LA computación Grid permite la agregación de. Mejorando la Planificación Grid Inter-Dominio Mediante Técnicas P2P

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1 Mejorando la Planificación Grid Inter-Dominio Mediante Técnicas P2P A. Caminero 1, O. Rana 2, B. Caminero 1, C. Carrión 1 Resumen Las tecnologías Grid han hecho posible la agregación de recursos geográficamente distribuidos en el contexto de una aplicación particular. Siendo los Grids sistemas extremadamente distribuidos, los requerimientos en la red de interconexión se deberían tener en cuenta cuando se realicen tareas como por ejemplo la planificación, migración o monitorización de trabajos. Hay que notar que las entidades que forman un Grid (como usuarios, servicios y datos) necesitan comunicarse por medio de una red de interconexión. Esto hace que la red debería usarse de una forma eficiente y tolerante a fallos. Sin embargo, la mayoría de los esfuerzos existentes para proporcionar calidad de servicio (QoS) en Grids no consideran temas de red, y se concentran en carga de procesador y accesos a discos. Además, las interacciones entre diferentes dominios administrativos son un asunto clave en computación Grid, por lo que sus efectos deberían considerarse cuando se realiza la planificación de los trabajos. En una contribución anterior, extendimos un framework que proporciona planificación de trabajos para que permita planificación inter-dominio basado en técnicas peer-to-peer. El trabajo actual proporciona una evaluación de prestaciones realizada mediante simulación, comparando nuestro framework con otros existentes para la planificación inter-dominio. Palabras clave Metaplanificación Grid, red, calidad de servicio, p2p, inter-dominio I. Introducción LA computación Grid permite la agregación de recursos heterogéneos dispersos para soportar grandes aplicaciones paralelas en ciencia, ingeniería y comercio [14]. Los sistemas Grid actuales son entornos altamente variables, hechos de una serie de organizaciones independientes que comparten sus recursos, creando lo que se conoce como Organización Virtual, VO [15]. Esta variabilidad hace la Calidad de Servicio (QoS) altamente deseable, pero muy difícil de conseguir en la práctica [24]. Una de las razones para esta limitación en la falta de control sobre la red que conecta varios componentes de un sistema Grid. Alcanzar QoS extremo-a-extremo es a menudo difícil, debido a que sin reservas de recursos cualquier garantía de QoS es difícil de satisfacer. Sin embargo, para aplicaciones que necesitan una respuesta rápida (como por ejemplo visualización colaborativa [19]), el Grid debe proporcionar a los usuarios algún tipo de seguridad sobre el uso de los recursos lo que no es un asunto trivial en el contexto de la QoS de red [22]. En una VO, las entidades se comunican entre ellas por medio de una red de interconexión, lo que resulta en que la red desempeña un rol esencial en sistemas 1 Instituto de Investigación en Informática de Albacete (I 3 A), Universidad de Castilla-La Mancha, e- mail: {agustin blanca 2 Cardiff School of Computer Science, Cardiff University, Fig. 1. Planificación intra-dominio. Grid [24]. Las interacciones entre dominios dentro de una VO son un tema de investigación importante [28] debido a que los usuarios en un dominio pueden necesitar acceder a recursos de otro dominio distinto. Además, los trabajos pertenecientes a un usuario con unos requerimientos de QoS particulares pueden tener que ejecutarse en un recurso computacional de un dominio administrativo distinto. Un broker de recurso puede utilizarse para descubrir recursos computacionales que cumplan las propiedades de un trabajo requeridas por un usuario. Nuestro trabajo se enfoca en la provisión de QoS de red, mediante la integración de características de la red cuando elegimos los recursos computacionales para ejecutar trabajos. Como mencionamos arriba, si no hay recursos computacionales localmente, un recurso de otro dominio administrativo puede ser elegido. Por lo tanto, las conexiones entre dominios deberían considerarse cuando se realice la planificación de trabajos. Asumimos que estas conexiones siguen una estructura peer-to-peer. La contribución de este trabajo es una evaluación de prestaciones de una técnica de planificación Grid inter-dominio, cuya primera evaluación se realizó en [10]. La evaluación actual se ha desarrollado por medio del simulador GridSim [25] ampliamente usado en la comunidad Grid. El uso de simulación nos permite realizar experimentos de una forma controlable y repetible. Este trabajo está estructurado de la siguiente forma: Sección II menciona propuestas actuales para proporcionar QoS de red en Grids, y presta especial atención a la falta de atención que le han prestado a la planificación inter-dominio. También, se mencionan propuestas existentes de planificación inter-dominio. La Sección III describe nuestra propuesta de planificación inter-dominio, que ya ha sido introducida en [10].

2 La Sección IV proporciona una evaluación de la propuesta actual por medio de simulación, y la Sección V presenta conclusiones e ideas para el trabajo futuro. II. Trabajo relacionado La arquitectura propuesta está dirigida a proporcionar QoS en un sistema Grid, y se preocupa especialmente con las interacciones entre dominios administrativos cuando realizamos la planificación de trabajos a recursos computacionales. Las interacciones inter-dominio dentro de nuestra propuesta se modelan como propagación de consultas dentro de una red P2P. En esta sección proporcionamos, primero, una revisión de las propuestas existentes para proporcionar QoS de red en Grids, para después, revisar algunas de las propuestas actuales para planificación inter-dominio. La provisión de QoS de red en un Grid ha sido explorada por varios proyectos de investigación, de entre los que destacan GARA [24], NRSE [7], G- QoSM [4], GNRB [3] y VIOLA [26] [27]. Muchos de estos esfuerzos no consideran las capacidades de la red cuando realizan la planificación de trabajos. Las propuestas que proporcionan planificación de los trabajos de los usuarios a recursos de computación son GARA y G-QoSM, y los planificadores usados son DSRT [11] y PBS [20] en GARA, mientras que G-QoSM usa DSRT. Estos planificadores (DSRT y PBS) solamente prestan atención a la carga de los recursos computacionales, por lo que un recurso potente y descargado con una red sobrecargada puede ser elegido para ejecutar un trabajo. Esto decrementa las prestaciones recibidas por los usuarios, especialmente cuando el trabajo requiere una gran entrada/ salida de red. Finalmente, VIOLA es en cierta forma similar a nuestra propuesta (en tanto que también considera la red para realizar la planificación). Sin embargo, la diferencia principal es que VIOLA está enfocado a la co-asignación y reserva, lo cual no siempre es posible si la red pertenece a otro administrador. Además, cuando no hay recursos computacionales en el dominio local, un asunto importante es decidir a qué dominio vecino reenviar la consulta. DIA- NA [5] es una propuesta que realiza metaplanificación en un entorno local, típicamente una LAN. En DIANA, un conjunto de metaplanificadores trabajan de forma P2P, y el metaplanificador de cada dominio se comunica con todos los otros metaplanificadores de los demás dominios. DIANA ha sido desarrollado para tomar decisiones basadas en información global, lo que hace que DIANA no sea adecuado para un entorno de Grid real (como por ejemplo LHC Computing Grid [2]), que tiene alrededor de 200 sitios y decenas de miles de CPUs. La propuesta del Proyecto e-protein [23] se llama Job Yield Distribution Environment (JYDE) [21]. Uno de sus componentes es el Grid Distribution Manager (GriDM, o DM), un sistema P2P que realiza planificación inter-dominio y balanceo de carga sobre planificadores intra-cluster como por ejemplo SGE o Condor. Pero los enlaces de la red no se tienen en cuenta cuando se decide dónde planificar un trabajo, solamente la carga del cluster. El objetivo de esta estrategia es mantener cada CPU en cada sitio ejecutando trabajos y con unos cuantos trabajos esperando en cualquier momento, pero no demasiados que oculten la habilidad del DM para tomar decisiones de planificación. Por lo tanto, la provisión de QoS de red no se puede considerar uno de los objetivos de esta propuesta. Gu et al. [16] proponen un modelo de agregación escalable para sistemas P2P para automáticamente agregar servicios para crear aplicaciones distribuidas basadas en restricciones de QoS definidas por los usuarios. Además, Assunção et al. [13] proporcionan una arquitectura para interconectar islas de Grids, que identifica y propone arquitectura, mecanismos y políticas que permiten la inter-conectividad de Grids, y permita a los Grids crecer de forma similar a Internet. Esta arquitectura se conoce como InterGrid. Nuestra propuesta es una mejora sobre una propuesta previa [8], que está destinada a planificar trabajos dento de un dominio administrativo. La propuesta original ha sido extendida para implementar planificación inter-dominio [10], y tanto la propuesta original como la extensión se mencionarán en la siguiente sección. Seguidamente, se presenta una evaluación de prestaciones de nuestra propuesta de planificación inter-dominio (llamada Inter-Domain GNB) o ID-GNB. III. Interdomain Scheduling: ID-GNB Proponemos el uso de una entidad llamada Grid Network Broker (GNB) [8] para proporcionar QoS de red en un dominio administrativo. Esto se consigue monitorizando los elementos de la red con el fin de adaptar el planificador al estado del sistema [9]. Por tanto, la red es un parámetro clave para elegir el mejor recurso para ejecutar un trabajo de usuario. Esta arquitectura trabaja en un único dominio administrativo, y ha sido extendida para trabajar en un escenario inter-dominio. Una descripción en profundidad de nuestra arquitectura inter-dominio se puede encontrar en [10]. Nuesta arquitectura se basa en las siguients dos suposiciones: (1) cada dominio debe proporcionar los recursos que anuncia, es decir, cuando un cominio publica que tiene X máquinas con Y velocidad, estas máquinas deben existir dentro del dominio. Esto es necesario para calcular el ancho de banda efectivo entre el usuario y el dominio que tiene los recursos. (2) El monitor de recurso debería proporcionar exactamente las mismas medidas en todos los dominios. De otra forma, no se pueden realizar comparaciones entre diferentes dominios. Nuestra propuesta de planificación inter-dominio, llamada Inter-Domain GNB, or ID-GNB, usa el concepto de Routing Indices (RI) [12]. Esos permiten que los nodos reenvíen consultas a aquellos vecinos que tienen más posibilidades de tener respuestas. Si un nodo no puede encontrar un recurso de compu-

3 Con el fin de usar los RIs, un componente clave es la función de bondad [12]. La función de bondad decidirá cómo de bueno es cada vecino considerando su HRI y la distancia entre vecinos. Más concretamente, nuestra función de bondad se muestra en la Ecuación (2). Fig. 2. Topología peer-to-peer de ejemplo. tación apropiado para un trabajo de usuario dentro de su dominio, reenvía la consulta a un subconjunto de sus vecinos, basado en su RI local. Esto es mejor que inundar la red reenviando a todos los vecinos o seleccionar algunos aleatoriamente. Esto reduce la cantidad de tráfico generado dentro de la red para encontrar recursos apropiados. A. Routing Indices Los RI se usan para mejorar las prestaciones de nuestro enrutamiento P2P, y para prevenir que la red se inunde. Los RI son una técnica para elegir el nodo al que reenviar una consulta: El RI representa la disponibilidad de datos de un tipo específico en la base de información del vecino. Usamos una versión llamada Hop-Count Routing Index (HRI) [12], que considera el número de saltos necesarios para alcanzar un dato. Nuestra implementación de HRI calcula la calidad agregada de un dominio vecino, basado en el número de máquinas, su potencia, carga actual, y el ancho de banda efectivo del enlace entre ambos dominios. Más concretamente, se aplica la Ecuación (1): I l p = carga recurso(p) eff bw(l, p) (1) donde Ip l es la información que el dominio local l mantiene sobre el dominio vecino p. Además, se pueden calcular predicciones sobre estos valores, por ejemplo, como se menciona en [9]. Como se puede apreciar, la red tiene un papel fundamental cuando se calcula la calidad de un dominio. Para una descripción más en profundidad, véase [10]. En cada dominio, el HRI se representa como una tabla M N, donde M es el número de vecinos y N es el horizonte (número máximo de saltos) de nuestro índice. Por tanto, la n a posición en la fila m a es la calidad de los dominios que se pueden alcanzar a través del vecino m, dentro de n saltos. Como ejemplo, el HRI del dominio P 1 se presenta en la Tabla I (para la topología mostrada en la Figura 2). TABLA I HRI para el dominio P 1. Peer 1 hop 2 hops P 2 P 3 I P1 P 2 I P1 P 3 I P2 P 4 + I P2 P 5 I P3 P 6 + I P3 P 7 bondad(p) = j=1..h S p.j F j 1 (2) En la Ecuación (2), p es el dominio vecino que se está considerando; H es el horizonte para los HRIs; y F es el fanout de la topología. Como [12] explica, el horizonte es un umbral en la distancia entre dominios aquellos dominios cuya distancia del dominio local es mayor que el horizonte no se considerarán. Mientras, el fanout de la topología es el máximo número de vecinos que un dominio tiene. IV. Evaluación de prestaciones Presentamos una evaluación de prestaciones de nuestra propuesta, ID-GNB, comparada con otras propuestas de la literatura. Las otras propuestas son GriDM y flooding, y se presentan brevemente a continuación. A. Otras propuestas: GriDM y flooding GriDM es parte del paquete software JYDE (Job Yield Distribution Environment) [21] que fue desarrollado en el Proyecto e-protein [23]. En el servidor de emisión, los GriDMs forma una red P2P y tratan de equilibrar la carga entre ellos. GriDM trabaja chequeando constantemente las longitudes de las colas de espera de cada sitio. Cuando una cola en particular cae por debajo de un umbral mínimo, más trabajos se envían a ese sitio. La estrategia trata de mantener cada CPU de cada sitio trabajando y con unos cuantos trabajos esperando ser ejecutados [21]. Gnutella [1] usa flooding, y requiere que cada dominio reenvíe cada consulta a todos sus vecinos. Cada consulta tiene un tiempo de vida o TTL, que se decrementa cada vez que la consulta alcanza un vecino. Cuando el TTL llega a 0, la consulta se descarta y se informa al usuario de que el trabajo ha sido rechazado. Debido al hecho de que el número de consultas se incrementa cada vez que se reenvía, varios dominios diferentes pueden aceptar la misma consulta. En este caso, el trabajo se ejecutará en el vecino cuya respuesta llegó la primera al usuario. B. Experimentos y resultados Hemos creado un escenario de red basado en el EU DataGRID Testbed 1, como se muestra en la Figura 3 [17]. La topología original se ha modificado (3 enlaces han sido eliminados) con el fin de evitar bucles cuando construyamos los RIs, ya que este problema ya ha sido tratado en [12]. La topología muestra 11 recursos computacionales en 11 localizaciones en Europa. Cada localización es un dominio administrativo. Los límites entre dominios administrativos son los círculos de la Figura 3. De esta forma,

4 TABLA II Especificaciones de recursos. ID Dominio Rec. (Loc.) # Nodos CPU # Usuarios Fig. 3. EU DataGRID Testbed 1. 0 RAL (UK) 41 49, Imp. College (UK) 52 62, NorduGrid (Nor.) 17 20, NIKHEF (Net.) 18 21, Lyon (Fra.) 12 14, CERN (Sui.) 59 70, Milano (Ita.) 5 70, Torino (Ita.) 2 3, Rome (Ita.) 5 6, Padova (Ita.) 1 1, Bologna (Ita.) 67 80, Fig. 4. Topología peer-to-peer. se crea la topología P2P que se muestra en la Figura 4. Nuestros experimentos se han realizado con la herramienta de simulación GridSim [25]. Las tres propuestas (ID-GNB, GriDM y flooding) han sido implementadas en GridSim. Se han tomado las siguientes decisiones: Intervalos de planificación de 20 segundos. Intervalos de monitorización de vecinos de 10 segundos. Los dominios aceptan un trabajo para ser ejecutado en su dominio local solamente si hay CPUs libres en ese momento. Si una consulta llega a un dominio más de una vez, esto se realiza cada vez. La Tabla II resume las características de los recursos simulados, que se obtuvieron de un testbed real de LCG [18]. El ratio de CPUs está definido en MIPS (Millones de Instrucciones Por Segundo). Además, el número de nodos para cada recurso se ha escalado por 10 debido a que los experimentos completos tardarían varias semanas de procesamiento. Finalmente, cada nodo tiene 4 CPUs. Para este experimento creamos 100 usuarios y los distribuimos por las localizaciones, como muestra la Tabla II. Cada usuario tiene varios trabajos cuyas necesidades de procesamiento son Millones de Instrucciones (MI), lo que significa que cada trabajo tarda sobre 2 segundos si se ejecuta en el recurso CERN. Además, los fichero de I/O son de 24 MB. Todos los trabajos tienen los mismos parámetros que se obtuvieron del sistema de monitorización y calibración on-line ATLAS [6]. Nuestro experimento está enfocado a determinar el comportamiento del algoritmo de planificación interdominio. Por tanto, tratamos de ver cómo diferentes algoritmos afectan a las prestaciones que reciben los usuarios en términos del número de consultas reen- viadas, ratio de consultas por trabajo, y tiempo de ejecución total. Figura 5 presenta resultados del número de trabajos ejecutados con éxito para cada política de planificación inter-dominio, conforme variamos el número de trabajos por usuario. Podemos observar que no hay diferencia entre GriDM y ID-GNB debido a que ambas propuestas pueden encontrar un recurso de computación para todos los trabajos en todos los experimentos. En cambio, conforme incrementamos el número de trabajos por usuario, hay un incremento en los trabajos que no se pueden ejecutar con flooding. Ahora consideremos la Figura 6, que muestra el número de consultas realizadas por cada trabajo ejecutado con éxito. Esta estadística se ha calculado dividiendo el número total de consultas realizadas entre el número de trabajos completados. Como esperamos, flooding requiere más consultas por cada trabajo debido a que cada dominio reenvía las consultas que no puede cumplir a todos sus dominios vecinos. Con respecto a GriDM y ID-GNB, ID-GNB muestra los valores más pequeños y la diferencia se agranda conforme incrementamos el número de trabajos por usuario. Para el caso de 15 trabajos por usuario, ID-GNB requiere 30% menos consultas que GriDM para la misma cantidad de trabajos ejecutados con éxito. La última estadística que presentamos es la latencia media de ejecución de trabajos, que se muestra en la Figura 7. Esta estadística incluye el tiempo desde que los usuarios envían el trabajo al recurso de computación, hasta que la salida del trabajo llega al usuario. Incluye el retardo de transmisión, tiempo de encolado en el recurso (si no hay ninguna CPU ociosa cuando el trabajo llega), y el tiempo de ejecución del trabajo. Esta estadística se ha calculado para cada trabajo, por ejemplo, calculamos la latencia del trabajo 0 para todos los usuarios. Figura 7 (a) muestra que cuando cada usuario tiene 5 trabajos, las latencias son muy similares para todas las políticas de planificación, aunque ID-GNB es un poco peor. Esto se debe a que la red está descargada, por lo que sus prestaciones no afectan a las prestaciones de los

5 trabajos. Por tanto, el recurso de computación más descargado es la mejor opción para ejecutar trabajos. Esto se confirma por las estadísticas mostradas en la Figura 6 (a), debido a que tanto GriDM como ID-GNB muestran datos similares de consultas por trabajos ejecutados con éxito. Cuando cada usuario tiene 10 trabajos (representado en la Figura 7 (b)), GriDM y flooding muestran resultados similares, mientas que ID-GNB se comporta mejor. La razón es que la red está más cargada que antes, por lo que las prestaciones de la red afectan más a las prestaciones de los trabajos, y la carga de los recursos de computación resulta menos importante. Este hecho se confirma por el número de consultas por trabajo ejecutado con éxito (presentado en la Figura 6 (b)), que muestra que GriDM necesita más consultas que ID-GNB para encontrar recursos para ejecutar cada trabajo. Cuando los usuarios tienen 15 trabajos cada uno (representado en la Figura 7 (c)), la latencia de ejecución media es mayor para GriDM que para las otras propuestas. Debido a que GriDM no considera la red, el recurso que elige no es el más adecuado. Esto se confirma por el número de consultas por trabajo ejecutado con éxito (presentado en la Figura 6 (c)). Además, flooding presenta latencias similares a ID-GNB, que se explica por la naturaleza misma de flooding. Recordar que con flooding cada dominio reenvía cada consulta a todos sus vecinos, por lo que alcanza un recurso computacional adecuado a expensas de una gran cantidad de consultas por cada trabajo ejecutado con éxito (como se puede ver en la Figura 6 (c)). Los resultados de esta evaluación muestran que ID- GNB mejora las prestaciones de GriDM y flooding en términos de número de consultas requeridas por cada trabajo y tiempo de ejecución. ID-GNB alcanza mejor ratio de trabajos ejecutados con éxito y menores latencias. Por lo tanto, esto demuestra que ID-GNB es escalable, lo que la hace una técnica más apropiada para entornos Grid reales. V. Conclusiones y trabajo futuro La red es un requerimiento importante para cualquier aplicación Grid, debido a que las entidades que forman el Grid (como usuarios, servicios y datos) la necesitan para comunicarse entre ellos. Las prestaciones de la red deben por tanto considerarse cuando se realicen tareas como por ejemplo planificación, migración o monitorización de trabajos. En una publicación previa, presentamos un planificador Grid inter-dominio basado en técnicas P2P. Este planificador elige el dominio vecino al que reenviar una consulta por medio de Routing Indices. Este trabajo proporciona una evaluación de prestaciones realizada mediante simulación, que compara el framework mejorado con propuestas existentes para planificación inter-dominio, flooding y GriDM. Los resultados presentados ilustran la escalabilidad del ID-GNB. Además, estamos actualmente investigando las sobrecargas causadas por ID-GNB, lo que constituye nuestro trabajo futuro. Además, también estamos estudiando técnicas para modificar la conectividad entre vecinos. Actualmente asumimos que el conjunto de vecinos está prefijado, y está definido por los enlaces físicos. Pero estamos considerando una construcción dinámica del conjunto de vecinos por medio de overlays dinámicos. Agradecimientos Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el MEC y los fondos FEDER de la Comisión Europea bajo los proyectos Consolider Ingenio-2010 CSD y TIN C04-02 ; conjuntamente por JCCM y Fondo Social Europeo bajo el proyecto FSE ; y por JCCM bajo los proyectos PBC and PBC Referencias [1] Gnutella. Web Page, [2] LCG (LHC Computing Grid) Project. Web Page, [3] Adami, D., et al. Design and implementation of a grid network-aware resource broker. In Proc. of the Intl. Conference on Parallel and Distributed Computing and Networks (Innsbruck, Austria, 2006). 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6 500 Total jobs Total jobs 1500 Total jobs Succeeded Jobs Succeeded Jobs Succeeded Jobs (a) 5 trabajos por usuario (b) 10 trabajos por usuario (d) 15 trabajos por usuario Fig. 5. Número de trabajos ejecutados con éxito. Queries per Succeeded Job Queries per Succeeded Job Queries per Succeeded Job (a) 5 trabajos por usuario (b) 10 trabajos por usuario (d) 15 trabajos por usuario Fig. 6. Número de consultas por cada trabajo ejecutado con éxito. Avg. Execution Latencies (sec.) ID GNB 5 jobs GRIDM 5 jobs FLOODING 5 jobs Avg. Execution Latencies (sec.) ID GNB 10 jobs GRIDM 10 jobs FLOODING 10 jobs Avg. Execution Latencies (sec.) ID GNB 15 jobs GRIDM 15 jobs FLOODING 15 jobs Job Number Job Number Job Number (a) 5 trabajos por usuario (b) 10 trabajos por usuario (d) 15 trabajos por usuario Fig. 7. Latencias de ejecución medias. Grids. In Proc. 11th Intl. Symposium on High Performance Distributed Computing (HPDC) (Edinburgh, UK, 2002). [17] Hoschek, W., Janez, F. J., Samar, A., Stockinger, H., and Stockinger, K. Data management in an international data grid project. In Proc. of the 1st Intl. Workshop on Grid Computing (Bangalore, India, 2000). [18] LCG Computing Fabric Area. Web Page, http: //lcg-computing-fabric.web.cern.ch. [19] Marchese, F. T., and Brajkovska, N. Fostering asynchronous collaborative visualization. In Proc. of the 11th Intl. Conference on Information Visualization (Washington DC, USA, 2007). [20] Mateescu, G. Extending the Portable Batch System with preemptive job scheduling. In SC2000: High Performance Networking and Computing (Dallas, USA, 2000). [21] McGuffin, L. J., Smith, R. T., Bryson, K., Sorensen, S. A., and Jones, D. T. High throughput profile-profile based fold recognition for the entire human proteome. BMC Bioinformatics 7 (June 2006), [22] Nabrzynski, J., Schopf, J., and Weglarz, J., Eds. Grid Resource Management. State of the Art and Future Trends. Kluwer Academic Publishers, [23] O Brien, A., Newhouse, S., and Darlington, J. Mapping of Scientific Workflow within the E-Protein Project to Distributed Resources. In UK e-science All-hands Meeting (Nottingham, UK, 2004). [24] Roy, A. End-to-End Quality of Service for High-End Applications. PhD thesis, Dept. of Computer Science, University of Chicago, [25] Sulistio, A., Poduval, G., Buyya, R., and Tham, C.- K. On incorporating differentiated levels of network service into GridSim. Future Generation Computer Systems 23, 4 (May 2007), [26] VIOLA : Vertically Integrated Optical Testbed for Large Application in DFN, Web site at [27] Waldrich, O., Wieder, P., and Ziegler, W. A Metascheduling Service for Co-allocating Arbitrary Types of Resources. In Proc. of the 6th Intl. Conference on Parallel Processing and Applied Mathematics (PPAM) (Poznan, Poland, 2005). [28] Zheng, W., Hu, M., Yang, G., Wu, Y., Chen, M., Ma, R., Liu, S., and Zhang, B. An efficient web services based approach to computing grid. In Proc. of Intl. Conference on E-Commerce Technology for Dynamic E- Business, (CEC-East 04) (Washington, DC, USA, 2004).

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