A. Caminero 1, O. Rana 2, B. Caminero 1, C. Carrión 1

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1 Evaluación de prestaciones de metaplanificadores de Grid conscientes de la red A. Caminero 1, O. Rana 2, B. Caminero 1, C. Carrión 1 Resumen La meta-planificación eficiente se ha demostrado que es esencial para proporcionar Calidad de Servicio (Quality of Service, QoS) en Grids. Por esto, varias propuestas se han presentado con este fin. Este trabajo presenta una evaluación de prestaciones de un meta-planificador autónomo consciente de la red (Autonomic Network-aware Meta-scheduler, ), comparado con otro meta-planificador consciente de la red (Gridbus Broker). Experimentos realizados por medio de simulaciones demuestran la habilidad de para tomar mejores decisiones de meta-planificación que Gridbus, lo que resulta en unas mejores prestaciones desde el punto de vista de los usuarios. Palabras clave Meta-planificación Grid, red, calidad de servicio. I. Introducción Las organizaciones que se unen a un Grid siguen manteniendo su independencia y autonomía. Por tanto, pueden dejar el Grid en cualquier momento, y esto hace que los Grids sean entornos altamente variables. Esta variabilidad hace que la Calidad de Servicio (Quality of Service, QoS) sea altamente deseable, aunque a menudo difícil de conseguir en la práctica. Una de las razones es que no hay un control centralizado sobre la red que conecta los componentes de un sistema Grid. Para ciertas aplicaciones (ej. visualización colaborativa [7]), el Grid debe proporcionar a los usuarios algún tipo de seguro sobre el uso de los recursos un asunto no trivial en el contexto de la QoS de red [8]. Con el fin de proporcionar QoS en Grids, una meta-planificación eficiente es esencial. En [3], los autores presentan una arquitectura de metaplanificación autonómica y consciente de la red, que toma las decisiones de meta-planificación basándose en el estado actual del sistema (prestando especial atención a la red). Esta arquitectura usa características autonómicas (basadas en información de retroalimentación) de forma que la entidad que realiza la meta-planificación (llamada Grid Network Broker, GNB) adapte su proceso de toma de decisiones para ajustarse mejor al estado del sistema. Se ha demostrado en [3] que este meta-planificador autónomo y consciente de la red (Autonomic Network-aware Meta-scheduler, ) puede mapear trabajos a recursos más eficientemente que un meta-planificador comercial que no usa la red (Grid- Way [5]). Ahora, este trabajo presenta una comparación entre y Gridbus Broker [12] (que tam- 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. Algorimo de meta-planificación. bién es consciente de la red), que demuestra la habilidad de para tomar mejores decisiones de meta-planificación que Gridbus. El trabajo está estructurado de la siguiente manera: La Sección II resume el meta-planificador presentado en [3]. La Sección III describe el Gridbus Broker. La Sección IV presenta experimentos y resultados. Finalmente, la Sección V concluye el trabajo. II. Autonomic Network-aware Metascheduler () La arquitectura de ha sido presentada en [3], y consiste de varias entidades, siendo la más importante de todas ellas el Grid Network Broker, GNB. GNB realiza la meta-planificación de trabajos a recursos de computación. El algoritmo de metaplanificación se explica a continuación. A. Algoritmo de meta-planificación El GNB realiza la meta-planificación para cada trabajo en cuanto llega al GNB. La Figura 1 explica cómo el GNB realiza la meta-planificación. El GNB necesita predecir la latencia de un trabajo en cada recurso de computación. Para ello, predice tanto la latencia de CPU como la latencia de transmisión por la red. Para el primero, se tienen en cuenta los trabajos enviados a cada recurso, y para el segundo, el ancho de banda efectivo de la red. A cada uno de estos dos términos les aplica otros términos llamados TOLERANCIAS. Finalmente, los recursos se ordenan desde el que produce la menor latencia hasta el

2 que produce la mayor. TOLERANCEx ri, x = {net, cpu} reflejan la precisión de las anteriores predicciones realizadas por el GNB para el recurso r i, para las latencias de red y de CPU. Para TOLERANCEnet, ri por ejemplo, se considera la última latencia de red obtenida del último trabajo que se ha ejecutado, y la estimación que hizo el GNB para ese trabajo. Las Ecuaciones 1 y 2 muestran las fórmulas usadas, donde M B representa el tamaño del trabajo en mega-bytes, y M I representa la longitud del trabajo en millones de instrucciones. TOLERANCE r i net = treal net t estimated net MB TOLERANCE r i cpu = treal cpu t estimated cpu MI (1) (2) Sin embargo, esto es solamente el valor actual de las tolerancias (la precisión de las predicciones para el último trabajo que se ha ejecutado). Por tanto, se debe usar un modelo predictivo para determinar los valores futuros para estos parámetros. Un modelo predictivo puede ser similar al usado por Transport Control Protocol (TCP) para computar los tiempos límites para las retransmisiones [9], por ejemplo. De esta forma, se puede considerar: diff = TOLERANCE r i x TOLERANCE ri x (3) TOLERANCE ri x = TOLERANCEri x + diff δ (4) donde δ refleja le importancia de la última muestra en el cálculo de la siguiente tolerancia. El GNB mantiene una tolerancia para cada recurso computacional, para la red y para la CPU. Usar sólo una tolerancia por cada par < usuario, recurso computacional > también se ha tenido en cosideración, pero se ha descartado, debido a que de esta forma el GNB no aprendería de las decisiones de meta-planificación tomadas para otros usuarios. Al modificar las tolerancias, el GNB reacciona a cambios en el estado del sistema. Por tanto, las características autónomas del GNB se basan en la evolución de los valores de las tolerancias. B. Monitorizando la red Con el fin de realizar eficientemente las tareas de meta-planificación, el GNB necesita información sobre el estado de los recursos y de la red. Por tanto, es necesario realizar la monitorización de dichos elementos. La monitorización de la red y d los recursos se realiza con una determinada frecuencia, llamada intervalo de monitorización. Con el fin de realizar la meta-planificación más eficientemente, cada intervalo de monitorización se divide en varios subintervalos, cada uno con un ancho de banda efectivo asociado. Cuando la monitorización se realiza, el ancho de banda efectivo de cada subintervalo se actualiza con el dato obtenido de la monitorización. Conforme el GNB realiza la meta-planificación de trabajos, el ancho de banda efectivo de cada subintervalo se actualiza independientemente, de forma que refleja los trabajos que se están transmitiendo a los recursos en ese momento. De esta forma, el GNB trata de inferir el efecto de los trabajos siendo transmitidos por la red. Este proceso se puede ver en le Figura 2. En esta figura, los subintervalos se numeran de a 9, de izquierda a derecha. Se puede observar que cuando la monitorización se realiza, el ancho de banda efectivo de todos los subintervalos se establece a 1 Mbps. entonces, el trabajo (que requiere 35 Mbps) se planifica para ser enviado a un recurso en el subintervalo 1. Por tanto, el ancho de banda efectivo de este subintervalo se actualiza a 65 Mbps. De forma similar, los trabajos 1, 2, y 3 se planifican y transmiten a un recurso en distintos subintervalos. Como consecuencia, el ancho de banda efectivo de los subintervalos 2, 3, 4 y 5 se ha actualizado, y ahora vale Mbps. El número de subintervalos que un trabajo requiere se calcula basándose en el ancho de banda requerido por el trabajo, restando el ancho de banda del trabajo del ancho de banda efectivo del subintervalo donde se va a transmitir. si el nuevo ancho de banda efectivo del subintervalo es <,, entonces se establece a, y el siguiente subintervalo se actualiza con lo que queda de este trabajo. Por tanto, subintervalos consecutivos se van a actualizar hasta que el trabajo entero se haya transmitido al recurso. III. Gridbus Broker Gridbus Broker [11], [12] es un meta-planificador consciente de la red desarrollado en la Universidad de Melbourne. Trata de minimizar la cantidad de datos transferidos por la red para la ejecución de un trabajo, y hace esto tratando de mandar los trabajos a recursos computacionales que estén cerca de la fuente de los datos. Calcula un ratio de trabajos completados en media para cada recurso, y se basa en los trabajos enviados a ese recurso y ejecutados con éxito durante los últimos intervalos de monitorización. Basándose en este ratio, y también teniendo en cuenta la parte de los recursos disponible para los usuarios del Grid, calcula un límite de trabajos. Gridbus empieza chequeando el recurso computacional cuyo ancho de banda disponible con la fuente de los datos es el mayor. Si la cantidad de trabajos enviados a ese recurso es menor que el límite de trabajos para ese recurso, entonces el trabajo se envía a este recurso. En nuestro caso, la fuente de datos para los ficheros de entrada de los trabajos es el broker mismo, ya que los usuarios transmiten sus trabajos juntocon sus datos de entrada al broker para que los planifique. Por tanto, el broker debe mantener información sobre el ancho de banda entre cada recurso de computación y él mismo. Entonces, el broker envía el trabajo y sus fichero de entrada el recurso de computación elegido. Tras

3 Fig. 2. Intervalos y subintervalos de monitorización. TABLA II Tipos de trabajos. Tipo de trabajo Potencia Red bajo (1, 4, MI) bajo (24 MB) 1 bajo (1, 4, MI) alto (48 MB) 2 alto (2, 4, MI) bajo (24 MB) 3 alto (2, 4, MI) alto (48 MB) Fig. 3. Topología simulada.. la ejecución, el broker recibe los ficheros de salida, que a su vez reenvía al usuario que envió el trabajo. IV. Evaluación de prestaciones Los resultados se centran en latencias de red y de CPU, makespan (el tiempo que pasa para que los usuarios tengan todos sus trabajos ejecutados), y balanceo de carga entre los recursos. Estos resultados sirven para ilustrar que la propuesta mejora las prestaciones de Gridbus. Los experimentos se han realizado con la herramienta de simulación GridSim [1]. Esto se ha hecho con el fin de que los experimentos se pudieran realizar de una forma repetible y controlada. La Figura 3 muestra la topología usada en las simulaciones. Con el fin de reducir la cantidad de memoria y la duración de las simulaciones, el ancho de banda de los enlaces que aparecen en la figura ha sido escalado por.1%. Además, la Tabla I resume las características de los recursos simulados, que se obtuvieron del testbed LCG real [6]. Cada recurso de computación tiene también carga de computación local (no Grid). La carga local es variable y sigue el modelo de carga proporcionado por GridSim. Esta carga está basada en trazas obtenidas mediante observación del uso relativo de recursos por hora en un día [2]. La carga local no es la misma para todos los recursos. Los recursos Res, Res 5 y Res 6 tienen una carga local que ocupa alrededor del 95% del poder de computación de los recursos. Esto es, sólo el 5 % del poder de computación de cada CPU en esos recursos está disponible para los usuarios del Grid. Para los otros recursos, la carga local es cercana a %. Esto se ha decidido así para simular un escenario de Grid real, en el que los recursos pueden tener carga local, que puede ser diferente entre los recursos. Para estos experimentos, se han creado 1 usuarios que se han distribuido entre las localizaciones, tal y como muestra la Tabla I. Cada usuario ejecuta tres bolsas-de-tareas (bags-of-tasks) [4], con cuatro trabajos cada una. Los usuarios quieren ejecutar todos los trabajos de una bolsa al mismo tiempo, y la diferencia de tiempo entre bolsas es de 8, sec. Cada trabajo en cada bolsa tiene diferentes características. Las características son requerimientos de computación altos y bajos. Los trabajos con requerimientos de computación altos tienen 2, 4, millones de instrucciones (MI), que significa que cada trabajo tarda sobre 4 segundos si se ejecuta en el recurso Res 5. Por otro lado, trabajos con requerimientos de computación bajos tienen 1, 4, MI, que significa que cada trabajo tarda sobre 2 segundos si se ejecuta en el recursores 5. En cuanto al tamaño de los ficheros de entrada/ salida (I/O), estos también tienen requerimientos altos y bajos. Los trabajos con requerimientos de I/O altos tienen ficheros de I/O cuyo tamaño es 48 MB, y para los trabajos con requerimientos bajos, los ficheros de I/O son de 24 MB. Por tanto, hay cuatro tipos distintos de trabajos, que se muestran en la Tabla II. Debido a que estos trabajos no requieren más que unos pocos segundos de procesamiento en el recurso Res 5, no son intensivos de CPU, sino que son intensivos de I/O. Las características de los trabajos se han decidido

4 TABLA I Especificaciones de los recursos. Localización Recurso # Nodos Ratio de CPU # Usuarios Loc Res 41 49, 16 Loc 1 Res , 1 Loc 2 Res 2 2 3, 2 Loc 3 Res 3 5 6, 5 Loc 4 Res , 16 Loc 5 Res , 35 Loc 6 Res , 16 teniendo en cuenta las de sistema de monitorización y calibrado online ATLAS [1]. El GNB realiza la monitorización de la red y de los recursos de computación con un intervalo de 6 segundos (1 minutos). De esta forma, cada 6 segundos el GNB obtiene información real sobre el estado del sistema, que proporciona la carga de los recursos de computación y el ancho de banda efectivo de los caminos de red. El GNB realiza la meta-planificación de los trabajos a recursos de computación conforme los trabajos llegan al GNB. Al principio, se consideró que el GNB podría realizar la meta-planificación con un intervalo de meta-planificación dado, por ejemplo, los trabajos se encolarían en el GNB, y de cuando en cuando, el GNB planificaría los trabajos recibidos. Sin embargo, esta aproximación se consideró inapropiada debido a que sincronizaría trabajos es decir, los trabajos se emitirían a los recursos de computación al mismo tiempo, por tanto sobrecargando la red. Otra forma de evitar la sincronización sería enviar los trabajos a los recursos con un cierto retardo, de forma que los trabajos planificados en el mismo intervalo de meta-planificación no se enviarían al recurso de computación al mismo tiempo. Para Gridbus, el intervalo de meta-planificación es el mismo que el intervalo de monitorización (6 segundos). De esta forma, en cada intervalo de metaplanificación realizan la meta-planificación de los trabajos recibidos durante los últimos 6 segundos. Los primeros resultados que se presentan son relacionados con la media y desviación típica de latencias. Se presentan latencias de CPU, red y totales. La Figura 4 presenta la media y la desviación típica de las latencias de CPU, para todos los trabajos, para y Gridbus. Se puede ver que mejora las prestaciones de Gridbus tanto en media como en desviación típica. Por tanto, toma mejores decisiones sobre CPU, debido a que la media es menor, y las latencias de CPU son más estables (desviación típica menor). La Figura 5 presenta la media y la desviación típica de las latencias de red. En este caso, mejora las prestaciones de Gridbus debido a que tanto la media como la desviación típica son menores. Tendencias similares se pueden observar en la Figura 6. La razón para este mejor comportamiento de comparado con Gridbus reside en el recurso de computación elegido para ejecutar cada trabajo, y esto se puede ver en la Figura 7. Tanto como Gridbus eligen el recurso de computación para ejecutar un trabajo teniendo en cuenta el ancho de banda de la red, por tanto los recursos que ejecutan más trabajos son aquellos cuyo ancho de banda es el mayor, a saber Res 6, Res, Res 5, y Res 3. Pero la diferencia principal entre y Gridbus está relacionada con el recurso Res 4. Este recurso es el más potente, debido a que tiene las CPUs más potentes, y tiene más CPUs que los demás recursos. Pero el ancho de banda efectivo entre el GNB y este recurso es el peor de todos los recursos computacionales. Hay que recordar que para los recursos Res, Res 5, y Res 6, sólo el 5 % de la potencia computacional está disponible para los usuarios de Grid, debido a que tienen carga local que cubre el 95% de la potencia computacional de estos recursos. Por otro lado, Res 1, Res 2, Res 3, y Res 4 casi no tienen carga local, así que el 1% de la potencia de computación de los recursos está disponible para los usuarios de Grid. Como se explicó antes, cuando realiza la metaplanificación de un trabajo, Gridbus empieza chequeando el recurso con mejor ancho de banda disponible. Si el límite de trabajos para este recurso no se ha alcanzado aún, este recurso se elige para ejecutar el trabajo. Por tanto, el límite de trabajos es una clave para Gridbus. Este límite de trabajos se calcula considerando la parte del recurso de computación disponible para los usuarios de Grid. Por tanto, como estos recursos tienen una carga local bastante pesada, esto influencia sobremanera al límite de trabajos para esos recursos. Pero debido a que nuestros trabajos no son de cómputo intensivo, la carga de CPU no es una restricción importante para un recurso. Debido a esto, los recursos cargados pueden alcanzar su límite de trabajos, y los trabajos serían enviados entonces a otros recursos con menor ancho de banda disponible. Al contrario que Gridbus, puede predecir las prestaciones de los trabajos en cada recurso computacional con más precisión. Por tanto, menos trabajos se envían al recursores 4 (que es el más potente, sin carga local, pero con la peor conexión de red). Debido a esto, los trabajos se envían a otros recursos como Res 2 y Res 3, que proporcionan mejores prestaciones a los trabajos.

5 Avg. CPU latencies (sec.) Standard deviation of CPU latencies (sec.) AU (a) Media (b) Desviación típica Fig. 4. Estadísticas sobre latencias de CPU. Avg. network latencies (sec.) Standard deviation of network latencies (sec.) 3.25e+6 3e e+6 2.5e e+6 2e e+6 1.5e e+6 1e AU (a) Media (b) Desviación típica Fig. 5. Estadísticas sobre latencias de red. Avg. makespan (sec.) 1.75e+6 1.5e e+6 1e Standard deviation of makespan (sec.) AU (a) Media (b) Desviación típica Fig. 6. Estadísticas sobre makespan de usuarios Number of submitted jobs Total jobs Res_ Res_1 Res_2 Res_3 Res_4 Res_5 Res_6 Resource Number of submitted jobs Total jobs Res_ Res_1 Res_2 Res_3 Res_4 Res_5 Res_6 Resource (a) (b) Gridbus Fig. 7. Recurso de computación seleccionado por el algoritmo de meta-planificación.

6 V. Conclusiones La red, debido a que es el medio de comunicación para las aplicaciones de Grid, es un recurso crítico que se debe tener en cuenta por la arquitectura de gestión del Grid. Este trabajo presenta una evaluación de prestaciones entre dos meta-planificadores (autonomic network-aware meta-scheduler y Gridbus). El primero combina conceptos de metaplanificación de Grid con conceptos de computación autónoma, con el fin de proporcionar a los usuarios un sistema de gestión de trabajos más adaptativo. La arquitectura tiene en cuenta el estado de la red cuando reacciona a cambios en el sistema teniendo en cuenta la carga de trabajo en los recursos computacionales y los enlaces de red cuando toma decisiones de meta-planificación. Esto lo realiza una entidad llamada Grid Network Broker, GNB. El último, Gridbus Broker [11], [12], es un metaplanificador comercial que tiene la red en cuenta cuando realiza la meta-planificación de trabajos a recursos computacionales. La evaluación de prestaciones muestra que puede planificar trabajos heterogéneos a recursos computacionales más eficientemente que Gridbus, lo que resulta en mejores prestaciones desde el punto de vista de los usuarios. Entre el trabajo futuro, se planea una implementación real del meta-planificador. Esto se realizará extendiendo el meta-planificador GridWay [5]. [6] LCG Computing Fabric Area. Web page at lcg-computing-fabric.web.cern.ch, 28. [7] Marchese, F. T., and Brajkovska, N. Fostering asynchronous collaborative visualization. In Proc. of the 11th Intl. Conference on Information Visualization (Washington DC, USA, 27). [8] Roy, A. End-to-End Quality of Service for High-End Applications. PhD thesis, Dept. of Computer Science, University of Chicago, 21. [9] Stevens, W. R. TCP/ IP Illustrated: The Protocols. Addison-Wesley, [1] Sulistio, A., Cibej, U., Venugopal, S., Robic, B., and Buyya, R. A toolkit for modelling and simulating Data Grids: An extension to GridSim. Concurrency and Computation: Practice and Experience 2, 13 (28), [11] Venugopal, S., Buyya, R., and Winton, L. J. A grid service broker for scheduling e-science applications on global data Grids. Concurrency and Computation: Practice and Experience 18, 6 (May 26), [12] Venugopal, S., Nadiminti, K., Gibbins, H., and Buyya, R. Designing a resource broker for heterogeneous Grids. Software: Practice and Experience 38, 8 (28), Agradecimientos Este trabajo ha sido conjuntamente financiado por el Ministerio de Educación y Ciencia (MEC) de España y por los Fondos FEDER de la Comisión Europea bajos los proyectos Consolider Ingenio-21 CSD26-46 y TIN C4-2 ; conjuntamente por la Junta de Comunidades de Castilla La Mancha (JCCM) y el Fondo Social Europeo bajo el proyecto FSE ; y por la JCCM bajo proyectos PBI y PII1C Referencias [1] ATLAS online monitoring and calibration system. Web page at eu/applications/hep, 28. [2] Buyya, R., and Murshed, M. GridSim: A toolkit for the modeling and simulation of distributed resource management and scheduling for Grid computing. Concurrency and Computation: Practice and Experience 14 (Nov-Dec 22), [3] Caminero, A., Rana, O., Caminero, B., and Carrión, C. Performance evaluation of an autonomic network-aware metascheduler for Grids. Concurrency and Computation: Practice and Experience (in press, accepted on Oct. 17, 28). [4] Cirne, W., Brasileiro, F., Sauvà c, J., Andrade, N., Paranhos, D., Santos-Neto, E., Medeiros, R., and Silva, F. Grid computing for bag-of-tasks applications. In Proc. of the Third Conference on E-Commerce, E- Business and E-Government, (São Paulo, Brazil, 23). [5] Huedo, E., Montero, R. S., and Llorente, I. M. A modular meta-scheduling architecture for interfacing with pre-ws and WS Grid resource management services. Future Generation Computing Systems 23, 2 (27),

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