Сетевое железо - статьи
к вычислительным кластерам проявляется повышенный
В последнее время к вычислительным кластерам проявляется повышенный интерес со стороны науки, образования и промышленности. С доступностью кластерных технологий связан рост числа установок, которые строятся, устанавливаются, и которые специалисты пытаются применять для решения своих производственных задач. Кластерные вычислительные системы становятся повседневным инструментом исследователя и инженера. Однако, любая организация, становясь обладателем вычислительного кластера, не использует его постоянно, в режиме “24/7”, более того, очень часто такой дорогостоящий вычислительный ресурс простаивает.
В связи с увеличением количества кластеров набирает все большую популярность концепция Grid . Grid позволяет совместно использовать вычислительные ресурсы, которые принадлежат различным организациям и которые могут быть расположены в различных административных областях. В Grid могут объединяться разнородные вычислительные ресурсы: персональные компьютеры, рабочие станции, кластеры и супер-компьютеры.
Одним из наиболее распространенных в настоящее время программных средств для реализации Grid является пакет Globus Toolkit . Пакет Globus Toolkit разрабатывается, поддерживается и продвигается международным альянсом разработчиков из университетов США и Великобритании, а также научных лабораторий и вычислительных центров. Globus Toolkit является свободно распространяемым с открытым исходным кодом программным пакетом и предлагает базовые средства для создания Grid инфраструктуры: средства обеспечения безопасности в распределенной среде, средства надежной передачи больших объемов данных, средства запуска и получения результатов выполнения задач на удаленных вычислительных ресурсах. На базе пакета Globus Toolkit создаются промышленные версии реализаций Grid инфраструктуры, например, такие как Univa и Platform Globus Toolkit .
Однако, несмотря на то, что уже сейчас предлагаются ставшие “де-факто” стандартными средства создания Grid-инфраструктур, существует ряд важных научных задач, в том числе и теоретических, без решения которых полномасштабное использования возможностей Grid технологий в промышленности невозможно.
Одной из актуальных задач в настоящее время является эффективное управление вычислительными ресурсами в распределенной среде. С ростом числа ресурсных центров, входящих в распределенную инфраструктуру, отсутствие хорошего планировщика, обеспечивающего управление потоком задач, не только значительно снижает эффективность использования всей Grid-инфраструктуры, но может сделать бессмысленным ее создание. При этом следует отметить, что для таких распределенных систем характерным является динамичное развитие, что делает невозможным решение задачи эффективного управления “в статике” – один раз и навсегда.
С другой стороны, оптимизация алгоритмов управления распределенной средой на непосредственно уже существующей Grid-инфраструктуре затруднено и связано со значительными издержками и простоями ресурсных центров, а часто в силу масштабности распределенной среды вообще невозможно. В связи с этим актуальной задачей является создание системы моделирования Grid-инфраструктуры, которая позволит адекватно оценивать ее поведение при изменяющихся условиях и на основе этого оптимизировать стратегии управления потоками задач.
Система моделирования может быть использована для оценки эффективности распределенной вычислительной среды в различных ситуациях, например:
- при изменении нагрузки: количества поступающих задач, их размерности, приоритета, периода поступления и т.д.;
- при отключении части вычислительных ресурсов или добавлении новых ресурсов;
- при увеличении количества передаваемых данных;
- при выходе из строя части коммуникационных каналов
При этом оценка эффективности управления может проводиться по следующим наиболее популярным критериям :
- минимизация среднего времени ожидания задачи в очереди;
- минимизация максимального времени выполнения группы задач (makespan);
- максимизация пропускной способности – числа завершенных задач в единицу времени;
- минимизация простоев процессоров
- и т.д.
В настоящее время существует несколько проектов по разработке систем моделирования Grid. Среди них наиболее известны: Bricks , MicroGrid , OptorSim , SimGrid и GridSim .Данные системы обладают как достоинствами, так и недостатками. Среди недостатков можно отметить узкую специализацию систем, отсутствие публично доступных версий, а также ограниченность моделируемых архитектур Grid систем. Особенности реализации некоторых из них накладывают ограничения на количество одновременно существующих элементов в Grid системе и требуют от пользователя знания специальных языков программирования, что значительно снижает эффективность работы с такими системами.
