Multi-Site Scheduling

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1 Seminar zur Projektgruppe: Do it yourself upb.de-supercomputer Multi-Site Scheduling Markus Zajac Universität Paderborn Abstract Diese Ausarbeitung widmet sich dem Thema: Multi-Site Scheduling. Zuerst wird das Schedulingkonzept in Verbindung mit dem Grid Computing gebracht. Danach wird ein allgemeiner Algorithmus für Multi-Site Scheduling vorgestellt. Anschließend wird auf das GrADS System und dessen Scheduler eingegangen.

2 Inhalt 1. Einleitung Motivation Problembeschreibung Grundlagen Site Modell Scheduling Single-Site Scheduling Multi-Site Scheduling Einsatz in HPC Ressource Management Systemen Multi-Site Scheduling Szenarios Job Sharing-Szenario Multi-Site-Szenario Algorithmus Parameter Ablauf Overhead GrADS System Architektur und Funktionsweise Scheduler Zusammenfassung...17 Literatur

3 1. Einleitung 1.1 Motivation Rechenintensive und zeitkritische Aufgaben wie Wettervorhersage und verschiedene Simulationen z.b. Strömungssimulationen (Auto, Flugzeug,...) sollen möglichst schnell berechnet werden. Diese Art von Aufgaben sollen an einer Stelle (ein dafür bestimmter PC, bzw. Terminals o.ä.) in Auftrag gegeben werden. Bevor die Aufgabe ausgeführt werden kann, müssen die entsprechenden Ressourcen ermittelt werden. Dabei spielt es für den Benutzer keine Rolle welche, Ressourcen benutzt werden und wo sich diese befinden. Wichtig ist hier nur das Endergebnis. 1.2 Problembeschreibung Aufgaben wie in 1.1 angegeben werden nicht auf einem einzigen Rechner gerechnet, sondern auf einer Menge von Rechnern (Grid), die geographisch verteilt sind. Diese Mengen von Rechnern werden von z.b. verschiedenen Instituten, Universitäten, u. ä. Organisationen zur Verfügung gestellt. Alle diese Rechner werden als Ressourcen angesehen und bilden zusammen ein Netzwerk. Das Rechnen von Aufgaben in diesem Netzwerk wird als Grid Computing bezeichnet. Wird eine Aufgabe in Auftrag gegeben, so muss bestimmt werden, auf welchen Rechnern diese überhaupt gerechnet werden kann. Hier kommt der Multi-Site Scheduler zum Einsatz. Er muss entscheiden, ob die Aufgabe überhaupt gerechnet werden kann und falls ja, dann muss er die richtige Menge von Rechnern für diese Aufgabe bestimmen. Dabei müssen natürlich die bereits laufenden Anwendungen berücksichtigt werden. Außerdem muss der Scheduler die Zustände aller Rechner überwachen um für neue Aufgaben die richtigen Scheduling-Entscheidungen zu treffen. Es sollen ebenfalls laufende Applikationen überwacht werden und gegebenenfalls einer anderen Menge von Rechnern zugeordnet werden (Migration), falls sich so die Leistung verbessern lässt. Für diese Scheduling-Verfahren existieren Algorithmen. Ein allgemeiner Algorithmus, sowie ein konkretes System werden in dieser Ausarbeitung vorgestellt. 3

4 2. Grundlagen 2.1 Site Modell Das Grid besteht aus Mengen von Rechnern, die als Sites [3] bezeichnet werden. Jede Site besitzt eine parallele Maschine [3] (also ein MPP System), welche aus mehreren Knoten besteht. Die Maschinen und ihre Knoten sind bis auf die Größe (d.h. Anzahl der Knoten) homogen. Jeder Knoten besitzt eine vollständige Hardwareausstattung (also Speicher und Prozessor). Die Knoten sind über ein Hochgeschwindigkeitsnetzwerk untereinander verbunden. Jede Site hat also ihre eigenen Ressourcen und verfügt ebenfalls über einen eigenen lokalen Scheduler. Die Sites können kombiniert werden und stellen dem Grid die Ressourcen zur Verfügung. 2.2 Scheduling Scheduling im Grid bezeichnet die Zuordnung der Jobs an die Ressourcen. Für Grids wurden Schedulingalgorithmen entwickeln, die einem Job die entsprechenden Ressourcen zuweisen, d.h. ein Scheduler findet eine Liste mit entsprechenden Maschine [4]. Scheduling kann auf zwei Ebenen betrachtet werden, einmal Scheduling innerhalb einer Site und Scheduling auf Grid Ebene im Multi-Site Scheduler Single-Site Scheduling Dieses Szenario beschreibt das Scheduling innerhalb einer Site. Hier werden nur die lokalen Ressourcen verwendet und den Benutzern zur Verfügung gestellt [3]. Alle eingehenden Jobs werden an den lokalen Scheduler geleitet. Dieser verwaltet die Ressourcen einer Site und teilt diese nicht mit anderen Sites. Im Zusammenhang mit Grid Computing bekommen die lokalen Site-Scheduler Jobs von einem Multi-Site Scheduler [2] und sind dann für die Ausführung des Jobs in einer Site verantwortlich. 4

5 2.2.2 Multi-Site Scheduling Beim Multi-Site Scheduling handelt es sich um das Zuweisen der Jobs auf Gridebene, d.h. Ausführung der Jobs auf unterschiedlichen Sites. Alle Jobs (egal ob lokal in einer Site oder direkt eingegeben wurden) werden an einen Multi- Site Scheduler (auch Grid Scheduler) weitergeleitet [3]. Dieser teilt die Jobs auf die Sites auf. Der lokale Scheduler ist danach für das Starten des Jobs verantwortlich. Es handelt sich hier um ein sog. Online- Szenario, d.h. wenn ein Job ankommt, entscheidet der Scheduler ob dieser auf den Grid Ressourcen ausgeführt wird oder nicht. Wird der Job angenommen, dann muss er zu Ende gerechnet werden. Jobs, die nicht sofort gerechnet werden können, kommen in eine Warteschlange. Ein Backfilling-Algorithmus verwaltet die Jobs in der Queue und optimiert FCFS [5]. Entscheidet der Scheduler, dass ein Job angenommen wird, dann wird dieser an best-mögliche Computerressourcen im Grid weitergeleitet [7]. Der Begriff best-mögliche Ressorcen kann auf Hardwarekomponenten also die Computer, aber auch installierte Software und Verfügbarkeit des Systems bezogen werden. Ziele von Multi-Site Scheduling [6]: Effiziente Nutzung vorhandener Ressourcen Zugang zu Ressourcen, die lokal nicht verfügbar sind Kombination der Ressourcen für große Probleme Ein Multi-Site Scheduler hat die alleinige Kenntnis über die Auslastung eines Systems, so dass neue Jobs auf dieser Grundlage auf die Maschinen verteilt werden 5

6 2.3 Einsatz in HPC Ressource Management Systemen Ein Ressource Management System (RMS) stellt dem Benutzer eine Menge von Ressourcen [8] wie z.b. Knoten (Rechner), Softwareressourcen u.a. zur Verfügung. Gibt ein Benutzer ein Job ein, dann müssen auch die Ressourcen bestimmt werden. Ein RMS benutzt einen Scheduler. Diffuse Requests: Es werden zwei Varianten unterschieden. Entweder spezifiziert der Benutzer die Ressourcen, oder das RMS optimiert die vorausgesetzten Ressourcen selbst [8]. Gibt ein Benutzter die Spezifikationen für einen Job ein, dann handelt es sich um Bereichangaben wie z.b. es werden 32 bis 128 Prozessoren benötigt, oder ähnliche Angaben. Dann prüft der Scheduler, ob genügend Ressourcen vorhanden sind. Sind genügend Ressourcen vorhanden, dann werden diese mit den spezifischen Benutzerangaben abgeglichen, d.h. die Ressourcen werden durch eine Komponente Optimizer optimiert, wie die Abbildung 1 zeigt. Die Pfeile geben den Kontrollfluss an. Danach kann der Scheduler den Job verteilen. Abb. 1 RMS (Quelle: Scheduling in HPC Resource Management Systems [8]) Negotiation: Hiermit ist gemeint, dass zusätlich die Applikationen selbst nach Ressourcen fragen können [8], bzw. eine Verhandlung mit dem User stattfindet. Diffuse Requests erleichtern diese Prozedur. In diesem Fall nutzt eine Applikation den folgenden Kontrollfluss: 1,2,3,6. 6

7 3. Multi-Site Scheduling 3.1 Szenarios Die Szenarios beschreiben die Situation, wenn ein Multi-Site Scheduler bzw. das Grid einen Job bekommt, welcher die Ressourcen des Grids nutzen möchte. Für Multi-Site Scheduling existieren zwei Szenarios, die sich durch die Art der Auswahl von Sites unterscheiden Job Sharing-Szenario Alle eingehenden Jobs werden an den Multi-Site Scheduler weitergeleitet. Dieses Szenario Verfolgt die BestFit-Strategie bei der Maschinenauswahl [3]. Die Abbildung 2 zeigt die schematische Vorgehensweise dieses Szenarios. Abb. 2 Job Sharing-Szenario (Quelle: On Advantages of Grid Computing for Parallel Job Scheduling [3]) 7

8 Der Scheduler bestimmt zuerst eine Maschine für den Job. Bei der Strategie BestFit wird die Maschine gewählt, die eine kleinstmögliche Anzahl an Ressourcen übrig lässt, wenn der Job auf dieser Maschine gestartet wird. Danach findet die Zuweisung der Zeit statt, d.h. der Job bekommt für eine bestimmte Zeit eine Menge der Knoten der Maschine (siehe 2.1) zur Verfügung. So hat der Multi-Site Scheduler Kenntnis drüber, wann ein anderer Job auf dieser Site gestartet werden kann. Das entscheidende ist, dass alle Jobs auf unterschiedlichen Sites ausgeführt werden [3], jedoch immer nur auf einer einzelnen Multi-Site-Szenario Dieses Szenario unterscheidet sich von dem vorherigen in der Hinsicht, dass die Jobs jetzt über die Sitegrenzen hinaus ausgeführt werden können, wie Abbildung 3 schematisch zeigt. Dabei wird der markierte Job im Multi-Site Modus ausgeführt. Abb. 3 Multi-Site-Szenario (Quelle: On Advantages of Grid Computing for Parallel Job Scheduling [3]) 8

9 Die Sites können hier kombiniert werden und so ihre Ressourcen zur Verfügung stellen. Allerdings wird hierdurch der Kommunikationsaufwand (Overhead) erheblich größer (siehe 3.2), weil Weitverkehrsnetze (WAN) aufgrund der geographischen Lage der Sites benutzt werden. Es wird folgendermaßen vorgegangen: Zuerst versucht der Scheduler eine Site mit der entsprechenden Menge von Ressourcen für den eingehenden Job zu finden. Existiert so eine Site nicht, dann teilt der Scheduler den Job auf die Ressourcen verschiedener Sites auf [3]. Dazu werden alle Sites in absteigender Reihenfolge nach Anzahl freier Ressourcen sortiert. Danach werden in dieser Reihenfolge die Ressourcen der Sites zusammengefasst. Vorteil dieser Vorgehensweise ist, dass die Anzahl benutzter Sites minimiert wird, so dass der Kommunikationsaufwand durch die Verwendung von WAN-Netzwerken verringert wird. 3.2 Algorithmus Der im Folgenden vorgestellte Algorithmus für Multi-Site Scheduling [2] arbeitet mit Einschränkungen bzgl. Fragmentierung (siehe 3.2.1) eines Jobs während des Schedulingsvorgangs Parameter Der Algorithmus braucht für jeden Job die folgenden beiden Parameter: 1. lower bound: Dieser Parameter begrenzt die Jobs, die auf verschiedene Sites zerlegt (fragmentiert) werden können bzgl. der Mindestanzahl benötigter Prozessoren [2]. 2. fragments: Dieser Parameter gibt die maximale Anzahl an, in die ein Job fragmentiert (also max. Anzahl der Sites) werden kann [2]. Dabei können für unterschiedlich große Jobs (d.h. Anzahl der CPU s) unterschiedliche Limitierungen bezüglich der maximalen Fragmentauswahl angegeben werden Ablauf Der Schedulingprozess ist in Abbildung 4 [2] dargestellt. Prinzipiell kann man feststellen, dass es den Algorithmus in der adaptiven und nicht adaptiven Variante gibt. 9

10 Schritt 1 Schritt 2 Schritt 3 Schritt 4 Schritt 5 Schritt 6.1 Schritt 6.2 Abb. 4 Algorithmus für Multi-Site Scheduling (Quelle: Enhanced Algorithms for Multi-Site Scheduling [2]) 10

11 Der Algorithmus besteht aus folgenden Schritten: 1. Überprüfung der Ressourcen: An dieser stelle wird überprüft, ob das Grid genügend freie Ressourcen hat. Falls nicht genug Ressourcen zur Verfügung stehen, dann wird der Job in eine Queue gestellt. 2. Es wird überprüft, ob der Job auf einer Maschine (d.h. auf einer Site) ausgeführt werden kann. Falls ja, dann wird dem Job mittels der BestFit Strategie eine Maschine zugeordnet. 3. Falls der Job nicht auf einer Site gerechnet werden kann, dann wird die Anzahl der benötigten Sites (Fragmente) ermittelt. Dazu wird eine Liste der Maschinen nach freien Ressourcen in absteigender Reihenfolge ermittelt. 4. Der lower bound Parameter wird überprüft. Der Job wird erst im Multi-Site- Modus ausgeführt, wenn eine Mindestanzahl von Prozessoren benötigt wird, ansonsten wird er in die Queue eingereiht. 5. Der Parameter fragments wird überprüft. Falls die zur für den Job erlaubte Anzahl an Fragmenten kleiner als die benötigte Mindestanzahl ist, kommt der Job ebenfalls in die Queue. 6. Hier wird zwischen adaptivem und nicht adaptivem Vorgehen unterschieden. 6.1 Adaptiver Fall: Zuerst werden die frühest möglichen Endzeitpunkte der Ausführung des Jobs auf einer Maschine und im Multi-Site Modus berechnet. Bei Ausführung auf einer Maschine wird die Wartezeit mit einkalkuliert, während es im Multi-Site Modus keine Wartezeit gibt, da der Job sofort ausgeführt wird. Allerdings wird der Endzeitpunkt durch die Berücksichtigung des Kommunikationsaufwandes auch länger. Kann der Job auf einer Maschine schneller ausgeführt werden als im Multi-Site Modus, dann wird er in die Queue gestellt. Der Algorithmus ist in der Entscheidung adaptiv, ob ein Job im Multi-Site Modus ausgeführt wird, oder der Job zu einem späteren Zeitpunkt auf einer Maschine ausgeführt wird. Der spätere Start der Ausführung ist aber auch von den sich in der Queue befindlichen Jobs abhängig. 6.2 Nicht adaptiver Fall: Der Job wird direkt im Multi-Site Modus gestartet. Jobs, die während der einzelnen Schritte des Algorithmus warten müssen, in eine Queue gestellt werden. Eine Queue funktioniert in der Regel nach dem FCFS Prinzip, d.h. der Job der zuletzt in die Queue kommt muss am längsten warten. Dieses ist nicht immer sinnvoll, denn es kann z.b. vorkommen, dass der erste Job in der Queue (der als nächster bedient wird) nicht die passenden Ressourcen bekommen kann die er braucht, aber dafür ein Job dahinter. Backfilling-Algorithmen optimieren das FCFS Prinzip. Die prinzipielle Idee ist, dass ein Job, der sich nicht an der ersten Stelle in der Queue befindet, trotzdem eher dran kommen kann als der erste [5]. Konservative Backfilling-Algorithmen erlauben es wartenden Jobs früher dranzukommen, wenn die Jobs mit höheren Prioritäten nicht verzögert werden. EASY-Backfilling dagegen erlaubt es den Jobs wann immer es möglich ist sich vorwärts in der Queue zu bewegen. 11

12 3.2.3 Overhead Um die Laufzeit eines Jobs im Multi-Site Modus zu bestimmen, muss der Begriff Overhead erläutert werden. Jobs, die in diesen Modus ausgeführt werden, haben einen höheren Kommunikationsaufwand gegenüber der Ausführung auf einer Site. Diese Kommunikation wird als Overhead bezeichnet. Der Overhead wird noch mehr erhöht, wenn über langsame Netzwerke (WAN) kommuniziert wird [3]. Der Obverhead wird mit dem Parameter p angegeben [2], wobei dieser Werte zwischen 0 und 40% annehmen kann. Der Parameter r bezeichnet die Laufzeit eines Jobs auf einer Site. Die neue Laufzeit eines Jobs im Multi-Site Modus unter der Berücksichtigung des Overheads wird mit r msm bezeichnet. Dieser Wert wird folgendermaßen berechnet: r msm = (1 + p) * r. 3.3 GrADS System In diesem Kapitel wird das GrADS (Grid Application Development Software) System [9] vorgestellt, welches verteiltes Rechnen ermöglicht. Das Projekt (Entwickelt 1999 in den USA) wurde mit dem Ziel entwickelt, hauptsächlich wissenschaftliche Berechnungen durchzuführen und den Forschern Zugang zum Grid zu gewährleisten. Eine Anwendung hierfür ist die numerische Bibliothek ScaLAPACK [9]. Diese Bibliothek führt mathematische Operationen auf Matrizen durch und wurde für die Nutzung auf einem verteilten Systems entworfen. Die Ressourcen werden GrADS von verschiedenen Instituten zur Verfügung gestellt. Wird ein Job in Auftrag gegeben, dann muss er auf die Ressourcen verteilt werden. Die Ressourcen, die von den Instituten zur Verfügung gestellt werden, werden als Sites betrachtet. Das System braucht also einen Multi-Site Scheduler (GrADS Scheduler), damit alle diese Ressourcen effizient ausgenutzt werden können. Im folgenden wird die Architektur und der Scheduler unter der Verwendung von ScaLAPACK beschrieben. Damit das System und der Scheduler richtig funktionieren können, wurden zu dem GrADS System zwei weitere Projekte involviert. 1) Globus MetaDirectory Service (MDS): Dieser Service ist eine Schnittstelle zu den Informationsressourcen des Grids [9]. Dieser Service wird verwendet, um Maschinen des GrADS Systems zu ermittelt, die betriebsbereit sind [1], d.h. Maschinen, auf denen ein Job potentiell gerechnet werden kann. 2) Network Weather Service (NWS): Dieser Dienst wird zu Vorhersage des Systemzustandes benutzt [9]. GrADS verwendet diesen Dienst, um das geschätzte Verhalten einer Menge von Maschinen bezüglich der Bandbreite zu bestimmen. 12

13 3.3.1 Architektur und Funktionsweise In der Abbildung 5 ist die Architektur [1] des Systems dargestellt und die Verbindung der Komponenten zu dem GrADS Scheduler. Der Scheduler ist in dieser Abbildung als Blockbild dargestellt, um erst mal nur die Interaktionen der Komponenten mit ihm zu beschreiben. Unter (3.3.2) wird der Scheduler gesondert betrachtet. Abb. 5 GrADS System (Quelle: A Metascheduler For The Grid [1]) Gibt ein Benutzer einen Job in Auftrag, dann ergibt sich folgender Ablauf[1]: Der Job wird von der Grid Routine entgegengenommen. Die Grid Routine ist für die Koordination aller Handlungen zwischen den anderen Komponenten verantwortlich. Diese Komponente ruft als erstes den Ressource Selector auf. Dieser benutzt zuerst den Globus MDS. Dieser Liefert eine Liste aller betriebsbereiten Maschinen des Systems. Danach bestimmt der Ressource Selector mit Hilfe des NWS das Verhalten der zuvor ermittelten Maschinen. Das NWS schätzt das Verhalten der Netzwerkauslastung zwischen den Maschinen. Das so ermittelte Netzwerk wird als coarse -Grid bezeichnet [10] (bedeutet etwa grobes Netz). Grob, weil die Anzahl der Maschinen für den Job noch nicht optimal ist, da es sich hier nur die betriebsbereiten Maschinen handelt. Diese Daten werden wieder zurück an die Grid Routine geleitet. Danach wird die Komponente Performance Modeler aufgerufen. Diese ermittelt aus den vorher ermittelten Maschinen eine Liste der Maschinen, die speziell für den eingegebenen Job in Frage kommen. 13

14 Dabei werden die Maschinen ausgewählt, die die schnellste durchschnittliche Bandbreite im Vergleich zu den anderen Maschinen haben [10], um den Overhead so gering wie möglich zu halten. Die Menge der so ermittelten Maschinen wird als fine -Grid bezeichnet. Die Grid Routine bekommt das fine -Grid und ruft mit diesem als nächste Komponente den Contract Developer. Diese interagiert mit der Komponente Contract Negotiator des Schedulers des Systems (siehe 3.3.2). Der Contract Developer braucht die Zustimmung des Schedulers, ob der Job dieses fine - Grid tatsächlich bekommt. Über die Grid Routine wird dann das fine -Grid an den Application Launcher weitergeleitet, der den Job dann auf den Maschinen ablegt. Die Komponente Contract Monitor liefert die aktuelle und geschätzte Rechenzeit des Jobs Scheduler Der Multi-Site Scheduler für dieses System besteht aus 4 Komponenten [1] und interagiert mit den Komponenten des GrADS Systems. Abbildung 6 zeigt die Architektur dieses Schedulers. Abb. 6 GrADS Scheduler (Quelle: A Metascheduler For The Grid [1]) Der GrADS-Scheduler funktioniert wie gefolgt [1]: Der Database Manager enthält für jede im Grid laufende Applikation einen Eintrag. Der Eintrag enthält den Zustand der Applikation, die Ressourceinformationen des Grids wenn die Applikation es betrat, sowie die Liste aller Maschinen, auf denen der Job ausgeführt wird. Andere Scheduler Komponenten benutzen diese Komponente, um die richtigen Scheduling Entscheidung zu treffen. Der Permission Service bekommt das coarse -Grid, 14

15 und überprüft zunächst, ob das Grid genügend freien Speicher zur Verfügung hat. Ist dies nicht der Fall, dann kann diese Komponente eine lang rechnende Applikation anhalten um so einen neuen Job bevorzugt zu behandeln [1]. Durch das Anhalten so einer Applikation wird Speicher zur Verfügung gestellt. Der angehaltene Job wird fortgesetzt, wenn der neue Job zu Ende gerechnet hat. Dies ist nur möglich, wenn auf dem lang rechnenden Job Checkpointing möglich ist. Der Contract Negotiator bekommt (von Contract Developer, siehe 3.3.1) das fine -Grid. Diese Komponente agiert als Manager zwischen den Applikationen im Grid [1] weil sie die rechnenden Jobs unterbrechen und zurück in die Queue einreihen kann. Der Contract Negotiator entscheidet, ob der Job die auf der Liste stehenden Maschinen bekommt. Dieses wird als Contract (Vertrag zwischen Job und dem Grid) bezeichnet. Ein Vertrag kann abgelehnt werden, wenn z.b. die anfragende Applikation eine nicht mehr aktuelle Liste mit Maschinen erhalten hat. Dies kann passieren, wenn vor der aktuellen Applikation, die eine andere Applikation die Ausführung beginnt. Dann kann es passieren, dass das NWS keine korrekte Abschätzung liefert. In diesem Fall wird der Vertag abgelehnt. Der Vertag kann ebenfalls abgelehnt werden, wenn die Ausführung des Jobs durch bereits rechnende Jobs erheblich beeinträchtigt wird. Der Contract Negotiator kann so einen Job ermitteln und diesen stoppen [1], um so dem Vertag noch zustimmen zu können. Die Komponente Contract Developer (siehe 3.3.1) bekommt dann den Vertrag zurück und stimmt dann noch formal zu. Erst dann kann der Job auf die Maschinen verteilt werden. Der Expander versucht die Gesamtleistung des Systems bezüglich Ressourcennutzung zu verbessern. Hat eine Applikation zu Ende gerechnet, dann werden Ressourcen frei. Der Expander prüft, ob diese freigewordenen Ressourcen für andere Applikationen so nützlich sein können, dass sie Gesamtleistung verbessert wird, z.b. wenn der Job auf weniger Maschinen (Sites) gerechnet werden kann. Diese Komponente startet in regelmäßigen Abständen Anfragen an den Database Manager nach fertigen Applikationen. Der Scheduler verfolgt folgende Aufgaben [1]: 1. Bevorzugte Ausführung kürzerer Jobs und das temporäre Anhalten (durch den Permission Service) einer großen Applikation. 2. Der Scheduler hat die Möglichkeit eine neu dazugekommene Jobs schneller auszuführen, wenn dadurch einige Konkurrierende Applikationen gestoppt (durch den Contract Negotiator) werden. 3. Verlagern laufender Applikationen auf andere Maschinen (Migration durch den Expander), wenn so die Gesamtleistung des Systems verbessert werden kann. 15

16 Der Scheduler hat also die Kenntnis über die Auslastung des Systems, während die Komponenten des GrADS-Systems keine Kenntnis über die Systemauslastung haben. Nur der Scheduler entscheidet, ob der Job die ermittelte Liste von Maschinen bekommt, oder nicht. In der Abbildung 7 sind die Interaktionen zwischen den Komponenten des Systems und den Komponenten des Schedulers dargestellt. Die ovalförmigen Komponenten (rechte Seite in der Abbildung) sind die Komponenten des Schedulers, die das GraDS-System aufruft. Abb. 7 Interaktionen (Quelle: A Metascheduler For The Grid [1]) 16

17 4. Zusammenfassung Damit ein Grid bzw. ein System wie GrADS die Ressourcen effizient einsetzen kann muss es eine zentrale Verwaltungsinstanz geben, die diese Ressourcen verwaltet. Der Multi-Site Scheduler hat die Kenntnis über die Auslastung der Ressourcen des Grids. Alle eingegangenen Jobs, die die Grid Ressourcen nutzen möchten, werden an den Scheduler geleitet. Dann sorgt ein Algorithmus für Multi-Site Scheduling dafür, dass die Jobs die passenden Ressourcen des Grids bekommen bzw. er prüft, ob für einen Job bereits ermittelte Ressourcen gültig sind. Zusätzlich überwacht der Scheduler die laufenden Applikationen und versucht durch Verlagerung von Jobs eine bessere Gesamtleistung des Systems zu erzielen. Insgesamt kann also gesagt werden, dass ein System wie GrADS oder generell ein Grid ohne den Einsatz eines zentralen Schedulers nicht effizient ausgenutzt werden kann. 17

18 Literatur [1] Jack J. Dongarra, Sathish S. Vadhiyar A Metascheduler For The Grid 11th IEEE Symposium on High-Performance Distributed Computing, July 2002 [2] Carsten Ernemann, Volker Hamscher, Achim Streit, Ramin Yahyapour Enhanced Algorithms for Multi-Site Scheduling Grid Computing - GRID 2002 : Third International Workshop, Baltimore, MD, USA, November 18, 2002 (Pages: ) [3] Carsten Ernemann, Volker Hamscher, Uwe Schwiegelshohn, Ramin Yahyapour On Advantages of Grid Computing for Parallel Job Scheduling 2nd IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid 2002 [4] Viktors, Berstis Fundamentals of Grid Computing, IBM Redpaper 12-November-2002 [5] Dmitry Zotkin, Peter J. Keleher Job-Length Estimation and performance in Backfilling Schedulers HPDC 1999 [6] Ramin Yahyapour, Uwe Schwiegelshohn Metacomputing NRW Scheduling for Scheduling for Metacomputing Systems Universität Dortmund [7] Karl Czajkowski, Steven Fitzgerald, Ian Foster, Carl Kesselman Grid Information Services for Distributed Resource Sharing 10th IEEE Symposium on High-Performance Distributed Computing 2001 [8] Matthias Hovestadt, Odej Kao, Axel Keller, Achim Streit Scheduling in HPC Resource Management Systems: Queuing vs. Planning 9th International Workshop, JSSPP 2003 Seattle, WA, USA, June 24, 2003 [9] Francine Berman, Andrew Chien, Keith Cooper, Jack Dongarra, Ian Foster, Dennis Gannon, Lennart Johnsson, Ken Kennedy, Carl Kesselman, John Mellor-Crummey, Dan Reed, Linda Torczon, Rich Wolski The GrADS Project: Software Support for High-Level Grid Application Development The International Journal of High Performance Computing Applications 2001 [10] Antoine Petitet, Susan Blackford, Jack Dongarra, Brett Ellis, Graham Fagg, Kenneth Roche, Sathish Vadhiyar Numerical Libraries And The Grid: The GrADS Experiments With ScaLAPACK,

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