Estratégias para o Escalonamento Dinâmico de Workflows em Grid
Autores
|
4572 |
51,628
|
|
|
4573 |
51,628
|
Informações:
Publicações do PESC
O escalonamento de tarefas é o aspecto preponderante para o desempenho de workflows científicos em Grid. A dinamicidade do Grid torna complexa a decisão de escalonamento de dados e programas. As soluções de escalonamento existentes em ambientes de Grid caracterizam-se por serem aleatórias, ou seja, não levam em consideração as mudanças no desempenho dos sítios que definem o ambiente de execução. Esta tese apresenta alternativas para o escalonamento dinâmico de tarefas para contemplar o comportamento variável do ambiente e permitir a modelagem de especificidades da aplicação. A solução apresentada utiliza um selecionador de sítios, cujo objetivo é escolher, dinamicamente, o local para executar cada tarefa do workflow no Grid. Duas estratégias para seleção de sítios foram desenvolvidas. Uma estratégia é baseada na criação de grupos de tarefas por proximidade espacial e a outra estratégia é oportunista. Estas estratégias foram avaliadas em experimentos realizados em um ambiente de simulação e em um ambiente real de Grid. Elas encontram-se disponíveis no sistema Euryale+ em sintonia com os sistemas Condor e DagMan, sobre o ambiente operacional de Grid Globus. Foram também desenvolvidos um simulador para execução de workflows e um gerador de workflows abstratos. Os resultados dos experimentos mostram que as estratégias desenvolvidas superam o desempenho das soluções de escalonamento dinâmico existentes.
Task scheduling is the main aspect for scientific workflows' performance in Grid. The dynamic nature of the Grid makes the scheduling decision complex. The usual scheduling solutions do not consider the performance changes in the Grid sites that define the execution environment. This thesis presents alternatives for dynamic scheduling tasks on Grid resources. The solution captures the variable nature of the environment, allows the modeling of application particularities and is based on a site selection mechanism that during the workflow execution chooses a site to run each task. Two site selection strategies were developed, the clustering strategy, which is based on the creation of clusters of jobs by their spatial proximity, and the opportunistic strategy. The strategies were evaluated through experiments using simulation and real Grid environments. Their implementations are available in the Euryale+ planner that works together with Condor, DagMan and Globus software. A workflow simulation engine and an abstract workflow generator were also developed. The results show that both strategies overcome the current dynamic scheduling solutions.