Seminar Sommersemester 06. GRID für Engineering. Thomas Raasch O.v.G. Universität Magdeburg

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1 Seminar Sommersemester 06 GRID für Engineering Thomas Raasch O.v.G. Universität Magdeburg

2 Gliederung Motivation Was ist GRID Unterschiede Woraus besteht ein GRID Probleme des GRID GEODISE Datenmanagement in GEODISE Monitoring und Steering in GEODISE Zusammenfassung Quellenangabe 2

3 Motivation Probleme des Virtual Engineering hohe Rechenleistung erforderlich Zusammenarbeit muss möglich sein Entwicklungsschritte nachvollziehbar werden durch GRID gelöst dabei Kosteneinsparung und Produktivitätserhöhung 3

4 Was ist GRID Architektur für Zugriff auf Rechenleistung, Datenquellen, Instrumente (über Internet) Zusammenschluss mehrerer Systeme Clients werden Leichtgewichte Ziel: Anwendung starten, entfernte Daten nutzen, rechnen mit fremden Ressourcen und nichts davon bemerken GRID spart Geld (Hardware, Software, Administration) GRID erhöht Produktivität GEODISE, Condor, 4

5 Unterschiede Gab s das nicht schon??? ( Verteilte Systeme, networked Computing, Terminal- Server ) Nein, jedes Teilsystem autonom Nein, heterogen, kompatibel durch Protokolle Nein, GRID mehr als Computer im Netzwerk (große) Datenbestände Satelliten Sensoren medizinische Geräte 5

6 Woraus besteht ein GRID GRID-Engine für Ressource-Management GRID-Access-Portal für sicheren Zugriff Cluster-Tool für parallele Anwendungen Bandwidth-Manager Distributed-Storage-Management für verteilte Daten Management-Center für Administration Umsetzer auf Webservice 6

7 Probleme des GRID Protokolle nicht standardisiert GGF diskutiert an Protokollen + APIs Entwickler, Forscher weigern sich vor Umstellung Softwaretools für Übergang müssen entwickelt werden Sicherheitsaspekte ungeklärt Verhalten einzelner Systeme nicht vorhersehbar Ausfälle, Überlastung wer stellt den Service? Motivation Belohnung der Nutzer/Organisationen die Ressourcen ins GRID stellen 7

8 GEODISE GEODISE ist GRID-System für Engineering GRID Enabled Optimisation and DesIgn Search for Engineering GRID für Strömung, Verformung, Spannung Problemkategorien: Computational Fluid Dynamics (CFD) Finite Element Methods (FEM) 8

9 GEODISE (2) GEODISE in Services gegliedert Service for Design of Experiment erstellt Punkt für Design-Geometrie Service for Response Surface Modelling erstellt Form/Modell (curve-fitting, radial base, stochastic process, polynomial regression, ) Service for Optimisation Search mathem. Algorithmen ändern Form/Modell Data Service (Datenmanagement) Verwaltung der (verteilten) Daten Computation Service Verwaltung der Ressourcen weitere Standard Services 9

10 Datenmanagement in GEODISE Aufgabe: Nutzer fremde Daten bereitstellen Modelle, Ergebnisse, Workflows, Problem: große Datenmengen aufwändig zu durchsuchen, Speicherort muss bekannt sein Lösung: GEODISE Database Toolbox Meta-Daten (Datum, Größe, Zugriffsrechte, Speicherort, anwendungsspezifische Daten) werden erzeugt Meta-Daten in Oracle 9i DB gespeichert Zugriff auf Meta-Daten durch Webservice Datendateien gespeichert auf Globus-Server (per GridFTP) Anfrage (ausgeführt auf Meta-Daten) gibt Link auf Speicherort zurück 10

11 Monitoring und Steering in GEODISE GRID-Prozess läuft nach definiertem Workflow ab Workflow wird global gespeichert Monitoring: Workflow mit Monitoring-Script Nutzer erhält periodisch Zwischenstand Nutzer kann entscheiden ob Eingriff notwendig Steering: Eingriff / Steuern (Steering) durch Ändern von Optionen / Variablen durch Aktualisierung der DB Monitoring, Steering im Team möglich 11

12 Zusammenfassung viele GRIDs entstehen Research GRIDs, Entertainment GRIDs, Healthcare GRIDs, Community GRIDs, Virtual Engineering GRIDs GRIDs für Virtual Engineering ermöglichen: Teamarbeit erlangte Ergebnisse weitergeben Teammitglieder können in Prozess eingreifen Rechenpower Rechnerverbunde (inkl. Großrechner) Ressourcennutzung wissenschaftl. Geräte, Datenquellen, Funktionen und Algorithmen 12

13 Quellenangabe GRIDs: The Top Ten Questions Jennifer M. Schopf, Northwestern University Bill Nitzberg, PBS Products GRID Computing: A New Dimension Of The Internet Wolfgang Gentzsch, Sun Microsystems, Palo Alto Dienste und Standards für das GRID Computing Alexander Reinefeld, Florian Schintke, Zuse Institut Berlin What is the GRID? A Three Point Checklist Ian Foster, University Chicago Developing Services for Design Optimisation ont the GRID G. Xue, W. Song, AJ. Keane, SJ. Cox, University of Southhampton Deployment and Exploitation of GRID-enabled Data Management for Engineers Jasmin Wason, Zhuoan Jiao, Wenbin Song, Andrew Price, Simon Cox, University of Southhampton Databases, Workflows and the GRID in a Service Oriented Enviroment Zhuoan Jiao, Jasmin Wason, Wenbin Song, Fenglian Xu, Hakki Eres, Andy J. Keane, Simon J. Cox, University of Southhampton 13

14 Ende GRID: die Dampfmaschine des 21. Jh. Fragen? 14

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