Universität Paderborn. Seminararbeit: Resource Monitoring. Oliver Röttger Matrikelnummer:

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1 Universität Paderborn Seminararbeit: Resource Monitoring Oliver Röttger Matrikelnummer: Projektgruppe Peer-2-Peer basierte Suche nach Web-Services Betreuer: Prof. Dr. Odej Kao, Felix Heine, Matthias Hovestadt, Dr. Achim Streit 21. Dezember 2004

2 Inhaltsverzeichnis 1 Einführung und Überblick Anforderungen Grid Monitoring Architecture Systemarchitektur Komponenten und Interfaces R-GMA Architektur GridRM Local Layer Datentreiber Status Ganglia Architektur Implementierung gmond gmetad RRDtool Performancebetrachtungen Network Weather Service Architektur Forecasts Resümee 19 1

3 1 Einführung und Überblick In einem Grid werden durch verteilte Hard- und Software große Rechenressourcen zur Verfügung gestellt. Um ein Grid vernünftig nutzen zu können, werden weitreichende Informationen über den Zustand des Grids benötigt, damit z.b. Jobs sinnvoll auf Ressourcen verteilt werden können oder auch Fehler im Grid schnell gefunden (und damit auch schnell beseitigt) werden. Ressourcen, die in einem Grid überwacht werden können, umfassen computerinhärente Komponenten wie Prozessoren und Haupt- und Plattenspeicher, Netzwerkkomponenten wie z.b. Switches und Router, eingebettete Systeme, aber auch Applikationen selber, die im Grid laufen. 1.1 Anforderungen Bei der Entwicklung einer Ressourcenüberwachung müssen einige Bedingungen sorgfältig analysiert werden. So ist zum einen die Heterogenität eines Grids problematisch, da viele verschiedene Komponenten verschiedenste Arten Statusinformationen über das Grid liefern. Die Gültigkeit der Daten ist häufig auch sehr kurz (Bsp. Prozessorauslastung). Daraus folgt auch, dass die Update-Frequenz der Informationen sehr hoch sein kann. Ein weiteres Problem ist, dass einzelne Daten oft nicht ausreichen, um eine Ressource umfassend zu charakterisieren, da diese ggf. ein stochastisches System ist [1]. Die Anforderungen, die sich aus diesen Randbedingungen an ein Resource Monitoring System ergeben sind daher u.a. die Normalisierung verschiedener Daten, geringe Latenzzeiten, hohe Datenraten, die gemessenen Komponenten dürfen nur minimal beeinträchtigt werden, d.h. der Überwachungsprozess stellt nur einen geringen Overhead für die Ressource dar. Des Weiteren muss das System skalierbar sein, d.h. auch in sehr großen Grids noch vernünftig arbeiten und es muss sicher sein, d.h. es muss möglich sein, Daten mit Zugriffsrechten zu versehen und die Integrität der Daten sicherzustellen. In dieser Arbeit werden nun einige Monitoring-Systeme vorgestellt und dabei verschiedene Aspekte der Ressourcenüberwachung beleuchtet. 2 Grid Monitoring Architecture Die Grid Monitoring Architecture (GMA) ist eine vom Global Grid Forum vorgeschlagene (abstrakte) Architektur für das Monitoring verteilter Ressourcen [1]. Aus der Anforderung der Skalierbarkeit folgt, dass nicht jede Anfrage nach Monitoringdaten über einen zentralen Server laufen darf. Die GMA schlägt 2

4 daher einen verteilen Directory Service vor, der Metadaten von Producer bzw. Consumer von Monitoringdaten speichert (s. Abb.1). In den Metadaten sind neben den Informationen über die angebotenen Monitoringdaten, Informationen enthalten, die es ermöglichen bei einer (Monitoring-)Datenanfrage eine direkte Verbindung zwischen Consumer und Producer herzustellen. Abbildung 1: Grobübersicht über GMA In den folgenden Abschnitten werden die Systemarchitektur und die einzelnen Komponenten der GMA genauer beleuchtet. 2.1 Systemarchitektur Die Möglichkeiten, mit der Consumer und Producer kommunizieren können, sind: Publish/Subscribe: Entweder der Consumer oder der Producer können eine Verbindung herstellen, bei der der Initiator der Verbindung dem Server (Wenn der Producer Initiator ist, ist der Consumer Server und umgekehrt) Interesse an bestimmten Daten (mit Information über die Kodierung, Updatefrequenz und weiteren Protokolldetails) mitteilt. Nach erfolgreicher Verbindungsaufnahme befinden sich beide Kommunikationspartner in dem Zustand Subscription, in dem der Producer die vereinbarten Daten an den Consumer sendet. Beide Partner können die Verbindung wieder beenden. 3

5 Query/Response: Hierbei kann nur der Consumer eine Verbindung anstoßen und bestimmte Daten anfragen; daraufhin sendet der Producer alle seine Daten in einem Response zurück und danach wird die Verbindung wieder beendet. Notification: Hierbei sendet der Producer initiativ Daten an den Consumer Komponenten und Interfaces Um Monitoringinformationen im Grid zu finden, wird eine Stelle für die Verwaltung und Beschreibung zum Wiederauffinden dieser Informationen benötigt, dies wird in GMA durch einen verteilen Directory Service realisiert. Der Directory Service speichert Metadaten von Consumer und Producer, die Verbindungen akzeptieren. Diese umfassen die Informationen über die akzeptierten Events, Protokolle, Sicherheitsmechanismen etc. 1 Mit Hilfe der folgenden Methoden realisiert der Directory Service diese Funktionalität: Methode Add Update Remove Search Funktionalität Fügt einen Eintrag dem Verzeichnis hinzu Aktualisiert einen Eintrag Entfernt einen Eintrag Sucht nach Informationen aufgrund definierter Auswahlregeln. Es kann sowohl ein einzelnes, auf die Suche zutreffendes Ergebnis, als auch eine Menge von passenden Ergebnissen zurückgegeben werden. Dies hat der Client bei der Anfrage mitzuteilen. 1 Diese Daten werden auch registration genannt. 4

6 Der Producer ist das Interface, das die Daten zur Verfügung stellt und diese als Event an Consumer senden kann. Eine Komponente wird auch als ein Producer bezeichnet, wenn diese mindestens ein Producer-Interface zur Verfügung stellt. Die von dem Producer zur Verfügung gestellt Methoden umfassen: Add/Update/Remove vom Directory Ser- Methode Funktionalität Korrespondenz Add/Update/Remove Hinzufügen/Aktualisieren und Entfernen von Metadaten der Events, die der Producer zur Verfügung stellt. vice Accept Query Accept Subscribe Accept Unsubscribe Locate Consumer Notify Initiate Subscribe Initiate Unsubscribe Bearbeitet einen Request von einem Consumer, d.h. Daten werden als Event an diesen zurückgesendet. Akzeptiert ein Subscribe vom Consumer. Der Consumer erhält nun Events vom Producer, bis ein Unsubscribe stattfindet. Der Consumer bekommt keine weiteren Events zugesandt. Durchsucht den Directory Service nach einem Consumer. Versendet ein einzelnes Event an den Consumer. Meldet beim Consumer an, dass dieser Events zugesandt bekommt (bis zum Unsubscribe). Beendet eine Subscription eines Consumers. Initiate Query vom Consumer Initiate Subscribe vom Consumer Initiate Unsubscribe vom Consumer Search vom Directory Service Accept Notification vom Consumer Accept Subscribe vom Consumer Accept Unsubscribe vom Consumer 5

7 Der Consumer empfängt über das Consumer-Interface Monitoringdaten vom Producer. Wie der Producer wird auch eine Komponente mit einem oder mehreren Consumer-Interfaces als Consumer bezeichnet. Methode Funktionalität Korrespondenz Locate Producer Sucht im Directory Service nach einem Producer. Search vom Directory Service Initiate Query Fragt beim Producer nach einem Accept Query vom Event, der als Antwort der Anfrage Producer zurückkommt. Initiate Subscribe Führt einen Subscribe beim Producer Accept Subscribe durch, danach werden regelmäßig vom Producer Events an den Consumer versandt. Initiate Unsubscri- Beendet eine Subscription beim Pro- Accept Unsubscribe be Maintain Registration Accept Notification Accept Unsubscribe Locate Event Schema ducer. Führt ein Update der Registrierung beim Directory Service durch. Dies betrifft die Events, die der Consumer empfangen kann. Akzeptiert einen Subscribe vom Producer, der danach regelmäßig, bis die Verbindung beendet wird, Events an den Consumer sendet. Führt einen Unsubscribe vom Producer durch. Danach werden keine weiteren Events an den Consumer gesendet. Sucht nach einem Event Schema im Schema Repository. vom Producer Add, Update und Remove vom Directory Service Initiate Subscribe vom Producer Initiate Unsubscribe vom Producer Die GMA sieht vor, dass so genannte Intermediaries eingesetzt werden, die sowohl Consumer als auch Producer sind. Diese Struktur könnte z.b. für Archive interessant sein, die sowohl Daten sammeln als auch wieder zur Verfügung stellen. Abb. 2 veranschaulicht dies. 3 R-GMA R-GMA [2] ist eine Implementierung der GMA [1], wobei die Besonderheit dieses Systems ist, dass es sich nach außen wie eine große relationale Datenbank verhält (R-GMA). Tatsächlich ist R-GMA keine Datenbank, sondern verhält sich nur so. Eine weitere Eigenschaft ist, dass die Registry (Directory Service) der (R-)GMA völlig transparent verwaltet wird. 6

8 3.1 Architektur Abbildung 2: Intermediaries in der GMA Die Ressourceninformationen werden von R-GMA in einer großen virtuellen Datenbank mit mehreren Tabellen (pro Virtueller Organisation 2 ) verwaltet. Producer können mit dem SQL-Kommando CREATE TABLE Tabellen erstellen und mit INSERT Daten darin ablegen. Dabei haben alle Tupel einen Timestamp (in UTC), der gleichzeitig Primary Key der SQL-Datenbank ist. Consumer können eine SQL-Anfrage an einzelne Tabellen stellen, dabei wird von der Registry (die für den Benutzer völlig transparent ist) der der Anfrage am besten entsprechende Producer gewählt. Dieser Prozess wird Mediation genannt. Abb. 3 zeigt den Aufbau der virtuellen Datenbank. Die Datenbank ist also virtuell, da die Datenbank nicht zentral gehalten wird, sondern die Daten von verschiedenen Producern zur Verfügung gestellt werden. Hat die Registry einen Producer gefunden, kontaktiert der Consumer dann den Producer auf direktem Weg, so wie es die GMA vorsieht. Die Daten werden dann von dem Producer als Tupel zurückgegeben. Es gibt drei verschiedene Klassen von Producern. Die Primary Producer speichern regelmäßig direkt von den Datenquellen Werte. Datenanfragen werden direkt aus dem internen Speicher beantwortet. Die Secondary Producer aggregieren Werte aus anderen Tabellen und beantworten Anfragen 2 Eine Virtuelle Organisation ist ein Netzwerk von Organisationen oder Individuen mit einem gemeinsamen Interesse 7

9 Abbildung 3: Die virtuelle Datenbank von R-GMA [2] dann auch aus ihrem eigenen Speicher. Die On-Demand Producer beantworten Anfragen nicht aus ihrem internen Speicher, sondern nehmen bei Bedarf die Werte direkt von den Datenquellen. Von Producern generierte Tupel haben zusätzlich eine LatestRetention- Period. Diese Zeit gibt an, wie lange ein Tupel aktuell ist und wird auch bei Übernahme von Tupeln durch den Secondary Producer vom Primary Producer mit übernommen. Zusätzlich wird in der Registry von den Producern eine HistoryRetentionPeriod deklariert, die angibt wie lang die ältesten Tupel von den Producern gespeichert werden. Daher haben Producer zwei logische Tupel-Speicher, einen für Anfragen nach Tupeln, die die LatestRetentionPeriod noch nicht überschritten haben und einen für Tupel, die die History- RetentionPeriod noch nicht überschritten haben. Daher liefert eine Anfrage nach den neusten Tupeln diejenigen aus dem ersten logischen Tupel-Speicher und eine History-Anfrage alle vorhandenen Tupel. Zusätzlich gibt es noch eine continuous-anfrage, bei der alle neuen Tupel, die der Anfrage entsprechen dem Consumer übermittelt zu werden, bis der Consumer ein Stopp sendet. Dieser Anfragetyp wird jedoch nicht von On- Demand Producern unterstützt. R-GMA ist als Web-Service nach der Web Services Architecture des W3C implementiert, nach der jeder Service seine Operationen in einem WSDL- Dokument veröffentlicht. In R-GMA wird die Kommunikation zwischen Consumer und Producer über SOAP durchgeführt (Abb. 4). Da R-GMA aber ein API für das Ansprechen von R-GMA-Services zur Verfügung stellt, bleibt die SOAP-Kommunikation vom Benutzer vollständig verborgen. APIs sind für R-GMA z.z. für Java, C++, C und Python verfügbar. Es besteht aber dennoch auch die Möglichkeit, das API zu umgehen, um so direkt mit dem Web-Service zu kommunizieren. Eine Instanz eines Producers wird erst angelegt, wenn von einem Benutzer 8

10 Abbildung 4: R-GMA Kommunikation ein create kommt (bei Benutzung des API geschieht dies automatisch) und der Benutzer bekommt den Identifier dieser Instanz als Antwort zurück (bzw. das API). Bei weiteren Anfragen wird dann dieser Identifier mit übermittelt (von dem API). Wenn eine Zeit lang keine Anfragen an diesen Identifier mehr gestellt werden, wird diese Instanz des Producers zerstört. Damit wird verhindert, dass ein System mit gleichen Producern überladen wird. Dies wird als Soft-State Registration bezeichnet, da der Benutzer regelmäßig den Producer kontaktieren muss, um ihn am Leben zu halten. Die Registry verhält sich ebenso. Registrierte Consumer und Producer müssen sich regelmäßig über Keep-Alive Nachrichten zurückmelden. 4 GridRM Das GridRM [3] ist ein generisches Monitoring-System, dass auch auf der GMA [1] basiert. Das Hauptaugenmerk wird dabei auf das Monitoring von Ressourcen (nicht Anwendungen) gelegt. Alle Knoten im GridRM besitzen einen GridRM Gateway, der in zwei Layer, nämlich das Global und Local Layer unterteilt ist. Der Global Layer ist für die Vernetzung zwischen den Knoten des Grids, wie es die GMA vorsieht, zuständig. Abb. 5 verdeutlicht diesen Aufbau. Abbildung 5: Der Global Layer von GridRM [4] 9

11 4.1 Local Layer Die Gateways stellen im Local Layer Informationen über lokale Ressourcen zur Verfügung. Das GridRM setzt dafür die so genannte Extensible Management Architektur ein, die verschiedene Abstraktionslayer des Gateways beschreibt. Aus Abb. 6 kann z.b. das Abstract Client Interface Layer (ACIL) und das Coarse Grained Security Layer (CGSL) als Schnittstelle zum Global Layer erkannt werden. Das ACIL dient dabei der Abstraktion von clientspezifischen Ressourceinformationen zu abstrakten GridRM-Datenmodellen und das CGSL der Authentifikation und Autorisierung von externen Zugriffen auf Informationen der Site. Abbildung 6: Die Extensible Management Architektur [3] Aus Abb. 6 ist auch die Plug-In Struktur von GridRM zu erkennen. Das Abstract Data Layer (ADL) abstrahiert von darunterliegenden, heterogene Informationen liefernden Datenquellen. Diese können mit Hilfe dynamisch zur Laufzeit in das GridRM-Framework eingebundenen Treibern angesprochen werden Datentreiber Im GridRM werden sämtliche Anfragen an Informationen über die Structured Query Language (SQL) realisiert. Sämtliche Datentreiber müssen ein JDBC- API implementieren, von dem aber auch ein Großteil aller Funktionen (das gesamte API umfasst mehrere Hundert Methoden) null zurückgeben oder eine SQLException auslösen darf. Bei einer Weiterentwicklung der Treiber können dann diese Funktionalitäten hinzugefügt werden. Minimal müssen die folgenden Interfaces bzw. Klassen implementiert sein, um für das GridRM einen korrekten Treiber zu stellen: 10

12 java.sql.driver: Legt fest, ob der Treiber mit den angegebenen Datenquellen umgehen kann. java.sql.connection: Baut eine Verbindung zur Datenquelle auf und initialisiert die Schema-Einstellungen (zum Umwandeln der datenquellenspezifischen Informationen in ein gemeinsames Format, s.u.). java.sql.statement: Übersetzt SQL-Anfragen in Anfragen an die Datenquelle. java.sql.resultset: Enthält die Ergebnisse einer Anfrage java.sql.resultsetmetadata: Beschreibt den Aufbau des zurückgelieferten ResultSets Das Format der Monitoringdaten in GridRM entspricht dem GLUE- Schema (Grid Laboratory Uniform Environment) [5]. Diese Schema ermöglicht eine einheitliche Benennung der Informationen unabhängig von den heterogenen Datenquellen. Aus diesem Grund müssen die Datenquellen-Treiber Daten zwischen dem GLUE-Schema und dem proprietären Datenquellen- Format konvertieren können, wobei sie den Schema Manager zu Hilfe nehmen können, da dieser schon Mapping Funktionen für GLUE bietet. Falls eine Konvertierung von bestimmten Werten einer Datenquelle nicht möglich oder noch nicht implementiert ist, kann ein Treiber null zurückgeben. Treiber können beim Gateway registriert werden, wenn der Gateway startet, oder dynamisch, sobald ein Client einen Treiber zu Verfügung stellt. Wenn ein Treiber schon einmal beim Gateway registriert war, ist dieser im Connection Manager gecacht, und wird auch nach einem Neustart des Gateway sofort wieder registriert. Es ist auch möglich einen Treiber erst bei einer konkreten Anfrage eines Clients an eine bestimmte Datenquelle zu registrieren. Sämtliche Treiber-Registrierungen werden über den GridRM Driver Manager abgewickelt. Eine typische Abfrage nach Informationen ist in Abb. 7 dargestellt. Aus Abb. 7 ist außerdem der Event Manager zu erkennen. Dieser nimmt native Daten von Datenquellen entgegen, die ohne Umweg eines Treiber erzeugt werden, speichert diese dauerhaft und leitet sie an dafür registrierte Komponenten weiter. Zudem können Events von GridRM in ein für die Datenquellen verständliches Format konvertiert werden. 11

13 4.2 Status Abbildung 7: Ein Query im GridRM Gateway [3] Ein großer Nachteil des GridRM ist, dass es noch in der Entwicklung ist und noch nicht zur Verfügung steht. Auf der offiziellen Internetseite des Projektes wird ein Release für Ende dieses Jahres (2004) angekündigt 3. Es steht schon fest, dass initial Datenquellentreiber für Ganglia, NetLogger, den Network Weather Service (NWS), das Simple Network Managment Protocol (SNMP) und das Scalable Cluster Management System (SCMS) zur Verfügung stehen werden. 5 Ganglia Ganglia [6] ist ein weiteres skalierbares, verteiltes Monitoringsystem für Grids, wobei diese in der Ganglia-Terminologie ein Zusammenschluss verschiedener Cluster sind. Ganglia überwacht den Zustand eines Clusters basierend auf einem multicastbasierten listen/announce Protokoll und setzt verbreitete und etablierte Techniken wie XML, XDR (External Data Representation, ein Standard für die Binärcodierung von Daten) [7] ein und das RRDtool zum Speichern und Visualisieren von Daten. 3 Meldung vom

14 5.1 Architektur In jedem Cluster benutzen einzelne Knoten Heartbeat Messages, die an eine bekannte Multicast-Addresse versendet werden, um die Mitgliedschaft in dem Cluster aufrecht zu halten. Werden über eine gewisse Anzahl von typischen Announcement-Intervallen keine Heartbeat-Messages versandt, nimmt Ganglia an, dass der Knoten nicht mehr zur Verfügung steht. Die Knoten in einem Cluster überwachen ihre lokalen Ressourcen und senden, wenn sich signifikante Änderungen ergeben, diese Informationen an die bekannte Multicast- Adresse. Auch Applikationen können Informationen über eigene Metriken in der gleichen Weise an diese Adresse veröffentlichen. Alle Knoten innerhalb eines Clusters akzeptieren Multicast-Pakete sowohl von Applikationen als auch die von anderen Knoten. Damit hat jeder Knoten innerhalb eines Clusters die gleichen Informationen. Nach einem Crash kann so schnell der Zustand des Clusters wiederhergestellt werden. In Ganglia werden verschiedene Cluster über eine Baumstruktur miteinander verbunden, wie in Abb. 8 dargestellt ist. Da jeder Knoten in einem Abbildung 8: Die Ganglia Architektur [6] Cluster ja Informationen über alle anderen Knoten und auch Applikationen innerhalb des Clusters hat, kann das gesamte Cluster durch einen einzelnen, beliebigen Knoten repräsentiert werden. Knoten, die höher in dem Baum liegen, halten aus Redundanzgründen trotzdem Verbindungen zu mehreren Knoten in einem Cluster. Damit repräsentiert jeder Knoten in dem Baum eine Menge von Clustern und Informationen können über regelmäßiges Polling tieferliegenden Knoten aggregiert werden. Dabei werden auch immer alle 13

15 Informationen eines Knoten übertragen. 5.2 Implementierung Ganglia ist durch die zwei Daemonen gmond und gmetad implementiert. gmond ist der Daemon, der auf jedem Knoten gestartet wird und zum einen für die Built-In Metriken als auch für die benutzer-/applikationsspezifischen Metriken zuständig. gmetad ist für Informationen von Clusterverbünden zuständig gmond gmond selber in mehrere Threads aufgeteilt, die alle dedizierte Aufgaben haben (s. Abb. 9). Der Collect and Publish Thread sammelt lokale Informationen und versendet sie über Multicast. Außerdem sendet er die periodischen Heartbeat Messages. Die Listening Threads empfangen Multicast- Nachrichten von anderen Knoten im Cluster und legen diese Daten in einem als hierarchischer Hashtable organisierten lokalen Speicher ab. Als dritte Gruppe von Threads akzeptieren die XML Export Threads Anfragen nach Daten von anderen Knoten und versenden diese entsprechend XML-kodiert. Es ist normalerweise der Fall, dass die Anzahl eingehender Multicast-Nachrichten die Anzahl an Requests von anderen Knoten bei weitem überwiegen. In Ganglia werden die Multicastnachrichten XDR [7] kodiert versendet und auch als Binärdaten abgelegt, da dies einen viel effizienteren Zugriff ermöglicht und viel weniger Platz benötigt als eine XML-Kodierung. Abbildung 9: Der Aufbau des gmond-daemonen [6] Typische Built-In Metriken, die vom gmond überwacht werden sind Dinge wie CPU-Auslastung, Speicherverbrauch, Prozesstabellen, System und Betriebssystemdetails etc. Diese Informationen werden über Standard-Interfaces 14

16 gesammelt (z.b. /proc). Applikationen können Metriken über das Kommandozeilentool gmetric publizieren. Um die Datenmengen, die per Multicast versendet werden, zu minimieren, werden für die Built-In Metriken so genannte Static Metric Lookup-Tabellen eingeführt, in denen zu einem eindeutigen Key die Charakteristiken der entsprechenden Metrik verzeichnet sind. Bei applikationsspezifischen Metriken müssen die Charakteristika jedoch explizit angegeben werden. Tabelle 1 stellt beispielhaft so eine Tabelle dar. In weiteren Tabellen werden zu jeder Metrik Intervalle, Schwellwerte usw. Key (xdr u uint) Metric Value Format 0 User-defined Explicit 1 cpu num xdr u short 2 cpu speed xdr u uint 3 mem total xdr u uint 4 swap total xdr u uint Tabelle 1: Eine Teil einer Static Metric Lookup Tabelle festgelegt. Schwellwerte legen fest, ab wann Monitoringdaten dieser Metrik versendet werden. So werden Ressourcen eingespart, wenn keine Daten in uninteressanten Wertebereichen zur Verfügung stehen. Die Intervalle kann man für praktisch konstante Werte (z.b. Anzahl der CPUs) sehr groß wählen und damit einer Ressourcenverschwendung vorbeugen. Die Intervalle werden über Time Thresholds beschrieben. In Ganglia werden Nachrichten bis zu dieser Maximalzeit zufallsverteilt versendet, damit die Netzwerklast zeitlich möglichst gleichmäßig verteilt wird. Durch die Obergrenze (Time Threshold) kann jedoch trotzdem ein Nicht-Ankommen von Nachrichten festgestellt werden. Monitoringdaten haben einen Timestamp und werden von gmond mit zwei Zeitlimits versehen. Bei einer Anfrage bekommt ein Client zusätzlich zu den Monitoringdaten selber das Soft Limit mitgeteilt. Ist die aktuelle Zeit über dem Soft Limit, weiß der Client, dass diese Daten evtl. schon veraltet sind. Ist das Hard Limit überschritten werden die Monitoringdaten gelöscht und so wieder Speicher freigegeben. Um festzustellen, ob Knoten zwischen zwei Heartbeat-Messages neu gestartet worden sind, werden die Heartbeat-Messages mit der Startzeit des gmond als Timestamp versehen. Stellt ein Knoten zwischen zwei Heartbeat- Messages eines anderen Knoten eine veränderter Zeit fest, weiß er, dass der Knoten neue Monitoringdaten braucht, um wieder den aktuellen Zustand des Clusters zu kennen. Dazu werden im alle Time Thresholds zurückgesetzt und 15

17 so werden Monitoringdaten versandt, sobald sie bereitstehen. Dies ist besonders bei selten publizierten Daten (wie z.b. die Anzahl CPUs eines Knoten) wichtig gmetad Mit dem gmetad-daemon werden Verbünde von Clustern überwacht und Daten von verschieden Clustern zusammengeführt (s. Abb. 8). Jeder gmetad- Daemon pollt regelmäßig Informationen von den Datenquellen (d.h. von gmond-daemonen, die ein ganzes Cluster repräsentieren oder von anderen gmetad-daemonen, die Verbünde von Clustern repräsentieren), parst und aggregiert die ankommende XML-Daten und stellt diese so anderen Clients wieder als XML-Daten zur Verfügung. Zu jeder Datenquelle werden in einer Konfigurationsdatei des gmetad verschiedene IP-Adressen von tiefer im Baum liegenden Knoten abgelegt, um Daten auch bei Wegfall eines Knoten weiter sammeln zu können. Im gmetad wird für jede Datenquelle ein eigener Thread gestartet RRDtool In Ganglia werden Daten im RRDtool abgelegt, mit dem diese auch visualisiert werden können. Das RRDtool (Round Robin Database Tool) [8] kann Zeitreihen von Daten in einer konstant großen Datenbank ablegen, in dem bei Daten mit fortschreitendem Alter die Granularität schrittweise gröber wird. Gleichzeitig kann das RRDtool aus den Datenbeständen die Werte der verschiedenen Metriken von Ganglia als Graph gegen die Zeit auftragen. 5.3 Performancebetrachtungen In [6] werden Messungen von Ganglia auf verschiedenen Grids beschrieben. Die Messungen zeigen, dass Ganglia linear mit der Anzahl der Knoten und der Clustergröße in dem Grid skaliert. Dies betrifft Parameter wie benötigte Bandbreite, Anzahl Pakete, Speicherverbrauch etc. Dies ermöglicht Cluster mit hunderten von Knoten und Verbünde mit bis zu 100 Clustern; dies kann sogar noch gesteigert werden, wenn weitere Optimierungen wie z.b. Komprimierung eingesetzt werden. 6 Network Weather Service Der Network Weather Service (NWS) [9] erhält seinen Namen dadurch, dass er ähnlich einer Wettervorhersage, Vorhersagen über die Performance eines 16

18 Netzwerks und einzelner Computer macht. Die Vorhersagen werden auf Basis historischer Daten für einen befristeten Zeitraum gemacht. Durch solche Aussagen können z.b. Scheduler optimiert werden. Ziel des NWS ist es, neben den in der Einleitung genannte allgemeingültigen Zielen für Monitoring-Systeme im Grid, eine möglichst präzise Vorhersage zu treffen. 6.1 Architektur Im NWS werden vier verschiedene Teilprozesse 4 eingesetzt. Der Persistant State Prozess legt Messwerte dauerhaft in einem persistenten Speicher ab und kann diese bei Bedarf auch von dort wieder laden. Der Name Server Prozess verknüpft symbolische Namen mit Low-Level Kontaktinformationen (z.b. IP-Adresse und Port). Die Sensor Prozesse sammeln von den überwachten Ressourcen die Messwerte. Der Forecaster Prozess trifft für eine spezifizierte Ressource eine Performance-Vorhersage (für ein bestimmtes Intervall). Abb. 10 zeigt wie die Prozesse auf verschiedene Computer verteilt werden können. In einem System gibt es nur einen Name Server, der auch Abbildung 10: Die verschiedenen Prozesse im NWS als einziger eine allgemein bekannte Adresse besitzt und bei dem alle anderen Prozessen beim Start die Bindings ihrer Namen registrieren. Nach einer spezifizierten Zeit verlieren die Bindings ihre Gültigkeit und müssen neu registriert werden. Daher müssen sich aktive Prozesse regelmäßig beim Name Server Prozess melden. Die Sensor Prozesse monitoren die Performance des 4 in [9] als Component Processes bezeichnet 17

19 Netzwerks und der Prozessoren und legen diese Informationen im Persistant State Prozess ab. Der Forecaster Prozess agiert als Proxy zwischen Workstations und Benutzeranfragen. Alle Prozesse im NWS sind stateless, d.h. alle Messungen (inkl. Timestamp) werden vom Persistant State Prozess sofort persistent gespeichert und dann ein Acknowledge versendet. Da Messungen für eine Vorhersage nur bis zu einem bestimmte Alter eine Rolle spielen, werden zu alte Messungen verworfen. 6.2 Forecasts Um eine Vorhersage zu machen, fragt der Forecaster beim Persistant State Prozess nach einer Zeitreihe eines bestimmten Parameters. Das NWS versucht nicht messwertspezifische Vorhersagemodelle auf eine Zeitreihe anzuwenden, sondern versucht aus einer Menge von unspezifischen Vorhersage- Modellen das auszuwählen, das wahrscheinlich die höchste Genauigkeit liefern wird. Dazu werden die Modelle auf verschieden große erste Teile der Zeitreihe von Messwerten angewandt und daraus die restlichen Werte vorhergesagt. Das Modell, dass kumulativ den geringsten Fehler bei der Vorhersage der schon bekannten Werte hat, wird benutzt um Werte aus der (nahen) Zukunft vorherzusagen. Der Vorteil daraus ist, dass nicht für alle gemessenen Parameter Vorhersage-Modelle vorliegen müssen. Die verschiedenen Vorhersage-Modelle, aus denen schließlich das beste gewählt wird, sind über ein Interface beliebig erweiterbar. Beim Bestimmen einer Vorhersage werden alle registrierten Prediction Module nach einer Vorhersage befragt. Die Güte einer solchen Vorhersage ist aus Abb. 11 ersichtlich. Auf der linken Seite der Abbildung ist die tatsächliche Netzwerklast einer Verbindung zwischen der University of California, Santa Barbara und der Kansas State University zu sehen. Auf der rechten Seite ist die Vorhersage des NWS dargestellt. Abbildung 11: Links: Die gemessene Netzwerklast, Rechts: Die Vorhersage vom NWS[9] 18

20 7 Resümee In den vorhergehenden Kapiteln wurden nun einige Monitoringsysteme für Ressourcen in Grids vorgestellt. Die beiden System R-GMA und GridRM basieren auf der GMA vom GGF (Global Grid Forum), wobei das GridRM in Global und Local Layer untergliedert wird, von dem nur der Global Layer über eine GMA-Architektur vernetzt ist. Bei GridRM wird besonderer Wert auf die Erweiterbarkeit gelegt, da alle denkbaren Datenquellen um Treiber erweitert werden können, die sich statisch oder dynamisch bei dem Local Layer des verwaltenden Gateway registrieren. Sämtliche Kommunikation wird wie beim R-GMA über die Datenbanksprache SQL durchgeführt wobei die Architektur des R-GMA explizit vorsieht, dass sich das System nach außen hin wie eine große relationale Datenbank verhält und der interne Aufbau des Systems bei der Kommunikation so wenig wie möglich eine Rolle spielt. Bei Ganglia ist eine ausgeklügelte Architektur mit hoher Ausfallsicherheit erkennbar. Dadurch, dass Ressourceninformationen des Systems auf allen Knoten verteilt sind, ist es für die Verfügbarkeit von Daten nicht tragisch, wenn ein System ausfällt. Durch die Baumstruktur ist es leicht möglich einen Überblick über die Ressourcen des Grids (bzw. eines Teils des Grids) zu bekommen, bevor detaillierte Informationen angefordert werden. Mit dem Network Weather Service liegt ein Resource-Monitoring System vor, mit dem aus Zeitreihen von beliebigen Parametern Vorhersagen über die zukünftige Performance des Systems getroffen werden kann. Daraus ergeben sich enorme Vorteile beim Schedulen von Jobs, da hier mit hoher Wahrscheinlichkeit ein sehr guter Schedule aufgestellt werden kann. 19

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