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1 Grid Computing Seminar Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling Oliver Schilbach Universität Duisburg-Essen Sommersemester 2004

2 1 Einführung Ressourcen-Management-System (RMS) zentrale Komponente eines verteilten Systems schon jetzt Existenz vieler Projekte mit verschiedenen Architekturen und Services Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 2

3 1.1 Grid System Taxonomie Computational Grid: starke Bündelung von Rechenkapazitäten Data Grid: Informationsgewinnung aus weit verteilten Datenspeichern, Digitalen Bibliotheken oder Data Warehouses Service Grid: Anbieten von Services, die nicht von einer einzelnen Maschine alleine angeboten werden Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 3

4 1.2 Anforderungen an ein Ressourcen-Management-System Unterstützung von Adaptivität, Erweiterbarkeit, Skalierbarkeit Systemen mit unterschiedlichen administrativen Politiken müssen miteinander arbeiten können, wobei die Autonomie eines Systems bestehen bleiben muss nebenläufige Ressourcen-Zuteilung Unterstützung von Quality of Service (QoS) effiziente Ressourcen-Nutzung Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 4

5 2 RMS Abstract Model und grundlegende Taxonomien Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 5

6 2.1 Abstrakte Struktur Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 6

7 2.2 Ressourcen Ressourcen und Operationen auf Ressourcen Schema: Daten einer Ressource durch Beschreibungssprache mit einigen Integritätsbedingungen dargestellt; in einigen Systemen auch Integration einer Anfragesprache Objektmodell: Operationen auf Ressourcen definiert als Teil des Ressourcen-Modells Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 7

8 2.2.1 Ressourcen finden geeignete Ressourcen im Grid finden Anfragen werden entweder gegen eine zentrale oder verteilte Datenbank ausgeführt => Globus MDS: Anfrage wird an nächst liegendes Verzeichnis gesendet Agenten: aktive Code-Fragmente, die auf jeder Maschine individuell interpretiert werden (z.b. Bond-System mittels KQML), oder passive Überwachung Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 8

9 2.2.2 Verbreitung der Ressourcen Aktualisierung der Ressourcen Informationen gewählter Mechanismus bestimmt die zu sendende Datenmenge Batch / Periodic (z.b. Condor, European DataGrid): jede Grid- Maschine speichert Informationen, die regelmäßig verteilt werden Online / On demand (z.b. 2K): Informationen werden von der sendenden Maschine sofort verbreitet Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 9

10 3 Scheduling Eine Definition: Zuteilung physischer Ressourcen an Prozesse unter Einhaltung komplexer Randbedingungen wie Fairness, Durchsatz, Reaktionszeit, Ressourcennutzung etc. Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 10

11 3.1 Scheduler Organisation zentralisiert: nur ein Scheduling-Controller => mangelhafte Skalierbarkeit/Fehlertoleranz hierarchisch (z.b. 2K, Darwin, Legion): Organisation der Scheduling-Controller ist hierarchisch => bessere Skalierbarkeit/Fehlertoleranz dezentralisiert (z.b. Bond, MOL, Ninf): gedacht für große Netzwerke Probleme bei der Organisation, Management Controller müssen miteinander kommunizieren => größerer Protokoll-Overhead Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 11

12 3.2 Zustandsbewertung nicht-vorhersagend: Berechnung des Zustandes basierend auf dem aktuellen Job und Ressourcen-Informationen vorhersagend: Gebrauch von gegenwärtigen und historischen Informationen (z.b. vorangegangene Durchläufe von Applikationen) in einem großflächigen RMS sollte sich ein Protokoll zur Suche bzw. Ausbreitung von Ressourcen die Zustandsbewertung zu Nutze machen Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 12

13 3.3 Re-Scheduling derzeitigen Ablaufplan erneut prüfen und ggf. die Job-Ausführungen umsortieren (besserer Durchsatz, Maximierung der Ressourcen- Auslastung) Periodic / Batch: Gruppierung von Ressource-Anfragen und System-Events, die dann in Intervallen weiter verarbeitet werden Event gestützt / Online: Re-Scheduling, sobald das RMS eine Ressourcen-Anfrage oder System-Event erhält Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 13

14 3.4 Scheduling-Politik unterstützt die Entscheidung der Sortierung der Jobs und Anfragen beim Re-Scheduling fest: vorgegebene Politik, höchstens Fein-Abstimmung durch spezielle Kontrollparameter möglich erweiterbar: externe Instanzen können Politik verändern Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 14

15 4 Drei Modelle für RMS-Architekturen hohe Vielfalt verschiedener Ressourcen in einem Grid: rechenlastige Computer, z.b. Supercomputer Visualisierungsgeräte Massenspeicher, Datenbanken wissenschaftliche Instrumente, z.b. Radio-Teleskope daraus ergeben sich Anforderungen für eine Architektur, um einen koordinierten Zugriff auf die Ressourcen zu ermöglichen Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 15

16 4.1 Allgemeiner Blick auf ein Grid System Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 16

17 4.2 Das hierarchische Modell Ergebnis des Grid Forums (http://www.gridforum.org) Hauptkomponenten werden unterteilt in passive Komponenten aktive Komponenten Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 17

18 4.2.1 Passive Komponenten Ressourcen Aufgaben (Tasks): Verbraucher von Ressourcen Jobs: können hierarchisch angeordnet sein (mit Sub-Jobs), wobei Tasks die Blätter bilden Schedules: Mapping von Tasks auf Ressourcen über der Zeit Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 18

19 4.2.2 Aktive Komponenten Schedulers: berechnen Schedules für einen Input von Jobs Information Services: Informationen zu Ressourcen, Jobs, Agenten Domain Control Agents: übergeben Ressourcen zur Benutzung Deployment Agents: verhandeln mit Domain Control Agents, um Ressourcen zu erhalten und starten dann den Task Benutzer: übertragen Jobs zum RMS zur Ausführung Admission Control Agents: prüfen, ob das System noch weitere Jobs aufnehmen kann Monitore: Überwachung des Job-Fortschritts Job Control Agents: leiten den Job durch das System Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 19

20 4.2.3 Interaktion der Komponenten Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 20

21 4.3 Das Abstract Owner (AO) Modell Def. Ressource: Eine beliebige Kombination aus Hard- und Software, die einem Benutzer hilft, ein Problem zu lösen. Def. Task: Teil eines Problems, das durch den Client spezifiziert wird, nachdem die Ressource ausgeliefert wurde. jede Ressource repräsentiert durch einen oder mehrere Abstract Owner Benutzer möchte mit dem Besitzer eine Abmachung treffen, um die Ressourcen nutzen zu können Verhandlung mit dem AO Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 21

22 4.3.1 Generelle Struktur eines AO Verhandlung des Benutzers mit dem AO über das Order Window Wann wird die Ressource verfügbar sein? Was wird es kosten? nach erfolgreicher Verhandlung wird die Ressource über das Pickup Window ausgeliefert Order Window Abstract Owner Benutzung von entfernten Methodenaufrufen, z.b. durch CORBA Pickup Window Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 22

23 AO als Besitzer einer Ressource Besitzer einer einzelnen physikalischen Ressource Ressource Manager kontrolliert die Ressource Verhandlungen mit einem anfragenden Client Verwaltung des Zeitplans (Schedule) Auslieferung der Ressource Order Window Pickup Window Resource Manager Physical Resource Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 23

24 AO als Vermittler Verkaufsvertreter nutzt die Order Windows der einzelnen AOs Auslieferungsvertreter nutzt die Pickup Windows der AOs die Sub-AOs müssen nicht nur einem Vermittler zugeordnet sein Order Window Sales Rep Manager Pickup Window Delivery Rep A03 A02 A01 Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 24

25 4.3.2 Grid Ressourcen Instrumente existieren logisch für einen bestimmten Zeitraum an einem bestimmten Ort erstellen, konsumieren, transformieren Daten oder Informationen Remote Method Invocation (RMI)? Kanäle: Transfer von Daten oder Informationen zwischen zwei oder mehr Instumenten Komplexe: Sammlung von (miteinander verbundenen) Kanälen und Instrumenten Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 25

26 4.3.3 Verhandeln mit einem AO Client erstellt zunächst ein Muster-Objekt, das an das Order Window gesendet wird => Server füllt das Objekt dann mit Daten auf außerdem werden Negotiation Variables verwendet: Negotiation Style Pickup Approach: benutztes Protokoll Authorization: Autorisation des Clients Bid: maximaler Preis, den der Client bereit ist zu zahlen Negotiation ID nach erfolgreichem Handeln sendet der Client die Negotiation ID zum Pickup Window, um die Ressource zu erhalten Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 26

27 4.3.4 Job Shops Schätzer ( Estimator ) tritt mit dem Client in Kontakt hilft ihm, die Dauer, Kosten usw. des Jobs abzuschätzen fragt die benötigten Ressourcen an Ausführer ( Executor ) nimmt fertige Ressourcen auf initiiert den Task Einsammeln der Antworten für den Client Estimator Job Result Job Shop (Estimator & Executor) Work to do List AO for Grid Executor Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 27

28 4.3.5 Nachteile des AO-Modells Es bleiben immer noch einige ungelöste Probleme: Wie findet ein Benutzer einen AO mit den geeigneten Ressourcen? Wie findet ein AO einen anderen geeigneten AO? sehr futuristisches Modell, zeigt aber den Bedarf eines ökonomischen Marktes auf Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 28

29 4.4 Das Economy/Market Modell Vereinigung der beiden vorherigen Modelle Einbau des Order & Delivery Systems vom AO-Modell im Mittelpunkt steht das Verhandeln von Benutzern mit Ressourcen- Besitzern und das Auffinden bzw. Verbreiten von Ressourcen Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 29

30 4.4.1 Grid Resource Broker (GRB) Vermittler zwischen Benutzer und Grid Ressourcen über Middleware Services mit fünf Komponenten Job Control Agent (JCA): zentrale, überwachende Komponente Schedule Advisor (Scheduler): Auswahl geeigneter Ressourcen für den Benutzer Grid Explorer: Suchen von Ressourcen Trade Manager (TM): kommuniziert mit Trade Servern, sucht möglichst niedrige Preise Deployment Agents: aktiviert Task-Ausführung, liefert JCA regelmäßig aktuellen Status des Tasks Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 30

31 4.4.2 Grid Middleware Unterstützung bei der Verbindung von Benutzer und (entfernter) Ressource über einen Ressource Broker oder Grid-Applikation 3 weitere Komponenten Trade Server (TS): verkauft Zugriff auf Ressourcen unter der Vorgabe der Profitmaximierung Preis-Algorithmen/-Methoden: definieren die Preisvorstellungen der Ressourcen-Besitzer Accounting System: zeichnet die Nutzung der Ressource auf und stellt die Rechnung Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 31

32 4.4.3 Das Economy/Market Modell im Überblick Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 32

33 4.4.4 Marktplätze Trade Servers könnten über Grid Information Servers angeboten werden, z.b. über eine Art Yellow Pages oder Werbung Benutzer (Käufer) und Ressourcen-Besitzer (Verkäufer) könnten an einer bekannten Stelle ihre Bedürfnisse/Anforderungen publizieren Benutzer und Ressourcen-Besitzer brauchen die Möglichkeit, in den bestehenden Angeboten zu suchen I need 20 cluster nodes for 2 hours for $50. We solve 1000 simultaneous linear equations for $5. Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 33

34 4.5 Vergleich der Modelle Modell Bemerkungen Systeme hierarchisch Abstract Owner Economy/Market erfasst den Ansatz vieler, heutzutage bestehender, Grid Systeme Order & Delivery Modell für die gemeinsame Nutzung von Ressourcen folgt dem wirtschaftlichen Modell und vereinigt das Wesentliche der beiden anderen Modelle Globus, Legion, Ninf, NetSolve muss sich noch entwickeln Nimrod/G, JaWS, Myriposa, JavaMarket Grid Computing (Seminar) Thema 3: Ressourcen-Management/Scheduling 34

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