Ralf Enderle Grid Computing. Seminar am Institut für verteilte Systeme im WS 07/08 - Forschungstrends im Bereich Verteilte Systeme -

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1 Ralf Enderle Grid Computing Seminar am Institut für verteilte Systeme im WS 07/08 - Forschungstrends im Bereich Verteilte Systeme -

2 Seite 2 Inhalt Einleitung Konzeptueller Aufbau eines Grid Systems Existierende Ansätze / Systeme Globus Toolkit Fazit

3 Seite 3 Warum Grid Computing? Rechenintensive Anwendungen nehmen stark zu Verschiedenste Ressourcen werden benötigt Oft arbeiten verschiedene Institutionen an einem Problem oder auf einer Datenbasis Bei der Benutzung von Rechenzentren sind oft Anpassungen am Code oder der Daten notwendig

4 Seite 4 Entstehungsgeschichte 1965 Multics: computing as an utility 1980 Grand Challenge: Erste Konzepte zum Entwurf von Grid Systemen 1990 US Gigabit testbed program 1995 FAFNER - Factoring via Network-Enabled Recursion 1995 I-WAY Information Wide Area Year (Vorläufer des Globus Toolkits)

5 Seite 5 Einsatzmöglichkeiten Rechenintensive Probleme Problem in Teilschritten berechnen spezielle optimierte Rechner im Grid Datenintensive Probleme zentrale Ablage der Daten temporärer großer Speicherbedarf Dynamischer Ressourcenbedarf Verleih bzw. Vermietung von (speziellen) Ressourcen wie Teleskopen oder Analysegeräten

6 Seite 6 Inhalt Einleitung Konzeptueller Aufbau eines Grid Systems Existierende Ansätze / Systeme Globus Toolkit Fazit

7 Seite 7 Konzeptueller Aufbau: Schichtenmodell Schichtenmodell nach Ian Foster: Application Collective Resource Connectivity Fabric

8 Seite 8 Schichtenmodell Fabric Regelt Zugriff auf Ressourcen Mindestanforderung: Informationsabfrage Statusabfrage Kontrolle Application Collective Resource Connectivity Fabric Mehr Funktionalität in einer Fabric-Komponente: erleichtert die Grid-Entwicklung erschwert jedoch Integration neuer Ressourcen über diese Komponente -> es gilt also einen Mittelweg zu finden

9 Seite 9 Schichtenmodell Connectivity sichere Kommunikation Identifikation der Benutzer/Ressourcen Zugriff auf die Ressourcen Mindestfunktionalität: single sign-on Delegation Integration lokaler Sicherheitslösungen Application Collective Resource Connectivity Fabric

10 Seite 10 Schichtenmodell Resource Stellt u.a. Mechanismen zur Initialisierung Überwachung Kontrolle Vergütung von Ressourcen zur Verfügung -> Es gibt: Informationsprotokolle Managementprotokolle Bedient sich der Fabric-Schicht um auf konkrete lokale Ressourcen zuzugreifen Application Collective Resource Connectivity Fabric

11 Seite 11 Schichtenmodell Collective Interaktion über Ressourcengrenzen Beispiele für Dienste in dieser Schicht: Directory service Data replication service Software discovery service Monitoring service... Oft liegen die Dienste als SDK vor -> leichtere Verknüpfung mit der Anwendung Application Collective Resource Connectivity Fabric

12 Seite 12 Schichtenmodell Application Einstiegspunkt für den Entwickler Zugriff auf die unteren Schichten -> Möglichkeit der Verknüpfung der Schichten, um die gestellte Aufgabe zu lösen Application Collective Resource Connectivity Fabric

13 Seite 13 Schichtenmodell Beispiel

14 Seite 14 Inhalt Einleitung Konzeptueller Aufbau eines Grid Systems Existierende Ansätze / Systeme Globus Toolkit Fazit

15 Seite 15 Computing Grids [1] Zugriff auf Rechenressourcen vor allem aufwendige Berechnungen Abarbeitung meist in kleinen Teilschritten Parallel zu verarbeitende Probleme skalieren sehr gut Beispiel: (basierend auf BOINC Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) Auswertung der Daten eines Radioteleskopen Berechnung durch ein Clientprogramm auf (meist) Heimanwender PCs Ziel ist die Suche nach außerirdischem intelligenten Leben

16 Seite 16 Computing Grids [2] -

17 Seite 17 Data Grid Dynamischer Speicherplatz Zwischen- und Endergebnisse von wissenschaftlichen Berechnungen Oft kombiniert mit Computing Grids Beispiel: Data Grid der EU bietet z.b. Zugriff auf die Daten des LHC (Teilchenbeschleuniger) vom Cern somit wird vielen Wissenschaftlern die Arbeit auf demselben großen Datenbestand ermöglicht.

18 Seite 18 Resource Grid Bündelung verschiedener Ressourcen Computing Grids sowie Data Grids lassen sich dem Resource Grid unterordnen aber auch speziellere Systeme: Teleskope Analysegeräte... Beispiel: Fraunhofer Resource Grid Ressourcen von mehreren Instututionen der Fraunhofer Gesellschaft Zugriff auch für externe Interessenten (Firmen) möglich

19 Seite 19 Service Grid kapseln oft Ressourcen in Services zur einfacheren Handhabung Bereitstellung konkreter Dienste für Aufgaben Beispiel: BIS-Grid (Betriebliche Informationssysteme) Teilprojekt der D-Grid Initiative Integration von dezentralen Informationssystemen (CRM, ERP, PDM...) Also Versuch der Integration von heterogenen Umgebungen mit Grid-Ansätzen

20 Seite 20 Information Grid Strukturierter und schneller Zugriff auf Informationen Integration von heterogenen Datenbeständen Herkunft / Speicherart sowie ursprüngliche Aufbereitung der Daten für den Nutzer transparent -> einheitliche Sicht oft bei semantischer Zusatzinformation auch als Knowledge Grid bezeichnet

21 Seite 21 Zusammenspiel (nach Reinefeld/Schintke)

22 Seite 22 Inhalt Einleitung Konzeptueller Aufbau eines Grid Systems Existierende Ansätze / Systeme Globus Toolkit Fazit

23 Seite 23 Globus Toolkit V4 Open Source Toolkit zum Bau von Grid Systemen Entstanden aus I-WAY Kann einzeln oder komplett eingesetzt werden Aufteilung in fünf große Bestandteile: Security Data Management Execution Management Information Services Common Runtime

24 Seite 24 Globus Komponenten

25 Seite 25 Globus Security Sicherheitskomponente in Globus: GSI (Grid Security Infrastructure) strikt standardisiertes Sicherheitssystem einheitliche Schnittstellen Integration von bestehender Sicherheitsinfrastruktur möglich: z.b. Kerberos / Unix Sicherheitsrichtlinien /... Es wird ein Mapping von bestehenden Systemen in die GSI vorgenommen

26 Seite 26 Globus Data Management Datenmanagement in Globus: GridFTP Erweiterung des eigentlichen FTP-Protokolls verlässliches Starten von abgebrochenen Verbindungen einfaches Monitoring paralleler Datentransfer... Eigenschaften: sicher, robust, schnell, effizient Durch die Standardisierung Interoperabilität gewährleistet Das System der Globus Alliance, ein System der University of Virginia sowie des Fermi Labs konnten in einem Test mit GridFTP ohne Anpassungen zusammenarbeiten

27 Seite 27 Globus Execution Management GRAM (Globus Resource Allocation Manager Service) zustandsbehafteter Job-Kontrolldienst stellt Umgebung für den Job bereit Normaler Modus: in-datei... out-datei Aber auch Monitoring während der Ausführung möglich

28 Seite 28 Globus Information Service MDS (Monitoring and Discovery Service) Index service sammelt Informationen kann auf Anfrage Auskunft über die gesammelten Daten geben Trigger service sammelt auch wie der Index service Informationen bietet die Möglichkeit, auf Ereignisse in den Informationen direkt zu reagieren und eine andere Aktion anzustoßen

29 Seite 29 Globus Common Runtime drei unterstützte Runtimes: Python C Java Exemplarisch: JAVA CoG Kit (Java Commodity Grid Kit) ermöglicht es wiederverwendbaren Code zu schreiben Web Services lassen sich einfach ansprechen viele vordefinierte Interfaces Unterstützung der GUI-Modellierung (Swing, JSP) für Grid Anwendungen Java CoG Kit Desktop : Desktopumgebung um auf dem Grid zu arbeiten

30 Seite 30 Globus Java CoG Kit Desktop

31 Seite 31 Grid Computing - Fazit einheitliche Bedienung Bündelung verschiedenster Ressourcen bessere Auslastung der Ressourcen Bezahlsysteme integrierbar viele Probleme sind fast ausschließlich mit Grid Systemen zu lösen ABER: recht komplex aufzusetzen -> Eine genaue Untersuchung des jeweiligen Anwendungskontextes ist nötig! Alternativen prüfen!

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