|
Krótki opis zadania
Efektywne wykrywanie zasobów jest kluczowe
dla przetwarzania w systemach typu Grid. Natura takich systemów, ze względu
na dynamikę oraz trudność przewidywania przyszłych stanów systemu powoduje
znaczne trudności w zarządzaniu nią oraz szeregowaniu zadań przeznaczonych
do wykonania. Jedną z trudności, która takie szeregowanie czyni
skomplikowanym jest na przykład brak wystarczającej informacji o zadaniach
użytkowników. Szczególnie wiedza na temat czasu wykonywania zadań na
poszczególnych zasobach wchodzących w skład Gridu jest niewystarczająca.
Oczywiste jest, że posiadanie w miarę dokładnego czasu wykonywania zdania
mogłoby znacznie polepszyć efektywność algorytmów rozdziału zasobów
spotykanych w standardowych systemach rozdziału zasobów.
Niniejszy pakiet roboczy poświęcony jest
opracowaniu metodologii określania efektywnych deskryptorów klas zadań oraz
metod wykorzystywania tych deskryptorów do dynamicznego określania czasów
wykonania oraz oczekiwania zadań w kolejkach. Równocześnie opracowana
zostanie metoda przewidywania przyszłego stanu zasobów systemu Grid.
Omawiane metody oparte będą głównie na wnioskowaniu na podstawie
historycznego wykonania zadań (w przeszłości) oraz innych danych
systemowych, takich jak logi systemowe. Prace koncentrować się będą wokół
następujących zagadnień:
- Analiza wymagań użytkowników oraz definicja podstawowych zadań w systemie
- Opracowanie metod pozyskiwania, reprezentacji oraz gromadzenia wiedzy
w module systemu eksperckiego na podstawie analizy funkcjonalności
superzarządcy, projekt i implementacja modułu
- Uczenie modułu eksperckiego i weryfikacja bazy wiedzy oraz metod wnioskowania
- Opracowanie, projekt i implementacja modułu decyzyjnego na podstawie
analizy funkcjonalności superzarządcy
- Integracja modułów i badanie wydajności systemu
Metody takie będą wykorzystane głównie przez
system rozdziału zasobów. Przewiduje się bowiem znaczną poprawę działania
oraz efektywności takiego systemu. Przewidywanie czasów oraz przyszłego
stanu systemu pozwoli na zaimplementowanie nowych wersji algorytmów
kolejkowych opartych o wypełnianie wsteczne (backfilling) oraz
nadmierną rezerwację (overbooking).
W projekcie SGIgrid, w ramach pakietu
roboczego WP5, zostanie użyty i rozszerzony system GridLab Resource
Management System (GRMS) rozwijany w zakresie projektu
GridLab.
|
