CCGrid2012 参加報告

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2012年5月14日から16日にオワタで開催されたCCGrid 2012に参加し、
ポスター発表及び最新のクラウド技術を調査した。
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CCGrid2012 参加報告

  1. 1. 吉岡信和2012/5/18 1
  2. 2. 2001 2003 Cluster Tokyo 2010 +CloudInternational Symposium onCluster Computing and the Grid Grid Cloud The 12th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing 2
  3. 3. [OS/Programming Language] [Hardware]Programming Models and File Systems Multicore ArchitecturesProgramming ModelsQoS and Architecture [Virtualization]I/O and File SystemsFaults, Failures and Reliability Cluster Virtualization GPU [IaaS] Cloud Services I[Network] Cloud Services IICommunication and Network Cloud Computing I Cloud Computing II Grid Cloud Data on the Cloud[Scheduling]WorkflowsScheduling and Monitoring [PaaS] Map Reduce and Workflows Map Reduce [Inter-Cloud] Communication and Networks Faults, Failures and Reliabi1lity Applications 3
  4. 4. Grid CloudsHeterogeneous HomogeneousMany types of systems DatacentersMulti-organizational Clearly defined organizationScientific applications Web / ApplicationsAuthentication issues Authentication by credit cardOne user – many resources ElasticityNo industry involvement Much industry involvementFree(?) Payment model Energy awareness 引用:Dick H.J. Epema, “Twenty Years of Grid Scheduling Research and Beyond, “CCGrid2012. 4
  5. 5. 5
  6. 6.  開催期間:2012年5月14日~16日 参加者:150名~200名 セッション:4パラレル 発表数:83本/投稿数:301本(27.5%) 6
  7. 7. Discovering Knowledge from Massive Social Networks and Science Data – Next Frontier for HPCTwenty Years of Grid Scheduling Research and Beyond 7
  8. 8. 100万 tweets /日 話題の広がり、 人々の繋がり気象予測: 350TB 8
  9. 9. http://www.st.ewi.tudelft.nl/koala 9
  10. 10.  20本 with Reception Party Best poster: Hiroko Midorikawa and Joe Uchiyama, “Automatic Adaptive Page-Size Control for Remote Memory Paging” Our Poster: Shigetoshi Yokoyama and Nobukazu Yoshioka, “Cluster as a Service for Self-Deployable Cloud Applications” GRID 5000 と目的が同じでは? 10
  11. 11.  Thyaga Nandagopal and Krishna P. N. Puttaswamy, “Lowering Inter-Datacenter Bandwidth Costs via Bulk Data Scheduling”  Best paper, クラウド間のデータ転送のピーク(最大 バンド幅)を低く抑えるようにスケジューリング Hsing-Yu Chen, Yue-Hsun Lin, and Chen-Mou Cheng , “COCA: Computation Offload to Clouds using AOP”  モバイルとクラウドの組み合わせをAOPで実現 11
  12. 12.  シナリオ:他のDCにバックアップ(デッドライン がある大容量データ) 基本アイデア:  データ転送のピークを空いている時間に移動  Elastic Jobをデッドラインスケジューリング 実行完了までに柔軟性があるJob バックアップ、データ転送など 12
  13. 13. • offload classはクラウドで実行 • メッセージパッシングで通信• AOPのオーバーヘッドは10-20ns  Wifiでは問題ないが、3Gではボトルネック• 電力量は同等  通信に電力を使う。ただし、ピークが分散 13
  14. 14.  MORPHOSYS: Efficient Colocation of QoS- Constrained Workloads in the Cloud  SLAを満たすためのリソース提供言語を規定:SLA Calculus  リソース提供方法をパラメータ化 (IPの考え方): capacity, interval, tolerant, window Reward Scheduling for QoS in Cloud Applications  multi-tiered serverを想定:memory, SSD, HDD  SSDをfairに分配 Policy-Based Automation of SLA Establishment for Cloud Computing Services  WS Policyを利用 14
  15. 15.  A Model and Decision Procedure for Data Storage in Cloud Computing  クラウドの選択を自動化  costを最小, known parameterを固定し、unknown parameterを調整  inter linear programming (ILP) modelに帰着 ILP/SAT solverを利用 An Analysis of Provisioning and Allocation Policies for Infrastructure-as-a-Service Clouds  様々なVMのprovisioning policyとallocation policyを考慮 した割り当てをシミュレーションにより比較  ポリシーの使い分け、良し悪しをperformanceとcostの観 点で比較 ⇒ 結論:トレードオフが重要 15
  16. 16.  A Workflow-Aware Storage System: An Opportunity Study  Workflow処理時間の30%はdata management  IO patterns に従い、jobのノードへの 割り当てを決定  Memory, SSD, HDDを使い分け A Time-series Pattern based Noise Generation Strategy for Privacy Protection in Cloud Computing  ユーザ側で故意に場所情報のノイズ を送ってプライバシーを守る  少ないノイズで効果的にサーバを混 乱 16
  17. 17.  低レベルなリソーススケジューリングの話が多い  クラスタ関連の研究者が主流?  シミュレーションベースが多い  実際の運用実験はまだ Globusを使った研究は少数:SCが主流?  Workflowを仮定した研究は意外に多い  認証系の話はなし【次回の会議】 2013/5/13-16, Delft, the Netherlands 投稿締切:11月12日 17
  18. 18. 18

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