Система моделирования Grid: реализация и возможности применения
Использование системы моделирования для оценки эффективности распределенной вычислительной среды в различных ситуациях. Сценарий работы системы моделирования Grid. Основные компоненты системы моделирования Grid. Обработка результатов моделирования.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | реферат |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 29.09.2014 |
| Размер файла | 120,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Реферат
Система моделирования Grid: реализация и возможности применения
Содержание
1. Введение
2. Система моделирования Grid
3. Заключение
4. Литература
1. Введение
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.
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.
2. Система моделирования Grid
С 2007 года в ИСП РАН разрабатывается система моделирования Grid. При разработке мы старались избежать недостатков, присущих существующим системам, а также реализовать некоторые новые интересные идеи.
В частности, система проектировалась так, чтобы сделать работу пользователя максимально удобной и быстрой. В отличие от перечисленных выше систем в разработанной системе не нужно вручную писать программу моделирования. Пользователь работает в специальном редакторе, задавая топологию Grid системы и свойства отдельных элементов. При этом автоматически проверяются различные виды ошибок: значения параметров, выходящие за область допустимых значений, несовместимость различных элементов, соединенных между собой, и т.п.
Сценарий работы с системой изображен на рисунке 1(a). Пользователь задает описание моделируемой среды и указывает различные параметры. Система автоматически генерирует код программы моделирования и компилирует его. Программа-симулятор запускается и создает в результате своей работы профиль выполнения. Полученный профиль анализируется и представляется пользователю в виде HTML документа.
(a) Сценарий работы системы моделирования Grid
(b) Основные компоненты системы моделирования Grid
Рисунок 1 Система моделирования Grid
Система моделирования реализована на основе платформы Eclipse [2], с использованием только языка Java. Это дает возможность интеграции с другими Eclipse приложениями, например, средой разработки Java, системами контроля версий, и т.п. и позволяет использовать систему моделирования под различными операционными системами - Linux, Windows, Solaris и др.
Система расширяема и рассчитана на гибкое использование. Система позволяет моделировать различные Grid архитектуры: одно и двух-уровневые системы с одним или несколькими брокерами, добавлять хранилища данных, определять топологию сетевых соединений и т.д. Система включает в себя множество реализованных компонент, таких как брокер, кластер, поток задач и т.д. Кроме того, пользователи могут расширять систему, реализовывая свои собственные компоненты.
Поведение отдельных элементов моделируется с помощью конечных автоматов, что позволяет работать с моделями больших систем - порядка тысяч процессоров и более миллиона задач.
Система предоставляет возможность для быстрого описания алгоритмов распределения задач с помощью набора правил. При моделировании распределения задач в Grid очень часто требуется проверить несколько алгоритмов, незначительно отличающихся друг от друга, например, сортировкой входного потока задач, способом выбора очередной задачи или ресурса и т.п. Описание алгоритма с помощью набора правил в такой ситуации позволяет гораздо быстрее проверить работу алгоритма, чем в случае реализации его в виде, например, Java класса, с последующей отладкой и тестированием.
В системе поддерживается возможность проведения серии экспериментов, состоящей из последовательных запусков выполняемой модели с изменением некоторых параметров при каждом следующем запуске. Например, может изменяться поток задач, конфигурация кластеров, сетевых соединений и т.п. Это позволяет в рамках одного эксперимента посмотреть динамику изменения эффективности системы и определить узкие места. моделирование система вычислительный grid
В системе реализован удобный механизм обработки результатов моделирования. Результат выполнения модели хранится в отдельном профиле и может обрабатываться независимо. Пользователь может использовать свой шаблон для выбора и визуализации только необходимой в данный момент информации. Это позволяет нескольким исследователям провести моделирование один раз, а затем независимо анализировать полученную информацию.
Система также включает в себя редактор и анализатор записей потоков задач (workload). Запись потока представляет собой текстовый файл, каждая строка которого содержит характеристики отдельной задачи: время порождения, время запуска, общее время выполнения, количество занимаемых процессоров и т.д. Анализатор позволяет отобразить различные характеристики потока - количество задач, соотношение однопроцессорных и параллельных задач, график порождения задач во времени и т.п. С помощью редактора можно изменять поток - копировать и перемещать части потока, соединять несколько потоков в один, изменять характеристики группы задач и т.п. Также, редактор позволяет создавать синтетический поток по заданным параметрам.
Основные компоненты системы изображены на рисунке 1(b). Это - редактор и анализатор потоков, симулятор Grid системы, визуализатор.
3. Заключение
В статье представлена среда моделирования, разработанная в ИСП РАН, позволяющая оценивать поведение распределенных вычислительных систем при изменяющихся условиях и, на основе этого, оптимизировать стратегии управления потоками задач.
В будущем нам хотелось бы развивать данную систему как инструмент для оценки эффективности управления вычислительными ресурсами в Grid. Пользователями такой системы могут быть администраторы и исследователи, разрабатывающие новые алгоритмы управления ресурсами.
В ближайшее время предполагается провести эксперименты с задачами, требующими передачи больших объемов данных. Также мы планируем расширить функциональность генератора синтетических потоков.
Система является свободно распространяемым с открытым исходным кодом программным пакетом и доступна по адресу http://gridme.googlecode.com.
Литература
1. Buyya R., Murshed M. Gridsim: a toolkit for the modeling and simulation of distributed resource management and scheduling for grid computing // Сoncurrency and computation: practice and experience. 2002. Vol. 14. Pp. 1175-1220.
2. Eclipse - an open development platform www.eclipse.org.
3. Feitelson D. G. Locality of sampling and diversity in parallel system workloads // ICS '07: Proceedings of the 21st annual international conference on Supercomputing. ACM, 2007. Pp. 53-63.
4. Feitelson D. G., Rudolph L. Metrics and benchmarking for parallel job scheduling // Lecture Notes in Computer Science. 1998. Vol. 1459. Pp. 1+.
5. Feitelson D. G. Workload modeling for computer systems performance evaluation book draft. since 2005.
6. Feitelson D. G., Weil A. M. Utilization and predictability in scheduling the IBM SP2 with backfilling // 12th Intl. Parallel Processing Symp. 1998. Pp. 542-546.
7. Globus alliance. www.globus.org.
8. The grid workloads archive. http://gwa.ewi.tudelft.nl/pmwiki/.
9. Inter-operating grids through delegated matchmaking / A. Iosup, D. H. Epema, T. Tannenbaum et al. // Proceedings of International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC07). Reno, NV: 2007. November.
10. Legrand A., Marchal L., Casanova H. Scheduling distributed applications: The simgrid simulation framework // Proceedings of the 3rd IEEE/ACM International Symposium on Cluster Computing and the Grid 2003 (CCGrid2003). 2003. Pp. 138-145.
11. The microgrid: Using emulation to predict application performance in diverse grid network environments / H. Xia, H. Dail, H. Casanova, A. Chien // In Proceedings of the Workshop on Challenges of Large Applications in Distributed Environments (CLADE'04). IEEE Press. 2004.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Решение системы дифференциальных уравнений методом Рунге-Кутта. Исследованы возможности применения имитационного моделирования для исследования систем массового обслуживания. Результаты моделирования базового варианта системы массового обслуживания.
лабораторная работа [234,0 K], добавлен 21.07.2012Статические и динамические модели. Анализ имитационных систем моделирования. Система моделирования "AnyLogic". Основные виды имитационного моделирования. Непрерывные, дискретные и гибридные модели. Построение модели кредитного банка и ее анализ.
дипломная работа [3,5 M], добавлен 24.06.2015Метод имитационного моделирования, его виды, основные этапы и особенности: статическое и динамическое представление моделируемой системы. Исследование практики использования методов имитационного моделирования в анализе экономических процессов и задач.
курсовая работа [54,3 K], добавлен 26.10.2014Описание компьютерного моделирования. Достоинства, этапы и подходы к построению имитационного моделирования. Содержание базовой концепции структуризации языка моделирования GPSS. Метод оценки и пересмотра планов (PERT). Моделирование в системе GPSS.
курсовая работа [594,0 K], добавлен 03.03.2011Эффективность макроэкономического прогнозирования. История возникновения моделирования экономики в Украине. Особенности моделирования сложных систем, направления и трудности моделирования экономики. Развитие и проблемы современной экономики Украины.
реферат [28,1 K], добавлен 10.01.2011Процесс создания и проектирования системы будущих пользователей. Управление деятельностью предприятий, планирование, информационный поиск в больших массивах информации. Основные этапы информационного моделирования Мартина. Пакет Visible Analyst Workbench.
контрольная работа [33,3 K], добавлен 08.12.2010Анализ методов моделирования стохастических систем управления. Определение математического ожидания выходного сигнала неустойчивого апериодического звена в заданный момент времени. Обоснование построения рациональной схемы статистического моделирования.
курсовая работа [158,0 K], добавлен 11.03.2013Методы исследования и моделирования социально-экономических систем. Этапы эконометрического моделирования и классификация эконометрических моделей. Задачи экономики и социологии труда как объект эконометрического моделирования и прогнозирования.
курсовая работа [701,5 K], добавлен 14.05.2015Виды финансовых моделей. Методический инструментарий моделирования финансово-хозяйственной деятельности. Использование финансового моделирования в принятии управленческих решений и оценке их эффективности на примере ОАО "Новосибстальконструкция".
дипломная работа [2,3 M], добавлен 17.09.2014Теория системного анализа техносферы. Общая последовательность формализации и моделирования опасных процессов в техносфере. Особенность формализации и моделирования процесса возникновения происшествий в техносфере вообще и в человекомашинных системах.
реферат [26,4 K], добавлен 06.03.2011Теоретические основы имитационного моделирования. Пакет моделирования AnyLogic TM, агентный подход моделирования. Разработка имитационной модели жизненного цикла товара ООО "Стимул", модели поведения потребителей на рынке и специфика покупателей.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 26.11.2010Основные проблемы эконометрического моделирования. Использование фиктивных переменных и гармонических трендов. Метод наименьших квадратов и выборочная дисперсия. Смысл коэффициента детерминации. Расчет функции эластичности. Свойства линейной модели.
контрольная работа [18,6 K], добавлен 06.11.2009Обоснование критериев моделирования и проверка достоверности концептуальной модели. Построение логической схемы работы производственного подразделения. Выбор вычислительных средств моделирования. Оптимизация числа постов производственных зон участка.
курсовая работа [265,5 K], добавлен 31.05.2014Понятие имитационного моделирования, применение его в экономике. Этапы процесса построения математической модели сложной системы, критерии ее адекватности. Дискретно-событийное моделирование. Метод Монте-Карло - разновидность имитационного моделирования.
контрольная работа [26,7 K], добавлен 23.12.2013Анализ разработки визуальной среды, позволяющей легко создавать модели в виде графического представления сети Петри. Описания моделирования конечных автоматов, параллельных вычислений и синхронизации. Исследование влияния сна на процесс усвоения знаний.
курсовая работа [4,3 M], добавлен 15.12.2011Динамические, стохастические, дискретные модели имитационного моделирования. Предпосылки, технологические этапы машинного моделирования сложной системы. Разработка имитационной модели автоматизированного участка обработки деталей, ее верификация.
дипломная работа [224,3 K], добавлен 05.09.2009Основные понятия теории моделирования экономических систем и процессов. Методы статистического моделирования и прогнозирования. Построение баланса производства и распределение продукции предприятий с помощью балансового метода и модели Леонтьева.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 21.04.2013Классификация бизнес-процессов, различные подходы к их моделированию и параметры качества. Методология и функциональные возможности систем моделирования бизнес-процессов. Сравнительная оценка систем ARIS и AllFusion Process Modeler 7, их преимущества.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 11.02.2011Применение математического моделирования при решении прикладных инженерных задач. Оптимизация параметров технических систем. Использование программ LVMFlow для имитационного моделирования литейных процессов. Изготовление отливки, численное моделирование.
курсовая работа [4,0 M], добавлен 22.11.2012Постановка цели моделирования. Идентификация реальных объектов. Выбор вида моделей, математической схемы. Построение непрерывно-стахостической модели. Основные понятия теории массового обслуживания. Определение потока событий. Постановка алгоритмов.
курсовая работа [50,0 K], добавлен 20.11.2008
