Grid Computing Einführung

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1 Grid Computing Einführung Marc Lechtenfeld 1 Einführung Computersysteme werden erfolgreich zur Lösung der unterschiedlichsten Probleme eingesetzt. Ingenieure verwenden sie zur Entwicklung komplizierter technischer Maschinen, Wissenschaftler modellieren und simulieren mit Hilfe der Computer komplexe Prozesse der Natur, Mediziner werden bei der Diagnose von Krankheiten, Unternehmer beim Treffen folgenreicher Entscheidungen unterstützt. Aus vielen Bereichen sind sie kaum noch wegzudenken. Doch obwohl die Leistungsfähigkeit der Rechner und Netzwerke weiterhin steigt, gibt es dennoch interessante Probleme, die mit der zur Verfügung stehenden Technik nicht im gewünschten Ausmaß gelöst werden können. Ein Grund dafür sind immer speicher- und rechenintensivere Probleme. Wissenschaftliche Disziplinen wie die Klimaforschung, die Genomforschung oder die Hochenergiephysik sammeln immer größer werdende Datenmengen, die schon in Terabyte und bald in Petabyte gemessen werden. Das europäische Laboratorium für Teilchenphysik CERN wird nach Fertigstellung des neuen Teilchenbeschleunigers mehrere Petabyte pro Jahr aufzeichnen. Allein die Archivierung und Verwaltung solcher Mengen ist bereits eine Herausforderung. Durch die ansteigende Menge an zu verarbeitenden Daten, aber auch durch immer genauer werdende wissenschaftliche Modelle und Simulationen, wird die Auswertung der Daten immer aufwendiger. Für die Analyse der vom Teilchenbeschleuniger erzeugten Daten, würde man einen Supercomputer benötigen, der eine Rechengeschwindigkeit besitzt, die äquivalent zu mehr als der schnellsten, heute verfügbaren Prozessoren ist. Dem immer weiter steigenden Bedarf an mehr Speicherplatz und Rechengeschwindigkeit wird auch eine Verdoppelung der Rechengeschwindigkeit alle 18 Monate nicht mehr gerecht. Eine weitere Schwierigkeit ist die Komplexität einiger Probleme. Oft ist man auf den koordinierten Einsatz von vielen sehr unterschiedlichen Ressourcen angewiesen. Zur Wettervorhersage braucht man beispielsweise so unterschiedliche Ressourcen wie Wetterstationen, Satelliten und Simulationen. Die verschiedenen Ressourcen können häufig aus unterschiedlichen Gründen nicht von einer einzigen Maschine zur Verfügung gestellt werden und sind geographisch verteilt. Gehören die Ressourcen verschiedenen Institutionen, so erschweren unterschiedliche Zugriffsbedingungen und Zugriffszeiten noch zusätzlich die Verwendung. Auch die Organisation der an der Lösung des Problems beteiligten Personen oder Institutionen, die auf die Ressourcen zugreifen möchten, wirft Probleme auf. Wie in der Wissenschaft, sind sie häufig über die ganze Welt verteilt. Dennoch möchten sich die Forscher und Institute die Nutzung der Ressourcen teilen. So, dass alle auf Ergebnisse oder auf kostspielige oder seltene Ressourcen gemeinsam zugreifen können um so zusammen an den Problemen arbeiten zu können. 1

2 2 Systemanforderungen Szenario Das folgende Szenario aus [1] beschreibt, welche Eigenschaften das System haben soll und wie man sich den Einsatz vorstellen kann: Der GEO600 Detektor in Hannover empfängt ein Signal, das auf ein Schwarzes Loch, eine Supernova oder ein anderes kosmisches Ereignis hindeutet. Wissenschaftler auf der ganzen Welt möchten ihre Teleskope darauf ausrichten, bevor es wieder verschwindet. Doch zur Positionsbestimmung sind zeitkritische Analysen und aufwendige Simulationen notwendig. Eine Astrophysikerin in Berlin nutzt das GEO600 Portal, um mit Hilfe des Performance-Tools geeignete Ressourcen für die Analyse zu bestimmen. Die schnellsten, verfügbaren Ressourcen weltweit werden vom Brokering-Tool zusammengestellt. Nachdem die Wissenschaftlerin die vorgeschlagene Ressourcenauswahl bestätigt hat, werden automatisch Scheduling- und Data- Management-Tools gestartet, welche die Arbeit auf die ausgewählten Ressourcen verteilen und die Auswertung starten. Nach zwanzig Minuten erhält die Astrophysikerin vom Notification-Tool eine SMS mit der Information, dass weitere Daten benötigt werden, die vorher erst von numerischen Simulationen erzeugt werden müssen. Sie benachrichtigt daraufhin ihre internationalen Kollegen, die auf solche Simulationen spezialisiert sind. Diese stellen den Simulationscode mit dem Code-Composition-Tool zusammen. Das Performance-Prediction-Tool weist jedoch darauf hin, dass von keiner Maschine, auf die sie zugreifen können, die Simulation bearbeitet werden kann. Das Brokering-Tool schlängt deshalb vor, sie auf zwei Maschinen, eine in den USA und eine in Deutschland, laufen zu lassen. Sie wurden zu einem virtuellen Supercomputer verbunden und können die Aufgabe in der gewünschten Zeit bearbeiten. Nach Simulationsbeginn wird der Grid Information Server (GIS) angefragt. Daraufhin entscheidet die Simulation selbstständig, die zeitkritische Verarbeitung von vielen Maschinen parallel bearbeiten zu lassen. Eine Stunde später bricht das Netzwerk zwischen den beiden Maschinen zusammen und nach einer erneuten Kontaktierung des GIS wird entschieden, die betroffenen Teilaufgaben auf eine Maschine in Japan zu verlegen. Währenddessen beobachtet das internationale Team den Fortschritt von ihren Workstations oder mobilen Geräten vom Flughafen aus. Die Ergebnisse werden nach Deutschland, geschickt wo sie dann zur Positionsbestimmung verwendet werden. Das Hubble Teleskope und andere verfügbare Teleskope werden auf die Quelle ausgerichtet. Der ganze Prozess, der von keiner einzelnen Maschine und von keinem heute verfügbaren Supercomputer hätte verarbeitet werden können, hat so nur einige Stunden benötigt. Eigenschaften Die Probleme, die in den verschiedenen Disziplinen in Wissenschaft, Technik und Industrie gelöst werden müssen, können sehr unterschiedlich sein. Eines haben sie jedoch gemeinsam: immer versuchen die Beteiligten sie durch den Einsatz geeigneter Ressourcen zu lösen. Damit möglichst viele, unterschiedliche Aufgaben mit dem gleichen System bearbeitet werden können, wünscht man sich eine Infrastruktur, die es jedem, der dies möchte, ermöglicht, seine Ressourcen jederzeit zur Verfügung stellen zu können. Die Art der Ressourcen darf dabei keine Rolle spielen. Rechner und Speicher sollen genauso eingebracht werden können wie Labore, Teleskope, Sensoren oder andere Instrumente. Aber auch Datenbanken, Simulationen oder andere Software soll bereitgestellt werden können. 2

3 Da viele Ressourcen vielfältig eingesetzt werden können, soll man sie auch gemeinsam nutzen können. So lassen sich beispielsweise Radioteleskope zur Beobachtung von Himmelskörpern einsetzen aber auch zur Kommunikation mit entfernten Raumsonden. Ein anderer Grund dafür, dass man Ressourcen teilen möchte ist, dass sie sehr kostspielig und selten sein können. Von aufwendigen technischen Geräten wie Teilchenbeschleuniger gibt es nur einige wenige. Wissenschaftler weltweit sind daher daran interessiert sie gemeinsam für ihre Forschungen nutzen zu können. Die Bereitstellung der Ressourcen muss dabei nicht kostenlos sein. Durch ein Abrechnungsmodell könnte es für Unternehmen oder auch Privatpersonen interessant werden z.b. die ungenutzte Rechenzeit, anderen Projekten zur Verfügung zu stellen. So könnten sich Unternehmensrechner nachts an der Suche nach neuen Medikamenten beteiligen oder Rechner von Privatpersonen anstatt einen Bildschirmschoners zu starten Wirtschaftsanalysen für Unternehmen durchführen. Einige Ressourcen, stehen nicht die ganze Zeit über zur Verfügung. Es muss also auch berücksichtigt werden, dass Ressourcen jederzeit hinzukommen und wieder aus dem Netz verschwinden können. Die Beobachtung eines astronomischen Objekts mit einem bestimmten Teleskop ist beispielsweise, aufgrund der Bewegung der Himmelskörper und der damit nicht immer vorhandenen Sichtverbindung, nicht immer möglich. Für eine lückenlose Beobachtung muss man mehrere solcher Ressourcen, die über die ganze Welt verteilt sind zusammen verwenden. Zur Lösung komplexer Probleme, muss sich die Nutzung mehrerer Ressourcen also auch koordinieren lassen. Dies sollte möglichst automatisch geschehen, damit eine einmal gestartete Anwendung möglichst selbstständig eine Aufgabe bearbeiten kann und Benutzereingriffe soweit wie möglich vermieden werden können. Daher muss man auch berücksichtigen, dass die zu verwendenden Ressourcen unterschiedlichen Organisationen gehören und sich dadurch in unterschiedlichen Zugriffsdomänen befinden. Durch eine automatische Koordination mehrerer weltweit verteilter Teleskope, könnte man sich beispielsweise eine lückenlose Beobachtung astronomischer Objekte vorstellen, indem je nach Uhrzeit zwischen den verschiedenen Teleskopen an den unterschiedlichen Standpunkten automatisch hin und her geschaltet wird. Durch eine koordinierte Nutzung vieler gleichartiger Ressourcen erreicht man auch eine höhere Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz. Fallen einzelne Ressourcen aus, so übernehmen einfach andere, gleichartige Ressourcen diese Aufgaben und gleichen damit den Ausfall aus. Man erhält so aber auch eine höhere Performance. Steigen plötzlich die Leistungsanforderungen, so können weitere Ressourcen hinzugenommen werden, um den neuen Anforderungen gerecht zu werden. Diese Flexibilität erfordert jedoch, dass das System jederzeit erweiterbar bleibt. So kann man sicherstellen, dass immer genug Ressourcen zum Ausgleichen von Fehlern oder erhöhten Leistungsanforderungen vorhanden sind und dass das System für neue Anwendungen durch weitere Ressourcenarten angepasst werden kann. Das System soll mit einigen wenigen aber auch mit Millionen von Ressourcen betrieben werden können. Ungeachtet der Menge der Ressourcen, soll die Nutzung des Systems und damit der Ressourcen für den Benutzer immer so leicht wie möglich sein. Er soll das Gefühl haben, mit einem einzigen virtuellen Computer zu arbeiten und nicht mit vielen verschiedenen weltweit verteilten Ressourcen, deren Verwendung koordiniert werden muss. Man möchte so eine Transparenz erreichen. Die technischen Details sollen vor dem Benutzer verborgen werden, damit er sich darüber keine Gedanken machen muss. 3

4 Der Zugriff soll aber nicht auf bestimmte Zugangsgeräte beschränkt sein. Neben Workstations und Personalcomputer sollten man auch Notebooks, PDAs oder Mobiltelefone verwenden können, die über eine einheitliche Oberfläche auf das System zugreifen. Die Entscheidung wer, wie, auf welche Ressourcen zugreifen darf, bleibt dabei bei dem Besitzer der Ressourcen. Er legt durch Zugriffsbedingungen fest, wer zur Benutzung seiner Ressourcen berechtigt ist. Dadurch kann man einen sicheren Zugriff auf die Ressourcen gewährleisten. Eine Gruppe von Personen oder Institutionen, die sich auf Zugriffsbedingungen beeinigt haben, um ihre Ressourcen gemeinsam zur Lösung einer bestimmten Aufgabe zu verwenden, nennt man auch eine Virtuelle Organisation [5]. Ein Beispiel dafür wäre ein Industriekonsortium, das gemeinsam an der Entwicklung eines neuen Flugzeugs arbeitet oder ein Katastrophenmanagementteam, das die Auswirkungen einer Ölkatastrophe auf die Natur, mit Hilfe von Wetter- und Ölmodellen simulieren möchte. Definition Da das Forschungsgebiet noch recht jung ist, gibt es eine Vielzahl von Definition. Ian Foster, definiert Grids in [4] folgendermaßen: Grid technologies and infrastructures support the sharing and coordinated use of diverse resources in dynamic, distributed virtual organizations that is, the creation, from geographically distributed components operated by distinct organizations with differing policies, of virtual computing systems that are sufficiently integrated to deliver the desired QoS. 3 Architektur Die gewünschten Eigenschaften müssen nun durch eine geeignete Architektur realisiert werden. Schichtenmodell In [5] wird ein Schichtenmodell vorgestellt, das aus fünf Protokollschichten besteht. Damit die unterschiedlichsten Ressourcen in dem verteilten System zusammenarbeiten können, werden gemeinsame Protokolle verwendet. Die Protokolle müssen frei und standardisiert sein, damit sich jeder, der dies möchte, an der Integration neuer Ressourcen oder an der Entwicklung allgemeiner Dienste, Werkzeuge oder Softwarebibliotheken, die das Erstellen von Grid Anwendungen erleichtern, beteiligen kann. Bei der Anzahl der Protokolle der einzelnen Schichten hält man sich an das Sanduhrmodell. 4

5 Abbildung 1: Schichtenmodell Sanduhrmodell Der obere Teil der Sanduhr, der die vielen verschiedenen Anwendungen spezifiziert, greift dabei auf den Hals der Sanduhr zu. Dieser besteht nur aus einer kleinen Anzahl von Kernabstraktionen und Protokollen. Die einzelnen Ressourcen bilden den unteren Teil der Sanduhr, auf den der Hals zugreift. Durch dieses Modell lässt sich das System beliebig um neue Ressourcen und Anwendungen erweitern, solange der Hals beibehalten wird. Abbildung 2: Sanduhrmodell Fabrik Schicht Die unterste Schicht die Fabrik Schicht ist dafür zuständig, dass die unterschiedlichsten Ressourcen genutzt werden können. Dazu gehören Ressourcen wie Rechenleistung, Speicher, Sensoren oder andere wissenschaftliche Instrumente wie Mikroskope oder Teleskope. Aber auch logische Ressourcen wie Dateisysteme, Datenbanken oder Digitale Bibliotheken werden dazugezählt. Die Fabrik Schicht realisiert eine Hardware- und Dienstunabhängigkeit, indem sie den anderen Schichten eine einheitliche Schnittstelle für den Zugriff auf verschiedene Ressourcen bereitstellt. Wie die Operationen von der konkreten Ressource dann ausgeführt werden, wird in dieser Schicht festgelegt. Sie implementiert also die ressourcenspezifischen Operationen. Es ist jedoch zu überlegen, wie viele Funktionen in der Fabrik Schicht implementiert werden. Eine reichhaltige Funktionalität ermöglicht anspruchsvolleren Einsatz der Ressourcen, erschwert jedoch die Einbindung der Ressourcen in das System. Mindestens 5

6 sollten jedoch Mechanismen zur Abfrage von Informationen über die Ressourcen, wie etwa den Status oder die Fähigkeiten implementiert werden. Auch Mechanismen zum Ressource- Management, also zur Kontrolle der Ressourcen sollten bereitgestellt werden. Connectivity Schicht Mit Hilfe der Connectivity Schicht ist eine sichere Kommunikation zwischen heterogenen Systemen möglich. Hier werden Kommunikations- und Authentisierungsprotokolle für die Netzwerktransaktionen definiert. Zu den Aufgaben der Kommunikationsprotokolle gehören Transport, Routing und Adressierung. Bei der Authentisierung sollten folgende Dinge beachtet werden: Mit dem Single-sign-on-Mechanismus möchte man sicherstellen, dass es ausreicht, dass sich der Benutzer nur einmal authentisieren muss, um auf alle Ressourcen, auf die er zugreifen darf, auch zugreifen kann, und dies nicht für jede einzelne Ressource machen muss. Durch eine Delegation der Benutzerrechte an Programme und Unterprogramme soll es auch ihnen möglich sein im Auftrag des Benutzers bestimmte Ressourcen zu benutzen. Wenn man benutzerbasierte Vertrauensbeziehungen verwendet, sind Sicherheitsregeln zwischen verschiedenen Anbietern nicht nötig, wenn ein Benutzer die Ressourcen dieser Anbieter zusammenarbeiten lassen möchte. Die lokalen Sicherheitssysteme sollen integriert werden. Die Sicherheitsregeln werden dazu auf das bestehende Sicherheitssystem abgebildet. Die Connectivity Schicht sichert also die Systemunabhängigkeit. Resource Schicht Die Resource Schicht bietet Möglichkeiten zur Überwachung und Kontrolle einzelner Ressourcen. Da diese Schicht ein Teil des Halses des Sanduhrmodells ist, sollte man sich auf wenige Protokolle beschränken. Es werden zwei verschiedene Protokollklassen unterschieden. Mit den Information protocols erhält man Informationen über die Struktur und den Status einer Ressource. Dazu gehören z.b. die gegenwärtige Arbeitslast oder die geltenden Nutzungsbedingungen wie die Kosten oder einzuhaltenden Sicherheitsregeln. Zum Arbeiten mit den Ressourcen nutzt man die Management protocols. Sie koordinieren den gemeinsamen Zugriff auf einzelne Ressourcen und bieten Möglichkeiten zur Prozessgenerierung und zum Datenzugriff. Zuvor muss diese Schicht sicherstellen, dass die, für diese Ressource geltenden, Sicherheitsregeln eingehalten werden. Nur wenn eine Berechtigung vorliegt, werden die gewünschten Operationen ausgeführt. Der Fortschritt der Operation kann dann, mit Hilfe der Protokolle, überwacht und beeinflusst werden, so dass einmal gestartete Operationen z.b. auch abgebrochen werden können. Fallen für die Benutzung der Ressource Kosten an, so übernimmt diese Schicht auch die Abrechnung. Collective Schicht Während die Ressource Schicht für einzelne Ressourcen zuständig ist, steuert die darüber liegende Collective Schicht die Verwendung ganzer Ressourcensammlungen. Mit Hilfe der Protokolle und Dienste dieser Schicht unterstützt man eine effiziente und zuverlässige Bearbeitung der Aufgaben durch Nutzung mehrerer Ressourcen. Da diese Schicht auf den Hals des Sanduhrmodells aufbaut, können hier viele verschiedene Funktionen realisiert werden, ohne die Anforderungen an die Ressourcen zu ändern. Mit Hilfe des Directory Service kann man die zur Verfügung stehenden Ressourcen auffinden. Brokering- und Scheduling-Services unterstützen das Belegen einzelner Ressourcen und das Planen von Aufgaben auf den dazugehörigen Ressourcen. Zur Überwachung des Fortschritts können Monitoring- und Diagnostic-Services verwendet werden. So kann auf Fehler, Überlastungen, usw. reagiert werden. Durch Data replication 6

7 services erhält man einen performanteren und zuverlässigeren Zugriff auf Daten. Software discovery services finden die besten, zum Problem passenden Implementierungen und wählen diese aus. Dies ist nur eine Auswahl. Doch sie zeigt bereits, wie verschieden die einzelnen Protokolle und Dienste dieser Schicht sind. Application Schicht Die Application Schicht enthält die Applikationen der Benutzer, die die Dienste der einzelnen Schichten aufrufen, um eine bestimmte Aufgabe zu lösen. Sie können dazu auch verschiedene Frameworks oder Bibliotheken zur Hilfe nehmen. Durch diese Schicht erhält man eine Unabhängigkeit von bestimmten Programmen und Problemen. Mit Hilfe der Application Schicht ist es also möglich die unterschiedlichsten Probleme verschiedenster Disziplinen mit einem System zu lösen. Dazu müssen nur die Anwendungen, die eine bestimmte Aufgabe lösen soll entwickelt werden. Beispiel Die folgende Abbildung aus [5] zeigt, anhand zweier Beispiele, wie die einzelnen Schichten aussehen können: Abbildung 3: Schichtenmodell: Beispiele Ray Tracing ist eignet, da sich das Problem in mehrere Teilaufgaben zerlegen lässt und viel Rechenleistung benötigt. Die Fabrik Schicht verwaltet alle benötigten Ressourcen wie die Rechenleistung, die Datenspeicher und das Netzwerk. Die Connectivity Schicht übernimmt das Verteilen der Daten über das Netzwerk an die verschiedenen Rechner. Dazu werden z.b. Protokolle vom TCP/IP-Stack verwendet. Der Zugriff auf die Ressourcen geschieht über die Resource Schicht. Diese gibt auch Informationen über die Auslastung der Rechner, den freien Speicherplatz der Datenspeicher usw. Das Auffinden, Verteilen und Überwachen übernimmt die Collective Schicht. Die Application Schicht nutzt nun die anderen Schichten um das gewünschte Ziel zu erreichen. 4 Implementation Open Grid Service Architecture Die in [6] vorgestellte Open Grid Service Architecture (OGSA) ist eine Weiterentwicklung des Globus Toolkits, die Grid Computing mit Web Services verbindet. 7

8 Globus Toolkit Das Globus Toolkit [9], als ein Bestandteil der OGSA, ist eine Open-Source Implementierung des Schichtenmodells, die bereits in vielen Projekten eingesetzt wird. Eine Vielzahl von Institutionen und Unternehmen weltweit beteiligen sich an der Entwicklung der Dienste und Software Bibliotheken, die den Aufbau von Grids und Grid Programmen unterstützen. Die wichtigsten Komponenten, die OGSA einsetzt, sind: Mit Hilfe des Meta Directory Service (MDS) lassen sich Informationen über Ressourcen abrufen und die gewünschte Ressourcen auffinden. Zum sicheren und zuverlässigen Erstellen und Verwalten der Dienste nutzt man das Grid Resource Allocation and Management (GRAM) Protokoll mit seinem Gatekeeper Dienst. Dieser nutzt auch Mechanismen der Grid Security Infrastructure (GIS), die für die Sicherheit zuständig ist. Services Man kann einerseits die Ressourcen, die geteilt werden, betrachten oder andererseits die Dienste, die durch sie ermöglicht werden. OGSA orientiert sich an dieser zweiten Sichtweise. Alle Ressourcen, ob Rechenleistung, Speicher, Netzwerke oder Programme, werden als Services repräsentiert. So erhält man eine weitere Abstraktion von den Ressourcen. Ein Service ist eine netzwerkfähige Einheit, die bestimmte Leistungen durch den Austausch von Nachrichten bereitstellt. Der Aufruf dieser Leistungen geschieht über ein bekanntes Interface. Wie diese Leistung genau erbracht wird, spielt für den Aufrufenden keine Rolle. Daher können hinter einem Interface unterschiedliche Implementierungen stecken. So lassen sich Abhängigkeiten von bestimmten Plattformen oder Implementierungen vermeiden. Außerdem können so relativ einfach komplexe Dienste angeboten werden, indem ein Service einen oder mehrere weitere Services aufruft. Dadurch können mehrere logische Ressourcen auf eine physikalische Ressource zugreifen. Durch die Virtualisierung der Komponenten kann man also relativ einfach komplexe Dienste auf verschiedenen Plattformen anbieten. Eines der Hauptvoraussetzungen, Interoperabilität, lässt sich durch die Serviceorientierung in zwei Teilprobleme zerlegen: in die Definition der Service Schnittstellen und in die Wahl der Protokolle, über die man ein bestimmtes Interface aufrufen kann. Web Services Durch die Verwendung von Web Services [10] erhält man mit der Web Services Description Language (WSDL) Standardmechanismen zur Definition von Schnittstellen unabhängig von der Implementation oder von den Protokollen, die für den Aufruf verwendet werden. So erhält man einen einheitlichen Aufruf der verschiedenen Implementierungen eines Dienstes. Ein weiterer Vorteil ist, dass man seine Vielzahl bereits bestehender Web Services und Tools verwenden kann. Grid Services Für den Einsatz im Grid, muss jedoch auch die Interaktion zwischen den einzelnen Services standardisiert sein. Daher werden Grid Services verwendet. Dies sind Web Services, die sich an bestimmte Konventionen halten und bestimmte Schnittstellen zur Verfügung stellen: Bevor Services verwendet werden können, müssen sie zuerst einmal gefunden werden. Man benötigt also Funktionen um Dienste aufzufinden und Informationen über sie abrufen zu können, Operationen um Services dynamisch zu erstellen und auf ihren Lebenszyklus Einfluss zu nehmen. Dies ist nötig, da die Dienste auch flüchtig sein können und man sie so 8

9 nach einer bestimmten Zeit auch wieder entfernen können muss. Außerdem möchte man über Zustandsänderungen der Dienste informiert werden. (weiteres in [6]). Werden diese Schnittstellen zur Verfügung gestellt, dann ist der Web Service ein Grid Service. Aufbau OGSA ist also wie folgt aufgebaut: Die unterste Schicht ist die Resource Schicht. Sie besteht aus den physikalischen Ressourcen wie Server, Speicher oder Netzwerke, die von mehreren logischen Ressourcen wie Datenbanken oder Verzeichnissen benutzt werden können. Alle diese Ressourcen werden durch die Web Services der nächsten Schicht repräsentiert. Die Open Grid Service Infrastructure (OGSI) bietet eine einheitliche Schnittstelle zu den Web Services und macht sie zu Grid Services. Damit wird ein einheitliches Verhalten und eine einheitliche Interaktion mit allen Grid Diensten sichergestellt. Die nächste Sicht, die OGSA Architected Services Schicht, baut auf die Web Service Schicht mit der OGSI Erweiterung auf und wird von höher geordneten Services genutzt. Dazu gehören Kerndienste wie ein Servicemanagement für die Verwaltung der Dienste. Es stellt Funktionen zur Überwachung, Instandhaltung oder Fehlerbehandlung bereit. Für die Kommunikation zwischen den Diensten werden grundlegende Methoden von den Kommunikationsdiensten zur Verfügung gestellt. Mit Hilfe der Policy Dienste erhält man Möglichkeiten zum Erstellen, Administrieren und Verwalten von Nutzungsbedingungen. Sicherheitsdienste verwenden zur Einhaltung bekannte Sicherheitsmechanismen, Sicherheitsprotokolle und Sicherheitsmodelle. Neben diesen Kerndiensten gehören dazu auch Programmausführungsdienste zu denen auch Job-Scheduling und Workload Management gehört und Datendienste für den Zugriff und die Verwaltung von Daten. Die oberste Schicht ist die Application Schicht, die die einzelnen Anwendungen enthält. Abbildung 4: OGSA Architektur (aus [7]) 9

10 5 Einsatz Weltweit existieren bereits Projekte, die Grids einsetzen um verschiedene Aufgaben zu lösen. Hier sollen zwei davon beispielhaft beschrieben werden: Projekte Ein Beispiel aus der Neurowissenschaft wird in [3] dargestellt: Die Analyse von Gehirnaktivitäten, die mit Hilfe der Magnetoenzephalographie (MEG) aufgezeichnet werden, ist ein wichtiger Forschungsgegenstand der Medizin. Sie hilft Ärzten Symptome für Krankheiten zu identifizieren. Aufgrund der hohen Kosten gibt es nur eine begrenzte Zahl von MEG Geräten auf der Welt. Außerdem werden große Datenmengen erzeugt. Die aufwendige Analyse der Daten würde auf einem PentiumIII/500MHz Prozessor 102 Tage dauern. Für eine angemessene Behandlung werden die Ergebnisse jedoch so schnell wie möglich benötig. Da nicht alle medizinischen Einrichtungen Zugriff auf Supercomputer haben, ist die Verwendung eines Grid sinnvoll. Ein weiterer Vorteil ist, dass alle beteiligten Ärzte so auf die medizinischen Daten zugreifen können. Das Grid integriert die verteilten und unterschiedlichen Ressourcen wie medizinische Instrumente, Rechenleistung, medizinische Daten, Software und die beteiligten Menschen. Nachdem die Hirnaktivitäten eines Patienten aufgezeichnet wurden, müssen die erzeugten Daten analysiert werden. Dazu wird nach infrage kommenden Ressourcen gesucht und eine möglichst optimale Ressourcenauswahl nach benutzerdefinierten Kriterien wie Kosten oder einer Zeitvorgabe betroffen. Die Daten werden nun zur Analyse die einzelnen Ressourcen verteilt und die Ergebnisse gesammelt. Ein anderes Projekt ist das Earth System Grid [8]. Ziel dieses Projekts der Klimaforschung, ist die Überprüfung von Klimamodellen der Erde um den Einfluss globaler Klimaänderungen besser zu verstehen. Dazu werden neben hochauflösenden und aufwendigen Simulationen Klimamodelle eingesetzt, die mehrere Petabyte und bald Terabyte von Daten erzeugen. Diese müssen Wissenschaftlern verschiedener Universitäten und Labors zugänglich gemacht werden. Das Earth System Grid soll verteilte Benutzer, Modelle und Daten verbinden um so ein produktives Forschen zu ermöglichen. Andere Projekte nutzen Grids zur Erforschung von Erdbeben, Radiosignalen, Krankheiten und vieler weiterer Dinge. Problemklassen Ein Grid unterstützt also in den unterschiedlichsten Gebieten das Lösen von Problemen. Häufig bieten das Grid eine der folgenden Arten der Unterstützung [2]: Anwendungen können durch die Nutzung des Grids Rechenleistung bündeln, um so rechenintensive Aufgaben in kürzerer Zeit bearbeiten zu können oder um Probleme zu lösen, die mehr Ressourcen benötigen, als von einzelnen Systemen bereitgestellt werden können. (Distributed supercomputing). Werden große Datenmengen benötigt, so kann das Grid die Verwaltung und den gemeinsamen Zugriff auf die verteilten Daten steuern. (Data-intensive computing). Inhalte können durch die Nutzung effizienter und effektiver Verbindungen ausgetauscht werden (Multimedia computing). Verändern sich kurzfristig die Leistungsanforderungen, so kann die Anzahl der genutzten Ressourcen dynamisch dem Bedarf angepasst werden. Dazu können auch externe Ressourcen verwendet werden, für deren Nutzung dann ggf. gezahlt werden muss (On-demand computing). Aber auch ungenutzte Rechenleistung kann für die Bearbeitung einer Aufgabe vom Grid zur Verfügung gestellt werden. (High-throughput computing) Der Einsatz von Grid-Technologie ermöglicht und 10

11 verbessert auch eine Zusammenarbeit verteilter Personen und Organisationen. (Collaborative computing). Doch nicht alle Arten von Problemen sind gleich gut geeignet, um sie mit Hilfe eines Grids zu lösen. Ein Grid besteht aus mehreren, durch ein Netzwerk verbundenen Ressourcen. Möchte man aufwendige Berechnungen in einem Computational Grid durchführen, so spielt die Geschwindigkeit der Netzwerkverbindungen zwischen den Rechnern und die Latenzzeit eine entscheidende Rolle. Auch wenn man die Bandbreite oft an bestimmte Probleme anpassen kann, lässt sich die Antwortzeit nicht beliebig verkürzen. Denn die Übertragungsgeschwindigkeit, ist durch die Endlichkeit der Lichtgeschwindigkeit physikalisch begrenzt. Dies wirkt sich auf die Art der Anwendungen aus, die von Grids profitieren können. Besser geeignet sind Prozesse, die sich leicht parallelisieren lassen und die ohne eine Kommunikation während der Bearbeitung auskommen. Müssen häufig Informationen zwischen den parallel laufenden Prozessen ausgetauscht werden, dann verhindert die, im Vergleich zu lokalen Zugriffen, lange Antwortzeit, eine effiziente Bearbeitung. Das Grid hilft also beim Lösen vieler, aber leider nicht aller Probleme. Zusammenfassung Computersysteme werden erfolgreich zur Lösung der unterschiedlichsten Probleme in Wissenschaft, Technik und Industrie eingesetzt. Doch es existieren immer noch Probleme, die nicht im gewünschten Ausmaß mit der zur Verfügung stehenden Technologie gelöst werden können. Ein Grund dafür ist, dass diese oft sehr speicher- oder rechenintensiv sind. Oder man ist auf den koordinierten Einsatz von flüchtigen Ressourcen angewiesen. Aber auch die gewünschte Zusammenarbeit der verteilten Personen und Organisationen erschwert die Bearbeitung. Ein Ziel der neuen Technologie soll die Bereitstellung und Verwendung heterogener Systeme sein. Wichtig ist dabei, dass die Ressourcen auch gemeinsam genutzt werden können. Die unterschiedliche Verfügbarkeit der Ressourcen darf dabei keine Rolle spielen. Um auch komplexe Probleme lösen zu können, benötigt man eine koordinierte Nutzung der verteilten Ressourcen. So dass auch bei einem Ressourcenausfall zuverlässig weitergearbeitet werden kann und immer eine optimale und dynamische Ressourcennutzung möglich ist. Damit dies sichergestellt werden kann, muss das System jedoch immer erweiterbar bleiben. Doch unabhängig von der Anzahl der Ressourcen, soll die Nutzung für den Benutzer immer so einfach und sicher wie möglich sein. Eine für den Benutzer transparente Nutzung und die Verwendung von Zugriffsbedingungen stellen dies sicher. Man wünscht sich daher eine Infrastruktur, die es ermöglicht verschiedenste Ressourcen zur Verfügung zu stellen und sie gemeinsam und koordiniert, in dynamischen und verteilten, virtuellen Organisationen zu nutzen. Eine Architektur aus verschiedenen Protokollschichten soll die Realisierung der gewünschten Systemeigenschaften ermöglichen. Mit der Fabrik und der Resource Schicht erhält man eine Unabhängigkeit von bestimmter Hardware und von bestimmten Diensten. Sie ermöglichen einen einheitlichen Zugriff und eine einheitliche Kontrolle der verschiedenen Ressourcen. Mit Hilfe der Connectivity Schicht können heterogene Ressourcen und Systeme miteinander sicher kommunizieren. Die Collective Schicht nutzt mehrere Ressourcen um Aufgaben effizient und zuverlässig zu bearbeiten. Durch die Application Schicht ist es möglich Probleme aus vielen verschiedenen Problembereichen mit einer Technologie zu lösen. OGSA ist eine serviceorientierte Implementierung, die Grid Computing mit Web Services verbindet und somit die Nutzung bereits bestehender Web Services und Tools ermöglicht. Dazu werden einige Komponenten des vielfach eingesetzten Globus Toolkits verwendet, das 11

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