QoS en Entornos Grid mediante un Sistema de Meta-planificación por Adelantado basado en SLAs

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1 QoS en Entornos Grid mediante un Sistema de Meta-planificación por Adelantado basado en SLAs Javier Conejero, Luis Tomás, Carmen Carrión, Blanca Caminero 1 Resumen El establecimiento de acuerdos entre los usuarios y las entidades que gestionan los recursos Grid es todavía un reto. Se necesita una entidad encargada de la comunicación con los usuarios, con el objetivo de establecer los contratos de uso de los recursos y también de implementar técnicas de renegociación. Por otro lado, se deben implementar mecanismos que decidan si la calidad de servicio (QoS) solicitada puede ser proporcionada y, en tal caso, asegurar que dicho acuerdo se cumple. Una forma de incrementar la probabilidad de lograr dicha QoS es mediante la planificación de trabajos por adelantado. Esto significa que los trabajos son planificados con un tiempo de antelación sobre su propio tiempo de ejecución. De esta forma, es mas fácil que el recurso apropiado este disponible para ejecutar los trabajos cuando llegue su turno. Así pues, este artículo presenta un solución, implementada sobre Globus y el metaplanificador GridWay, para proveer QoS mediante dicho tipo de planificación. Aparte de esto, los mecanismos necesarios para gestionar la comunicación entre los usuarios y el sistema son presentados e implementados mediante contratos basados en la especificación WS-Agreement. Palabras clave Meta-planificador, Grid, QoS, SLAs, WS-Agreement. I. Introducción En sistemas altamente variables y heterogéneos, como es el caso de los entornos Grid, los recursos pueden estar distribuidos entre múltiples dominios y bajo diferentes políticas de administración, lo que hace extremadamente difícil proporcionar QoS a los usuarios. Por esto, la infraestructura Grid debe proporcionar los servicios necesarios para una planificación del uso de los recursos automática, que se encargue de este proceso de manera transparente a los usuarios [1]. A este sistema se le llama meta-planificador [2]. Sin embargo, el proceso de planificación se complica debido a que generalmente el meta-planificador no tiene control, ni siquiera completo conocimiento, de los recursos del sistema, nisureddeinterconexión.estosignificaquenosiempre es posible realizar reservas de uso en esos recursos para ejecutar los trabajos, y por lo tanto, no es posible asegurar que dicho recurso va a finalizar la ejecución de un determinado trabajo a tiempo. Como las reservas no son siempre factibles, la idea principal se basa en intentar asegurar que un recurso estará disponible cuando un trabajo lo necesite y para ello se realiza una planificación por adelantado del uso de dichos recursos. Esta planificación puede ser vista como el primer paso del algoritmo de reserva por adelantado, en el cual se seleccionan tanto el 1 Instituto de Investigación en Informática de Albacete (I 3 A), Universidad de Castilla-La Mancha, {FJavier.Conejero, Luis.Tomas, MariaBlanca.Caminero, recurso como el periodo de tiempo en el que se ejecutará el trabajo, pero sin llegar a hacer reserva física alguna del recurso. De este modo, el sistema necesita estimar el estado futuro de los recursos y cuanto durará la ejecución. Para ello, se han implementado algunas técnicas de predicción. Por otro lado, y teniendo en cuenta que el rendimiento del sistema de meta-planificación será el que repercuta en la visión que el usuario tenga del funcionamiento del sistema, es necesario desarrollar mecanismos para gestionar la interacción entre ambos. Para ello se usan contratos del tipo Service Level Agreements (SLAs [3]). Hoy en día, la economía actual está mostrando una tendencia hacia economías orientadas a servicios. Esta tendencia requiere nuevos mecanismos para gestionar y potenciar de forma eficiente el uso de recursos computacionales. Y está principalmente promovido por motivos económicos y de negocios, donde son necesarios mecanismos para la negociación de acuerdos legales [4]. Debido a este interés, muchos esfuerzossehandedicadoatratarderesolveresteproblema en entornos Grid; pero el trabajo más importante ha sido la especificación WS-Agreement (Grid Resource Allocation Agreement Protocol) para SLAs, considerada estándar de facto. Como resultado, muchos proyectos Grid actuales están interesados en la implantación de SLAs (p. ej. AssessGrid [5], Brein [6], y [7] entre otros). Para nuestro propósito, los SLAs representan una formalización del proceso de emisión de trabajos para los Grids. Además, son el mecanismo fundamental para la representación formal de las restricciones temporales asociadas a cada trabajo. Esta información es necesaria en el proceso de meta-planificación por adelantado. En conclusión, la principal contribución presente en el artículo es una solución construida sobre el meta-planificador GridWay para proporcionar QoS mediante el desarrollo de meta-planificaciones por adelantado y con una interfaz de usuario basada en WS-Agreement. El uso de esta propuesta permite que los trabajos finalicen su ejecución cumpliendo con sus deadlines gracias a algunas heurísticas que estiman el estado futuro de los recursos y cuanto durarán las ejecuciones de los trabajos en ellos. Este artículo se organiza de la siguiente manera. Varios trabajos relacionados son presentados en la Sección II. En la Sección III se define el sistema de meta-planificación por adelantado basado en SLAs. Después se muestra la metodología usada para lle-

2 var a cabo el proceso de comunicación con los usuarios mediante contratos SLA en la Sección IV. Finalmente, las conclusiones obtenidas y las posibles lineas de trabajo futuro son detalladas en la Sección V. II. Trabajo Relacionado Proporcionar QoS en entornos Grid es todavía un problema que está siendo ampliamente investigado por una gran variedad de proyectos basados en reservas por adelantado: como GARA [8], Grid Capacity Planning [9], o VIOLA [10], entre otros. Ésta técnica tiene un inconveniente: no todos los recursos pueden ser reservados. Debido a esta limitación, nuestro trabajo pretende explotar la planificación por adelantado en vez de la reserva de recursos por adelantado. La meta-planificación por adelantado requiere realizar predicciones sobre el estado futuro de los recursos y sobre la duración de los trabajos en estos recursos. Una visión global de algunas técnicas de predicción se puede encontrar en [11]. Algunos ejemplos aplican modelos estadísticos a ejecuciones pasadas [12] y heurísticas basadas en las característicasdelostrabajosyrecursos[13].en[12],semuestra que aunque la carga exhibe propiedades complejas, es predecible consistentemente a partir del comportamiento pasado. En [13], se evalúan varios modelos de series lineales temporales para la predicción de carga de CPU. En nuestro trabajo, se utiliza una técnica basada en datos históricos, dado que ha sido demostrado que provee mejores resultados comparados con las funciones lineales [14]. Este tipo de planificación necesita disponer de una estructura de datos apropiada para gestionar toda la información de forma eficiente. Hay varias estructuras para la gestión de esta información, como Grid Advanced Reservation Queue [15] (GarQ). Pero en este trabajo se utilizan los árboles rojo negro dado que proveen acceso eficiente a la información sobre el uso de recursos, como ha sido demostrado en [16]. Por otro lado, los SLAs son importantes hoy en día. Se han realizado muchos esfuerzos en campos como: su gestión [17], implicaciones con la QoS [18], explotación de la virtualización y semántica [19] y especialmente en su estandarización. El avance más importante en el ámbito de los SLAs ha sido la especificación WS-Agreement [20], considerada estándar de facto, donde la estructura y mecanismos para desplegar los SLAs en un sistema, desde un punto de vista global, son definidos. Pero gracias a una reciente revisión de la especificación [21], ha sido definido un nuevo protocolo de negociación que introduce el concepto de renegociación. Este concepto se define como una interacción múltiple entre el usuario y proveedor de servicios para conseguir mejores acuerdos. Pero WS-Agreement no es la única especificación disponible; SLAng [22] y WSLA [23] son alternativas, pero debido a su falta de soporte no son recomendables. Debido a la importancia de los SLAs, muchos proyectos están interesados en su implantación [24]. La mayoría de ellos implementan WS-Agreement, como [7], AssessGrid [5] y Brein [6]. El primero de ellos está orientado en la implantación de SLAs en infraestructuras orientadas a servicios (SOIs) desde un punto de vista genérico. Assessgrid y Brein tienen un propósito común, que es potenciar los entornos computacionales Grid en entornos de negocios y sociedad. Sin embargo, Assessgrid se centra en la evaluación de riesgos, mientras que Brein se centra en la gestión eficiente de los Grids basándose en técnicas de inteligencia artificial, web semántica y sistemas inteligentes. Otro proyecto importante dentro de este ámbito es WSAG4J(WS-AGreement for Java [25]). Consiste en una implementación genérica de la especificación WS-Agreement. Está diseñado para agilizar el desarrollo y facilitar la depuración de servicios y aplicaciones basadas en WS-Agreement. No todos los proyectos implementan la especificación WS-Agreement para la gestión de SLAs. Un ejemplo de esto es NextGrid [26]. III. Meta-Planificación por Adelantado En un entorno Grid real muchos recursos no pueden ser reservados debido a que no todos los gestores locales lo permiten. También existen otro tipo de recursos, como el ancho de banda, que son compartidos entre varios dominios administrativos haciendo su reserva extremadamente complicada. Este es el principal argumento para llevar a cabo una planificación por adelantado del uso de los recursos en vez de reservas por adelantado. Esto significa que el sistema necesita anotar las decisiones previas para poder tomar decisiones en el futuro sin que se produzcan solapamientos en las ejecuciones. Con todo esto, nuestro sistema de planificación sigue los siguientes pasos (ver Figura 1): 1) El usuario envía una petición al meta-planificador de su dominio administrativo local a través de un gestor de SLAs (ver Sección IV). Cada SLA (petición de ejecución de un trabajo) debe proporcionar una tupla con la informaciónsobre la aplicación y los parámetrosdeqos:(in file,app,t s,d). in filecontiene los ficheros de entrada requeridos para ejecutar la aplicación app. En este estudio, los parámetros de QoS vienen especificados por el tiempo de inicio, t s (tiempo en el que el trabajo puede empezar a ejecutarse), y el deadline, d (tiempo en el que el trabajo debe haberse ejecutado). 2) El meta-planificador se comunica con el Gap Management para obtener el recurso y el intervalo de tiempo en el que ejecutar el trabajo. Los heurísticos presentados tienen en cuenta el estado predicho para el recurso (tanto recurso computacional como red), los trabajos que ya han sido planificados y los requisitos de QoS del trabajo. 3) Si no es posible alojar el trabajo en los recursos del propio dominio cumpliendo las QoS deseadas, empieza una comunicación con otros metaplanificadores de otros dominios. Para realizar estas comunicaciones eficientemente se pueden usar técnicas basadas en sistemas P2P (como se propusieron en [27], [28], entre otros). 4) Si aún así no es posible ejecutar el trabajo con la QoS solicitada, un proceso de renegociación es ini-

3 Fig. 1. Proceso de Meta-Planificación por Adelantado ciado entre el usuario y el gestor de SLA para intentar definir requisitos de QoS que puedan ser proporcionados. Recalcar que este proceso de renegociación, así como todo el proceso de interacción con los usuarios se lleva a cabo mediante SLAs (Sección IV detalla la implementación de los SLAs). Como muestra la Figura 1, puede haber más de un meta-planificador en cada dominio administrativo, si bien es cierto que tienen que comunicarse con el mismo Gap Management, ya que tiene la información sobre el uso futuro de los recursos de ese dominio. Sin embargo, los recursos pueden dividirse en subconjuntos, haciendo esta propuesta altamente escalable. Esto representa un escenario ideal, en el que todos los trabajos son enviados a través del Gap Management. Sin embargo,estano es la reglaen los entornos Grid, donde los recursos están compartidos entre los usuarios e incluso entre diferentes organizaciones virtuales (VOs). Por esta razón, con el fin de tener en cuenta la carga que no es enviada a través del metaplanificador, son necesarias estimaciones acerca del estado futuro de los recursos. La funcionalidad del meta-planificador por adelantado ha sido implementada como una capa sobre el meta-planificador GridWay [2], llamada SA layer (Scheduler in Advance Layer) [14] (ver Figura 2). Dicha capa usa las funcionalidades proporcionadas por GridWay para el descubrimiento y monitorización de recursos, envío, ejecución y monitorización de los trabajos, etc. Además, la información referente a previas ejecuciones de los trabajos, y al estado de la red y los recursos, se almacena en dos bases de datos, DB Executions y DB Resources, respectivamente. El uso de los recursos se divide en intervalos de tiempo, llamados slots. Así, el sistema tiene que planificar el uso futuro de los recursos alojando los trabajos en un recurso en un tiempo específico (usando uno o más slots contiguos). De este modo, se necesitan estructuras de datos para mantener una traza de los slots usados (Data Structure en la Figura 2). En este trabajo se usan árboles rojo negro [16] como estructura de datos, con el objetivo de identificar eficientemente los slots adecuados, sin tener que examinar todos los periodos libres. La razón de elegir este tipo de estructura es que el camino más largo de la raíz a las hojas no es más de dos veces el más corto. Asípues,el árbolsemantienebalanceado,y como Fig. 2. Capa de Planificación por Adelantado (SA layer). resultado de ello, insertar, borrar o buscar en él tiene un peorcasoproporcionala laalturadel árbol(o(log n)).laideadeusarestetipodeárbolesfuepropuesta en [16]. Sin embargo, su propuesta no tiene en cuenta la fluctuación en el rendimiento de los recursos. Además, los autores asumen que los usuarios tienen un conocimiento previo sobre la duración de los trabajos,locualnoessiempreciertoenunentornogrid. Nuestro trabajo no hace esas suposiciones, por lo que necesita un mecanismo para estimar la duración de los trabajos en los recursos (Predictor en Figura 2) y por lo tanto saber cuantos slots hacen falta para la ejecución de un determinado trabajo en un recurso. A. Predicción del Tiempo de Ejecución El hecho de que los recursos presenten un rendimiento diferente hace muy difícil las tareas de predicción de duración de los trabajos en ellos. Y lo que es peor, las características de rendimiento pueden cambiar para las diferentes aplicaciones. Por esto, se necesita estimar el estado futuro de los recursosyteniendoestoencuenta,estimareltiemponecesario para completar un trabajo en un recurso para un intervalo de tiempo específico. Con el objetivo de hacer esas predicciones tan precisas como sea posible, los tiempo necesarios para la propia ejecución del trabajo y los tiempos necesarios para completar las transferencias son calculados por separado. Además, el sistema tiene en cuenta las características de los trabajos, la potencia y uso de la CPU de los recursos y el estado de la red. Para ello, se implementa una técnica basada en una función Exponential Smoothing [29] que calcula el estado futuro de las CPUs de los recursos y el estado futuro de los enlaces de red. Teniendo en cuenta esas informaciones sobre el estado del Grid, una estimación para el tiempo de ejecución es calculado usando la información de ejecuciones previas, como se muestra en el Algoritmo 1. Este algoritmo usa los tiempos de ejecuciones previas de la aplicación app en el recurso R i para calcular su tiempo de ejecución medio incluyendo los tiempos de encolado (línea 8). Después de esto, la predicción sobre el estado futuro de la CPU es calculado usando la función de Exponential Smoothing (línea 9). Con dichas informaciones, la media del tiempo de ejecución obtenida es ponderada usando la información predicha para el estado de la CPU (línea 10). La forma de calcular los tiempos necesarios para completar las transferencias es bastante similar. El ancho de banda medio predicho para el intervalo en el que el trabajo tiene que ser ejecutado es otra vez calculado usando la función Exponential Smoothing. Con es-

4 Algoritmo 1 Estimación del tiempo de ejecución (ExecT Estimation) 1: Sea R = conjunto de recursosconocidos por GridWay {R 1, R 2,...,R n} 2: Sea app el trabajo a ser ejecutado 3: Sea initt el tiempo de inicio del trabajo 4: Sea d el deadline del trabajo 5: Sea ExecutionTime(app,R i ) j el j tiempo de ejecución para la aplicación app en el recurso R i 6: Sea ES cpu(db Resources Ri,initT,d) la función exponential smoothing que calcula el% de CPU libre en el recurso R i entre el tiempo initt y d 7: Sea CPU free(r i,initt,d) el% de CPU libre en el recurso R i desde el tiempo initt hasta d n j=1 8: ExecutionT ime = ExecutionTime(app,R i) j n 9: CPU free(r i,initt,d) = ES cpu(db Resources Ri, initt, d) 10: ExecutionT ime = ExecutionT ime (2 CPU free(r i,initt,d)) 11: devuelve ExecutionT ime Algoritmo 2 Estimación del tiempo del trabajo 1: Sea R i = un recurso 2: Sea app = el trabajo a ejecutar 3: Sea initt = tiempo de inicio del trabajo 4: Sea d = deadline del trabajo 5: Sea size IN = el número de bytes de entrada a ser transferidos 6: Sea size OUT = el número de bytes de salida a ser transferidos 7: for cada R i que tenga un hueco do 8: Prolog = TransT Estimation(R i,initt,d,size IN ) 9: Epilog = TransT Estimation(R i,initt,d,size OUT ) 10: ExecT = ExecT Estimation(R i,app) 11: if RT(R i ) < 0 then 12: ExecT = ExecT + RT(R i ) 13: end if 14: JT Ri = Prolog +ExecT +Epilog 15: end for ta información junto con la cantidad total de bytes a transferir, se estima el tiempo necesario para completar dichas transferencias. Finalmente, las predicciones obtenidas son ponderadas teniendo en cuenta la confianza en los recursos escogidos. Esta información sobre la confianza es calculada siguiendo el Algoritmo 2. Con la información sobre las estimaciones de tiempos de ejecución y transferencias, junto con la confianza en el recurso R i, definido como RT(R i ), el tiempo de ejecución es ajustado (línea 12) y la estimación para el tiempo total del trabajo, JT Ri, es calculada (línea 14). La confianza en los recursos se obtiene usando la Ecuación 1: n j=(n N) RT(R i ) = (Estimated (j,i) Real (j,i) ) N (1) siendo Estimated (j,i) el tiempo total estimado para la ejecución del trabajo j en el recurso R i ; y Real (j,i) el tiempo totalrealparael trabajoj en el recursor i. La salida de esta función es la media de los errores cometidos en las últimas N predicciones y es usado para ajustar las predicciones de los trabajos que se ejecuten en ese recurso. Como resultado, la confianza en las estimaciones depende de como de confiable sea el comportamiento del recurso. Los beneficios de este ajuste de las predicciones usando el factor de confianza fueron evaluadas en [14], dónde se puso de manifiesto la bondad de esta técnica. Así pues, ahora estamos mezclando las técnicas de estimación presentadas en [14] y [29] con el fin de obtener unas predicciones más precisas. Es importante destacar que dichas predicciones sólo son calculadas en el caso de que un hueco sea encontrado en un recurso. De esta forma, no hay que calcular los tiempos para todos los recursos del sistema, lo que sería muy ineficiente. Por otro lado, cuando un recurso abandona el sistema por cualquier razón, los trabajos planificados para ser ejecutados en él, son replanificados a otros recursos. Esta característica es importante dada la dinamicidad de los Grids. Esta tarea es llevada a cabo por el módulo Job Rescheduler (ver Figura 2). Finalmente, destacar que este trabajo esta centrado en trabajos simples, si bien es cierto que como trabajo futuro se quiere aumentar la funcionalidad para poder manejar flujos de trabajos, así como pilot jobs. IV. Service Level Agreements (SLAs) Una vez que la ejecución de un trabajo puede ser asegurada con suficiente precisión, el siguiente paso es establecer comunicación con el usuario para alcanzar un acuerdo sobre la ejecución. Este proceso se realiza mediante acuerdos de nivel de servicio (Service Level Agreements (SLAs)). El concepto de SLA se define como un contrato entre usuario y proveedor de servicios, donde se definen explícitamente las expectativas, obligaciones e implicaciones legales [3]. Es decir, en ellos se representa la QoS que el usuario espera recibir. Además, los SLAs son el principal mecanismo para mejorar la expansión comercial de los Grids, debido fundamentalmente a su soporte para los modelos pay per use y al hecho de representar un documento legal en la negociación [30]. Formalmente, el uso de SLAs refuerza la relación entre usuario y proveedor de servicio de dos maneras: mediante un acuerdo legal que debe ser cumplido y como un acuerdo que puede ser negociado. La negociación implica que el proveedor de servicio tiene la posibilidad de decidir si los requisitos del usuario pueden ser satisfechos y, en la medida de lo posible, negociar con él para alcanzar un acuerdo mejor. Actualmente, el estándar más importante y ampliamente utilizado en el ámbito de SLAs es WS- Agreement. La última versión de la especificación fue publicada en Marzo de 2007 [20]. En ella se definen todos los aspectos relacionados con la creación, estructura y gestión de los SLAs. WS-Agreement define un esquema básico para los acuerdos (ver Figura 3). Cada acuerdo tiene un identificador (Nombre) y un Contexto. En el Contexto se especifica toda la información relativa al propio acuerdo, como: información relativa al proveedor de servicios, etc. El bloque Términos está formado por dos subbloques: el primero de ellos, Términos de servicio, contiene la información relativa a los servicios/recursos que van a ser provistos (p. ej. número de máquinas, arquitectura de la CPU, etc.); y el segundo, Términos de garantía, contiene los niveles de servicio que deben ser garantizados para cada servicio/recurso especifi-

5 Fig. 3. Estructura de SLA cado en los Términos de servicio (ej. 2 (máquinas), x86 64 (arquitectura de la CPU), etc.). Finalmente, el bloque Restricciones de creación contiene las limitaciones de la negociación. En Enero de 2011, una revisión de la especificación WS-Agreement fue publicada [21], extendiendo el proceso de negociación. El protocolo de negociación definido en la especificación básica contempla únicamente un proceso de negociación simple, donde el usuario pide una plantilla de negociación al proveedor de servicios, la rellena con la QoS que espera recibir y la envía al proveedor de servicios; el cual aceptaorechazael SLA. Peroconlarecienterevisión (ver Figura 4), la renegociación es posible gracias a un bucle entre el usuario y el proveedor de servicios previa aceptación de una oferta. Esto permite alcanzar un acuerdo mejor para ambos participantes. La definición de los Términos en cada SLA no está definido en la especificación WS-Agreement, por ello, su definición se deja a cargo del proveedor de servicios. Él es el encargado de especificar los términos para sus propias necesidades (p. ej. hardware, restricciones temporales o restricciones relacionadas con el trabajo). Estos términos pueden ser muy numerosos y diferentes entre sí, pero hay varios de ellos que suelen aparecer: relacionados con el hardware necesario(como el número de máquinas o la cantidad de RAM entre otros), y más importantes, relacionados con restricciones temporales. Estas restricciones suelen aparecer como start time y duración (o deadline). Pero es posible definir nuevos términos para mejorar el conocimiento sobre los trabajos y explotarlos en el proceso de meta-planificación. Para este propósito, cada SLA emitido a este framework debe seguir la especificación WS- Agreement (ver Figura 3). Por ello, los Términos de servicio especificados en cada SLA son los parámetros de ejecución para el proceso de meta-planificación. Estos términos son fundamentalmente: trabajo, (app, in file), start-time (t s) y deadline (d)). El bloque Nombre sólo especifica un identificador de fácil reconocimiento para los humanos, mientras que el bloque Contexto contiene dos parámetros fundamentales: template-id, identificador de la plantilla de negociación para identificación interna y proveedor de servicio para la identificación del proveedor de servicio. Esta estructura está abierta a una futura extensión de los parámetros definidos. Finalmente, no se prevee la utilización de las Restricciones de creación. Este framework implementa la especificación WS- Agreement y es posible interactuar con él a través de un portal web (ver Figura 5). Este portal ofrece los campos a rellenar de una plantilla de negociación. Pulsando el botón Submit, la información de los campos se transfiere a un SLA y es enviado al gestor de SLAs. El resultado de la petición se muestra al usuario a través del mismo portal, y si la emisión del trabajo ha sido satisfactoria, devuelve el EPR (End- Point Reference) del acuerdo. La monitorización de los SLAs y la extensión del proceso de negociación representa el próximo hito de nuestro trabajo. Hay varias ventajas que se desprenden del uso de SLAs en nuestro sistema, y especialmente de la implantación de la especificación WS-Agreement. Principalmente, representa una formalización del proceso de emisión de trabajos. Además, son el mecanismo para una representación formal de las restricciones temporales que el usuario requiere y que nuestro Grid tiene que respetar. Finalmente, los SLAs son mensajes XML (especificado en WS-Agreement), por ello pueden ser fácilmente manejados en entornos web. Además, tecnologías como Gridsphere [31] pueden ser utilizadas para el desarrollo de nuevos entornos web. Para, de esta manera, ocultar la complejidad del sistema al usuario, el cual tiene la posibilidad de interactuar con el Grid a través de un portal web. V. Conclusiones y Trabajo Futuro Varias investigaciones intentan proveer QoS en Grids mediante reservas por adelantado, aunque la reserva de recursos no siempre es posible en estos entornos. Por esto, este artículo propone un framework con capacidad para negociar SLAs y planificar por adelantado para mejorar la QoS de los servicios ofrecidos. Sin embargo, este tipo de planificación requiere estimar si una aplicación puede ser ejecutada antes del deadline especificado por el usuario. Por ello, es necesario afrontar varios retos, como la predicción del tiempo necesario para la ejecución de los trabajos en los recursos. Por este motivo, el sistema se ocupa del comportamiento dinámico de los recursos asociados al Grid, su uso, y las características de los trabajos. Además, este sistema tiene en cuenta la precisión en las últimas predicciones para calcular su confianza en cada recurso. Además, implementa un gestor de SLAs para permitir la interacción con el usuario y ofrecer la capacidad de negociar SLAs entre usuario y proveedor de servicios. Este módulo se encarga de la comunicación entre el sistema, interactuando con el SA Layer, y los usuarios;yhaceposibleproveerqosalosusuariosde forma contractual (a través de los SLAs). Asimismo, cada SLA puede especificar más información relativa al trabajo que puede ser utilizada en el proceso de meta-planificación. Una interesante dirección a seguir en futuras investigaciones es el desarrollo de técnicas para mejorar las estimaciones de los tiempos de transferencia.

6 Fig. 4. Protocolo de negociación definido por WS-Agreement Por esta razón, es interesante intentar reservar ancho de banda de la red, cuando sea posible. Además, el desarrollo de algoritmos para planificar datos como si de otro recurso se tratara es considerado trabajo futuro. Finalmente, otro punto sobre el que se planea trabajar es la mejora del gestor de SLAs para hacer más eficiente la planificación teniendo en cuenta los costes asociados o la reducción de energía. Agradecimientos Este trabajo ha sido apoyado conjuntamente por el MEC y MICINN Español y la Comisión Europea (fondos FEDER) a través de los proyectos Consolider Ingenio-2010 CSD , TIN C04 y a través de una beca FPI asociada al proyecto TIN C Conjuntamente con la JCCM a través del proyecto PII1C Referencias Fig. 5. Portal Web [1] U. Schwiegelshohn and et al. Perspectives on grid computing. Future Generation Computer Systems, 26(8): , [2] E. Huedo, R. S. Montero, and I. M. Llorente. 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