ι Κ Η Ε Ρ ΓΑ Σ Ι Α

«Ανάπτυξη εφαρμογής Cloud Computing - SaaS»

Η Veritas ανακοινώνει λύσεις Enterprise Data Management μέσω του NetBackup 8.0

Διοίκηση και Διαχείριση εξοπλισμού Πληροφορικής στο δημόσιο σχολείο σε περίοδο οικονομικής κρίσης

Βάσεις Δεδομένων Ενότητα 1

Κατανεμημένος και Παράλληλος Προγραμματισμός. Κατανεμημένα Συστήματα. Δεύτερος παγκόσμιος πόλεμος 17/4/2017

ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ

EPL660: Information Retrieval and Search Engines Lab 5

Β ΕΙΔΙΚΗ ΦΑΣΗ ΣΠΟΥΔΩΝ

HELIX: Eθνικές ψηφιακές υποδομές για την έρευνα

Παραδείγματα Δεδομένων: Οι τιμές στο κυλικείο, μια λίστα από ονόματα, τα σήματα της τροχαίας.

Μαλούτα Θεανώ Σελίδα 1

Transcript:

ΤΕΙ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΗΥΣ Θέμα: ΜΕΛΕΤΗ ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΕΦΑΡΜΟΓΗΣ ΣΕ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΟ ΝΕΦΟΣ (CLOUD COMPUTING) ΜΕ ΕΜΦΑΣΗ ΣΤΗΝ ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ ΔΕΝΤΡΩΝ. Εισηγητής: Δ. Ν. Καλλέργης, MSc. Φοιτήτρια: Κοντζοπούλου Παναγιώτα

Εισαγωγή Η ανάγκη για αποθήκευση και επεξεργασία δεδομένων έχει αυξηθεί κατακόρυφα τα τελευταία χρόνια. To Facebook δημιουργεί 10TB δεδομένων/ημέρα. Εκτιμάται πως 2020 το σύνολο των δεδομένων θα είναι 35ΖΒ. Την λύση για την αποτελεσματική διαχείριση των δεδομένων έρχονται να την δώσουν τα κατανεμημένα συστήματα και το υπολογιστικό νέφος (Cloud Computing).

Υπολογιστικό Νέφος Αποτελεί μια νέα σχετικά προσέγγιση στον χώρο των κατανεμημένων συστημάτων. Σχετικά με τον ορισμό: Έχουν γίνει πολλές προσπάθειες οι οποίες δε μπορούν να καλύψουν όλες τις πτυχές του. Αυτό έχει σαν αποτέλεσμα την γενίκευση της έννοιας με τέτοιο τρόπο που κάθε σύστημα το οποίο επιτρέπει την ανάθεση υπολογιστικών και αποθηκευτικών υπηρεσιών «εξωτερικά» να θεωρείται υπολογιστικό νέφος. Ιστορικά αποτελεί εξέλιξη του υπολογιστικού πλέγματος, των υπολογιστικών δημόσιων υπηρεσιών και των γραφείων παροχής υπηρεσιών.

Χαρακτηριστικά Υπολογιστικού Νέφους On demand Self-Service Multi-tenancy Ελαστικότητα Ευρεία πρόσβαση μέσω δικτύου Πληρωμή ανάλογα με τη χρήση Κλιμακωσιμότητα Διαθεσιμότητα Εξισορρόπηση φορτίου

Μοντέλα Υπολογιστικού Νέφους (1) Λογισμικό ως Υπηρεσία (Software as a Service) Βασίζεται στη λογική της υπενοικίασης λογισμικού από έναν πάροχο υπηρεσιών. Η υπηρεσία διατίθεται μέσω διαδικτύου Δημοφιλές μοντέλο λόγω ευελιξίας, ποιότητας των υπηρεσιών, σταθερότητας και ελάχιστης δυνατής συντήρησης. Εφαρμογές: Google Apps, Office 365 Πλατφόρμα ως Υπηρεσία (Platform as a Service) Πλατφόρμα που διατίθεται για την ανάπτυξη λογισμικού Παροχή κατάλληλων υπηρεσιών για τη δυνατότητα ανάπτυξης, δοκιμής, διάθεσης και συντήρησης εφαρμογών. Λεπτομερής έλεγχος του λειτουργικού συστήματος και της πλατφόρμας Εφαρμογές: Google App Engine, Heroku

Μοντέλα Υπολογιστικού Νέφους (2) Υποδομή ως Υπηρεσία (Infrastructure as a Service) Χρησιμοποιείται κυρίως για υπολογισμούς. Υπενοικίαση υπολογιστικών και δικτυακών υποδομών ανάλογα με τις ανάγκες. Παροχή εικονικών μηχανών που βρίσκονται στο «σύννεφο» και ελέγχονται μέσω ενός API. Κατηγοριοποίηση των υπηρεσιών: Υπολογιστικοί πόροι: Εικονικά μηχανήματα (Amazon Web Services, Microsoft Azure, OpenStack, Eucalyptus) Αποθηκευτική δυνατότητα: Data-Storage as a Service (Windows Live SkyDrive, Ubuntu One, DropBox) Δικτυακή επικοινωνία: Communication as a Service (Cisco Hosted Unified Communications Services)

Μοντέλα Ανάπτυξης Υπολογιστικού Νέφους Δημόσιο Υπολογιστικό σύννεφο (Public Cloud) Ιδιωτικό Υπολογιστικό σύννεφο (Private Cloud) Κοινοτικό Υπολογιστικό σύννεφο (Community Cloud) Υβριδικό Υπολογιστικό σύννεφο (Hybrid Cloud)

Apache Hadoop Το Hadoop είναι ένα open source framework για την εκτέλεση εφαρμογών σε δίκτυα υπολογιστών χωρίς την ανάγκη χρήσης εξειδικευμένου hardware. Είναι γραμμένο σε Java. Επιτρέπει τη δημιουργία και την εκτέλεση εφαρμογών επεξεργασίας μεγάλου όγκου δεδομένων.

Ιστορική Αναδρομή Δημιουργήθηκε από τον Doug Cutting. Αναπτύχθηκε στα πλαίσια της διαδικτυακής μηχανής Apache Nutch το 2002. Το 2003 υλοποιήθηκε το NDFS και το MapReduce για το Nutch. Το 2006 το NDFS και το MapReduce αποτέλεσαν ξεχωριστό έργο που ονομάστηκε Hadoop. Τον Φεβρουάριο του 2008 εγκαθίσταται από τη Yahoo!

HDFS Είναι το κατανεμημένο σύστημα αρχείων που χρησιμοποιεί το Hadoop. Χαρακτηριστικά: Υψηλή ανοχή σε σφάλματα Streaming πρόσβαση στα δεδομένα Μεγάλος όγκος δεδομένων εισόδου Μοντέλο WORM (Write-Once-Read-Many) Εκτέλεση επεξεργασίας κοντά στα δεδομένα

Αρχιτεκτονική του HDFS Το HDFS ακολουθεί την αρχιτεκτονική Master/Slave. Ένα Cluster αποτελείται από: Έναν NameNode, που παίζει τον ρόλο του master. Διαχειρίζεται το namespace του συστήματος αρχείων. Ρυθμίζει την πρόσβαση των χρηστών στα αρχεία του HDFS. Διατηρεί πληροφορίες σχετικά με τη χαρτογράφηση των block στους DataNodes. Τους DataNodes, που παίζουν τον ρόλο των slave. Συνήθως τρέχει ένας σε κάθε κόμβο. Εξυπηρετούν αιτήσεις ανάγνωσης και εγγραφής. Δημιουργούν, διαγράφουν και αντιγράφουν block σύμφωνα με τις οδηγίες του NameNode.

Αρχιτεκτονική του HDFS

MapReduce Framework σχεδιασμένο για κατανεμημένους υπολογισμούς μεγάλου όγκου δεδομένων. Καταμερισμός εργασιών σε μεγάλο αριθμό μηχανημάτων. Προγράμματα σε MapReduce μπορούν να γραφούν σε διάφορες γλώσσες προγραμματισμού όπως Java, C++, Python. Αποτελείται από δύο βασικές λειτουργίες, την Map και την Reduce. To MapReduce χρησιμοποιείται κυρίως για: Log Processing Web Index Building Data mining Machine Learning

Λειτουργία του MapReduce Συνάρτηση map Παίρνει ως είσοδο ζευγάρια δεδομένων τύπου (κλειδί, τιμή). Τα αποτελέσματα ομαδοποιούνται με βάση το κλειδί και δίνονται ως είσοδος στη συνάρτηση reduce. Συνάρτηση reduce Παίρνει ως είσοδο ζευγάρια δεδομένων τύπου (κλειδί, λίστα τιμών). Τα αποτελέσματα της συνάρτησης ομαδοποιούνται και αυτό είναι το τελικό ζητούμενο.

Υλοποίηση Εφαρμογής

Υλοποίηση του προγράμματος Η υλοποίηση του προγράμματος έγινε σε Java. Για τη δημιουργία δέντρων επιθεμάτων χρησιμοποιήθηκε ο αλγόριθμος του Ukkonen. Έγινε παραλληλοποίηση του αλγορίθμου με τη βοήθεια του MapReduce. Σκοπός του προγράμματος είναι η εύρεση της μεγαλύτερης παλίνδρομης υπό-συμβολοσειράς.

Αλγόριθμος του Ukkonen Παρουσιάστηκε το 1995 από τον Esko Ukkonen. Είναι ένας online αλγόριθμος κατασκευής δέντρων επιθεμάτων. Διαβάζει την είσοδο από αριστερά προς τα δεξιά. Για μια συμβολοσειρά n χαρακτήρων λειτουργεί σε n φάσεις, προσθέτοντας κάθε φορά τον επόμενο χαρακτήρα. Η χρονική και χωρική πολυπλοκότητα είναι O(n)

Εφαρμογή Για την υλοποίηση της εφαρμογής και την πραγματοποίηση των μετρήσεων δημιουργήθηκε η ανάγκη να στηθεί το Hadoop σε ένα δίκτυο υπολογιστών. Το Hadoop έχει σχεδιαστεί ώστε να τρέχει σε οποιοδήποτε hardware, ενώ οι κόμβοι που συνιστούν το δίκτυο υπολογιστών μπορούν να έχουν διαφορετικά χαρακτηριστικά. Στην παρούσα εφαρμογή επιλέχθηκε να γίνει η εγκατάσταση στη πλατφόρμα Okeanos Public Cloud.

Okeanos Public Cloud Υλοποιήθηκε από το Εθνικό Δίκτυο Έρευνας και Τεχνολογίας. Προσφέρει δωρεάν υπηρεσίες υπολογιστικού νέφους στην ακαδημαϊκή κοινότητα. Παρέχει αποθηκευτικό χώρο για τη φιλοξενία αρχείων και εικονικά μηχανήματα με τη δυνατότητα δημιουργίας διαφορετικών δικτύων μεταξύ αυτών. Η διαχείριση γίνεται μέσω ενός διαδικτυακού περιβάλλοντος.

Εγκατάσταση του Hadoop Έγινε εγκατάσταση του Hadoop 0.20.4. Σε ένα δίκτυο υπολογιστών αποτελούμενο από 6 εικονικά μηχανήματα. Όλα τα εικονικά μηχανήματα έχουν τα ίδια χαρακτηριστικά τα οποία είναι: Διπύρηνος επεξεργαστής 2GB Μνήμη RAM 20GB Σκληρό δίσκο Όλα τα εικονικά μηχανήματα τρέχουν Ubuntu 12.04.

Πειραματικό στάδιο Πραγματοποιήθηκαν ενδεικτικές μετρήσεις με διαφορετικού όγκου πακέτα δεδομένων εισόδου. Τα πακέτα ήταν της τάξης: 20MB 100MB 200MB Η επεξεργασία έγινε σε ένα δίκτυο υπολογιστών αποτελούμενο, αρχικά, από 2 μηχανήματα(1 master 1 slave) ενώ το πλήθος των slave αυξάνεται κατά 1.

Πειραματικό στάδιο Στο διπλανό διάγραμμα απεικονίζεται ο χρόνος εκτέλεσης του προγράμματος σύμφωνα με τον αριθμό των κόμβων για τα τρία πακέτα δεδομένων. Χρόνος Εκτέλεσης 7 6 5 4 3 2 1 0 6,18 3,28 1,29 3,46 2,17 2,58 2,01 1,08 1,04 2,16 2,04 1,42 1,31 0,58 0,54 Όγκος δεδομένων 20MB Όγκος δεδομένων 100MB Όγκος δεδομένων 200MB 1 2 3 4 5 Αριθμός κόμβων

Τέλος Σας ευχαριστώ για τον χρόνο σας!