Visualisierung. Grid-Computing Seminar SS04 Prof. Dr. Fuhr, Universität Duisburg-Essen

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1 Grid-Computing Seminar SS04 Prof. Dr. Fuhr, Universität Duisburg-Essen Visualisierung Basierend auf den Artikeln: GridMapper: A Tool for Visualizing the Behavior of Large-Scale Distributed Systems, von Allcock, Bester, Bresnahan, Foster, Gawor, Insley, Link und Papka und Distance Visualization: Data Exploration on the Grid, von Foster, Insley und Kesselman

2 Übersicht 1. Einleitung 2. Visuelle Darstellung des Grids 3. Visualisierung verteilter Daten 4. Zusammenfassung 2

3 1. Einleitung 3

4 1.1 Wozu dient Visualisierung? Guter Überblick des Grids, trotz steigender Komplexität Verständnis des Zusammenspiels einzelner Grid-Komponenten Analyse und Wartung des Systems Demonstrations-Werkzeug 4

5 1.2 Visualisierungsarten (1) Visuelle Darstellung des Grids Darstellung der geographischen Ausbreitung 5

6 1.2 Visualisierungsarten (1) Visuelle Darstellung des Grids Aufzeigen aller wichtigen Knotenpunkte, ihrer Verbindungen, sowie der benutzten Ressourcen 6

7 1.2 Visualisierungsarten (1) Visuelle Darstellung des Grids Darstellung der Netzwerkparameter für jedes einzelne Segment im System 7

8 1.2 Visualisierungsarten (1) Visuelle Darstellung des Grids Geeignete Darstellung großer Netzwerke (teilweise überholt) 8

9 1.2 Visualisierungsarten (2) Visualisierung verteilter Daten Große Vielfältigkeit an Ressourcen Bereitstellung dynamischer Interfaces zur Kommunikation 9

10 1.2 Visualisierungsarten (2) Visualisierung verteilter Daten Verwaltung sehr großer Datenmengen Effiziente Möglichkeit zur Visualisierung & Manipulation der Daten. 10

11 1.2 Visualisierungsarten Visuelle Darstellung des Grids Darstellung der geographischen Ausbreitung Aufzeigen aller wichtigen Knotenpunkte, ihrer Verbindungen sowie der benutzten Ressourcen Darstellung der Netzwerkparameter für jedes einzelne Segment im System Geeignete Darstellung großer Netzwerke (teilweise überholt) Visualisierung verteilter Daten Große Vielfältigkeit an Ressourcen Bereitstellung dynamischer Interfaces zur Kommunikation Verwaltung sehr großer Datenmengen Effiziente Möglichkeit zur Visualisierung & Manipulation der Daten. 11

12 2. Visuelle Darstellung des Grids 12

13 2.1 Hauptprobleme Wie bekomme ich zuverlässige Informationen über Standort und Netzwerkparameter einer Ressource? Informationen über darauf ausgeführte Applikationen und Prozesse? 13

14 2.2 Einführung: Grid-Mapper Grid-Mapper ist ein Tool zum Visualisieren und Analysieren von Grids Möglichkeiten zur Ausgabe verschiedenster Netzwerkparameter Anzeigen der Aktivitäten und Beziehungen einzelner Komponenten 14

15 2.2 Einführung: Grid-Mapper User Interface des Grid-Mapper Tools 15

16 2.3 Grundlagen in Grid-Mapper CAIDA s NetGeo Service zur Ortsbestimmung CAIDA s GTrace zur Wegbestimmung NLANR Multicast Beacon für Daten über PacketLoss, Verzögerung, etc. Weitere Tools für generelle Netzwerk- Informationen (z.b. Anzahl an Bytes) 16

17 2.3 Grundlagen in Grid-Mapper TraceRoute mittels GTrace von Illinois, US, nach Clayton, Australien 17

18 2.3.1 Bindung von Ressourcen an geographische Adressen Es gibt eine permanente und eine temporäre Datenbank Manuelle Verifizierung der temporären Datenbank Suche durch CAIDA s NetGeo Service Datenbank enthält Informationen über Längen/Breitengrad, Domain Name, IP Adresse, Stadt, Staat, etc. Positionsdaten Abfrage auch über das MDS des Globus Toolkit möglich 18

19 2.3.2 Visuelle Darstellung von Netzwerk Parametern Weltkarte als Unterlage 3D Objekte wie Kugeln, Linien und Kegel repräsentieren Ressourcen, Verbindungen und Daten Verschiedene Farbgebungen geben Aufschluss über Netzwerkauslastung und andere Parameter 19

20 2.4 Network-Monitoring in Grid-Mapper Zur Visualisierungen des Fortschritt und der Performance von Grid-Applikationen, benötigt man ausreichende Informationen über ihren aktuellen Status. Problem: Lösung: Wie bekomme ich diese Daten? Client/Server basiertes Logging System 20

21 2.4 Network-Monitoring in Grid-Mapper Basis ist das NetLogger Toolkit Log-Messages bestehen aus Text Strings. Tupel in der Form feld=wert, z.b.: DATE, PROG, TYPE, ID, FRIENDLY.NAME TYPE Besonderheit: 2 Arten, transfer und job transfer - Netzwerk Daten job - Daten über laufende Applikationen Alle System Uhren müssen synchron laufen (NTP) 21

22 2.4.1 Network-Monitoring Server Komponenten des Grid-Netzwerks senden Performance und Status Daten (Events) an den Server Clients können Anfragen an den Server stellen oder sich für komplette Streams registrieren Registrierte Streams werden permanent weitergeleitet Verarbeitung, Archivierung und Weiterleitung vieler Streams gleichzeitig möglich 22

23 2.4.2 Network-Monitoring Client Die Client API bietet Methoden zum Senden und Empfangen dieser speziellen Streams Es werden Filter zur Verfügung gestellt, um empfangene Streams entsprechend zu verarbeiten 3 wichtige Eigenschaften der Client API sind: - Query (Anfrage zu bestimmten Daten) - Subscription (Anfrage für komplette Streams) - Notify (Server Benachrichtigung, wenn ein bestimmter Stream verfügbar ist) 23

24 2.4.3 Visualisierung der Network-Monitoring Daten Bei Eintreffen des ersten transfer event, werden entsprechende Verbindungen auf der Karte eingezeichnet Der Datenfluss wird anhand von Kugelbewegungen auf den Linien angezeigt Verschieden farbige Kugeln kennzeichnen die Datenflüsse Updates werden in Echtzeit durchgeführt 24

25 2.4.3 Visualisierung der Network-Monitoring Daten Kegel an den jeweiligen Komponenten kennzeichnen aktive Jobs 25

26 3. Visualisierung verteilter Daten 26

27 3.1 Hauptproblem Die Pipeline von Erfassung, Analyse und Visualisierung muss aufgespalten werden und durch individuelle Komponenten, an unterschiedlichen Orten, ersetzt werden. 27

28 3.2 Fallbeispiel (1) Ein Wissenschaftler und ein Studenten betrachten das Bild eines Insektes durch ein Mikroskop. Über Regler können sie das Bild drehen sowie rein und raus Zoomen. Der Student sieht ein interessantes Detail und übernimmt die Steuerung des Mikroskops. Beide diskutieren über das, was sie sehen und vergleichen es mit Bildern welche sie früher untersucht haben. 28

29 3.2 Fallbeispiel (2) Was ist das Interessante an diesem Beispiel? Ein Elektronen-Mikroskop liefert Gigabytes an Daten, die zu Bildern verarbeitet werden müssen. Berechnung und Anzeige der Bilder muss nahezu in Echtzeit ablaufen. Professor und Student befinden sich nicht beim Mikroskop und sind Kilometer voneinander getrennt. Vergleiche mit anderen Bildern benötigen Retrieval Services, die diese Größenordnungen handhaben können und ein kooperatives User Interface 29

30 3.2 Fallbeispiel (3) 30

31 3.3 Visualisierungs-Pipeline 31

32 3.3 Visualisierungs-Pipeline Data Access: Bereitstellung von Daten Distanz Visualisierung: Auswahl unterschiedlichster Datenquellen Größere Möglichkeiten für den Benutzer 32

33 3.3 Visualisierungs-Pipeline Analysis & Interpretation: Übersetzt Rohdaten in Benutzer verständliche Form Datenmanagement und Analyse Funktionen Distanz Visualisierung: Größere Rechenleistung als lokal verfügbar 33

34 3.3 Visualisierungs-Pipeline Rendering & Rasterization: Transformation in graphics language (z.b. opengl) Rasterung generiert Pixel Distanz Visualisierung: Verschiedene Kombinationen/Detailstufen anbieten 34

35 3.3 Visualisierungs-Pipeline Display & Interface: Anzeige und Manipulation Distanz Visualisierung: Kooperatives Arbeiten 35

36 3.4 Zielsetzungen Ein Framework zur Visualisierung von Daten hat folgende Ziele: Schnelles Erlangen von Daten, durch unterschiedliche Ressourcen Senden der Daten an Großrechner zur Erstellung von 3D-Abbildungen Gerenderte Grafiken sollten jedem simultan zur Verfügung gestellt werden können Kooperatives User Interface 36

37 3.5 Problemstellungen in Grid-Applikationen Vielzahl an unterschiedlichen Ressourcen Ressourcen Management & Kommunikation zwischen den verschiedenen Komponenten Enorm große Datenmengen müssen verarbeitet werden Visualisierung von Daten, simultan auf Lokalen- und Remote-Displays Kooperative Interfaces 37

38 3.5.1 Lösungsansätze mit dem Globus Toolkit Aufrufe über den Monitoring and Discovery Service (MDS) des Globus Toolkits, für Informationen über die Konfiguration von Ressourcen Ressourcen Management, durch Anpassung des Globus Resource Allocation Manager (GRAM) des Globus Toolkits möglich Die MDS und GRAM Implementierung auf Seiten der angesprochenen Ressourcen, wird die Anfrage jeweils in eine für sie verständliche Form umwandeln. 38

39 3.5.2 Spezielle Grid Services Die Verarbeitung und Visualisierung von großen Datenmengen kann durch Network Buffering Services erleichtert werden. - asynchrones empfangen verarbeiteter Daten - lokales hochgeschwindigkeits Interface für Zugriff auf eigenständige Teile verarbeiteter Daten - Stück für Stück Visualisierungen in geringerer Auflösung 39

40 3.5.2 Spezielle Grid Services Das simultane Anzeigen auf Lokalenund Remote-Displays kann durch eine Übertragung basierend auf Video Conferecing Codecs erfolgen. 40

41 3.5.2 Spezielle Grid Services Kooperative Interfaces für verteilte Ressourcen: Basierend auf der Multicast Fähigkeit von Nexus Ein Shared State Service erlaubt den Zugriff auf eine Variable von mehreren Standorten Durch Lese- und Schreibrechte, Möglichkeit eines Kooperativen Interfaces, zur Bedienung der Visualisierung von mehreren Standorten. 41

42 4. Zusammenfassung 42

43 4. Zusammenfassung Visualisierung in Grids kann zum Einen durch Visualisierung der auf dem Netzwerk verteilten Daten erfolgen, zum Anderen durch die Visualisierung der geographischen Ausbreitung des Grid-Netzes selbst. Grid-Visualisierungen können zum Optimieren von Arbeitsabläufen und erkennen von Flaschenhälsen in Netzwerken genutzt werden. Ausreichende Informationen und Daten kann man durch ein Logging System bekommen, bei dem alle relevanten Daten gleichzeitig in Echtzeit zur Visualisierung genutzt werden. 43

44 4. Zusammenfassung Grids sind sehr komplex und können sich aus den unterschiedlichsten Ressourcen bilden. Durch das Ausbauen von bereits bestehenden Grid Services, wie dem Globus Toolkit, kann das Programm dies erkennen und entsprechende Schnittstellen zur Verfügung stellen. Die effiziente Verarbeitung enorm großer Datenmengen ist entscheidend für die Visualisierung. Durch Komprimierungsverfahren, Bildübertragung basierend auf Video Conferencing und Verteilte Programmkontrolle, kann dies in Ansätzen gewährleistet werden. 44

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