Grid Computing für datenintensive Anwendungen

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1 Grid Computing für datenintensive Anwendungen Andreas Schreiber Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.v. (DLR) Köln-Porz Workshop "Wege aus dem Daten-Chaos" Köln-Porz, 16. Mai

2 Überblick Einleitung Grid Computing Data Grid-Erweiterungen Ausblick & Zusammenfassung 2

3 Einleitung Viele Datenmanagement-Probleme sind gelöst ( Vortrag Hempel) Metadaten-Verwaltung Projekt-Verwaltung Suche Client-Software Grid Computing bietet weitergehende Ergänzungen, z.b. für Performanten Datentransfer Nutzung von verteilten Ressourcen Im folgenden: Kurze Übersicht über Grid Computing mit Fokus auf Datenmanagement-Features (Data Grid) 3

4 Warum Grid Computing? Häufige Probleme Ein Benutzer rechnet auf mehr als einem (Groß-)Rechner Er muss sich mehrfach authentifizieren (oft mit unterschiedlichen Benutzerkennungen & Passwörtern) Er muss Daten manuell zwischen den Rechnern transportieren Er muss sich mit verschiedenen Schnittstellen herumschlagen Unterschiedliche Namen und Policies von File-Systemen Unterschiedliche Queuing-Systeme (NQS, LSF,...) Grid Computing adressiert diese Probleme mit dem Ziel einer möglichst einfachen und transparenten Nutzung von verteilten Rechnerressourcen 4

5 Was ist Grid Computing? Grid Computing bedeutet die für den Benutzer einfache Nutzung von Ressourcen, welche (per Internet) verbunden sind sowie koordinierte Ressourcen-Nutzung durch mehrere Benutzer Der Benutzer bedient Ressourcen über einen einheitlichen und leicht zu erlernenden Zugang Grid Computing ist eine neue Abstraktionsebene der Benutzer muss sich nicht mehr mit den Eigenheiten der einzelnen Systeme herumschlagen er interagiert mit "dem Grid" und nicht mit einzelnen Ressourcen 5

6 Vergleich Web - Grid Web: Einheitlicher Zugriff auf Dokumente <HTML> <HTML> Grid: Einheitlicher performanter Zugriff auf Computing Ressourcen Software Verzeichnisse Computer Meßfühler Kollegen Daten-Archive 6

7 Arbeiten im Grid Einmal anmelden (Authentifizierung) Simulation spezifizieren (Codes, Inputfiles,...) Verfügbare Ressourcen ermitteln Ressourcen auswählen und evtl. reservieren Rechnung starten Rechnung beeinflussen Ergebnisdaten holen oder remote bearbeiten Abrechnung (Accounting) 7

8 Grid Architektur "Koordination mehrerer Ressourcen": anwendungsabhängige Services "Gemeinsame Nutzung einzelner Ressourcen": Zugriffsrechte und Nutzungskontrolle "Miteinander reden": Kommunikation und Security "Lokale Kontrolle": Zugang zu und Kontrolle von Ressourcen Application Collective Resource Connectivity Fabric 8

9 Was bietet Data Grid Software? Support für Zusammenarbeit von (verteilten) Datenspeichern, Netzwerken und Rechner-Ressourcen Große Anzahl an Ressourcen in verschiedenen Einrichtungen ( administrative Vielfalt) Finden von Daten Enge Verbindung zu Metadaten-Management Replikation von Daten Ausfallsicherheit: Avoid single point of failure Performance: Vermeidung von Datentransfer in WANs Effizienter, paralleler und ausfallsicherer Datentransfer Sicherheit Datenschutz im Datenspeicher und beim Transfer 9

10 Bausteine eines Data Grids Anwendung Planung: Datenquelle, Replika-Auswahl, Ressourcen-Auswahl Ausführung: Start von Datentransfer und Rechnung Metadaten Verwaltung Replika-Service Information Service Security Datentransfer Datenzugriff Rechner-Ressourcen Speicher-Ressourcen 10

11 Bausteine eines Data Grids Anwendung Planung: Datenquelle, Replika-Auswahl, Ressourcen-Auswahl Ausführung: Start von Datentransfer und Rechnung Metadaten Verwaltung Replika-Service Information Service Security Datentransfer Datenzugriff Rechner-Ressourcen Speicher-Ressourcen 11

12 Metadaten Beschreiben den Inhalt von Daten Jede Fachdisziplin hat eigene Konventionen Namen und Art der Attribute Genaue Bedeutung der Attribute Strukturierung der Information Daher: In vielen Einrichtungen existiert bereits anwendungsspezifische Metadaten-Verwaltung Diese wird im Grid-Kontext (natürlich) weiterbenutzt 12

13 Bausteine eines Data Grids Anwendung Planung: Datenquelle, Replika-Auswahl, Ressourcen-Auswahl Ausführung: Start von Datentransfer und Rechnung Metadaten Verwaltung Replika-Service Information Service Security Datentransfer Datenzugriff Rechner-Ressourcen Speicher-Ressourcen 13

14 Replikation Replizierung von Daten an verschiedenen Orten Ziele Ausfallsicherheit Ausfall "des zentralen Servers" ist weniger kritisch Performance Datenübertragung übers WAN kann vermieden werden Load balancing wird ermöglicht Anwendungsfälle Großen Datenmengen, die an verschiedenen Orten genutzt werden Wird häufig bei experimentell erzeugten Daten angewendet 14

15 Replika-Auswahl Ziel: Bei mehrfach vorhanden Kopien von Daten soll die "beste" Kopie für den Datentransfer ausgewählt werden Dazu: Abschätzung der Transfer-Performance für jede Kopie Beeinflussende Faktoren: Netzwerk-Zustand Bandbreite, Latenzzeit, Packet loss rate Eigenheiten der Speicher-Quelle Bandbreite, Latenzzeit, System Load, Zuverlässigkeit Autorisierung Dürfen die Daten überhaupt benutzt werden? Sonstige Benutzer-Vorlieben 15

16 Bausteine eines Data Grids Anwendung Planung: Datenquelle, Replika-Auswahl, Ressourcen-Auswahl Ausführung: Start von Datentransfer und Rechnung Metadaten Verwaltung Replika-Service Information Service Security Datentransfer Datenzugriff Rechner-Ressourcen Speicher-Ressourcen 16

17 Security Autorisierung: Darf ein Benutzer auf Daten zugreifen? Datenschutz: Integrität: Wissen über Existenz, Ort und Inhalt von Daten muß kontrolliert werden Gespeicherte und transferierte Daten sollten vor Manipulation geschützt sein Durch Grid-Software dafür bereitgestellte Features Grid Security Infrastructure (GSI) Sicheres FTP ( GridFTP) 17

18 Bausteine eines Data Grids Anwendung Planung: Datenquelle, Replika-Auswahl, Ressourcen-Auswahl Ausführung: Start von Datentransfer und Rechnung Metadaten Verwaltung Replika-Service Information Service Security Datentransfer Datenzugriff Rechner-Ressourcen Speicher-Ressourcen 18

19 Effizienter Datentransfer Ziel: Effizienter und sicherer Datentransfer großer Datenmengen Anwendungen Bereitstellung umfangreicher Datenquellen Ergebnisse aufwendiger Simulationen Experimentell erzeugte Ergebnisse Beobachtungsdaten (z.b. Bilder) Replikation großer Files Nutzung schneller Netzwerk-Verbindungen (Eine) Realisierung: GridFTP 19

20 GridFTP (1) Protokoll für effizienten, sicheren, parallelen Datentransfer Erweiterung des FTP-Protokolls GridFTP FTP Nutzung von Standard-FTP Features get/put 3 rd -party Transfer Implementierung standardisierter, aber ungenutzter Features GSS Security einfacher Restart GSS = Generic Security Service 20

21 GridFTP (2) Erweiterungen gegenüber Standard-FTP Kompatibilität zu existierenden Servern bleibt erhalten Striped data transfer Parallele Datenkanäle Partieller Dateitransfer Automatisches und manuelles Setzen des TCP-Buffers Progress monitoring Erweiterte Restart-Möglichkeiten 21

22 Beispiel: Striped FTP GridFTP client GridFTP Control Channel To Client or Another Striped GridFTP Server GridFTP Data Channels GridFTP server master mpirun Control socket Control Plug-in GridFTP Server Parallel Backend Control Control Plug-in Plug-in MPI (Comm_World) MPI (Sub-Comm) Control Plug-in MPI-IO Parallel File System (e.g., PVFS, PFS, etc.) 22

23 Reliable File Transfer Derzeitiges Problem Bei Client-, Server- oder Netzwerk-Ausfall ist der Transfer verloren Lösung: Datentransfer als "Job" betrachten Datentransfer wird zu einem Service submitted Status-Abfrage ist jederzeit möglich Abbruch ist möglich Bei Fehlern findet ein Restart statt Umsetzung als ein Service mit Checkpointing Wiederaufsetzen der Übertragung nach Fehlern 23

24 Datentransfer-Demo Netzwerk- Stromausfall Andere Applikationen starten ("Stau") DNS-Probleme Übergang zw. Dateien (wg. Mittelung ungleich Null) Backbone-Probleme Dallas-Chicago file transfer demo. Argonne National Laboratory, Nov

25 Ausblick Grid Computing hat massive Unterstützung von Forschung (CERN, NASA, US National Labs,...) IT-Industrie (IBM, Microsoft, SUN,...) Government (EU, BMBF,...) Die vorgestellte Technologie wird mittelfristig in alle Betriebssysteme integriert (oder optional verfügbar) sein Implementierungen sind vorhanden: Globus Toolkit Data Grid Project WWG - World Wide Grid Technisch-wissenschaftliche Anwendungen werden "gridfähig" gemacht 25

26 Zusammenfassung Die Grid-Technologie ergänzt andere existierende Ansätze Grid-Software bietet Lösungen für Schnellen Datentransfer Effiziente und standardisierte Ressourcennutzung Ausfallsicherheit Die vorgestellten Lösungen werden in Zunkunft der Standard sein 26

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