freeCycles is a VC solution and thu

freeCycles is a VC solution and thus, its ultimate goal is
to aggregate as many volunteer resources as possible to perform
general purpose computation. As that being, our solution
must be capable of scaling up with the number of volunteers
and collecting volunteers’ resources such as CPU cycles
and network bandwidth in an efficient way. We also believe
that being able to tolerate volunteer faults and unreliable network
connections is an important requirement for our solution
since volunteer node churn is very high in large scale
networks (as the Internet). freeCycles must be capable of supporting
new parallel programming paradigms, in particular
MapReduce, given its relevance for a large number of applications.
Finally, as MapReduce applications depend on large
amounts of information to run, freeCycles must be capable
of distributing large amounts of data (namely input, intermediate
and output data) efficiently without compromising its
scalability.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

freeCycles โซลูชัน VC และเป็นเป้าหมายสูงสุดดังการรวมทรัพยากรมากอาสาสมัครเป็นการวัตถุประสงค์ทั่วไปคำนวณ เป็นที่อยู่ โซลูชั่นของเราต้องสามารถปรับค่าด้วยหมายเลขของอาสาสมัครและรวบรวมทรัพยากรของอาสาสมัครเช่นวงจร CPUและเครือข่ายแบนด์วิธในวิธีที่มีประสิทธิภาพ เรายังเชื่อว่าที่จะทนบกพร่องอาสาสมัครและเครือข่ายที่ไม่น่าเชื่อถือเชื่อมต่อเป็นความต้องการสำคัญสำหรับโซลูชั่นของเราเนื่องจากอาสาสมัครโหนผลาญสูงขนาดใหญ่เครือข่าย (เป็นอินเตอร์เน็ต) freeCycles ต้องสามารถสนับสนุนขนานใหม่ paradigms การเขียนโปรแกรมโดยเฉพาะMapReduce กำหนดความสัมพันธ์ของเนื้อหาสำหรับใช้งานเป็นจำนวนมากในที่สุด เป็นโปรแกรมประยุกต์ MapReduce ขึ้นอยู่กับขนาดใหญ่จำนวนข้อมูลการรัน freeCycles สามารถกระจายข้อมูล (ป้อนข้อมูลได้แก่ กลางขนาดใหญ่และแสดงผลข้อมูล) ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่สูญเสียความขยับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

freecycles เป็นโซลูชั่นที่ VC และดังนั้น เป้าหมายของมันคือ
รวมเป็นหลายอาสาสมัครทรัพยากรเป็นไปได้ที่จะดำเนินการ
การคำนวณวัตถุประสงค์ทั่วไป ในฐานะที่เป็น
โซลูชั่นของเราต้องสามารถปรับขึ้น ด้วยหมายเลขของอาสาสมัคร
และรวบรวมอาสาสมัครทรัพยากรเช่น CPU รอบ
และแบนด์วิดธ์เครือข่ายในวิธีที่มีประสิทธิภาพ เราก็เชื่อเหมือนกัน
ที่สามารถทนต่อความผิดพลาดอาสาสมัครและการเชื่อมต่อเครือข่าย
ไม่น่าเชื่อถือสำคัญคือความต้องการสำหรับโซลูชั่นของเราตั้งแต่ปั่น
โหนดอาสาสมัครจะสูงมากในเครือข่ายขนาดใหญ่
( เป็นอินเทอร์เน็ต ) freecycles ต้องสามารถรองรับ
กระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมใหม่ขนาน โดยเฉพาะ
mapreduce ระบุความเกี่ยวข้องของตัวเลขขนาดใหญ่ของการใช้งาน .
ในที่สุดเป็นโปรแกรม mapreduce ขึ้นอยู่กับจำนวนมากของข้อมูลที่จะวิ่ง
,
freecycles ต้องสามารถกระจายข้อมูลปริมาณมาก ( คือใส่กลาง
และส่งออกข้อมูล ) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่ลดทอนเสน่ห์ของ
กล่าว