8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim

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1 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS2011 1/43 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim Christian Baun, Viktor Mauch Karlsruher Institut für Technologie Steinbuch Centre for Computing [baun

2 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS2011 2/43 Wiederholung vom letzten Mal Cluster-Computing Entwicklung des Cluster-Computing Unterscheidungskriterien Aufbau (homogen, heterogen) Aufstellungskonzept (Glass-House, Campus-Wide) Einsatzgebiete High Availability Clustering High Performance Clustering High Throughput Clustering Skalierbare Cluster Verhalten beim Ausfall von Knoten (Active/Passive, Active/Active) Aktueller Stand Vorteile und Nachteile von Clustern Bibliotheken für Cluster-Anwendungen (PVM, MPI) Gearman

3 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS2011 3/43 Heute Grid-Computing Definitionen Klassifikation Unterscheidungen Middleware-Systeme UNICORE Globus Toolkit glite XtreemOS dcache Grid-Projekte EGEE EGI D-Grid Grid-Computing vs. Cloud-Computing

4 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS2011 4/43 Warum will bzw. wollte man Grids? = e-science! Tycho Brahe ( ) Johannes Kepler ( ) Exzellenter Beobachter Kein guter Mathematiker Hatte gute Daten Hervorragender Mathematiker Leider kurzsichtig Brauchte gute Daten

5 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS2011 5/43 Wohin mit den vielen Daten? Wissenschaft und Technik produzieren immer großere Datenmengen, die gespeichert und ausgewertet werden müssen Umweltsatelit Envisat = ca. 100 Gigabyte pro Stunde Radioteleskop VLBA = ca. 1 Gigabyte pro Sekunde Large Hadron Collider (LHC) = ca. 12 Petabyte pro Jahr

6 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS2011 6/43 Grid Computing: Allgemein Grid Computing wurde ab 1998 von Ian Foster und Carl Kesselman entwickelt Ian Foster gilt als Vater des Grid An allen grundlegenden Veröffentlichungen zum Thema Grid Computing war Ian Foster beteiligt Grid Computing ist eine Technik zur Integration und gemeinsamen, institutionsübergreifenden, ortsunabhängigen Nutzung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken, Lizenzen usw. über das Internet Der Begriff Grid hat seinen Ursprung im Vergleich zum Stromnetz (engl. Electrical Power Grid) Im Grid soll der Benutzer ebenso einfach auf Computer-Ressourcen über das Internet zugreifen können, wie es möglich ist Strom aus einer Steckdose zu beziehen

7 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS2011 7/43 Idealisierte Vision des Grid Computing

8 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS2011 8/43 Grid Computing: Definition Idee hinter dem Grid Computing: Ressourcen-Anforderungen und Rechenaufträge übergibt der Benutzer über genormte Schnittstellen an das Grid Die Ressourcenallokation erfolgt automatisch Quelle: The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure Ein Computational Grid ist eine Hardware- und Software-Infrastruktur, die einen zuverlässigen, konsistenten, von überall erreichbaren und preiswerten Zugriff auf die Kapazitäten von Hochleistungsrechnern ermöglicht. Diese frühe Definition von Ian Foster und Carl Kesselman ist noch sehr allgemein gehalten Zu diesem Zeitpunkt war das Grid noch nicht realisiert Theoretisches Modell

9 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS2011 9/43 Unterschiede zwischen Grid- und Cluster-Computing Ressourcen in einem Grid gehören üblicherweise verschiedenen, unabhängigen Organisationen (öffentlichen und wissenschaftlichen Einrichtungen, Unternehmen, Privatpersonen) Die Besitzer der Ressourcen kümmern sich in der Regel selbst um den Betrieb und die Verwaltung der Ressourcen Die Ressourcen (Betriebsmittel) eines Clusters gehören in der Regel nur zu einer einzigen, administrativen Einheit und werden von dieser betrieben und verwaltet Cluster sind häufig Ressourcen innerhalb von Grids Grid Computing kann als Technologie angesehen werden, um mehrere, (eventuell geografisch verteilte) Cluster zu verbinden

10 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 Verfeinerte Definition aus dem Jahr 2000 Quelle: The Anatomy of the Grid Die gemeinsame Nutzung von Ressourcen, mit der wir uns hier beschäftigen, ist nicht primär der Austausch von Dateien, sondern vielmehr der direkte Zugriff auf Computer, Software, Daten und andere Ressourcen, wie sie bei einer Reihe von kollaborativen, problemlösenden und Ressourcen vermittelnden Strategien benötigt werden, die zurzeit in Industrie, Wissenschaft und im Ingenieurwesen auftauchen. Diese gemeinsame Nutzung von Ressourcen ist, notwendigerweise, in einem Höchstmaß kontrolliert, wobei die Anbieter und Konsumenten der Ressourcen klar und eindeutig festlegen, welche Ressourcen geteilt werden, wem die gemeinsame Nutzung erlaubt ist, und unter welchen Bedingungen die gemeinsame Nutzung erfolgt. Eine Menge von Individuen und/oder Institutionen, die sich durch solche Richtlinien zur gemeinsamen Nutzung von Ressourcen ergeben, formen das, was wir eine Virtuelle Organisation nennen.

11 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 Grid Computing: Definitionen Wesentliche Unterschied zur ersten Definition: Es wird von virtuellen Organisationen gesprochen Innerhalb virtueller Organisationen findet die gemeinsame Nutzung der Ressourcen statt Virtuelle Organisationen erfordern eine Infrastruktur, die einen stabilen Betrieb, Datensicherheit und Datenschutz garantiert Von Anfang an bestand das Problem, das Grid Computing von verwandten Technologien (insbesondere Peer-to-Peer) abzugrenzen = What is the Grid? A Three Point Checklist (2002)

12 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 What is the Grid? A Three Point Checklist Ein Grid koordiniert Ressourcen, die nicht von einer zentralen Kontrollinstanz verwaltet werden... Ressourcen können sein: Cluster, Speicher, Daten(-banken), Anwendungen (Lizenzen), Datenquellen (wissenschaftliche Messgeräte), und verwendet offene, standardisierte Protokolle und Schnittstellen,... Protokolle und Schnittstellen müssen offen sein und grundsätzliche Funktionen für Authentifizierung, Autorisierung, Ressourcen-Ermittlung und Ressourcen-Zugriff bereitstellen Ansonsten handelt es sich um ein anwendungsspezifisches System 3... um nicht-triviale Dienstgüten bereitzustellen. Dienstgüten können sich u.a. auf Datendurchsatz, Antwortzeit, Erreichbarkeit der Dienste und den Grad der Datensicherheit beziehen

13 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 Klassifikation In der Literatur findet sich häufig die Klassifikation der Grid-Systeme mit Hilfe einiger der folgenden Schlagworte Computing Grids (Rechengrids mit Rechenressourcen) Data Grids (Datengrids mit Speicherressourcen) Information Grids (Bereitstellung von Daten) Ressource Grids (Betriebsmittel für verteilte Anwendungen) Service Grids (virtualisiert die angebotenen Betriebsmittel) Knowledge Grids (Verteilte Datenablage) Desktop Grids (Distributed Computing über offene Schnittstellen) Diese Klassifikationen haben in der Realität wenig Relevanz Grids verfolgen in der Realität eher universelle Ziele und können selten in derart engen Kategorien klassifiziert werden Ziel in der Regel die gemeinsame Verwendung aller denkbaren IT-Ressourcen Differenzierung in Data Grids, Computational Grids, etc. nicht zeitgemäß

14 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 Ist Grid Computing P2P und Distributed Computing? Werden P2P- oder Distributed Computing-Projekte als Grids bezeichnet, ist das häufig nicht korrekt Beliebte Fehler: Distributed Computing (z.b. classic) = Computational Grid Tauschbörsen (z.b. Napster) = Data Grid Distributed Computing-Projekte und Internet-Tauschbörsen nutzen klassischerweise keine offenen, standardisieren Protokolle Sie sind anwendungsspezifisch Infrastruktur ist nicht flexibel nutzbar Ausnahme: BOINC BOINC ist eine allgemeine Plattform für Distributed Computing-Projekte Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC) Viele frühen Distributed Computing-Projekte sind auf BOINC gewechselt u.a. Flexible Infrastruktur Benutzer können ihre Ressourcen auf verschiedene Projekte verteilen

15 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 Grid Aufbauschemata Weitere Unterscheidungsmöglichkeit von Grids: Unterscheidung in... Intra-Grids Verbünde von Clustern einer einzelnen Organisation Extra-Grids Vernetzung von mindestens zwei Intra-Grids einer einzelnen Organisation Erstrecken sich über geografische Distanzen Genau wie Intra-Grids nur einer geschlossenen Benutzergruppe zugänglich Inter-Grids Offen für verschiedene Benutzergruppen Erstrecken sich über große geografische Distanzen Mehrere verschiedene Organisationen sind beteiligt Die meisten Grid-Installationen sind Intra-Grids Werden von der Industrie favorisiert, da sie die wenigsten potentiellen Sicherheitsrisiken mit sich bringen In Wissenschaft und Forschung sind Inter-Grids üblich

16 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 Zentrale Fragen des Grid Computing Zentrale Fragen, die sich beim Grid Computing stellen: Verfügbarkeit und Qualität der Ressourcen (Quality of Service) Erfassung und Abrechnung der Ressourcen (Accounting und Billing) Überwachung der verbunden Ressourcen (Monitoring) Datensicherheit und Verfübarkeit (Security und Availability) Gewährleistung von Datenschutz (Privacy) Grad der Benutzbarkeit (z.b. Single Sign-On) Einige Punkte sind technisch gelöst Single Sign-On, Availability, Monitoring Freie Softwarelösungen existieren Einige Punkte wurden bislang nur halbherzig angegangen Quality of Service, Accounting und Billing, Security Teilweise nicht notwendig im wissenschaftlichen Umfeld und teilweise technisch schlecht lösbar

17 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 UNICORE UNICORE = Uniform Interfaces to Computing Resources BMBF-Förderung ab 1997 Hohe Stabilität durch die lange Entwicklungs- und Einsatzzeit Ursprüngliches Ziel: Sicherer und einfacher Zugang zu verschiedenen Hochleistungsrechnern Später: Gleichzeitige Verwendung mehrerer Systeme für eine Aufgabe = Meta-Computing (siehe nächste Folie) Mit dem Zusammenschluss (inkompatibler) Ressourcen in verschiedenen Supercomputerzentren sollen die Benutzer in einer einheitlichen Zugangsschnittstelle auf Anwendungsebene die Ressourcen nutzen können Unterschiede in den Rechenzentren und auf den Ressourcen existieren vorwiegend bei Benutzerverwaltungen, Sicherheitskonzepten, Datenmanagement und Ressourcenvergabe UNICORE ist freie Software (BSD License)

18 Stichwort: Meta-Computing Anfang und Mitte der 1990er Jahre entwickelte man Kopplungsmöglichkeiten für architektonisch unterschiedlichen Supercomputer über Hochgeschwindigkeitsnetzwerke Logische Idee: Supercomputer anderen Forschern verfügbar machen Gleichzeitige Verwendung mehrerer Systeme für eine Aufgabe In großen Forschungszentren wie Jülich, Karlsruhe und Stuttgart fasste man das Konzept unter dem Schlagwort Meta-Computing zusammen Zugang zu massiv parallelen Rechnern und Vektorrechnern sollte so weit vereinfacht werden, dass mehrere Institutionen gemeinsam solche Hardware anschaffen und nutzen können Ergebnis: Gründung des Projekts UNICORE (Uniformes Interface für Computer-Ressourcen) in Jülich Meta-Computing geriet zwar schnell wieder in Vergessenheit, aber UNICORE wurde über die Jahre weiter (vom Steuerzahler) gefördert und ausgebaut Heute ist UNICORE die benutzerfreundlichste Grid-Middleware Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43

19 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 UNICORE Softwareseitig deckt UNICORE nur den Bereich Job Management ab UNICORE unterscheidet zwischen Client- und Server-Systemen Der Client ist eine Java-Anwendung, die auf Benutzerseite läuft Der Client besitzt eine grafische Oberfläche Gute Benutzbarkeit des Clients Einfache Installation (nur JAVA ist notwendig) Gute Portabilität Mit dem Client können die Benutzer: Jobs erzeugen Jobs auf erreichbare Ressourcen übertragen und dort laufen lassen Zustände eigener Jobs überprüfen und Ergebnisse einsehen Die Benutzer können über die UNICORE-Benutzeroberfläche Batch-Aufträge an die entfernten Ressourcen schicken

20 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 UNICORE Serverseitig besteht eine Unicore Site (Usite) aus: Gateway Mindestens einem Network Job Supervisor (NJS) Target System Interface (TSI) Der Gateway authentifiziert die Benutzer anhand des X.509 Zertifikats Kommunikation zwischen Client und Gateway erfolgt via HTTPS (SSL) Der NJS übersetzt die Jobs der Benutzer in das lokale Format und bildet das Benutzerzertifikat auf das lokale Autorisationssystem ab Enthält ein Job Unteraufträge, die auf anderen Standorten des UNICORE-Grids ausgeführt werden sollen, werden diese per HTTPS an das Gateway dieser Usites übertragen Kommunikation mit den lokalen Batch-Systemen ist Aufgabe des TSI

21 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 UNICORE Seit Version 6 orientiert sich UNICORE an den standardisierten Protokollen der Open Grid Services Architecture (OGSA) Kommunikation der Komponenten seit Version 6 via Web Services UNICORE ist die einfachste Möglichkeit, Grid-Ressourcen zu verwenden und ein Grid selbst aufzubauen Installation und Bedienung ist vergleichsweise einfach Es gibt eine UNICORE Live CD UNICORE implementiert nicht das VO-Konzept Benutzermanagement basiert auf einer Datenbank, die die von LDAP bekannten Distinguished Names (DN) enthält Aus diesem Grund wird UNICORE teilweise nicht als richtige Grid-Middleware bezeichnet Informative Seite mit guter Dokumentation und vielen Beispielen index.php?title=iwsgc2010

22 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 Globus Toolkit Globus Toolkit wird von der Globus Alliance entwickelt Standardisierte Protokolle der Open Grid Services Architecture (OGSA) kommen zum Einsatz Werkzeuge sind alle OpenSource Kommunikation der Komponenten erfolgt über Web Services Hohe Plattform- und Sprachenunabhängigkeit Durch die Modularität des Globus Toolkit ist es leicht erweiterbar Einzelne Komponenten des Globus Toolkit sind ausgetauschbar Nachteile: Globus Toolkit 4 ist nur ein Baukasten von Komponenten Hoher Aufwand bei den Installationen Keine GUI Schlechte Benutzbarkeit

23 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 glite glite = Lightweight Middleware for Grid Computing Hervorgegangen aus dem CERN LHC Computing Grid (LCG) Die Grid-Middleware im Produktionsstatus mit den meisten Installationen Vollständige Grid-Lösung, die nicht nur Compute-Ressourcen verwaltet, sondern auch Datenressourcen und File-Kataloge Zusätzlich gibt es Monitoring-, Logging- und Accounting-Funktionalitäten Eingeschränkte Portabilität glite läuft ausschließlich auf dem Betriebssystem Scientific Linux Scientific Linux ist ein Fork von Red Hat Enterprise Linux Pflege erfolgt durch Fermi National Accelerator Laboratory und CERN Portierungen auf andere Linux-Distributionen ist aufwändig An Portierungen nach Debian und MacOS X wird gearbeitet

24 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 glite Job Workflow (1) Benutzer definiert seinen Job in der Job Description Language (JDL) auf seinem User Interface (UI) In der Job-Definition werden die Abhänigkeiten beschrieben Mögliche Abhängigkeiten sind Software (u.a. Compiler, Umgebungsvariablen), Betriebssystem, benötigte HW-Resourcen, Kommandozeilenargument, Laufzeit (Zeitpunkt), vorhandene Daten,... Benutzer überträgt den Job zu einem Workload Management System (WMS) Das UI wird vorerst nicht mehr gebraucht WMS fordert Informationen aus dem Informationssystem an und vergleicht die Anforderungen des Jobs mit den vorhandenen Resourcen WMS schickt den Job (genauer eigentlich eine Job-Hülse) zum Compute Element (CE) = Weiter geht es im Standort (Site), zu dem das CE gehört

25 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 Grid-Job in der Job Description Language (JDL) Einfaches Beispiel für einen Grid-Job Type = j o b ; JobType = normal ; E x e c u t a b l e = MyScript. sh ; StdOutput = s t d. out ; S t d E r r o r = s t d. e r r ; InputSandbox = { /home/ u s e r / MyScript. sh, /home/ u s e r / i n p u t d a t a. t x t } ; OutputSandbox = { s t d. out, s t d. e r r, output. t x t } ; UserContact = u s e s e r v e r. de ; RetryCount = 5 ; Requirements = o t h e r. OpSys == RH 6. 2 && \ o t h e r. Arch == INTEL && \ o t h e r. FreeCPUs > 2 \ o t h e r. MinPhysicalMemory > ; V i r t u a l O r g a n i s a t i o n = cms ;

26 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 glite Job Workflow (2) Das weitere Vorgehen innerhalb der lokalen Site hängt vom Konzept des Batch-Systems ab Die meisten Batch-Systeme arbeiten wie folgt: Das CE schickt die Job-Hülse zum Batch-System Der Scheduler des Batch-Systems entscheidet anhand von lokalen Kriterien, wann und wo der Job laufen soll Denkbare Kriterien sind Hardwareausstattung, Auslastung, Round-Robin,... Wenn der Worker Node (WN) bekannt und frei ist, wird die Job-Hülse vom CE auf den WN übertragen Die Job-Hülse enthält u.a. den Pfad der sog. InputSandbox auf dem Workload Management System (WMS) Die InputSandbox ist lediglich eine Datei mit Eingabewerten Der WN holt sich die InputSandbox vom WMS und bearbeitet den Job

27 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 glite Job Workflow (3) In regelmäßigen Abständen wird der Job-Status vom WN zum WMS geschickt (eventuell über das CE) Direkte Abfrage des Job-Status an den WN durch den WMS geht prinzipiell nicht wegen der Firewall Ist der Job fertig, wird die OutputSandbox vom WN an den WMS übertragen Die OutputSandbox ist lediglich eine Datei mit der Ausgabe Ausgaben für stdout und sterr werden vom WN an das CE übertragen Auf dieser Basis legt das CE den Jobstatus fest Das WMS hält die OutputSandbox mit den Ergebnissen eine gewisse Zeit zur Verfügung (überlicherweise Tage) Während dieser Zeit kann das User Interface (UI) den Job-Status vom WMS abfragen Wenn der Job-Status abgeschlossen ist, kann das UI die OutputSandbox vom WMS abfragen

28 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 glite Job Submission Chain Noch Fragen?

29 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 XtreemOS Das Projekt XtreemOS entwickelte ein Linux-basiertes Betriebssystem, das die Arbeit mit Grids für die Benutzer erleichtern soll Es existieren verschiedene Versionen, um Rechner (deren Ressourcen) in einem Grid verfügbar zu machen Es existert auch eine Version, um (vergleichsweise) einfach auf die Ressourcen im Grid zuzugreifen Projektdauer: Juni 2006 bis September 2010 Fördersumme: > e 14 Millionen Nachfolgeprojekt von XtreemOS Das Projekt CONTRAIL (http://contrail-project.eu) ist das Nachfolgeprojekt von XtreemOS. Ziel dieses Projekts ist es, verschiedene Clouds mit unterschiedlicher Hardware und unterschiedlichen Virtualisierungslösungen zu föderieren

30 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 dcache dcache ist ein Datenmanagementsystem, das im Grid häufig die Funktion des sogenannten Storage Elements erfüllt Ermöglicht den Zugriff auf Daten, die über viele Server verteilt sind Entwicklung seit 2003 primär am DESY und FermiLab (Chicago) Eine dcache-installation besteht aus dem dcache-server und einem oder mehrere Pools mit Knoten Datenspeicherung erfolgt auf dem Festplattenspeicher der Knoten Verteiltes Dateisystem Chimera speichert Metadaten über jeden gespeicherten Datensatz aber nicht den Datensatz selbst Mit den Metadaten können die Benutzer auf die Daten zugreifen, ohne den genauen Speicherort zu kennen Jeder Pool ist unabhängig und kopiert selbständig Daten auf Bänder

31 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 dcache (2) Dateien, auf die häufig zugegriffen wird, werden zur Steigerung der Performance automatisch repliziert = Load Balancing Muss ein Pool viele Datenzugriffe verarbeiten, versucht er seine Daten über den dcache-server zu replizieren Ein überlastete Pool lässt sich vom dcache-server einen Pool nennen, auf den er weitere Datenanfragen umleiten kann. Zu diesem Zweck kopiert der Pool selbstständig Daten auf den entsprechenden Pool zur Entlastung dcache ermöglicht transparenten Zugriff auf Band-gespeicherte Daten dcache kopiert Daten zwischen Bändern und Festplatten automatisch Es werden immer so viele Daten wie möglich auf den Festplatten gehalten Wird ein Datensatz angefordert, von dem es keine Kopie auf den Festplatten gibt, wird dieser von den Bändern auf die Festplatten kopiert Da alle Festplatten in der Regel voll sind, wird der Datensatz gelöscht (verdrängt), der am längsten nicht mehr genutzt wurde

32 dcache Schema Quelle: Christopher Jung (SCC/KIT) Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43

33 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 Enabling Grids for E-sciencE (EGEE) Aufbau und Betrieb einer internationalen Grid-Infrastruktur für Wissenschaft und Forschung LHC Computing Grid ist die größte Grid-Infrastruktur der Welt Start: 2004 Größte Grid-Infrastruktur im Produktionsstatus Budget: Über e 52 Millionen Euro Mehr als 8000 mitwirkende Wissenschaftler Über 250 Standorte in 51 Ländern Mehr als Server Mehr als Prozessoren Mehr als 20 Petabyte Speicherkapazität Diese Infrastruktur nutzt das Grid, das die Daten des Large Hadron Collider speichert und in dem die Daten ausgewertet werden sollen 15 Petabyte Daten pro Jahr

34 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 LHC Standort: CERN bei Genf

35 Grid Computing Middleware-Systeme Grid-Projekte Fazit LHC Aufbau Weltweit gro ßter und leistungsfa higster Teilchenbeschleuniger Entlang des Beschleunigerrings befinden sich verschiedene Teilchendetektoren (Experimente) Ziel: Beantwortung verschiedener Annahmen der Teilchenphysik Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43

36 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 LCG Struktur Quelle: CERN Tier 0: Teilchendetektoren am CERN und ein lokales Backup der Daten auf Band Tier 1: Speicherung und Verarbeitung der Daten in großen Rechenzentren ca. 10 Tier 1 Zentren weltweit (abhängig vom Experiment) Tier 2: Analyse von Teilen der Daten in kleineren Rechenzentren Tier 3: PCs oder Cluster in einzelnen Abteilungen Über diese Knoten greifen die Wissenschaftler auf die Daten und Ressourcen zu

37 LCG Echtzeitmonitor Laufende und wartende Jobs Job-Übertragungen Informationen zu den Resource Brokern und den Compute Elementen der Standorte Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43

38 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 EGEE und EGI Aufbau der Grid-Infrastruktur durch EGEE I bis III EGEE I (März 2004 bis März 2006) > e 30 Millionen EGEE II (April 2006 bis April 2008) e 37 Millionen EGEE III (Mai 2008 bis April 2010) e 32 Millionen Weiterer (nachhaltiger) Betrieb der Grid-Infrastruktur durch EGI (European Grid Infrastructure)

39 D-Grid D-Grid ist ein Beispiel für eine nationale Grid Infrastruktur Initiative Ziel: Installation und Etablierung einer flexiblen, robusten und nachhaltigen Grid-Infrastruktur für Wissenschaft und Forschung in Deutschland Besonderheit von D-Grid: Die Infrastruktur unterstützt nicht nur eine Grid-Middleware, sondern die drei populärsten Middleware-Systeme UNICORE Globus Toolkit 4 glite Förderung durch das BMBF seit 2005 Bisherige Fördersumme: > e 100 Millionen Das Projekt D-Grid endet Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43

40 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 Erfolge im D-Grid Im Juli 2010 gelang die Entdeckung eines Pulsars in den Daten des Arecibo-Radioteleskops mit Hilfe des EinsteinHome-Projektes EinsteinHome ist ein Projekt zum verteilten Rechnen (Distributed Computing) Nutzt Rechenzeit, die rund freiwillige Teilnehmer aus 192 Ländern auf ihren Heim- und Bürocomputern zur Verfügung stellen (spenden) Neben diesen privaten PCs, rechnet EinsteinHome auch auf den Globus-Ressourcen des D-Grid Mit bis verbrauchten CPU-Stunden pro Tag sind die EinsteinHome-Datenanalysen die erfolgreichste Anwendung des D-Grid Innerhalb der EinsteinHome-Community tragen diese Analysen im D-Grid mit Abstand am meisten zu den Analysen weltweit bei Informationen zu Pulsaren:

41 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 Grid Computing vs. Cloud-Computing Grid Computing Geographisch verteilte, heterogene Ressourcen ohne zentrale Kontrolle Physische Ressourcen Schwache Automatisierung (klassische IT) Lange Einarbeitungszeit nötig Hohe Einstiegshürden Einsatz primär in Wissenschaft und Forschung (z.b. LHC) Prinzip der Virtuellen Organisationen Grids basieren auf freier Software Förderung durch öffentliche Hand. Kostenfreie Nutzung nach Zustimmung durch die Ressourcenbetreiber Cloud-Computing Wenige Rechenzentren mit heterogenen Ressourcen unter zentraler Kontrolle Virtualisierte Ressourcen Vollautomatisierung (industrialisierte IT) Benutzerfreundlich Geringe Einstiegshürden Einsatz primär in Industrie und Startups Keine Virtuellen Organisationen Proprietäre Software bei Public Clouds. Freie Software bei Private Clouds Nutzung kostenfrei oder verbrauchsabhängige Abrechnung (Pay-as-you-go)

42 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 Danke Marcel Kunze = Fakten Yves Kemp = glite Job Workflow Christopher Jung = dcache Volker Büge = JDL Rebecca Breu = UNICORE Marcus Hardt = Fakten Melchior Jurczyk = Fakten

43 Christian Baun, Viktor Mauch 8.Vorlesung Cluster-, Grid- und Cloud-Computing Hochschule Mannheim SS /43 Nächste Vorlesung Nächste Vorlesung:

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