Design eines Schedulers für die Service-Orientierte Grid-Architektur SOGA

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3 Johannes Kissel Design eines Schedulers für die Service-Orientierte Grid-Architektur SOGA Master Thesis Studiengang Informatik Institut für Informatik und Wirtschaftsinformatik Hochschule Karlsruhe Technik und Wirtschaft Bearbeitet am Karlsruher Institut für Technologie Referent: Prof. Dr. Peter Henning Korreferent: Prof. Dr. Norbert Link Betreuer: Dipl.-Ing. (BA) Thomas Jejkal Zweitbetreuer: Dr. Rainer Stotzka Abgabetermin: 13. März 2010

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5 Ehrenwörtliche Erklärung Karlsruhe, 13. März 2010 Hiermit versichere ich, dass ich die vorliegende Master Thesis selbstständig verfasst habe. Wörtlich oder dem Sinn nach aus Werken entnommene Stellen sind unter Angabe der Quellen kenntlich gemacht. (Johannes Kissel) Powered by L Y X (http://lyx.org/)

6 Inhaltsangabe Am Karlsruher Institut für Technologie wird zur Zeit die Service-Orientierte Grid- Architektur SOGA entwickelt, in der benutzerdefinierte Anwendungen mit Hilfe von Services auf mehrere Rechner verteilt ausgeführt werden können. Die SOGA soll die Nutzung von Computing Grids vereinfachen: Für den Benutzer soll den Vorteilen der verteilten Ausführung ein möglichst geringer zusätzlicher Aufwand bei der Bedienung der Anwendung gegenüberstehen. Das Scheduling die Verteilung der Anwendung auf Grid-Rechner findet auf dem Rechner des Benutzers statt. Es sortiert die zur Verfügung stehenden Rechner nach ihrer Auslastung. Die Anwendung wird dann auf den am wenigsten ausgelasteten Rechnern dieses Rankings ausgeführt. Dieses Vorgehen berücksichtigt in keiner Weise spezielle Bedürfnisse der Anwendung. Im Rahmen dieser Arbeit wurde das SOGA-Scheduling erweitert und verbessert, sodass der Benutzer das Ranking für seine Anwendung anpassen kann. Dazu wird ihm eine Vielzahl von Metriken über die Rechner zur Verfügung gestellt. Daraus wählt er die für seine Anwendung relevanten Kriterien für das Ranking aus. Um die Qualität verschiedener Ranking-Varianten vergleichen zu können, wurde eine Messumgebung entwickelt, die das Laufzeitverhalten einer Test-Anwendung in Abhängigkeit vom Ranking detailliert aufzeichnet. Mit der Messumgebung können automatisiert vorgegebene Messreihen erstellt werden. Experimente in dieser Messumgebung zeigten eine Beschleunigung der Test-Anwendung durch das verbesserte Scheduling von über 30%. Abstract At the Karlsruhe Institute of Technology the Service-Oriented Grid-Architecture SOGA is under development. In this architecture user-defined applications can be distributed on several computers using service technology. The aim of the SOGA is a simple use of computing grids: The benefits of a distributed execution of the user s application should preferably come along with little additional effort. The scheduling in the SOGA the distribution of the application is done on the user s computer. The computers are ranked by their load and the application is executed on the least busy computers. However, this method does not respond to the specific requirements of the application. This thesis improves the SOGA scheduling by enabling the user to adapt the scheduling to the needs of his application. For this he is provided with a number of metrics about the computers. The user selects those criteria for the ranking which are relevant to his application. To compare the quality of several rankings an evaluation framework was built which records the operating time of a specific test application depending on a ranking. This framework allows to produce series of measurements automatically. Experiments with this framework have shown a 30% speedup of the test application due to the improved scheduling.

7 Inhaltsverzeichnis 1 Motivation Ziele der Arbeit Eigener Beitrag Aufbau dieser Arbeit Organisatorisches Kooperation von HSKA und KIT Zeitplan Stand der Technik Grid Computing Globus Toolkit Grid Computing am IPE: SOGA GT4Tray Grid Service Generator für die NetBeans IDE Anwendungen SOGA-Scheduling Scheduling-Situation in der SOGA Abgrenzung von anderen Scheduling-Ansätzen Monitoring Anforderungen an ein Monitoring-System für die SOGA Monitoring-Systeme Monitoring und Java Hilfsbibliothek kijo-utils Methodik Erweiterung des Monitorings Ganglia kompilieren Ganglia konfigurieren Ganglia-Funktionstest unter realen Bedingungen Monitoring-Services Erstellen von Grid Services Flexibles Scheduling Berechnen der Performance Implementierung

8 4 Evaluation Messumgebung Test-Anwendung GridIJ Statistische Signifikanz Parametrisierung per INI-Datei Messdaten im Experiment-Verzeichnis Experimente Metrik-Konfigurationen Beschreibung der vier Experimente Ergebnisse Experiment 1: Direkter Vergleich Experiment 2: Speedup Experiment 3: Datenübertragung optimieren Experiment 4: Lastverteilung Diskussion und Ausblick Erreichte Ziele Gelöste Probleme Fallstricke bei der Ganglia-Konfiguration Probleme beim Erstellen der Grid Services Probleme mit der Messumgebung Mögliche nächste Schritte Literaturverzeichnis 71 Gleichungsverzeichnis 75 Listings 75 Tabellenverzeichnis 77 Anlagenverzeichnis 77 Abkürzungsverzeichnis 79

9 1 Motivation Das Institut für Prozessdatenverarbeitung und Elektronik (IPE) am Karlsruher Institut für Technologie ist an der Entwicklung der Grid-Computing-Technologie beteiligt 1. Grid Computing dient dazu, rechenintensive Probleme in der Wissenschaft mit verteilten Rechenressourcen zu lösen. Ein Benutzer möchte beispielsweise Bildverarbeitungs- Operationen auf einer großen Menge von Bildern durchführen. Da dies sehr zeitaufwändig ist, sollen die Bilder auf mehreren Rechnern gleichzeitig, parallel verarbeitet werden. Die Rechner sollen dabei möglichst optimal ausgenutzt werden. Ein Computing Grid kurz Grid ist eine verteilte Infrastruktur zur gemeinschaftlichen Nutzung von Rechenknoten. Beim Scheduling werden diesen Rechenknoten nun Jobs zur Ausführung zugeteilt. Ein Job ist ein Arbeitspaket einer Benutzer-Anwendung, wobei Anwendungen für das Grid i.d.r. sehr rechenintensiv sind. Mit der Verteilung der Jobs geht auch die Verteilung der dafür benötigen Arbeitsdaten einher. Im klassischen Grid übernimmt ein zentraler Verwalter das Scheduling: Die Jobs werden in Warteschlangen verwaltet und der Benutzer hat keinen Einfluss auf ihre Ausführung. Am IPE wird hingegen die Service-Orientierte Grid-Architektur SOGA entwickelt, in der die Benutzer-Anwendung selbst ihre Jobs auf die Rechenknoten verteilt. Sie benutzt dabei von den Knoten angebotene Services. Die Anwendungs-Software, bzw. der Teil von ihr, der mit den Services interagiert, wird in diesem Zusammenhang auch Client genannt. Grid-Scheduling nicht auf SOGA übertragbar Bestehende Grids basieren i.d.r. auf Computer-Clustern. Scheduling-Lösungen für diese Grids fordern vom Benutzer eine Job-Beschreibung. Dafür benötigt dieser detaillierte Kenntnisse über die internen Vorgänge seiner Anwendung, was dem SOGA-Benutzer, der nur seine Bilder verarbeiten möchte, nicht zugemutet werden soll. Das SOGA-Scheduling setzt deshalb nicht bei den Jobs, sondern allein bei den Rechenknoten an. Die Knoten werden nach Auslastung geordnet und von diesem Ranking werden die am wenigsten ausgelasteten Knoten für die Abarbeitung der Jobs verwendet. Dieses Vorgehen hat aber den Nachteil, dass es in keiner Weise auf die Bedürfnisse der Anwendung und ihrer Jobs eingeht, was oft zu unbefriedigenden Ergebnissen führt. Außerdem können Knoten, die für die Bearbeitung bestimmter Jobs ungeeignet sind, nicht von der Zuteilung ausgeschlossen werden. Bestehendes SOGA- Scheduling suboptimal 1 Grid-Computing am IPE:

10 6 1 Motivation 1.1 Ziele der Arbeit SOGA-Scheduling erweitern und verbessern Zukunftssicherheit durch Anwendungsund Plattformunabhängigkeit Wissenschaftlich fundierte Messergebnisse Diese Arbeit soll das Scheduling in der SOGA erweitern und verbessern. Für den Benutzer ist die lokale Ausführung seiner Anwendung auf dem eigenen Rechner das Maß der Dinge: Durch die Verteilung der Jobs soll sie sich deutlich beschleunigen, ohne dass dadurch für ihn der Aufwand merklich steigt. Der Benutzer soll das Scheduling an seine Anwendung anpassen können, ohne dass ihm dafür mehr als eine äußere, grobe Einschätzung über die Bedürfnisse seiner Anwendung abverlangt werden müsste. Eine solche Einschätzung muss nicht einmal quantifiziert werden, eine qualifzierende Aussage im Sinne von sehr datenintensive Anwendung genügt zunächst. Außerdem soll der Benutzer Kriterien für geeignete bzw. ungeeignete Rechenknoten angeben können. Das Grid ist eine heterogene Architektur, die zugrunde liegende Technologie Gegenstand aktueller Forschung. Das Scheduling in der SOGA soll deshalb möglichst plattformunabhängig sein, um auch auf zukünftige Systeme übertragbar zu sein. Der Scheduler soll ein eigenständiges Modul sein und nicht Teil einer bestehenden Anwendung. Die Anpassung an eine Anwendung soll auf einer anwendungsunabhängigen Ebene stattfinden. Entsprechend dem der SOA innewohnenden Prinzip der Offenheit (2.1) sollen die verwendeten und neu implementierten Services auch möglichen Alternativ- Schedulern zur Verfügung stehen. Es existieren bereits Anwendungen für die SOGA. Die Handhabung des Schedulers darf sich nicht grundlegend ändern, um weiterhin kompatibel zu diesen Anwendungen zu sein. Seine Programmierschnittstelle ist aber nicht festgelegt und kann neu definiert werden. Der Erfolg der umgesetzten Verbesserungen soll messbar sein. Ausgewählte, aussagekräftige Experimente sollen in einer möglichst reproduzierbaren Messumgebung durchgeführt werden. Dabei werden ihr Laufzeitverhalten sowie die eingegangenen Parameter detailliert aufgezeichnet. Die Ergebnisse sollen wissenschaftlich belastbar und statistisch signifikant sein. Sie sind die Basis für die Diskussion des neuen Scheduling-Konzepts. 1.2 Eigener Beitrag Anpassbares Scheduling Nach der Analyse des Stands der Technik wurde ein Scheduling-Algorithmus entwickelt, der für den Benutzer einen Kompromiss bildet zwischen dem klassischen Grid- Scheduling mit aufwändiger Job-Beschreibung auf der einen Seite und dem einfachen aber unflexiblen SOGA-Scheduling auf der anderen Seite. Die Rechenknoten werden nun nicht mehr nach Auslastung, sondern nach Performance geordnet. Der Benutzer kann das Ranking durch Konfigurationsdateien steuern und es so für seine Anwendung anpassen. Das Scheduling wurde um die Möglichkeit erweitert, Rechenknoten nach bestimmten Kriterien zu filtern und so von der Job-Verteilung auszuschließen. Schließlich nützt ein performanter Rechner nichts, wenn bspw. die für die Job-Bearbeitung benötigte Software nicht darauf installiert ist.

11 1.3 Aufbau dieser Arbeit 7 Mit der für diese Arbeit entwickelten Messumgebung kann das Laufzeitverhalten des Schedulings detailliert erfasst werden. Dabei werden einzelne Aspekte unterschieden, die zu diesem Verhalten beitragen, etwa die eigentliche Ausführungsdauer oder der von den Jobs unabhängige, konstante Verwaltungsaufwand, zu dem die für das Scheduling benötigte Zeit zählt. Automatisierte, detaillierte Messungen Die statistische Signifikanz der Messungen wird durch Mittlung der Ergebnisse mehrerer Läufe gewährleistet, die gleich parametrisiert sind. Die Messumgebung kann automatisch einen Parameterraum durchlaufen, der unter anderem von der Anzahl der Rechenknoten und von unterschiedlichen Metrik-Konfigurationsdateien aufgespannt wird. So können über einen längeren Zeitraum hinweg und ohne persönliche Überwachung Messreihen erstellt werden. 1.3 Aufbau dieser Arbeit Der Aufbau dieser Arbeit ist von Stojmenovics Artikel How to write research articles in computing and engineering disciplines [1] inspiriert. Kapitel 2 zeigt den aktuellen Stand der Kerntechnologien dieser Arbeit: der SOGA, des Schedulings und des Monitorings als Scheduling-Voraussetzung. Insbesondere werden das Globus Toolkit (2.1.1) und das Ganglia Monitoring System (2.4.2) vorgestellt. In Kapitel 3 wird das in dieser Arbeit entwickelte, neue Konzept erläutert und wie es sich von den bekannten Technologien unterscheidet. Außerdem ist dies der Ort für die Details der Implementierung: Es werden die Umsetzung des Konzepts in Grid Services und der Einsatz von Ganglia beschrieben. Die im Kapitel 4 Evaluation beschriebene Messumgebung dient der Evaluation des neuen Scheduling-Systems. Diese Messumgebung basiert auf dem Bildverarbeitungsprogramm GridIJ, der derzeit einzigen eigenständigen SOGA-Anwendung (2.2.3). Die Ergebnisse der Evaluation werden in Kapitel 5 präsentiert und interpretiert. Die mit dem neuen Konzept erreichten Ziele, die dabei gelösten Probleme sowie mögliche nächste Schritte sind Gegenstand der Betrachtung in Kapitel 6. Die Abbildungen dieser Arbeit sowie die Variablenbezeichungen in den Formeln sind englisch gehalten. Dies ist zum einen eine Frage der Konsistenz: adaptierte Grafiken (z.b. 2.2) und Bildschirmfotos (z.b. 2.3) sind im Original englisch. Außerdem mag es so für nicht-deutschsprachige Leser einfacher sein, die Kernaussagen der jeweiligen Abschnitte zu erfassen. In den Fußnoten finden sich weiterführende Web-Verweise zu Themen, die wegen ihrer geringen Relevanz nicht in das Literaturverzeichnis aufgenommen wurden. Stand der Technik Methodik Evaluation Ergebnisse Anmerkungen zur Gestaltung der Arbeit

12 8 1 Motivation 1.4 Organisatorisches Es folgen organisatorische Informationen. Ein rein fachlich interessierter Leser wird mit der Lektüre in Kapitel 2 fortfahren Kooperation von HSKA und KIT Karlsruher Institut für Technologie Institut für Prozessdatenverarbeitung und Elektronik Diese Arbeit ist eine Kooperation zwischen der Hochschule Karlsruhe Technik und Wirtschaft (HSKA 2 ) und dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Das KIT 3 ist der Zusammenschluss des Forschungszentrums Karlsruhe (FZK) und der Universität Karlsruhe (TH). Es vereint die Aufgaben der einzelnen Institutionen: einer vom Land Baden-Württemberg getragenen Universität mit Lehr- und Forschungsauftrag und einer nationalen Großforschungseinrichtung in der Helmholtz-Gemeinschaft 4. Der Großforschungsteil des KIT betreibt im Rahmen der programmorientierten Förderung der Helmholtz-Gemeinschaft Programmforschung in den Bereichen Energie, Erde und Umwelt, Schlüsseltechnologien sowie Struktur der Materie. Das Institut für Prozessdatenverarbeitung und Elektronik (IPE) hat seine Kernkompetenz in der Entwicklung und Fertigung komplexer Datenaufnahmesysteme für Anwendungen mit hohen zeitlichen Anforderungen und Datenraten. Es versteht sich als Mittler zwischen wissenschaftlichem Experiment und IT-Infrastruktur [2]. Aufgaben sind deshalb unter anderem Datenanalyse in Echtzeit, Hardware-Aufbau, Datenmanagement, verteiltes Rechnen und Algorithmen. Ein Schwerpunkt im Bereich Software ist die Grid- Forschung Zeitplan Der Bearbeitungszeitraum dieser Arbeit betrug sechs Monate, beginnend am Auf die zweiwöchige Literaturrecherche folgte die Einarbeitung in die SOGA-Infrastruktur und die verwendeten Werkzeuge. Die Implementierung des Schedulers und der dazu benötigten Monitoring-Services war Schwerpunkt des praktischen Teils dieser Arbeit und nahm gut sieben Wochen in Anspruch. Im Rahmen des wissenschaftlichen Teils (ca. acht Wochen) wurden Anwendungsfälle ausgearbeitet, die innerhalb der SOGA beschleunigt werden sollten. Außerdem wurde eine reproduzierbare Messumgebung entwickelt, um die Geschwindigkeit dieser Anwendungsfälle mit unterschiedlichen Konfigurationen des Schedulers zu evaluieren. Für die Dokumentation waren sechs Wochen geplant. Bei der Entwicklung der Messumgebung kam es zu Komplikationen (6.2), wodurch am Ende die Zeit für die Dokumentation knapp wurde. Deshalb wurde es erforderlich, den Bearbeitungszeitraum für diese Arbeit um zwei Wochen zu verlängern. 2 HSKA-Homepage: 3 KIT-Homepage: 4 Homepage der Helmholtz-Gemeinschaft:

13 2 Stand der Technik In diesem Kapitel werden die für diese Arbeit verwendeten Technologien diskutiert, sowie deren aktueller Entwicklungsstand. Zunächst werden in den ersten beiden Abschnitten die Begriffe Grid und SOGA diskutiert. In Abschnitt 2.1 wird die Bedeutung des Grid Computings und der SOA erklärt und es wird die Grid-Middleware Globus Toolkit vorgestellt. In Abschnitt 2.2 wird dann der Zusammenhang zur SOGA hergestellt. Es wird beschrieben, wie GT4Tray aus Teilen des Globus Toolkit und einigen Services die Basis für die SOGA formt. Außerdem werden in diesem Abschnitt bestehende SOGA-Anwendungen vorgestellt sowie der Grid Service Generator, der beim Entwickeln von Grid-Services hilft. Die folgenden beiden Abschnitte betreffen die Kernbereiche dieser Arbeit: Scheduling und Monitoring. Abschnitt 2.3 befasst sich mit den Scheduling-Aspekten der SO- GA und grenzt das SOGA-Scheduling von klassischem Scheduling ab. Für das Scheduling werden in der SOGA Informationen über die verfügbaren Rechenknoten benötigt, die per Monitoring erfasst werden. Abschnitt 2.4 definiert Anforderungen an ein Monitoring-System für die SOGA und diskutiert einige möglicherweise geeignete Systeme. Abschnitt 2.5 stellt eine Bibliothek mit Hilfsklassen vor, die für diese Arbeit verwendet wurde. 2.1 Grid Computing Grid Computing ist eine Form des verteilten Rechnens, die es ermöglicht, Rechenressourcen über die Grenzen einzelner Institutionen hinweg zu nutzen [3]. Der Name Grid entstammt dem Vergleich zum Stromnetz (engl. Power Grid ): Für den Benutzer soll der Zugriff auf Ressourcen wie Rechenleistung oder Speicherplatz ähnlich einfach sein wie der Konsum von elektrischem Strom. Grid Computing wurde entwickelt, um rechenintensive Probleme in der Wissenschaft zu lösen, etwa die Auswertung der Messdaten des LHC-Experiments (Large Hadron Collider) am CERN 1. Im Vergleich zu einem Computer Cluster sind die Ressourcen heterogener und nur lose gekoppelt. Grid Computing 1 LHC am CERN:

14 10 2 Stand der Technik 3-Punkt-Checkliste In der folgenden 3-Punkte-Checkliste [4] definiert Ian Foster die Eigenschaften eines für Grids Computing-Grids: Ein Grid koordiniert Ressourcen, die keiner zentralen Instanz unterstellt sind. Ein Grid integriert und koordiniert Ressourcen und Benutzer unterschiedlicher administrativer Domänen. Dies berührt auch die Themen Sicherheit, Richtlinien, Abrechnung, Zugehörigkeit etc. Das Gegenteil ist ein lokal verwaltetes System verwendet standardisierte, offene Protokolle und Schnittstellen. In einem Grid werden für die grundlegende Bereiche wie Authentisierung, Autorisierung, Auffinden von Ressourcen und Zugang zu diesen Ressourcen allgemeingültige Protokolle und Schnittstellen verwendet. Dabei ist wichtig, dass diese standardisiert und offen sind. Andernfalls handelt es sich um ein anwendungsspezifisches System garantiert nicht-triviale Dienstgüten. Ein Grid erlaubt es, die einzelnen Ressourcen so zu nutzen, dass bestimmte Dienstgütekriterien erfüllt werden können. Dabei geht es zum Beispiel um Antwortzeiten, Durchsatz, Verfügbarkeit oder Sicherheit. Oder um die gleichzeitige Allokation mehrerer Ressourcen für komplexe Benutzeranfragen, sodass der Nutzen des so zusammengestellten Systems signifikant höher ist, als der seiner Einzelteile. (frei übersetzt) Grid Middleware Open Grid Service Architecture Service-Orientierte Architektur Die Verwendung einer Grid Middleware macht aus einem verteilten System ein Grid. Eine Grid Middleware abstrahiert von der Komplexität der über verschiedene administrative Domänen verteilten Ressourcen und bietet einen transparenten Zugriff auf sie. Damit erleichtert sie die Entwicklung von Anwendungen für das Grid. Ein wichtiges Gütekriterium für eine Grid Middleware ist Interoperabilität. Deshalb kam Ende der 90er Jahre das Grid Forum zusammen, um die Standardisierung des Grids voranzutreiben und so die Interoperabilität zu verbessern. Das Gremium wurde 2006 in Open Grid Forum umbenannt. Das Open Grid Forum (OGF 2 ) ist maßgeblich an der Standardisierung der in [5] von Ian Foster propagierten Idee einer Open Grid Services Architecture (OGSA) beteiligt. Grundidee ist die Strukturierung und Bereitstellung der Grid-Ressourcen mit Hilfe von Services. Abbildung 2.1 zeigt den allgemeinen Aufbau einer Service-Orientierten Architektur (SOA). Die einzelnen Komponenten interagieren folgendermaßen miteinander: Dienstanbieter registrieren ihre Dienste in einem zentralen Register, einer Art Telefonbuch (1). Ein Dienstnehmer kann dieses Register nach einem passenden Dienst durchsuchen (2) und erhält von dem Register eine Referenz auf diesen Dienst (3). Damit kann der Dienstnehmer dann auf den Dienst zugreifen (4). Auf OGSA bezogen entsprechen die Dienstanbieter den Grid-Ressourcen und der Dienstnehmer einem Client. Das Service-Register stellt die Grid Middleware zur Verfügung. 2 OGF-Homepage:

15 2.1 Grid Computing 11 Abbildung 2.1: Allgemeine Struktur einer SOA In [6] werden die Eigenschaften eines idealen SOA-Service definiert: Ein Service ist in sich abgeschlossen.... ist in einem Netzwerk verfügbar.... hat eine öffentliche, standardisierte Schnittstelle.... ist plattformunabhängig.... ist in einem Verzeichnis registriert.... wird vom Client dynamisch gebunden. (Dynamisch gebunden: Service-Implementierung muss zum Zeitpunkt der Übersetzung nicht verfügbar sein.) Eigenschaften eines SOA-Service Auch wenn OGSA im Kern eine SOA ist, gehen die in der OGSA-Spezifikation [7] beschriebenen Leistungen weit über dieses einfache Konzept hinaus. Der Umfang des Globus Toolkit, eines der auf OGSA basierenden Grid-Middleware-Systeme, macht dies deutlich Globus Toolkit Das Globus Toolkit wird von der Globus Alliance 3 entwickelt und zählt zu den bekanntesten und am weitesten verbreiteten Grid-Middleware-Systemen. Die Globus Alliance entwickelt das Globus Toolkit als nicht-kommerzielle, freie Software und führt darauf dessen Popularität und große Verbreitung zurück. Die Nutzergemeinde ist aktiv in den Entwicklungsprozess eingebunden. Version 4 des Globus Toolkit (GT4, [8]) beinhaltet Services und Bibliotheken für das Auffinden, Überwachen und Verwalten von Ressourcen 3 Globus-Homepage:

16 12 2 Stand der Technik im Grid und bietet außerdem Funktionalität zu Sicherheit und Datenhaltung. Die zahlreichen Einzelkomponenten können jeweils für sich oder zusammen als Ganzes verwendet werden, je nach den Bedürfnissen der Anwendung. OGSA und Web Services WSRF macht Web Services zustandsbehaftet Job-Ausführung in der WS-GRAM- Architektur Zugriff auf Arbeitsdaten Das Globus Toolkit basiert auf OGSA. GT4 stellt Grid-Ressourcen mit Hilfe der vom W3C (World Wide Web Consortium) standardisierten Web Services zur Verfügung. Web Services werden in einem webbasierten Laufzeit-Container ausgeführt ( Web Server, später auch einfach Container genannt). Die Schnittstelle der Services wird mit der Web Service Description Language (WSDL 4 ) definiert. Ein Client ist damit über die Methoden des Service sowie deren Parameter- und Rückgabetypen informiert. Der eigentliche Zugriff erfolgt dann per SOAP über HTTP. Der Name SOAP war ursprünglich ein Akronym mit der Bedeutung Simple Object Access Protocol, wird inzwischen aber nur noch als Name verwendet. WSDL und SOAP sind beides XML-Formate. Oft müssen Anwendungen auf den Zustand eines Service zugreifen, das heißt auf Daten, die über mehrere Interaktionen hinweg erhalten bleiben und auf das Ergebnis dieser Interaktionen. Das Web Service Resource Framework (WSRF) ermöglicht es, für jeden Web Service auf standardisierte Art und Weise einen zustandsbehafteten (engl. stateful ) Service-Kontext zu verwalten. Anwendungen können auf persistente Ressourcen in diesem Kontext zugreifen und mit ihnen interagieren, sie können z.b. die Methoden eines darin enthaltenen Objekts aufrufen. Abbildung 2.2 gibt einen Einblick in die Funktionsweise des Globus Toolkit. Gezeigt werden die Komponenten der WS-GRAM-Architektur und der Weg, den Jobs und Arbeitsdaten vom Client zu den Rechenknoten nehmen. GRAM steht für Grid Resource Allocation and Management. Der Client übergibt zu bearbeitende Jobs mit einer Job-Beschreibung an den GRAM- Service, im Folgenden GRAM genannt. GRAM ist eine Art Meta-Scheduler und reicht die Jobs an die gewünschten Compute Elements (CE) weiter, wo sie unter der Kontrolle der lokalen Scheduler ausgeführt werden. Diese informieren GRAM mit dem Scheduler Event Generator (SEG) über Scheduling-Ereignisse und Statusänderungen der Jobs. GRAM ist also ein Adapter für lokale Scheduler und Stapelverarbeitungssysteme (Batch-Systeme). Jobs werden mit Hilfe des Kommandozeilenwerkzeugs sudo 5 mit den Rechten des Clients ausgeführt. Dadurch können sie bspw. auf die Dateien und Ressourcen in einem gemeinsamen Home-Verzeichnis (Shared Home) zugreifen. Die von einem Job benötigten Arbeitsdaten sind auf einem Storage Element (SE) gespeichert oder müssen dort abgelegt werden. Die für den Zugriff auf die Daten benötigten Zugangsdaten (Zertifikate) übergibt der Client an den Delegation Service. Sind die Arbeitsdaten nur auf einem entfernten SE gespeichert, kann über GRAM die Übertragung auf ein SE in der Nähe des CE initiiert werden. Der Transfer wird vom RFT-Service (Reliable File Transfer) koordiniert. Die Verwendung der FTP-Erweiterung GridFTP (File Transfer Protocol) gewährleistet die schnelle und zuverlässige Übertragung großer 4 WSDL 1.1: 5 Linux-Manpage für sudo:

17 2.1 Grid Computing 13 Datenmengen. In der Regel werden jedoch wegen der geringeren Kosten die Jobs zu den Daten transferiert. Abbildung 2.2: Komponenten der WS-GRAM-Architektur (angelehnt an Die beschriebene Architektur ist recht komplex: Sie besteht aus einer Vielzahl miteinander interagierender Komponenten und Services, die der Nutzer bis zu einem gewissen Grad verstehen muss (Job-Beschreibung, Zertifikate etc.), um sie adäquat zu bedienen. Dies macht es unmöglich, mal eben einen Job auszuführen. Die große architektonische Komplexität macht das Grid zudem anfällig für Fehler. In einem entfernten Rechencluster verteilt ein lokaler Scheduler die Jobs auf die verfügbaren Rechenknoten. Der Benutzer hat darauf keinen Einfluss und er kann nicht vorhersehen, wie lange sein Job beispielsweise in einer Warteschlange verweilen muss. Die Datenübertragung ist für große Datenblöcke optimiert und erfordert einen vergleichsweise großen Verwaltungsaufwand, der bei kleinen Jobs den eigentlichen Übertragungsaufwand übersteigt. Die WS-GRAM- Architektur ist recht komplex

18 14 2 Stand der Technik 2.2 Grid Computing am IPE: SOGA Im Gegensatz zur WS-GRAM-Architektur und zu OGSA ist die Architektur der SOGA sehr nahe am ursprünglichen Konzept der SOA und damit recht einfach. Die Verteilung der Jobs und der dazugehörigen Arbeitsdaten auf die Rechenknoten übernimmt der Client selbst. Vom Globus Toolkit werden nur zwei Komponenten verwendet: Zum einen ist dies der Laufzeit-Container. Er wird auf jedem Rechenknoten installiert. Jobs werden als Services implementiert und direkt in diesen Containern deployt und ausgeführt. Außerdem wird das Monitoring and Discovery System (MDS) verwendet. Das MDS stellt eine Liste der in einem Container laufenden Services sowie deren Zustandsdaten zur Verfügung (2.4.2). Mehrere dieser Systeme können hierarchisch miteinander verbunden werden, und so an zentraler Stelle über die Services in einem ganzen Grid informieren. Dieses zentrale Service-Register wird in der SOGA Index Server genannt GT4Tray GT4Tray bringt Globus auf Arbeitsplatzrechner GT4Tray 6 ist eine IPE-Entwicklung und die Basis für die SOGA. Es bringt den Globus- Laufzeit-Container mit dem MDS auf komfortable Art und Weise auf Arbeitsplatzrechner. Diese können damit als Rechenknoten zur verteilten Ausführung von Web Services genutzt werden. Das Programm ist in Java implementiert und somit plattformunabhängig. Für Installation und Nutzung werden keine Superuser-Rechte benötigt. Die aktuelle Version 0.97 basiert auf dem Globus Toolkit in Version 4 (GT4). GT4Tray bringt eine graphische Benutzeroberfläche mit, die in den Infobereich (Systray, daher der Name) der jeweiligen Arbeitsumgebung minimiert werden kann. Auch wenn mit der GT4Tray-GUI prinzipiell jede Globus-Installation gesteuert werden kann, werden für die volle Funktionalität die folgenden, zusätzlichen Web Services benötigt. Grid Node Monitor Service Abruf harter Systemeigenschaften Der Grid Node Monitor Service wird bisher hauptsächlich genutzt, um die Prozessorlast der Knoten zu ermitteln. Dafür steht die Methode getcurrentload() zur Verfügung, die drei Auslastungswerte zurückgibt: die durchschnittliche Last in der letzten Minute, den letzten 5 und den letzten 15 Minuten. Außerdem wird bei jedem Start des Service eine Datei angelegt, in der die Auslastungswerte gesammelt werden. Hinzu kommt eine sogenannte Infodatei, in der bestimmte, harte Systemeigenschaften gespeichert werden, die sich zwischen zwei Neustarts des Laufzeit-Containers nicht ändern: Neben der Anzahl der Prozessoren, der Größe des nutzbaren Speichers, der Systemarchitektur, Name und Version des Betriebssystems und der Java-Version ist dies auch der Name der zugehörigen Datei mit Lastwerten. Die Namen der Infodateien können mit der Methode getinfofiles() ermittelt werden. Die Dateien 6 GT4Tray-Homepage:

19 2.2 Grid Computing am IPE: SOGA 15 selbst werden dann mit downloadinfofile() respektive downloaddatafile() heruntergeladen. Dabei wird jeweils ein Dateiname übergeben. Als Ergebnis wird der Dateiinhalt als String geliefert. Die Informationen können mit Hilfe des GridNodeStatusFileHelper geparst und in eine Menge von Schlüssel-Wert-Paaren umgewandelt werden. Streaming Provider In der SOGA werden Job-Eingaben und -Ergebnisse mit Hilfe des Streaming Providers über eine direkte Verbindung zwischen Client und Rechenknoten übertragen. Es können beliebige serialisierbare Java-Objekte und Dateien übertragen werden. Serialisierbar bedeutet, dass die Objekte in eine sequentielle Darstellungsform (Datenstrom) gebracht werden können. Der Streaming Provider bringt den StreamingClientHelper mit, einen einfachen Client, der die grundlegenden Methoden für den Zugriff auf die Streaming- Funktionalität bereitstellt. Ein Service Provider ist kein eigener Web Service. Stattdessen kann ein Service diesen Provider einbinden und sich so dessen Funktionalität zu Eigen machen. In der WSDL- Definition eines Service entspricht dies einer Vererbung. Im Gegensatz zu Java ist dabei Mehrfachvererbung möglich. Der Streaming Provider ist kein fester Bestandteil von GT4Tray und wird nur bei Bedarf von Services eingebunden. Datenübertragung per Streaming Service Provider Hot Deployment Service Mit dem an der Universität Marburg entwickelten Hot Deployment Service können Web Services in den Globus-Laufzeit-Containern der Rechenknoten installiert und gestartet werden, ohne dazu die Container anhalten und anschließend neu starten zu müssen. Der Mechanismus ist Teil der Marburg Ad-hoc Grid Environment (MAGE 7 ) Grid Service Generator für die NetBeans IDE Bei der Implementierung eigener Services wird der Entwickler vom Grid Service Generator (GSG) unterstützt. Dabei handelt es sich um einen am IPE entwickelten Plugin für die NetBeans IDE 8 (Integrated Development Environment) von Sun. Dieser benutzt intern einen Service Generator, der im Rahmen des MAGE-Projekts entwickelt wird. Der GSG stellt einen eigenen Projekttyp sowie den dazugehörigen Assistenten für die Erzeugung eines neuen Service-Projekts bereit (Abbildung 2.3). Außerdem hilft eine Symbolleiste bei der Erzeugung des Service-Codes aus einer annotierten Java-Klasse 9 und bei Tests mit einer lokalen GT4Tray-Installation. Der Ort der Installation und die Zugriffsports können auf einem zusätzlichen Reiter der NetBeans-Optionen angegeben werden. 7 MAGE-Homepage: 8 NetBeans-Homepage: 9 Java-Annotations:

20 16 2 Stand der Technik Angaben für die Erzeugung eines Service Gegenüber einem normalen J2SE-Projekt (Java 2 Platform, Standard Edition) sind bei der Erzeugung eines Grid Service zusätzliche Angaben erforderlich (in Abbildung 2.3 orange markiert). Ein Service ist später unter dem angegebenen Namen mit angehängtem Service auf dem jeweiligen Laufzeit-Container erreichbar, zum Beispiel unter Das Service Package enthält die annotierte Java-Klasse mit der Service-Definition. Aus diesem Paketnamen und dem Namen des Service ergibt sich der voll qualifizierte Name dieser Klasse. Die Klassen eines Service teilen sich einen gemeinsamen Namensraum. Dieser Service Namespace soll Kollisionen mit gleichnamigen Klassen und Ressourcen anderer Services verhindern. Er wird in Form einer URL angegeben, die aber nicht auf ein existierendes Ziel verweisen muss. Die meisten Services werden im Singleton-Style erzeugt. Das bedeutet, dass direkt auf sie zugegriffen werden kann und nicht wie beim Factory-Style 10 zuvor ein neuer Service-Kontext für die Service-Ressourcen erzeugt werden muss. Die Angabe des Resource Style bezieht sich auf den Ort der Service-Funktionalität. Beim Java-Style muss die Funktionalität direkt in der annotierten Java-Klasse implementiert werden, beim Globus-Style in dem daraus erzeugten Service Code. Abbildung 2.3: Assistent zur Erzeugung eines neuen Grid Service Die GSG-Symbolleiste Bei der Implementierung der Service-Funktionalität hilft die Symbolleiste des GSG (Abbildung 2.4). Ein Klick auf Generate and Build erzeugt aus der annotierten Java-Klasse das Grundgerüst des Service, außerdem Stubs (lokale Stellvertreter für die Service- Objekte) und einen einfachen Test-Client, der als Basis einer eigenen Client-Implementierung dienen kann. Das Ganze wird übersetzt und in einem Grid-Archiv verpackt (GAR- Datei). Dieser Button sollte nicht verwendet werden, falls am generierten Code Änderungen vorgenommen worden sind. Diese gehen beim erneuten Erzeugen des Service-Codes verloren. Durch Clean All wird der gesamte generierte Code gelöscht. Build All 10 Entwurfsmuster Fabrikmethode :

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