Visualisierung von Andre Overhagen

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1 Grid-Computing Seminar SS04 Prof. Dr. Fuhr, Universität Duisburg-Essen Visualisierung von Andre Overhagen Basierend auf den Artikeln: GridMapper: A Tool for Visualizing the Behavior of Large-Scale Distributed Systems, von Allcock, Bester, Bresnahan, Foster, Gawor, Insley, Link und Papka und Distance Visualization: Data Exploration on the Grid, von Foster, Insley und Kesselman

2 Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung 1.1. Wozu dient Visualisierung? Seite Visualisierungsarten Seite Visuelle Darstellung des Grids 2.1. Hauptprobleme Seite Einführung: Grid-Mapper Tool Seite Grundlagen in Grid-Mapper Seite Bindung von Ressourcen an geographische Adressen Seite Visuelle Darstellung von Netzwerk Parametern Seite Network-Monitoring in Grid-Mapper Seite Network-Monitoring Server Seite Network-Monitoring Client Seite Visualisierung der Network-Monitoring Daten Seite Visualisierung verteilter Daten 3.1. Hauptprobleme Seite Fallbeispiel Seite Visualisierungs-Pipeline Seite Zielsetzungen Seite Problemstellungen in Grid-Applikationen Seite Lösungsansätze mit dem Globus Toolkit Seite Spezielle Grid Services Seite Zusammenfassung Seite Quellen Seite 19 2

3 1. Einleitung 1.1. Wozu dient Visualisierung? Im laufe der letzten Jahre, sind Grid-Netzwerke bzw. Applikationen, die auf einer Grid- Architektur beruhen, zunehmend interessanter geworden. Dies gilt für große Firmen sowie für Privatpersonen, die in der Lage sein wollen, sehr große Datenmengen zu verwalten und zu verarbeiten. Das, was diese Besonderheit von Grid-Netzwerken ausmacht, ist ihre Fähigkeit, mehrere geographisch weit verteilte Ressourcen, die Daten z.b. sammeln, verarbeiten oder aufbewahren können, mit Hilfe von Netzwerk Technologien zu verbinden und simultan zu nutzen, als wären sie lokal verfügbar. Kombiniert mit der Fähigkeit, dass sich Ressourcen dynamisch einem solchen Grid anschließen und es wieder verlassen können, erhalten wir ein sehr leistungsstarkes, doch auch sehr komplexes Netzwerk. Da Grid-Netzwerke nun hauptsächlich genutzt werden, um im Gegensatz zu Arbeiten die ausschließlich lokal oder in einem kleinen lokalen Netzwerk ausgeführt werden, wesentlich effektiver bzw. effizienter zu sein, müssen wir auch in der Lage sein, diese Komplexität des Grids, bzw. die Interaktionen der einzelnen genutzten Ressourcen, besser zu verstehen. Um dieses Verständnis zu schaffen, ist es das einfachste, ein Grid graphisch zu visualisieren. E E Durch eine geeignete Visualisierung ist es leicht, dass Zusammenspiel der einzelnen Komponenten in einem Grid-Netzwerk zu überwachen. Wenn wir die Möglichkeit haben zu sehen, welche Ressourcen gerade untereinander Daten austauschen und welchen Weg die Daten durch das Netzwerk nehmen bzw. wie ausgelastet die Leitungen sind, ist es möglich, Flaschenhälse, die sich an evtl. stark frequentierten Knotenpunkten im Netzwerk bilden, aufzuspüren und das Grid, auf Basis dieser Erkenntnisse zu optimieren. Weitere Optimierungen in Bezug auf den Arbeitsablauf bzw. die Programmausführung wären möglich, wenn wir nicht nur Performance Daten des Netzwerks zur Verfügung hätten, sondern auch Daten über Applikationen, die gerade auf den verschiedenen Komponenten ausgeführt werden und wir in der Lage sind den Status bzw. den Fortschritt einer gerade laufenden Berechnung anzuzeigen. Eine solche Visualisierung dient aber nicht nur der Wartung bzw. Analyse eines Verteilten Systems. Ein weiterer Punkt wäre der Einsatz als Demonstrations-Werkzeug. Eine graphische Visualisierung, die Aufschluss über die geographische Ausbreitung, die angeschlossenen Komponenten, sowie über die Performance eines Netzwerks bietet, eignet sich hervorragend um die Einarbeitung neuer Mitarbeiter, wie z.b. Netzwerk- und Systemadministratoren, in das System zu erleichtern. Man könnte sich außerdem den Einsatz auf Fachmessen vorstellen, um z.b. die Leistungsfähigkeit eines neuartigen Netzwerks, anhand einer geeigneten Visualisierung, leicht und verständlich einem breiten Publikum vorzustellen. 3

4 1.2. Visualisierungsarten Die Visualisierung von Grid-Netzwerken besteht abstrakt betrachtet aus 2 grundlegenden Teilgebieten. Zum einen wäre da die visuelle Darstellung des Grid-Netzwerks, bei dem es um die Ausbreitung sowie um die Eigenschaften des Grids geht. Zum anderen ist da die Visualisierung verteilter Daten, bei dem es weniger um das Netzwerk selbst geht, sondern mehr um eine mögliche Architektur, wie eine Visualisierung von verteilten Daten in einem Grid bewerkstelligt werden kann. Da in den beiden nachfolgenden Kapiteln noch genauer auf die eben angesprochenen Teilgebiete und auf die Probleme, die sich im Hinblick auf eine Visualisierung stellen, eingegangen wird, werden an dieser Stelle einige Features des jeweiligen Teilgebietes vorgestellt, die Applikationen, welche für Grid-Visualisierungen geschaffen wurden, beinhalten sollten. Gehen wir zunächst auf die visuelle Darstellung des Grids ein: Bild 1 Damit man eine gute Übersicht über die geographische Ausbreitung eines Grids bekommt, benötigen wir einen geeigneten Hintergrund, auf dem wir die verschiedenen Komponenten unseres Netzwerks darstellen können. Zu diesem Zweck ist es sinnvoll eine Landkarte oder auch einen Stadtplan, je nach Größe und Art der Visualisierung die wir anstreben, zu wählen. Denkbar und nützlich wären auch unterschiedliche Zoom-Stufen und eine Karte, die sich dabei dynamisch der jeweiligen Stufe anpasst, für Teil- Netze, die an zentralen Punkten sehr komplex sind. Ein weiteres Feature ist das Aufzeigen aller wichtigen Knotenpunkte, ihrer Verbindungen untereinander, sowie der genutzten Ressourcen. Mit Hilfe von Programmen, die in späteren Kapiteln noch genauer vorgestellt werden, ist es möglich, die verschiedenen Komponenten des Systems, geographisch korrekt, auf der Karte einzuzeichnen. Es muss sozusagen sichergestellt werden, dass das gesamte Layout des Netzwerks möglichst schnell erfasst werden kann. Welcher Detailgrad dabei angewandt wird hängt vom späteren Anwendungsgebiet ab und reicht von einer groben Übersicht, wie wir sie auf der Grafik in Bild 2 sehen, bis zu detaillierten Bauplänen für Netzwerke. Bild 2 4

5 Nun reicht die pure grafische Darstellung eines solchen Grid-Netzwerks natürlich nicht aus, um es beispielsweise analysieren oder warten zu können. Wir müssen, neben den oben erwähnten Features, in der Lage sein, die Netzwerkparameter jedes einzelnen Segments im System darzustellen. Dabei geht es zum einen um die zur Verfügung stehende Bandbreite zwischen verschiedenen Komponenten oder der momentanen Auslastung von Teilstücken des Netzwerks, zum anderen um die momentane Auslastung der Ressourcen selbst. Darüber hinaus wollen wir sehen, welche Ressource mit welcher in Kontakt steht und Bild 3 welche untereinander Daten austauschen. Wie viele Daten ausgetauscht werden und auch wie weit dieser Datenaustausch schon vorangeschritten ist. Um dies alles bewerkstelligen zu können, benötigen wir ein System, das auf die Funktionen eines simplen Netzwerk-Monitors aufbaut und uns Daten z.b. über den PacketLoss zwischen zwei Ressourcen liefern kann. Gleichzeitig muss das System aber auch Mechanismen zur Verfügung stellen, die z.b. die Statusabfrage eines gerade ausgeführten Prozesses gewährleisten. Wie dies genau abläuft, wird in einem späteren Kapitel noch genauer erörtert. s t t Da solche Grid-Netzwerke ohne weiteres aus tausend oder mehr Komponenten bestehen können, muss eine geeignete Form der Präsentation gefunden werden. Vor einigen Jahren war dies ein ernstes Problem, da man aufgrund zu kleiner Monitore und zu geringen Auflösungen ein Programm oft nicht so gestalten konnte wie man es geplant hatte. Dieses Problem ist mittlerweile etwas in den Hintergrund gerückt, da man aufgrund von Beamern oder Video- Leinwänden, auch schon im Privatgebrauch, guten Zugang zu entsprechender Technik hat. Manche Features die man aus diesem Grund eingeführt hat sind jedoch auch heute noch sehr nützlich, wie z.b. die Möglichkeit sich nur bestimmte Teilnetze anzeigen zu lassen oder einzelne Hosts bzw. Ressourcen hervorzuheben und detaillierte Informationen über sie abzurufen. 5

6 Kommen wir nun zur Visualisierung verteilter Daten: Bei der Visualisierung verteilter Daten geht es weniger um die graphische Darstellung des Grids, als mehr um die Daten, die darauf verbreitet werden. Es gibt sehr viele verschiedene Grid- Applikationen, die genutzt werden, um unterschiedlichste Daten anzuzeigen. Was diese Programme jedoch alle gemeinsam haben, sind ihre Probleme, genau diese Daten möglichst effizient anzuzeigen. Grid-Netzwerke sind sehr komplex und durch ihre oft spontane Bildung unvorhersagbar. Von kleinen Palmtops bis hin zu großen Virtual-Reality- Systemen mit jeweils unterschiedlichen Bild 4 Kapazitäten kann alles in einem Grid auftreten. Es gibt etliche unterschiedliche Betriebsysteme, verschiedene Konfigurationen und Anbindungen von Modem-Verbindungen bis hin zu Forschungsnetzwerken. Das Programm zur Visualisierung muss dies alles erkennen und daraufhin dynamisch eine entsprechende Schnittstelle zur Kommunikation bereitstellen. K Ein weiteres Problem in diesem Bereich ist die Verwaltung sehr großer Datenmengen. Grid- Netzwerke wurden konstruiert, um enorme Datenmengen besser verarbeiten zu können. Solche Datenmengen fallen gerade bei wissenschaftlichen Forschungsarbeiten sehr schnell an. Hochauflösende Grafiken überschreiten da leicht die Gigabyte-Grenze. Es muss deshalb sichergestellt werden, dass auch die Applikation zur Visualisierung dieser Daten geeignete Möglichkeiten besitzt, diese Daten zu verarbeiten, ggf. aufzuarbeiten und in angemessener Zeit anzeigen zu können. Da wir uns in einem Verteilten System befinden, müssen wir davon ausgehen, dass die Personen, die diese Daten analysieren, sich ebenfalls an verschiedenen Standorten befinden. Man muss deshalb eine Möglichkeit schaffen, Daten möglichst in Echtzeit anzuzeigen, diese Daten jedoch auch manipulieren zu können und das von jedem Standort aus, der Zugriff auf die Daten hat. Solch eine Manipulation könnte z.b. für ein Steuerungs-Programm genutzt werden. Dies würde so aussehen, dass wir von unterschiedlichen Standpunkten des Netzwerks aus, Blickwinkel oder auch Zoom-Stufen eines gerade betrachteten 3D-Objektes, beliebig anpassen können. Diese Änderungen würden sich parallel zum eigenen auch auf alle anderen Standorte im Grid auswirken. 6

7 2. Visuelle Darstellung des Grids 2.1. Hauptprobleme Wie im voran gegangenen Kapitel bereits angesprochen, benötigt man für die zuverlässige Darstellung eines Grids, eine große Menge an Daten, über das momentane Verhalten des Netzwerks. So ist es nicht verwunderlich, dass dies auch eines der beiden Hauptprobleme ist, bei der Visualisierung von Grid-Netzwerken, nämlich zum einen, wie ich zuverlässige Informationen über Standorte und Netzwerkparameter einer Ressource bekomme und zum anderen, wie ich Informationen über auf diesen Ressourcen ausgeführten Applikationen und Prozessen bekomme. Solche Informationen sind einem starken Alterungsprozess unterzogen, bzw. ändern sich sehr schnell. Wie man möglichst zuverlässige Informationen bekommen kann und wie diese Probleme gelöst werden können, wird in den nachfolgenden Kapiteln anhand eines Tools zum Visualisieren und Überwachen von Grid-Netzwerken dargestellt. zum einen zum anderen 2.2. Einführung: Grid-Mapper Tool Bild 5 Grid-Mapper ist ein Tool, welches momentan am Argonne National Laboratory, in Argonne, USA, von der Mathematics and Computer Science Division entwickelt wird. Es ist ein Tool zum Visualisieren und Analysieren von Grid-Netzwerken mit einer interaktiven, quasi Echtzeit-Darstellung des zu beobachtenden Grids. Neben der graphischen Darstellung des Grids und der Ausgabe unterschiedlichster Netzwerkparameter bietet Grid-Mapper außerdem die Möglichkeit, Applikations- und Prozess-spezifische Daten der einzelnen miteinander verbundenen Ressourcen anzuzeigen. So ist es möglich, den Status bzw. den Fortschritt einzelner Prozesse, die miteinander Daten austauschen, zu überwachen und einen genauen Einblick in das Verhalten des Netzwerks zu bekommen. v a 7

8 2.3. Grundlagen in Grid-Mapper Damit eine Visualisierung in der Art und Weise, wie sie in den voran gegangenen Kapiteln angesprochen wurde, möglich ist, baut Grid-Mapper auf eine Vielzahl unterschiedlichster, an anderer Stelle entwickelter, Programme auf. Die wichtigsten Programme, welche z.b. zur Wegfindung und Ortsbestimmung der verschiedenen Komponenten eines Netzwerks dienen, werde ich in diesem Kapitel vorstellen. Wenn Netzwerk-Visualisierung entwickelt werden, ist eine der wichtigsten Fragen, wie man zuverlässige Informationen über den geographischen Standort der verschiedenen Hosts erhalten kann. In der Vergangenheit wurden einige Programme entwickelt, die jedoch zu ungenau waren und eine IP-Adresse, maximal auf die entsprechende Stadt eingrenzen konnten. Von der Cooperative Association for Internet Data Analysis (CAIDA) wurde aus diesem Grund ein Tool mit dem Namen NetGeo entwickelt. NetGeo ist in der Lage mittels Whois-Anfragen an mehrere Server, die geographische Adresse von IP-Adressen, Domain- Namen oder Autonomen Systemen herauszufinden. NetGeo greift auf eine interne Datenbank zurück, die eine große Zahl an wichtigen Host-Adressen gespeichert hat. Erst wenn der entsprechende Host dort nicht gefunden wurde, wird mittels der Whois-Anfragen solange gesucht, bis ein Ergebnis vorliegt. Ein weiteres Tool, welches ebenfalls von CAIDA entwickelt wurde, und zur Wegbestimmung zwischen zwei Hosts in Grid-Mapper dient, heißt GTrace. GTrace basiert auf dem traceroute Verfahren, greift jedoch neben einigen anderen Verfahren ebenfalls auf den NetGeo Service zurück, um den Weg, den Datenpakete durch ein Netzwerk nehmen, auf einer Karte anzeigen zu können. Jeder Knotenpunkt auf dem Weg zwischen zwei Hosts wird dabei dargestellt und bietet die Möglichkeit, Informationen über ihn abzurufen. Unter Anderem werden dort auch die Methoden, mit der diese Ortsbestimmung durchgeführt wurde, aufgelistet und wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass diese Informationen korrekt sind. Um Performance-Daten des zu untersuchenden Grids anzuzeigen, greift Grid-Mapper auf ein System zurück, welches vom National Laboratory for Applied Network Research (NLANR) entwickelt wurde. NLANR s Multicast Beacon, ist eine Sammlung von mehreren kleinen Tools, welche in der Lage sind die Performance von Multicast Paketen in Netzwerken zu messen. Dazu werden kleine Datenpakete von einem Client aus, permanent in eine Multicast- Gruppe gesendet und von einem Server wieder empfangen. Diese Multicast-Gruppe ist in diesem Fall das gesamte Grid. Wenn die Pakte wieder empfangen werden, werden Verzögerungszeiten und andere Werte gemessen. So ist man zum Beispiel in der Lage, Statistiken über den PacketLoss zwischen verschiedenen Hosts anzufertigen. Grid-Mapper greift außerdem noch auf mehrere kleinere Tools zurück, um so viele Netzwerk- Daten wie möglich zu sammeln. So wird z.b. Viznet, ebenfalls von NLANR, eingesetzt um die Bandbreitenauslastung im Grid zu messen oder der Multirouter Traffic Grapher, von Tobias Oetiker und Dave Rand, welcher in der Lage ist, den Traffic zu messen, welcher durch einen bestimmten Netzwerk-Knoten fließen. Unzahl unter ob 8

9 Bindung von Ressourcen an geographische Adressen Die graphische Darstellung eines Grids in Grid-Mapper, soll eine möglichst realistische Abbildung der tatsächlichen geographischen Gegebenheiten sein. Um dies bewerkstelligen zu können, wird versucht, Längen- und Breitengrade der Ressourcen zu bekommen. Trotz der vielen unterschiedlichen Programme, die eingesetzt werden, um dies zu erreichen, sind die Daten dennoch oft ungenau. Für die Bindung von Ressourcen an geographische Adressen in Grid-Mapper, wurde deshalb ein System entwickelt, bestehend aus zwei Datenbanken, dass zusätzlich von CAIDA s NetGeo Service unterstützt wird. Dieses System funktioniert so, dass mittels eines IP-Locators, welcher aus den Komponenten der in Kapitel 2.3. angesprochenen Programme besteht, Informationen über den Standort einer Ressource gesammelt werden. Dazu schaut dieser IP-Locator zuerst in einer internen Datenbank nach, in welcher sich schon definitiv bestätigte Adressen befinden. Jeder Eintrag in dieser Datenbank enthält Informationen bezüglich Domain-Namen, IP-Adresse, Stadt, Staat, Land sowie Längen und Breitengrad. Ist die Adresse dort vorhanden, werden die gespeicherten Informationen zur Anzeige verwendet. Findet der IP-Locator die gesuchte IP dort nicht, wird eine Anfrage über den NetGeo Service gestellt. Die Ergebnisse, die von NetGeo zurück geliefert werden, werden zum einen in einer zweiten, temporären Datenbank gespeichert, zum anderen direkt zur Visualisierung genutzt. Erst wenn die Einträge in der temporären Datenbank manuell verifiziert worden sind, werden sie in die permanente Datenbank übernommen Visuelle Darstellung von Netzwerk Parametern In Bild 6 sehen wir, wie sich das Visualisierungs- System in Grid-Mapper letztendlich darstellt. Als Untergrund haben wir eine flache Weltkarte, auf der die Komponenten des Grids eingezeichnet werden. Die verschiedenen Ressourcen werden als Kugeln an den jeweiligen Enden der Linien gezeichnet, welche die Netzwerk-Verbindungen zwischen den Ressourcen darstellen. Durch Anklicken einer Ressource können wir detailliertere Informationen über sie abrufen. Die Linien sind farblich codiert, je nach Auslastung, auf dem jeweiligen Teilstück, ändern sie ihre Farbe. Grün, wie auf dem Bild zu sehen, steht für eine sehr geringe Auslastung. Mit zunehmender Auslastung wird die Farbe dunkler, von gelb über rot bis hin zu grau. Auf den Linien bewegen sich Kugeln zwischen den Ressourcen. Diese Kugeln stehen für Daten, die zwischen den verschiedenen Komponenten ausgetauscht werden. Bild 6 Verschiedene Datentypen können unterschiedlichen Farben zugeordnet werden oder man fasst sie zusammen und sieht die Gesamtauslastung einer Verbindung. Eine Kugel steht dabei für ein Datenpaket von ca MBit. Die Anzahl der Kugeln ist dabei proportional zur Menge der Daten, die Geschwindigkeit mit der sie sich auf den Linien bewegen, anti-proportional zur Netzwerkauslastung. Dies alles ist über das User Interface, welches wir in Bild 5 sehen können, einstellbar und bietet außerdem noch weitere Text-basierte Netzwerk-Informationen. 9 stellen sich dar a t

10 2.4. Network-Monitoring in Grid-Mapper Beim Network-Monitoring in Grid-Mapper geht es nicht um das Überwachen von Netzwerken im klassischen Sinne. Es geht hierbei vielmehr um die Überwachung von Applikationen und ihren Prozessen, die gerade auf unterschiedlichen Ressourcen ausgeführt werden und untereinander in Verbindung stehen. Die Berechnungen, die gerade auf diesen Ressourcen ausgeführt werden, ihren Status, wie weit sie fortgeschritten sind und ihre momentane Performance, sollen dabei visualisiert werden. Das Problem dabei ist, wie man diese Informationen bekommen kann. Die Entwickler von Grid-Mapper haben sich dazu ein System ausgedacht, das auf einer Client/Server Architektur basiert: ein Server, der Events von Applikationen empfangen, archivieren und weiterleiten kann und eine API für Clients, die es ermöglicht, Events an den Server zu senden und von ihm zu empfangen. Diese Events beinhalten dann z.b. den jeweiligen Status einer gerade laufenden Berechnung. Das Logging-System basiert auf dem NetLogger Toolkit. Dies ist eine Sammlung an Tools, die das Loggen von Events in verteilten Systemen vereinfacht. Die in diesem System genutzten Log-Messages bestehen aus Text Strings, die über Streams zwischen Server und Client übertragen werden. So ein Text String besteht aus mehreren Tupeln in der Form feld=wert. Beispiele für diese Felder sind unter Anderen DATE, HOST, PROG, TYPE, ID und FRIENDLY.NAME. FRIENDLY.NAME ist ein Klartext-String, der in Kombination mit dem ID-Feld genutzt wird um bestimmte Streams zu identifizieren, die in einer Liste von Streams enthalten sind. s. E V Das TYPE-Feld der Nachrichten ist besonders wichtig. Es werden zwei unterschiedliche Typen definiert, einmal der transfer type und der job type. Sie besagen welcher Art die Daten des jeweiligen Paketes sind. Bei einem transfer type folgen Performance-Daten über das Netzwerk, bei einem job type bestehen die Daten aus Informationen über Prozesse, die gerade ausgeführt werden. Damit auf Basis dieser Events nützliche Daten zur Visualisierung erzeugt werden können, ist es erforderlich, dass alle Systemuhren synchron laufen. Dies kann über das Network Time Protocol (NTP) gewährleistet werden Network-Monitoring Server Das NetLogger Toolkit beinhaltet ein kleines Programm mit Namen Netlogd. Der Network- Monitoring Server in Grid-Mapper, erweitert die Fähigkeiten dieses Programms dahingehend, dass er in der Lage ist, Daten von einem Netzwerk zu lesen und sie in eine Datei zu schreiben. Events die nun an diesen Server gesendet werden, können dadurch archiviert, zur Visualisierung genutzt und an jeden Client weitergeleitet werden, der diese Events anfordert. Clients können Anfragen nach bestimmten Events stellen oder sich für komplette Streams am Server registrieren. Diese Streams werden dann permanent an den Client weitergeleitet. Durch eine multithreading Architektur ist der Server in der Lage, viele Streams simultan auszuwerten und weiterzuleiten. Die Sortierung der Streams geschieht dabei anhand des ID- Feldes; so wird sichergestellt, dass alle Events des gleichen Typs in der dafür vorgesehenen Datei gespeichert werden. 10

11 Network-Monitoring Client Für den Client wurde eine API entwickelt, die bestimmte Methoden zur Verfügung stellt, um mit dem Server zu kommunizieren und das Senden und Empfangen bzw. das Verarbeiten der Event-Streams zu gewährleisten. Weiterhin werden Filter zur Verfügung gestellt, mit denen man gezielt nach bestimmten Streams suchen und sich dann gegebenenfalls für diese Streams am Server registrieren oder auch abmelden kann. Für die Interaktion mit dem Server stehen drei wichtige Methoden zur Verfügung, diese sind Queries, Subscribtions und Notify. s e v Queries: Mit Query ist der User in der Lage, eine Liste von Streams vom Server abzurufen, die bestimmte Kriterien erfüllen. Diese Kriterien werden in der Form feld=wert angegeben, basierend auf dem Aufbau der Event-Messages. Außerdem ist der User mit Query in der Lage, eine Liste aller Clients abzurufen, die dem Server Live-Daten zur Verfügung stellen. Dies sind Daten von Clients, die mit dem Server verbunden sind und ihm momentan Event- Streams senden. Subscribtions: Mit Subscribtion meldet sich der Client am Server für einen kompletten Stream an, den er empfangen möchte. Der Server wird dann solange den Stream weiterleiten bis sich der Client wieder von diesem Stream abgemeldet oder er nicht mehr verfügbar ist. Die Auswahl des Streams basiert hier auf der Stream ID, welche mit Queries abgefragt werden kann. Außerdem kann eine Zeitspanne festgelegt werden, wie lange die Registrierung gültig ist. Nach Ablauf dieser Zeitspanne wird die Verbindung mit diesem Stream automatisch geschlossen. Notify; Der Server stellt einen speziellen Notify-Stream zur Verfügung, mit dem er Begin- und End- Events sendet, wenn neue Event-Streams zur Verfügung stehen oder die Verbindung zum letzten Stream, einer bestimmten Stream-ID, beendet wurde. Clients können sich für diesen Stream registrieren und mit Hilfe von Filtern nur bei solchen Streams benachrichtigt werden, die für sie interessant sind Visualisierung der Network-Monitoring Daten Wie sich die Visualisierung der allgemeinen Netzwerk-Daten darstellt, wurde ja bereits in Kapitel behandelt. Zusätzlich findet die Visualisierung der Event bzw. Job-Daten statt. Sobald das erste Transfer-Event eines Jobs den Server erreicht, werden die entsprechenden Verbindungen auf der Karte dargestellt. Dass auf dieser Ressource ein aktiver Job läuft, sehen wir an einem dreidimensionalen Kegel, welcher über der Ressource dargestellt wird. Durch Anklicken dieses Kegels erhält man genauere Informationen über die Art des Jobs und über die Ressource, die ihn ausführt, z.b. wie weit der Job voran geschritten ist und wie viele Daten schon transferiert wurden. Mit jedem weiteren Transfer-Event, das vom Server empfangen wird, werden die Daten in Echtzeit aktualisiert. Diese Aktualisierung bezieht sich ebenso auf die Detail-Informationen, sowie auf die Darstellung der Datenflüsse, die mit Hilfe der Kugeln auf den Verbindungslinien dargestellt werden. Wie aktive Jobs in Grid-Mapper dargestellt werden, kann man auf Bild 7 erkennen. dazu, a s 11

12 Bild 7 3. Visualisierung verteilter Daten 3.1 Hauptprobleme Jedes Visualisierungs-System, prinzipiell jeder Computer, besitzt eine Verarbeitungsreihenfolge die vorgibt, wie mit Daten verfahren wird. Daten werden zuerst erfasst, dann analysiert, verarbeitet und am Ende schließlich visualisiert. Dieser Prozess, zu dem noch weitere Zwischenschritte gehören, findet lokal statt und ist kompletter Bestandteil einer einzelnen Maschine. Da nicht jeder dieser Teilbereiche in einer einzigen Maschine das best Mögliche sein kann, wird man bis zum Erreichen des Endergebnisses oft längere Zeit benötigen. Ziel eines Grids ist es, gerade im Hinblick auf Visualisierungen, diese Zeit möglichst kurz zu halten. Dies kann wie folgt stattfinden, da es jedoch nicht einfach ist, definiert dies gleichzeitig eines der Hauptprobleme in der Visualisierung verteilter Daten. Die Verarbeitungsreihenfolge, die auch Pipeline genannt wird, von der Erfassung der Daten bis hin zur Visualisierung, muss aufgespaltet werden. Jeder einzelne Abschnitt in dieser Pipeline, muss durch individuelle Komponenten auf unterschiedlichen Systemen, ersetzt werden. Diese Komponenten sind jeweils auf einen Bereich der Pipeline spezialisiert und teilen sich die Daten, mit den anderen Komponenten, über ein Netzwerk. Wie dies genau aussieht, lässt sich anhand eines Fallbeispiels verdeutlichen. 12

13 3.2. Fallbeispiel Man stelle sich folgende Situation vor: Wir befinden uns in einer Forschungseinrichtung einer Universität. Ein Wissenschaftler und ein Studenten betrachten das vergrößerte Bild eines Insektes, welches durch ein Mikroskop erstellt wurde. Über eine Steuerung, die ihnen zu Verfügung steht, können sie das Bild drehen, rein- und raus-zoomen sowie auf ähnliche Weise manipulieren. In dem Moment, wo der Student ein interessantes Detail auf dem Bild entdeckt, übernimmt er die Steuerung des Mikroskops, um die interessante Stelle genauer darzustellen. Beide diskutieren nun über das, was sie dort sehen und vergleichen es mit Bildern, welche sie zu einem früheren Zeitpunkt untersucht haben. Was ist nun das Interessante an dieser recht alltäglichen Situation? Zuerst einmal ist das Mikroskop, durch das die Bilder betrachtet werden, kein Mikroskop, das die Ausgaben mit Hilfe von Licht erzeugt. Es ist ein Elektronen-Mikroskop, das viele Gigabytes an Daten liefert. Diese Daten müssen erst einmal zu Bildern verarbeitet werden, bevor man sie betrachten kann. Es ist also ein enormer Rechenaufwand zu bewerkstelligen. Hinzu kommt das die Berechnung und Anzeige der Bilder nahezu in Echtzeit ablaufen muss, über ein Grid-Netzwerk könnte man so Berechnungen, die normalerweise 10 Stunden oder mehr benötigen würden, auf ein paar Minuten begrenzen. Außerdem befinden sich Professor und Student nicht in der Nähe des Mikroskops, sie sind vom Mikroskop sowie auch untereinander, kilometerweit voneinander entfernt. Der Vergleiche mit anderen Bildern benötigt Retrieval- und Archivierungs-Services, die diese Größenordnungen handhaben können, sowie ein kooperatives Remote User Interface, mit dem Professor und Student die Visualisierungs-Software von Ihrem jeweiligen Arbeitsplatz aus steuern können. In Bild 8 ist zu sehen, welche Distanzen und Ausmaße eine solche Situation, mit der Vernetzung von hoch spezialisierten Ressourcen zu einem bestimmten Zweck, annehmen kann. K i getrennt Bild 8 13

14 3.3. Visualisierungs-Pipeline Die in Kapitel 3.1. bereits erwähnte Visualisierungs-Pipeline, setzt sich aus 7 Stufen zusammen. Bis auf die erste Stufe, die Datenerfassung, kann man jedoch jeweils 2 Stufen zusammen betrachten, da sie in Ihrer Art der Ausführung sehr nah beieinander liegen. Da wir uns in einem Grid Netzwerk befinden und diese Pipeline zu diesem Zweck aufspalten wollen, müssen wir uns damit beschäftigen, was es überhaupt für die einzelnen Bereiche bedeutet, wenn wir dort den Faktor der Distanz hinzufügen. Bild 9 Data Access: Daten Quellen lassen sich in allen möglichen Bereichen finden, von wissenschaftlichen Instrumenten, wie dem Mikroskop im Fallbeispiel, über Datenarchive von Rechenzentren, bis hin zu kleinen, lokal angeschlossenen Scannern oder Kameras im Privatgebrauch. Das Problem dabei ist jedoch immer, das diese Quellen dem jeweiligen Nutzer nur lokal zur Verfügung stehen. Fügen wir nun das Konzept der Distanz hinzu, bieten wir dem Nutzer Zugriff auf eine Vielzahl anderer, weit verteilter Ressourcen. Der User stellt allerdings im Gegenzug auch seine Ressourcen anderen Teilnehmern des Grids zur Verfügung. Analysis & Interpretation: Hier werden die Rohdaten, die wir durch den Datenerfassungsprozess bekommen, analysiert und in verständliche Form gebracht. Dies reicht von einfachen Datenmanagement Prozessen, wie einfachem Subsampling, bis hin zu sehr Rechenzeit aufwendigen Prozessen, wie der Feature Erkennung. Mit dem Faktor der Distanz würde mehr Rechenleistung zur Verfügung stehen. Speziell für diese Aufgaben ausgelegte Maschinen könnten dann die Berechnungen durchführen. Rendering & Rasterization: In dieser Stufe werden die analysierten Daten in eine Grafik-Sprache übersetzt, wie z.b. opengl, und schließlich gerendert. Auf lokaler Ebene würden wir dies tun und nach einer gewissen Zeit das Ergebnis bekommen. Wenn wir nun aber in einem Grid-System sind, muss auf dieser Ebene entschieden werden, für wen die Daten bestimmt sind und in welcher Form er sie bekommen soll. Diese Entscheidung hängt von einer Reihe Faktoren ab. Haben wir z.b. ein schnelles Netzwerk zur Verfügung und große Hardware-Rendering-Möglichkeiten auf Seite des Users, können wir analysierte Daten weiterleiten und sie auf der User-Seite rendern lasse. Ist das Gegenteil jedoch der Fall, ist es besser bereits gerenderte und/oder gerasterte Daten zu senden. 14

15 Display & Interface: Auf lokaler Ebene ist diese Stufe zur Anzeige und Manipulation der fertig gerenderten Daten zuständig. Dies trifft auch in einem Grid Netzwerk zu, allerdings müssen wir hier unser Programm an die Erfordernisse eines Verteilten Systems anpassen. So reicht es z.b. nicht aus dass wir an einem Standort, wo das Visualisierungs-System steht, die Daten betrachten können - dies sollte an jedem Standort möglich sein. Außerdem bräuchte man ein kooperatives User Interface, dass die Manipulation der Daten von jedem angeschlossenen Arbeitsplatz aus ermöglicht. dort 3.4. Zielsetzungen Ein Framework zur Visualisierung von Daten in einem Verteilten System, welches die oben angesprochenen Distanz Kriterien berücksichtigt, hat mehrere Ziele. Als erstes muss ein möglichst schnelles Erfassen der Daten, durch unterschiedliche Ressourcen sichergestellt sein. Dann müssen diese Daten an Großrechner, zur Erstellung von 3D-Abbildungen, geschickt werden. Die dort gerenderten Grafiken, sollten jedem verbundenen User simultan zur Verfügung gestellt werden können, möglichst in Echtzeit. Zur genaueren Analyse dieser Daten wird außerdem ein kooperatives User Interface benötigt, welches die Manipulation der Daten, von unterschiedlichen Arbeitsplätzen aus, ermöglicht. Solch ein Framework beinhaltet jedoch auch einige Probleme, die im folgenden Abschnitt angesprochen werden Problemstellungen in Grid-Applikationen Das erste Problem das sich bei den oben angesprochenen Zielsetzungen stellt, ist die enorme Komplexität eines Grid-Netzwerks. Das Problem liegt dabei nicht in der puren Anzahl der Komponenten eines Grids, sondern in ihrer Unterschiedlichkeit. Keine Ressource ist gleich bzw. kann gleich behandelt werden. Diese Unterschiedlichkeit reicht von verschiedenen Hard- und Software Ausstattungen bis hin zu Netzwerkanbindungen und Konfigurationen der Betriebssysteme. Diese ganzen unterschiedlichen Systeme müssen geeignet angesprochen und ins Netzwerk eingebunden werden. Es muss also eine Möglichkeit des Ressourcen- Managements und der Kommunikation zwischen den verschiedenen Komponenten des Grids gefunden werden. Nun wurde ein Grid-Netzwerk dazu geschaffen, enorm viel Rechenleistung jeder einzelnen Komponente zur Verfügung zu stellen, um große Datenmengen verarbeiten zu können. Gerade im Hinblick auf die Visualisierung, ist dies aber auch ein Problem, weil eine Möglichkeit gefunden werden muss, diese enormen Datenmengen in geeigneter Form anzeigen zu können und dies möglichst in Echtzeit. Formatiert: Block An dieses Problem schließt sich eine spezielle Form der Visualisierung an. Da wir uns in einem Verteilten System befinden, wollen wir die verarbeiteten Daten nicht nur dort anzeigen wo sie verarbeitet werden, sondern auch an jedem anderen Ort im Netzwerk, welcher Zugriff auf diese Daten haben möchte. Das Problem besteht nun darin, die Visualisierung von Daten 15

16 auf lokalen Displays und simultan auf Displays, die sich über andere Standorte verbunden haben, zu übertragen. Dies sollte möglichst in Echtzeit geschehen. Da wir die verarbeiteten Daten nicht nur betrachten wollen, sondern gemäß der Zielsetzung auch manipulieren, benötigen wir ein System das dazu in der Lage ist. Wir benötigen die Fähigkeit mit Schreibrechten auf andere Komponenten des Systems zuzugreifen, was in einem weit verteilten Grid, mit vielen Usern, ein großes Problem darstellt Lösungsansätze mit dem Globus Toolkit Um die geeigneten Schnittstellen für eine Ressource zu finden, ist es das Einfachste, Aufrufe über den Monitoring and Discovery Service (MDS), des Globus Toolkits, an die entsprechende Ressource zu senden. Wenn die Ressource diesen Service implementiert, können hierüber sämtliche relevanten Daten, über ihre Beschaffenheit und ihre Konfiguration, abgerufen werden. Um das Management von Ressourcen, die wichtig für Berechnungen, Archivierungen oder Visualisierung sind, und ihre Kommunikation untereinander sicher zu stellen, kann man den Globus Resource Allocation Manager benutzen. Dieser ist ebenfalls ein Bestandteil des Globus Toolkit. So ist es möglich das jeweils effizienteste Kommunikations-Protokoll für eine entsprechende Ressource und für die jeweils auszuführende Art der Kommunikation, zu wählen. Diese Aufrufe des MDS und GRAM funktionieren so, das sie zu einem gewissen Grad standardisiert sind. So werden die an die Ressource gerichteten, Anfragen in eine für sie verständliche Form umgewandelt, die Antwort wird wiederum in die MDS oder GRAM Form gekapselt und zurück geschickt, wo das gleiche Vorgehen stattfindet. Diese Vorgehensweise bezieht sich nicht nur auf den MDS und GRAM auch die Grid Security Infrastructure (GSI), arbeiten nach diesem Prinzip Spezielle Grid Services Network-Buffering Services: Ein Network-Buffering Service ist eine Möglichkeit, wie große Datenmengen, die zur Visualisierung genutzt werden sollen, möglichst effizient über ein Netzwerk übertragen werden können. Dies ist notwendig, da selbst durch die Anwendung guter Kompressions- Algorithmen, die auch bei Network-Buffering Services angewandt werden, trotzdem noch große Datenmengen übrigbleiben. Mit diesem Service hat man die Möglichkeit, das Anzeigen von Daten, die Schritt für Schritt von einer entfernten Ressource generiert werden, zu vereinfachen. Dies funktioniert so, dass bereits verarbeitete Daten asynchron über das Netzwerk empfangen werden. Gleichzeitig wird ein lokales Interface zur Verfügung gestellt, welches Zugriffe auf eigenständige Teile der Daten bietet. So können wir die Daten anzeigen, sobald sie verfügbar sind, und den gesamten Datensatz Stück für Stück visualisieren. er 16

17 Lokale und Remote-Displays: Ein sehr wichtiges Feature bei der Visualisierung in Grid-Netzwerken ist das simultane Anzeigen von Daten auf lokalen und Remote Displays, welche sich an verschiedenen Standorten im Grid befinden können. Lokal ist dabei das System, welches für das Hardware-Rendering der Grafiken zuständig ist. Dort werden die Daten verarbeitet und auf herkömmliche Weise auf einem angeschlossenen Bildschirm angezeigt. Das besondere daran ist nun, dass gleichzeitig der aktuelle Frame Buffer dieses Displays über ein Standart Video Conferencing Protokoll, an alle Interessenten verteilt wird und dort ebenfalls zur Visualisierung der Daten genutzt werden kann. So können wir die simultane Darstellung von Daten, an verschiedenen Standorten im Grid, in Echtzeit bewerkstelligen. Kooperative User Interfaces: Die schnellste und einfachste Art und Weise, wie man in einem Netzwerk Informationen verteilen kann, ist das Multicast-Prinzip. Dieses Prinzip wurde mit NEXUS, der Kommunikations-Bibliothek des Globus Toolkits, ausgebaut, so dass zuverlässiges Multicast in Grids möglich wird. Basierend auf diesem zuverlässigen Multicast System, kann man einen Service entwickeln, der den Zugriff auf Variablen von mehreren Standorten aus erlaubt. Mit Lese- und Schreibrechten auf diesen Variablen ist man in der Lage, User Interfaces zu konstruieren, die die kooperative Kontrolle einer Applikation ermöglichen, und dies von verschiedenen Standorten innerhalb des Grids. In der genauen Ausarbeitung dieses Ansatzes spielen noch eine Reihe von Sicherheitsaspekten eine Rolle, die mit Hilfe der GSI des Globus Toolkits gelöst werden können. Da sie mit der Visualisierung jedoch nicht direkt in Zusammenhang stehen, werde ich hier nicht weiter darauf eingehen. L

18 4. Zusammenfassung Es gibt 2 grundlegende Teilbereiche der Visualisierung in Grid-Netzwerken. Zum einen ist dies die Visualisierung der Daten, die über ein Grid-Netzwerk bereitgestellt und/oder verarbeitet werden, mit Hilfe spezieller, auf die Art der Daten zugeschnittener Applikationen. Zum anderen ist da die Visualisierung des Grids selbst, wobei die Standorte der verschiedenen Ressourcen, ihre Beziehungen untereinander, sowie der Zustand des Grid- Netzwerks, auf geographischen Karten abgebildet werden. Ein Ziel der meisten Grid-Visualisierungen, ist das Optimieren von Arbeitsabläufen, die sich über mehrere bzw. alle Ressourcen innerhalb eines Grid Netzwerks erstrecken, bzw. das Optimieren der physischen Eigenschaften eines Grids. Aufgrund einer geeigneten Visualisierung, die nicht nur das komplette Netzwerk und ihre Flaschenhälse zeigt, sondern auch den Status eines Prozesses, der gerade auf einer Ressource ausgeführt wird, wäre dies möglich. Das Problem, das sich dabei stellt ist jedoch, gerade diese Daten zu erhalten, da man auf Grund von Sicherheits-Protokollen und ähnlichen Hindernissen nicht ohne weiteres auf diese Daten zugreifen kann. Eine Lösung hierfür wäre ein Logging System, basierend auf einer Client/Server-Infrastruktur. Bei diesem System melden sich einzelne Ressourcen bei einem Logging Server an und senden ihre Daten (Events) dorthin oder registrieren sich für bestimmte Events, die für sie wichtig sind und die sie empfangen wollen. Diese Events können zum einen an alle Ressourcen, die sich für sie registriert haben, weitergeleitet werden und zum anderen in Echtzeit zur Visualisierung des Grids genutzt werden. Die enorme Komplexität von Grid-Netzwerken rührt daher, dass sie sich spontan aus den unterschiedlichsten Ressourcen bilden können. Durch das Aufsetzen auf bereits bestehenden Grid Services und ihrem Ausbau, wie dem "Globus Toolkit", kann das Visualisierungs- System diese und andere Probleme erkennen und entsprechende Schnittstellen zur Kommunikation bereitstellen. Grids wurden konstruiert um enorme Datenmengen, im Terrabyte Bereich und größer, besser verarbeiten zu können. Es muss sichergestellt werden, dass auch die Applikation zur Visualisierung dieser Daten geeignete Möglichkeiten besitzt, die Daten zu verarbeiten, in angemessener Zeit anzuzeigen und auch gegebenenfalls von verschiedenen Standorten aus manipulieren zu können. Durch Komprimierungsverfahren, Bildübertragung basierend auf Video Conferencing und kooperativen User Interfaces kann dies in Ansätzen gewährleistet werden. K Abschließend kann man sagen, dass die Entwicklung auf dem Sektor der Grid-Applikationen in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht hat. Es zeichnet sich ab, dass die Entwicklung immer mehr in die Richtung einzelner Toolkits geht, die je nach Anwendungsfall genutzt und erweitert werden können. Die Visualisierung in Grid- Netzwerken baut in vielen Bereichen stark auf dem Globus Toolkit auf, welches bereits als Grundlage für mehrere Weiterentwicklungen gedient hat. Der nächste logische Schritt wird die Entwicklung eines Distanz-Visualisierungs-Toolkits sein, welches sich verstärkt mit den hier angesprochenen Problemen auseinandersetzen wird. 18

19 5. Quellen Text-Quellen: W. Allcock, J. Bester, J. Bresnahan, I. Foster, J. Gawor, J. A. Insley, J. M. Link, and M. E. Papka: Grid-Mapper: A Tool for Visualizing the Behavior of Large-Scale Distributed Systems. 11th IEEE International Symposium on High Performance Distributed Computing (HPDC-11), pp , Edinburgh, Scotland, July 24-16, I. Foster, J. Insley, G. von Laszewski, C. Kesselman, M. Thiebaux: Distanz Visualization: Data-Exploration on the Grid. IEEE Computer Magazine, 32 (12):36-43, Bild 1: NorduNet: Bild 2: Vernetzung der UK e-science Centres Bild 3: Karte des U.S. ATLAS Test-Bed Bild 4: Verschiedene mögliche Grid-Komponenten Bild 5, 6, 7: Grid-Mapper: A Tool for Visualizing the Behavior of Large-Scale Distributed Systems Bild 8, 9: Distanz Visualization: Data-Exploration on the Grid 19

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