Estimando o Valor de uma Grade P2P usando Provedores de IaaS como Parâmetro de Comparação

Estimando o Valor de uma Grade P2P usando Provedores de Infraestrutura como Servi¸o como c Parˆmetro de Compara¸˜o a ca Edigley Pereira Fraga Orientador: Dalton Serey Guerrero 21 de outubro de 2010

Agenda Contextualiza¸˜o ca Objetivo do Estudo Cen´rio de Estudo + Metodologia a An´lise Preliminar a Simpliﬁca¸˜es co Considera¸˜es Finais co

Contextualiza¸˜o ca Grade Oportunistas Entre-Pares Comunidade OurGrid Rede de Favores (NoF) como mecanismo de incentivo Aplica¸˜es bag-of-tasks co Aplica¸˜es paralelas cujas tarefas s˜o independentes entre si co a Oferta de Infraestrutura como Servi¸o c Um dos servi¸os no universo de Cloud Computing c

Exemplo de comunidade Ourgrid

Infraestrutura como Servi¸o c Modelos de Tarifa¸˜o (Amazon) ca On-demand Instances Reserved Instances Spot Instances Caracter´ ıstica: Volatilidade de Recursos

Spot Instances

IaaS “Oportunista” Modelo Spot Instances Usu´rios “dizem” quanto querem pagar pelos recursos a A Amazon define o pre¸o (Spot-Price) c Todas as requisi¸˜es com ofertas maiores ou iguais ao co Spot-Price sõ atendidas a Usu´rio paga o valor do Spot-Price a Todas as instˆncias provenientes de uma oferta inferior ao a Spot-Price sõ automaticamente terminadas a Caracteriza a volatilidade Indicado para aplica¸˜es com flexibilidade de in´ e t´rmino co ıcio e

Oscila¸˜o do Spot-Price ca

Objetivo do Estudo Analisar comparativamente a execu¸õ de aplica¸˜es ca co bag-of-tasks em um ambiente de grade oportunista e sobre IaaS (modelo Spot-Instance) considerando os fatores custo e makespan. H´ recursos locais para execu¸õ e usa-se recursos remotos a ca para diminuir o makespan. Existe um dificuldade de quantificar, do ponto de vista do usu´rio, o valor fornecido por uma grade entre pares. a

Cen´rio - Aloca¸˜o de Tarefas a ca

Cen´rio - Aloca¸˜o de Tarefas a ca Se houver mais tarefas que recursos dispon´ ıveis, inevitavelmente haver´ espera em ﬁla e consequentemente a aumento do makespan do job.

Cen´rio - CloudBurst a

Cen´rio - Grade p2p a

Metodologia de Compara¸õ ca Simula¸õ guiada por traces sint´ticos ca e Um mesmo workload em uma grade p2p e na “nuvem oportunista” 1. Recursos Locais + Recursos obtido pela NoF 2. Recursos Locais + Instˆncias da “nuvem oportunista” a Caracteriza¸õ ca Demanda Oferta Volatilidade

Demanda Gera¸˜o sint´tica de workload ca e N´mero de tarefas por job e tempo de interchegadas u modelados a partir de traces de grades reais. Tamanho m´dio de 15 minutos para cada tarefa. e Considerando efeito do ciclo di´rio na chegada de jobs a

Oferta Grade: Ambiente heterogˆneo variando de 300 a 2000 e desktops t´ ıpicos distribu´ ıdos em uma centena de peers Cen´rios com baixa, m´dia e alta conten¸õ. a e ca Nuvem Oportunista (dois cen´rios) a Infinito (Ideal). Limitado a vinte (20) m´quinas por peer (Situa¸õ atual). a ca C´lculo do custo para fazer cloudburst a S´ries hist´ricas com as oscila¸˜es do Spot-Price (Instˆncia e o co a small)

Volatilidade Grade: Traces de disponibilidade gerados sinteticamente Modelados a partir da an´lise do padr˜o de ociosidade de a a m´quinas desktops a

Volatilidade - Exemplo de Trace Gerado Sinteticamente

Volatilidade - Exemplo de Trace SDSC

An´lise Preliminar a Cen´rio: a Modelagem de Iosup para tamanho de job, intervalo de interchegada e atribui¸˜o de job a usu´rio (368 usu´rios ao ca a a todo). 10 sites e cada um dos 368 usu´rios foi alocado aleatoriamente a para cada site. Variando o n´mero de m´quinas em cada site para alterar a u a conten¸˜o do sistema. ca

Makespan - Grade Vs Spot

Makespan - Grade (Utiliza¸˜o) Vs Spot ca

Simplifica¸oes/Limita¸˜es da Abordagem c˜ co Nõ considera outros custos que existem ao se fazer a cloudburst Armazenamento Tr´fego em Rede a Dificuldade na caracteriza¸õ da demanda e disponibilidade ca Os modelos sint´ticos podem nõ ser tõ realistas. e a a

Considera¸oes Finais c˜ Devido a limita¸˜es no n´mero de instˆncias simultˆneas para co u a a um mesmo usu´rio, h´ cen´rios em que a grade se torna a a a vantajosa quanto ao makespan. Diﬁculdade na caracteriza¸˜o da demanda e disponibilidade! ca ´ E um problema! H´ uma carˆncia de m´tricas para avaliar grades oportunistas a e e entre pares.

Quest˜es? Sugest˜es? Cr´ o o ıticas?

Obrigado!

Referˆncias e 1 Amazon. Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), http://aws.amazon.com/ec2/. 2 Amazon. Amazon Web Services (AWS), http://aws.amazon.com. 3 Amazon. Amazon, www.amazon.com/. 4 Amazon. Amazon Spot Instances, http://aws.amazon.com/ec2/spot-instances/, 2010. 8 BOINC. Berkeley Open Infrastructure for Network Computing, http://boinc.berkeley.edu/. 25 U. O. W. Milwaukee. Einstein@home, http://www.einsteinathome.org/. 27 OurGrid. OurGrid, http://www.ourgrid.org/.

Referˆncias e 10 U. O. California. Search for Extraterrestrial Intelligence, Seti@Home, http://setiathome.berkeley.edu/. 12 W. Cirne, F. Brasileiro, N. Andrade, L. B. Costa, A. Andrade, R. Novaes, and M. Mowbray. Labs of the World, Unite!!! 15 Google. Google App Engine, http://code.google.com/appengine/. 16 GWA. The Grid Workloads Archive, http://gwa.ewi.tudelft.nl/pmwiki/. 17 IBM. IBM Cloud Computing, http://www.ibm.com/ibm/cloud/. 24 Microsoft. Azure Services Platform, http://www.microsoft.com/windowsazure/.

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by edigley on Nov 17, 2010

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