ESTADO DEL ARTE DEL GRID

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1 ESTADO DEL ARTE DEL GRID OSCAR GIOVANNI MEDINA ALFARO Presentado a: Ing. Diego Alberto Rincón Y. PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA FACULTAD DE INGENIERÍA CARRERA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS BOGOTA D.C. 2011

2 Contenido 1 MARCO TEÓRICO / ESTADO DEL ARTE GRILLAS COMPUTACIONALES VENTAJAS DE LAS GRILLAS COMPUTACIONALES Permite la formación de Organizaciones Virtuales Tolerancia a Fallos y confiabilidad Balanceo de recursos Procesamiento paralelo Calidad de Servicio (QoS) Conclusión de las Grillas Computacionales ARQUITECTURA DE LAS GRILLAS COMPUTACIONALES Seguridad Administración de Recursos Administración de datos Seguimiento y descubrimiento de información CAPAS DE LAS GRILLAS COMPUTACIONALES Fabric : Interfaces para el control local Connectivity: Comunicación fácil y segura Resource: Compartir Recursos Individuales Collective: Coordinar Múltiples Recursos Applications GLOBUS TOOLKIT OSG - OPEN SCIENCE GRID REFERENCIAS Y BIBLIOGRAFÍA REFERENCIAS...24

3 1 Marco Teórico / Estado del Arte Para la realización del proyecto, es importante tener clara la teoría en lo concerniente al modo de funcionamiento de las grillas computacionales, la arquitectura empleada como caso específico de la OSG, protocolos, etc., esto con el fin de poder apropiar los conceptos importantes para la resolución de la problemática, y para los desarrollos que den lugar. 1.1 Grillas computacionales La computación en Grilla se ha convertido en un campo importante, sinónimo de computación de alto rendimiento [4]. El objetivo de ésta es explotar al máximo los recursos computacionales de una institución, así el aporte de las grillas se define en términos de la cantidad de trabajo que son capaces de ofrecer durante un período de tiempo [5]. Las grillas vienen emergiendo de las tecnologías ya existentes como son los sistemas distribuidos, los cuales se centran en compartir recursos en varias máquinas y establece la forma de comunicación para trabajar conjunta y colaborativamente, también se basa en servicios web, Internet, diversas tecnologías de criptografía para proporcionar funciones de seguridad. Como se puede observar, ninguna de estas tecnologías es completamente nueva, por lo que las grillas computacionales hacen un compendio de este conjunto de técnicas para desarrollar un sistema que puede proporcionar recursos computacionales para alguna tarea específica. Esta tarea puede ser la simulación de los mercados bursátiles para predecir las tendencias futuras, investigación científica, como la predicción de terremotos o servir a las necesidades de negocio para una organización que se encuentra distribuida geográficamente. Por lo tanto, la grilla es una tecnología que viene en continua evolución, que aprovecha lo que provee la TI como la infraestructura, y es una buena solución para ofrecer computación de alto desempeño [6]. A este tipo de redes se les permite de forma dinámica compartir, ubicar y adicionar recursos de distintas instituciones, es decir se pueden adaptar de acuerdo a las necesidades, y lo realiza sin importar el lugar geográfico donde se encuentren. Las grillas tienen como ventajas, la mejora de la capacidad de procesamiento y almacenamiento de forma transparente al usuario final, y a su vez disminuye los costos para resolver problemas a gran escala en las áreas de

4 ingeniería, ciencias y comercio entre otros. La grilla computacional está compuesta por varias tecnologías comunicadas entre sí, tanto de software como de hardware, con la opción de expandir recursos de cómputo a bajo costo en la medida que se vayan necesitando. Estas opciones, hacen de la computación en grilla una herramienta eficaz, para los retos planteados actualmente por la ciencia. El uso y el conocimiento, de la computación en grilla crecen rápidamente, debido a que es de gran utilidad para científicos e investigadores. Dentro de las utilidades que brinda la computación en grilla está la manipulación de grandes volúmenes de datos, para procesarlos, almacenarlos, y principalmente poder acceder a una gran capacidad de cómputo para sus investigaciones a bajo costo [7] Uno de los conceptos clave que resume la motivación en la evolución de las Grillas computacionales es la virtualización, la cual se refiere a la integración de sistemas geográficamente distribuidos y heterogéneos [7]. Con lo cual, permite a los usuarios hacer uso de los servicios prestados por la red de forma transparente, de esta forma, los usuarios no necesitan ser conscientes de la ubicación de los recursos computacionales. Desde la perspectiva de los usuarios, hay sólo una entrada al sistema de la Grilla, donde presentan la solicitud de servicio en su nodo y a continuación, hay que esperar hasta que la grilla pueda localizar los recursos de computación disponibles, para que puedan ser enviados los lotes de trabajo. Dentro de las grillas computacionales un usuario pertenece a una o varias organizaciones virtuales (VO) [6]. Una VO se define como una "colección dinámica de múltiples organizaciones, las cuales comparten sus recursos de forma coordinada". La formación de VO está dirigida a la utilización de recursos informáticos para resolver problemas específicos y de un mismo interés dentro de una VO. Estas asociaciones, le da una oportunidad a la comunidad científica y las industrias para diseñar e implementar entornos de grillas, basados en un ambiente de colaboración para resolver aplicaciones complejas. Teniendo el concepto de VOs, se tienen tres términos, que proporcionan un fondo para la comprensión de los sistemas de grillas. El primero de estos términos es la virtualización, que ya se ha explicado y proviene de organizaciones virtuales. El segundo término es heterogeneidad. Cuando se habla de VOs, implica que se habla de multi-instituciones, los cuales poseen diferentes tipos de hardware, sistemas operativos y anchos de banda. Por lo tanto, una VO es heterogénea en cuanto los recursos que

5 maneja. El tercer término es dinámico. Las organizaciones pueden unirse o dejar una VO de acuerdo a sus necesidades y/o conveniencia. Por lo tanto una VO es una entidad dinámica. Estos tres términos explican por qué las grillas computacionales tienen requisitos específicos en comparación con otros sistemas distribuidos. Ian Foster describe una lista de chequeo de tres puntos que describen una grilla. Según él, una grilla debería proporcionar coordinación de los recursos compartidos y evitar el control centralizado, debería basarse en estándares abiertos, y debería proporcionar una alta calidad en el servicio. Una grilla puede ser usada para propósitos computacionales (computacional grid), para el almacenamiento de datos en gran escala (Data grid), o una combinación de ambos [8]. Las grillas computacionales, fueron inicialmente impulsadas por la necesidad de las comunidades científicas de aumentar su capacidad de cómputo ya que los recursos que poseían (computador, supercomputador o clúster) no alcanzaban a satisfacer las demandas de procesamiento y almacenamiento Una grilla permite compartir, seleccionar y añadir una amplia cantidad de recursos distribuidos geográficamente como supercomputadoras, sistemas de almacenamiento y sistemas especializados que pertenecen a diferentes organizaciones para la resolución de problemas de gran escala en áreas de la ciencia, ingeniería y comercio [7] [2]. Las grillas computacionales se basan en cuatro aspectos básicos. Los cuales se pueden observar a continuación: Seguridad: Identificar los usuarios de computadoras y computadoras en la red y definir lo que cada usuario está autorizado a hacer. Transferencia de datos: Transferir de datos de un ordenador a otro. El envío de trabajos: Descubrir recursos: Ejecutar un programa de ordenador en un equipo local o remoto Determinar qué equipos y qué dispositivos de almacenamiento de datos están en la red y el estado de estos recursos

6 1.2 Ventajas de las Grillas Computacionales. Las grillas proveen escalabilidad, confiabilidad y mecanismos seguros para el manejo de datos, integración de múltiples recursos heterogéneos. Estos recursos pueden incluir clústers, superordenadores con diferentes arquitecturas y redes, software, almacenamiento masivo, repositorios de datos y diferentes dispositivos hardware. La Grilla es un entorno flexible, que permite a los múltiples servicios que manejan los datos tener un alto grado de independencia con respecto a la infraestructura. Los recursos no se limitan a la tecnología de la información y puede ser altamente extensible a muchos de los recursos heterogéneos, con capacidades de comunicación diferentes a la computación punto a punto. A continuación se describen las ventajas que tienen las grillas sobre los demás sistemas distribuidos. Algunas de estas motivaciones derivan de la definición de la grilla en términos de VO y otros pueden explicarse en términos de la grilla como un sistema de computación de alto rendimiento. Estos son el fundamento de la arquitectura de las grillas Permite la formación de Organizaciones Virtuales. Las grillas permiten la colaboración entre varias organizaciones para el uso compartido de recursos. Esta colaboración no se limita únicamente al intercambio de archivos sino que implica prácticamente acceso directo a recursos de cómputo [6]. Los miembros de la grilla pueden dinámicamente ser organizados dentro de varias organizaciones virtuales. Cada una de estas VOs pueden tener diferentes políticas y controles administrativos. Los recursos compartidos entre VOs pueden ser datos, hardware especial, capacidad de procesamiento e información acerca de otros recursos en la grilla. Como se mencionó anteriormente las VOs ocultan la complejidad de la grilla ante el usuario, lo que permite la virtualización de recursos heterogéneos. Los miembros de una grilla pueden ser parte de varias VOs al mismo tiempo. Las grillas pueden ser usadas para definir políticas de seguridad a los miembros y permite la priorización de recursos para los usuarios.

7 1.2.2 Tolerancia a Fallos y confiabilidad Podemos verlo con estos ejemplos, supongamos que un usuario envía su trabajo para la ejecución en un nodo en particular en la grilla. El trabajo es asignado a los recursos apropiados, basados en la disponibilidad y la política de planificación de la grilla. Ahora digamos que el nodo, en el cual se está ejecutando el trabajo se daña debido a alguna razón. La grilla reenvía de forma automática el trabajo a algún otro recurso que se encuentre disponible cuando esto ocurre. Para ilustrar este concepto tomamos otro ejemplo, data grids. Un data grid sirve para hacer más fácil la administración y para compartir una gran cantidad de datos distribuidos. Los data grids tienen varios propósitos, pueden ser usados para aumentar la velocidad de transferencia de archivos. Varias copias de datos pueden ser creados en áreas geográficamente distribuidas, si un usuario necesita los datos ya sea para procesamiento o para cualquier otro propósito, estos pueden ser accedidos desde la máquina más cercana donde se alojan los datos, aumentando la eficiencia computacional. Además, si algunas máquinas en la grilla se encuentran caídas, otras máquinas pueden proporcionar el respaldo necesario. Estos ejemplos ilustran el concepto de virtualización. En el primer ejemplo, el usuario no sabe nada acerca del fallo en el equipo de cómputo, en el segundo ejemplo, el usuario al accesar los datos, no conoce qué equipo en el sistema le está prestando su servicio [7] Balanceo de recursos. El balanceo y compartir recursos son un aspecto importante de las grillas. Este aspecto permite a la grilla distribuir las tareas a los recursos disponibles de manera uniforme. Esto hace alusión a que los nodos de la grilla traten de evitar ser sobrecargados, cuando un nodo se encuentra en este estado el algoritmo de programación de la grilla puede reprogramar algunas de las tareas a otros nodos que se encuentren inactivas o con baja carga. De esta manera el algoritmo de programación de la grilla de forma transparente transfiere las tareas a un nodo menos cargado con lo que se hace uso de de los recursos inutilizados [7].

8 1.2.4 Procesamiento paralelo. Algunas tareas pueden ser partidas dentro de múltiples subtareas, cada una de las cuales se pueden ejecutar en una máquina diferente. Ejemplo de este tipo de tareas pueden ser el modelamiento matemático, renderizado de imágenes o animación 3D. Cada aplicación puede ser escrita para correr en subtareas independientes y la salida de cada una de estas tareas puede ser la combinación para producir el resultado deseado. En conclusión, lo que se desea es poder reducir el tiempo de espera de un trabajo al aumentar el nivel de procesamiento por medio de subdividir la tarea principal. Hay sin embargo, restricciones que pueden limitar el número de subtareas. Si dos o más de las subtareas están funcionando en el mismo conjunto de estructuras de datos, debe existir algún mecanismo de bloqueo similar al control de concurrencia en las bases de datos o semáforos en los sistemas operativos, para que el resultado sea consistente [7] Calidad de Servicio (QoS). Una grilla donde el usuario envía su trabajo y espera su resultado, la QoS puede ser medida por medio de alguna métrica como el tiempo tomado para completar esta tarea. En tales escenarios donde alguna forma se le presta servicios al usuario, una cierta calidad de servicio es esperada también por el usuario. Esto se encuentra especificado en el nivel de servicio acordado (SLA). SLA especifica la calidad mínima de servicio, disponibilidad, etc., esperada por el usuario y el cargo de recaudo por esos servicios. Para ser más específicos, SLA puede especificar el mínimo tiempo de funcionamiento para el sistema. Basados en los requerimientos del usuario, este depende de la prioridad que tenga sobre otros usuarios, las cuales son programadas por el algoritmo de planificación de la grilla. Por ejemplo, un usuario puede requerir los servicios de la grilla para una aplicación en tiempo real y esto tiene un requisito de calidad de servicio más alto que algunos otros usuarios. Entonces, el planificador de la grilla podría dar a los trabajos de este usuario mayor prioridad que los otros usuarios con lo cual garantice la QoS necesaria para la aplicación en tiempo real del usuario [7].

9 1.2.6 Conclusión de las Grillas Computacionales En conclusión las grillas computacionales poseen las mismas ventajas que los sistemas distribuidos como lo son tolerancia a fallos, compartir recursos, procesamiento paralelo, etc. Lo que lo hace diferente a los Sistemas Distribuidos es que tales características se encuentran en un nivel de múltiples instituciones, permitiendo así controlar la gestión de los recursos distribuidos geográficamente. En tanto, los sistemas distribuidos proporcionan tales características pero suelen operar a nivel organizativo y tienen un punto de control centralizado a diferencia de las Grillas. 1.3 ARQUITECTURA DE LAS GRILLAS COMPUTACIONALES La Arquitectura de la grilla hace referencia a aquellos aspectos de una grilla computacional que se toman en cuenta en el momento de ser diseñada e implementada. A continuación se encuentra una breve introducción a estos conceptos para dar al lector una base en conceptos de la grilla. La Arquitectura de la grilla puede ser vista como una arquitectura en capas. En la capa superior se encuentran las aplicaciones de la grilla y los APIs desde la perspectiva de un usuario. A continuación, está el middleware, que incluye el software y los paquetes de programas usados para la implementación de la grilla, en nuestro caso Globus Toolkit del cual se hablará más adelante. La tercera capa cubre los recursos disponibles de la grilla como lo son almacenamiento, capacidad de procesamiento y otro hardware específico para el procesamiento. Por último, la cuarta capa es la red, capa que trata con los componentes de red tales como routers, switches y los protocolos utilizados para la comunicación entre dos sistemas en la grilla. Nosotros nos enfocaremos en los componentes de middleware, ellos proporcionan la funcionalidad básica necesaria para la computación en grilla [6] Seguridad Al igual que cualquier otro sistema en el mundo, la seguridad es un aspecto vital en la computación en grilla. En esta parte se hace énfasis en tres características deseables que una grilla debe proporcionar, estos son único inicio de sesión (Single sign-on), autenticación y autorización.

10 Single sign-on: Hace alusión a que el usuario es capaz de iniciar sesión una vez usando sus credenciales de seguridad para poder acceder a los servicios de la grilla por un período determinado de tiempo, mientras esta activo en la grilla. Autenticación se refiere a presentar las pruebas necesarias para establecer su identidad. Así que, por ejemplo para ingresar a la grilla y poder identificarse ante una o varias VO, la autenticación en el servidor se realiza proporcionando su nombre de usuario y contraseña. La autorización es el proceso que comprueba los privilegios asignados a un usuario. Por ejemplo, un sitio web puede tener dos tipos de usuarios, un usuario invitado y un usuario registrado. Un usuario invitado puede ser permitido para realizar tareas básicas, mientras que el usuario registrado puede permitírsele realizar una serie de tareas basadas en sus preferencias. La autorización se realiza después de que la identidad de un usuario se ha establecido a través de la autenticación. Otros componentes de la red que forman parte de la infraestructura de seguridad son de administración de credenciales y delegación de privilegios Administración de Recursos En la grilla se deben optimizar los recursos que se disponen para lograr el máximo rendimiento posible. La administración de recursos incluye la presentación de trabajos de forma remota, comprobando su estado mientras está en curso y la obtención del resultado cuando éste haya terminado la ejecución. Cuando un trabajo se presenta, los recursos disponibles se descubren a través de un servicio de directorio (sección 5.2.4). Entonces, los recursos son seleccionados para ejecutar un job individual. Esta decisión es hecha por otro componente de administración de los recursos de la red, llamado, el planificador de la grilla o scheduler. La decisión de planificación puede basarse en una serie de factores. Por ejemplo, si una aplicación se compone de algunos jobs donde se requieran una ejecución consecutiva, porque el resultado de un job es necesario para otro job, el programador puede programar la secuencia de estos jobs para que se ejecuten de la forma deseada. La decisión de planificación también puede basarse en la prioridad del job del usuario tal como es especificado en el SLA (sección ).

11 1.3.3 Administración de datos La administración de datos en las grillas abarca una amplia variedad de aspectos necesarios para la gestión de grandes cantidades de datos. Esto incluye seguridad al acceso a los datos, replicación y migración de datos, gestión de metadatos, indexación, programación orientada a los datos, almacenamiento en caché, etc. La replicación de datos se describe en la sub sección de tolerancia a fallos (sección ). La planificación orientada a los datos significa que para las decisiones de planificación se debe tener en cuenta la ubicación de los datos. Por ejemplo, el planificador de la grilla puede asignar un job a un recurso ubicado cerca de los datos en lugar de transferir grandes cantidades de datos a través de la red, incurriendo en tener gastos significativos en el rendimiento debido a que la transferencia tarda más tiempo. De otra forma si un job se ha programado para ejecutarse en un nodo que no tiene los datos necesarios para el job, estos datos deben ser transferidos al nodo en el que el job se ejecutará. De acuerdo a lo anterior, un módulo de administración de datos debe proporcionar una manera segura y fiable para transferir datos dentro de la grilla Seguimiento y descubrimiento de información Anteriormente se menciona que el planificador de la grilla tiene que encontrarse informado de los recursos disponibles para así poder asignar éstos a la ejecución de un job. Esta información se obtiene de un servicio de descubrimiento que se ejecuta en la grilla. El servicio de descubrimiento de información contiene una lista de los recursos disponibles que se encuentran a disposición para su uso y su estado actual. Cuando un usuario de la grilla consulta el servicio de información de los recursos disponibles, se pueden poner restricciones, tales como la búsqueda de los recursos que sean pertinentes y el más adecuado para un trabajo. Por la pertinencia de los recursos nos referimos a los recursos que se pueden utilizar para el trabajo, en este aspecto se habla acerca de la capacidad de cómputo necesaria para un trabajo en cuanto a la selección de nodos para su ejecución, se selecciona sólo aquellos nodos lo suficientemente rápidos como para la realización oportuna del job. El servicio de descubrimiento de información puede funcionar de dos maneras. Este puede publicar el estado de los recursos disponibles a través de una interfaz definida (servicios web) o se puede consultar de una lista de recursos disponibles. El servicio de descubrimiento de información puede ser organizada de forma jerárquica. La estructura jerárquica produce la flexibilidad necesaria para la grilla,

12 que contiene una gran cantidad de recursos, debido a que puede llegar a ser prácticamente imposible almacenar la información acerca de todos los recursos disponibles en un solo lugar. 1.4 CAPAS DE LAS GRILLAS COMPUTACIONALES La arquitectura de la grilla ayuda a determinar las necesidades y los componentes que deberían ser implementados. El resultado es una arquitectura abierta en el que se dan soluciones a los requerimientos claves de las VOs. La arquitectura se encuentra organizada por capas, como se muestra en la Figura 1. Los componentes dentro de cada capa comparten características comunes, y se apoya en las capacidades y comportamientos proporcionados por la capa inferior. Figura 1. Arquitectura propuesta por Globus [6] Fabric : Interfaces para el control local Aporta los recursos necesarios para que se pueda realizar el acceso compartido por medio de los protocolos de la Grilla: por ejemplo, recursos de cómputo, sistemas de almacenamiento, catálogos, recursos de red, y sensores. Un recurso "puede ser una entidad lógica, como un sistema de archivos distribuido, clúster, o un sistema distribuido; en estos casos, una aplicación de recursos puede incluir protocolos internos incluyendo los recursos físicos y lógicos, como archivos, o incluso un sistema de archivos distribuidos. Provee interfaces para el control local.

13 Permite que los recursos tengan mecanismos de consulta que permitan el descubrimiento de su estructura, estado y capacidades (por ejemplo, si apoyan una reserva adelantada), por un lado, y los mecanismos de administración de los recursos que proporcionan un cierto control de la calidad del servicio entregado, por el otro. La siguiente lista proporciona características de los recursos y sus capacidades [6]: - Recursos computacionales: Se requieren mecanismos para poner en ejecución los programas y para vigilar y controlar el resultado de los procesos. - Recursos de almacenamiento: Se requieren mecanismos para poner y obtener archivos. También mecanismos para leer, escribir y las funciones o la ejecución de selección de datos remota o la reducción. Mecanismos de gestión que permitan tener un control sobre los recursos asignados a la transferencia de datos (espacio, ancho de banda del disco, ancho de banda de la red, CPU) son útiles, así como mecanismos para adelantar la reserva. Consultas para determinar las características de hardware y software son necesarias, así como la información de carga pertinentes, tales como espacio disponible y utilización del ancho de banda. - Recursos de red: Los mecanismos de gestión que proporcionan control sobre los recursos asignados a transferencias de red. Consultas para determinar características de las redes y las cargas que sobre ellas hay. - Repositorios de código: Esta es una forma especial de recursos de almacenamiento, requiere de mecanismos para la gestión de versiones fuente y el código objeto. - Catálogos: Esta forma especializada de recursos de almacenamiento requiere de mecanismos para realizar consultas en forma de catálogo y operaciones de actualización: por ejemplo, una base de datos relacional Connectivity: Comunicación fácil y segura La capa de conectividad define la comunicación y protocolos de autenticación necesarios para las transacciones de la grilla. Los protocolos de comunicación permiten el intercambio de datos entre los recursos de la capa Fabric. Protocolos de autenticación están basados en mecanismos criptográficos para verificar la identidad de los usuarios y recursos [6].

14 Los problemas de seguridad es un aspecto importante dentro de las grillas computacionales. Soluciones de autenticación para VOs deben tener las siguientes características: - Single sign-on. - Delegación. Un programa debe ser capaz de acceder a los recursos a los que se encuentra autorizado el usuario. - Integración entre varios sistemas de seguridad local: Cada nodo puede emplear cualquier solución de seguridad local, como Kerberos y la seguridad de Unix. Estas deben ser capaz de interoperar entre soluciones locales diferentes. - Relaciones de confianza basadas en el usuario: Para que un usuario utilice recursos de múltiples instituciones que pertenezcan a una misma VO, sin tener que validarse varias veces en las demás instituciones Resource: Compartir Recursos Individuales Permite el intercambio de recursos y se basa en la conectividad de capa de comunicación y protocolos de autenticación para establecer pautas para que la negociación sea segura. La capa de recursos se basa en la capa de conectividad y en protocolos de autenticación para definir (APIs y SDKs) en la negociación segura, iniciación, seguimiento, control, contabilidad y pago de operaciones compartidas en recursos individuales. Las implementaciones de esta capa implica invocar funciones de la capa fabric para poder acceder y controlar recursos locales. Los protocolos de esta capa se preocupan únicamente con recursos enteramente individuales, y por lo tanto en este punto se ignoran los problemas del estado general, y son tratadas en la capa Colectiva [6]. Se pueden distinguir dos clases de protocolos en esta capa: - Protocolos de información: son utilizadas para obtener información sobre la estructura y el estado de un recurso, por ejemplo, su configuración, carga corriente, y la política de uso (por ejemplo, costes). - Protocolos de administración: se utilizan para negociar el acceso a un recurso compartido, especificando, por ejemplo, las necesidades de recursos (incluyendo la reserva avanzada y la QoS) y la operación a realizar, tales como la creación de procesos, o

15 acceso a datos. Dado que los protocolos de administración son responsables de crear instancias de las relaciones de intercambio, sirven para dar políticas en el intercambio de los recursos, por eso en este punto se incluye la contabilidad y el pago. También puede apoyar el control de de una operación, por ejemplo, se da por concluido la operación Collective: Coordinar Múltiples Recursos Mientras que la capa Resource se centra en las interacciones con un solo recurso, la capa Collective contiene protocolos y servicios (APIs y SDK) que no están asociados a un recurso específico, sino más bien tiene un carácter global y es el encargado de interactuar con el grupo de recursos. Puede proveer diferentes servicios de acuerdo a la agrupación de varios recursos de manera que se generen otras prestaciones para las VOs sin necesidad de que se tengan que construir nuevos recursos [6]. Por ejemplo: - Servicios de Directorio permite a las VOs descubrir la existencia y/o propiedades de los recursos de VO. El servicio de directorio permite a sus usuarios consultar los recursos por nombre, atributos como el tipo, disponibilidad o carga [9]. Protocolos GRIP se utilizan para construir los directorios. - Co-asignación, programación y servicios intermediarios, permitirán a los participantes VO solicitar la asignación de uno o más recursos para una finalidad específica y la programación de tareas en los recursos apropiados. - Servicios de monitoreo y diagnóstico, es un servicio que apoya el control de los recursos de las VOs ya sea por fallas, ataques (detección de intrusos), sobrecarga, etc. - Servicios de replicación de datos, apoyan la gestión de almacenamiento de las VOs, con el fin de maximizar el rendimiento de acceso a datos en relación al tiempo de respuesta, confiabilidad y costo. - Sistemas de programación habilitados en la grilla, se pueden programar modelos para ser usados dentro de la grilla, usando varios servicios como son búsqueda de recursos, seguridad, asignación de recursos y otros. - Sistemas de administración de cargas de trabajo y frameworks de colaboración. También conocida como Problem Solving Environments (ESP), establecer la des-

16 cripción, uso y gestión de múltiples pasos, asíncrono, flujos de trabajo de múltiples componentes. - Servicios de software de descubrimiento, descubre y selecciona la mejor implementación de software y plataforma de ejecución basado en los parámetros del problema a resolver. Ejemplos esta el NetSolve y Ninf. - Servidores de autorización comunes, aplica políticas comunes que regulan el acceso a los recursos, permitiendo que los miembros de la comunidad puedan utilizar y acceder a los recursos. - Servicios de contabilidad y pago, recoge información del uso de los recursos con el fin de contabilizar, pagar y/o limitar el uso de los recursos para los miembros de la VO. - Servicios de colaboración, apoya el intercambio coordinado de información dentro de las comunidades de las organizaciones, ya sea de forma sincrónica o asincrónica. Los componentes colectivos pueden ser adaptados a las necesidades de una comunidad de usuarios específicos, VO, o dominios de aplicación, por ejemplo, un SDK que implementa un protocolo de verificación de aplicación específica, o un servicio de co-reserva para un conjunto específico de recursos de la grilla Applications Esta capa cuenta con las aplicaciones de usuario que operan en un entorno de VO. Las aplicaciones son construidas en términos de hacer un llamamiento a los servicios definidos en cualquier capa. En cada capa, se tienen protocolos bien definidos que permiten acceder a algún servicio de utilidad: la gestión de recursos, acceso a datos, el descubrimiento de recursos, y así sucesivamente [6].

17 Figura 2. Forma de interacción entre las aplicaciones de usuario final y las APIs y SDKs [6] 1.5 GLOBUS TOOLKIT Globus Toolkit (GT) [2] es una herramienta de arquitectura abierta, open-source, el cual contiene un conjunto de servicios y librerías de software que apoya la creación de grillas y aplicaciones de las mismas. El kit de herramientas se ocupa de cuestiones de seguridad, descubrimiento de información, administración de recursos, administración de datos, comunicación, detección de fallos y portabilidad. Globus Toolkit es una de las herramientas más utilizadas en cuanto a proyectos de grillas. Las herramientas de software de GT facilita la creación de grillas, lo que permite una alta velocidad de acoplamiento entre usuarios, computadores, bases de datos y demás dispositivos. Con Globus, se puede ejecutar un job con una gran cantidad de datos en varios nodos al mismo tiempo, a pesar de que los nodos no se encuentren en la misma ubicación geográfica o los nodos sean de propiedad de diferentes usuarios. El software Globus es muy útil en cuanto al manejo de grandes conjuntos de datos científicos y colaboraciones a distancia. También se utiliza para la administración de jobs, instrumentación remota, transferencia de datos entre nodos apartados, y compartir recursos. El proyecto Globus proporciona un conjunto de servicios útiles, incluyendo la autenticación, acceso remoto a los recursos, servicios de información para descubrir y consultar recursos remotos. Por otro lado, los ingenieros de software y los científicos utilizan diversos servicios

18 para el desarrollo de aplicaciones y muchos de los servicios de Globus son compatibles con las diversas tecnologías. El proyecto Globus proporciona un conjunto de herramientas para crear y manipular grandes conjuntos de réplicas de datos y un mecanismo para mantener un directorio de réplicas. Para la transferencia de datos sobre Internet gridftp es el protocolo más utilizado y el candidato más probable para satisfacer las necesidades de la grilla. Globus está diseñada para ofrecer características tales como un acceso uniforme a los recursos distribuidos, servicio de información para la publicación de recursos, descubrimiento y selección; API y líneas de comando para la gestión remota de archivos, ejecutables y puesta en escena de los datos, y un rendimiento mejorado a través de múltiples protocolos de comunicación. Figura 3. Componentes del Globus Toolkit [10]

19 Globus Toolkit se compone de varios componentes de software. Como se muestra en la figura 1, estos componentes se dividen en cinco categorías: Seguridad, Administración de Datos, Administración de la Ejecución, Servicios de Información, y tiempo de ejecución común (Common Runtime) [7]. A continuación se encuentra una breve descripción de cada uno de los componentes del Globus Toolkit: Seguridad Mediante los componentes de seguridad, basado en Grid Security Infrastructure (GSI), asegura que las comunicaciones sean seguras. Common Runtime Los componentes de Tiempo de ejecución común proporciona un conjunto de librerías y herramientas fundamentales que son necesarios para construir tanto WS y servicios no-ws. Administración de datos Estos componentes nos permiten manejar grandes conjuntos de datos en nuestra organización virtual. Servicios de información Los Servicios de Información, más conocido como el de Vigilancia y Servicios de Descubrimiento (MDS), incluye un conjunto de componentes para descubrir y controlar los recursos en una organización virtual. Administración de la ejecución Tienen que ver con la iniciación, seguimiento, gestión, programación y coordinación de los programas ejecutables, normalmente llamados jobs o trabajos, en una grilla. Los componentes del kit de herramientas que son más relevantes para el Open Grid Services Architecture (OGSA) son la tabla de Asignación de Recursos y Administración (Grid resource allocation Management - GRAM) y su servicio guardián (gatekeeper), que provee seguridad, confiabilidad, creación y gestión de servicios; el Servicio de Meta Directorio (Meta Di-

20 rectory Service - MDS-2), que permite el descubrimiento de información, el modelado de datos y un registro local ("GRAM reporter "), y la infraestructura de seguridad de la grilla (Grid Security Infraestructure - GSI), que apoya el inicio de sesión único, delegación, asignación y mapeo de credenciales. El protocolo GRAM puede interactuar y controlar una variedad de schedulers locales como Condor, PBS, LSF, etc., GRAM procesa las solicitudes para los recursos necesarios para la ejecución de aplicaciones remotas, asigna los recursos necesarios y administra los jobs activos. GSI tiene como funciones la autenticación, autorización y delegación de credenciales. Una confirmación de dos fases se utiliza para la invocación fiable, basado en las técnicas utilizadas en el sistema Condor. La creación de servicios de confianza para que un usuario pueda acceder a la grilla está a cargo del gatekeeper, mientras que un reportero GRAM monitorea y publica la información sobre la identidad y el estado de los cómputos (registro). GSI permite establecer el inicio de sesión único en la autenticación (Simple Sign-on) y la protección de la comunicación. En resumen, el inicio de sesión único permite a los usuarios autentificarse una sola vez y así crear una credencial para que una organización pueda autenticarse con cualquier servicio remoto en nombre del usuario. GSI utiliza certificados X.509. MDS-2, proporciona la forma de descubrir y acceder a la configuración del sistema y la información para acceder a un servidor remoto, el estado de la red, o la localización de datos replicados. MDS-2 utiliza un protocolo de notificación de la grilla, para actualizar el tiempo de vida de la información publicada. 1.6 OSG - Open Science Grid El Open Science Grid es una organización americana que administra una red mundial de recursos tecnológicos de cómputo, que facilita la computación distribuida para la investigación científica. Fundada en 2004, la organización está formada por proveedores de servicios y recursos, los investigadores de universidades y laboratorios nacionales, así como centros de cómputo en la mayoría de Estados Unidos. Los miembros de forma independiente prestan y administrar los recursos que componen la instalación distribuida. [11]

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