GRAND: Um Modelo de Gerenciamento Hierárquico de Aplicações em Ambiente de Computação em Grade
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Publicações do PESC
Um ambiente computacional em grade apresenta desafios tais como o controle de um grande número de tarefas e a sua alocação nos nodos da grade. Muitos dos trabalhos apresentados na literatura não conseguem tratar adequadamente todos os aspectos relacionados com o gerenciamento de aplicações. Alguns problemas que não são tratados adequadamente incluem gerenciamento de dados e sobrecarga das máquinas de submissão (i.e. as máquinas onde as aplicações são submetidas). Esta tese trata destas limitações, focando em aplicações que disparam um grande número de tarefas. Neste contexto é proposto e avaliado um novo modelo de gerenciamento de aplicações denominado GRAND (Grid Robust Application Deployment). Algumas das contribuições do modelo proposto são (1) um particionamento flexível; (2) uma nova linguagem de descrição chamada GRID-ADL; (3) uma hierarquia de gerenciadores que realizam a submissão das tarefas. Um protótipo foi implementado e avaliado mostrando bons resultados relacionados ao gerenciamento de recursos e de dados.
A grid computing environment presents challenges such as the control of huge numbers of tasks and their allocation to the grid nodes. Many works presented in the literature can not deal properly with all issues related to application management. Some problems that are not properly solved include data management and overload of the submit machines (i.e. the machine where the applications are launched). This thesis deals with these limitations, focusing on applications that spread a very large number of tasks. In this context, we propose and evaluate a new application management system called GRAND (Grid Robust Application Deployment). Some of the contributions of the proposed model are (1) a flexible partitioning ; (2) a new description language called GRID-ADL; (3) the hierarchy of managers that perform task submission. A prototype was implemented and evaluated showing good results related to resource and data management.