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Sommario
    Introduzione al Grid Computing
 Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
         Le ottimizzazioni realizzate
    ...
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              Introduzione al Grid Computing
           Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
                   Le ...
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             Queue Ranking e Algoritmi Adatti...
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               Queue Ranking e Algoritmi Ad...
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           Queue Ranking e Algoritmi Adattivi  ...
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               Introduzione al Grid Computing      L’idea: GriF
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                                                   L’evoluzione di GriF
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 ...
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 ...
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                                                     L’evoluzione di GriF
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                                                 L’evoluzione di GriF
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                                                 L’evoluzione di GriF
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                                                 L’evoluzione di GriF
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Presentazione tesi specialistica - L'ottimizzazione delle risorse della Grid di EGEE mediante un Framework intelligente basato su SOA

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13 Maggio 2010, tesi specialistica in informatica. L'ottimizzazione delle risorse della Grid di EGEE mediante un Framework intelligente basato su SOA.

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Presentazione tesi specialistica - L'ottimizzazione delle risorse della Grid di EGEE mediante un Framework intelligente basato su SOA

  1. 1. Sommario Introduzione al Grid Computing Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Le ottimizzazioni realizzate Conclusioni e Future Work L’Ottimizzazione delle Risorse della Grid di EGEE mediante un Framework Intelligente basato su SOA Laureando: Davide Ciambelli Relatore: Antonio Laganà Correlatori: Carlo Manuali Leonardo Pacifici Università degli Studi di Perugia Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali 13 Maggio 2010 Anno Accademico 2008-2009 Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  2. 2. Sommario Introduzione al Grid Computing Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Le ottimizzazioni realizzate Conclusioni e Future Work 1 Introduzione al Grid Computing Che cos’è Grid? Middleware gLite della Grid di EGEE Ottimizzazione delle risorse 2 Queue Ranking e Algoritmi Adattivi L’idea: GriF Analisi delle code Approccio adattivo per il filtraggio delle code 3 Le ottimizzazioni realizzate L’evoluzione di GriF Database GriF Script rank.sh Script state.sh 4 Conclusioni e Future Work Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  3. 3. Sommario Introduzione al Grid Computing Che cos’è Grid? Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Middleware gLite della Grid di EGEE Le ottimizzazioni realizzate Ottimizzazione delle risorse Conclusioni e Future Work Che cos’è Grid? “A computational grid is a hardware and software infrastructure that provides dependable, consistent, pervasive, and inexpensive access to high-end computational capabilities” Ian Foster, The Grid Blueprint for a Future Computing Infrastructure (1999) Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  4. 4. Sommario Introduzione al Grid Computing Che cos’è Grid? Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Middleware gLite della Grid di EGEE Le ottimizzazioni realizzate Ottimizzazione delle risorse Conclusioni e Future Work Middleware gLite della Grid di EGEE Insieme di software che fungono da intermediari tra diverse applicazioni Obiettivi: Interoperabilità e connettività per applicazioni distribuite su piattaforme eterogenee Collante delle applicazioni utilizzate all’interno di un sistema Vantaggi: Consente di ottenere un elevato livello di servizio per gli utenti ed un elevato livello di astrazione per i programmatori Rende più semplice la manutenzione, l’implementazione e l’integrazione delle applicazioni Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  5. 5. Sommario Introduzione al Grid Computing Che cos’è Grid? Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Middleware gLite della Grid di EGEE Le ottimizzazioni realizzate Ottimizzazione delle risorse Conclusioni e Future Work Middleware gLite della Grid di EGEE Insieme di software che fungono da intermediari tra diverse applicazioni Obiettivi: Interoperabilità e connettività per applicazioni distribuite su piattaforme eterogenee Collante delle applicazioni utilizzate all’interno di un sistema Vantaggi: Consente di ottenere un elevato livello di servizio per gli utenti ed un elevato livello di astrazione per i programmatori Rende più semplice la manutenzione, l’implementazione e l’integrazione delle applicazioni Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  6. 6. Sommario Introduzione al Grid Computing Che cos’è Grid? Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Middleware gLite della Grid di EGEE Le ottimizzazioni realizzate Ottimizzazione delle risorse Conclusioni e Future Work Middleware gLite della Grid di EGEE Insieme di software che fungono da intermediari tra diverse applicazioni Obiettivi: Interoperabilità e connettività per applicazioni distribuite su piattaforme eterogenee Collante delle applicazioni utilizzate all’interno di un sistema Vantaggi: Consente di ottenere un elevato livello di servizio per gli utenti ed un elevato livello di astrazione per i programmatori Rende più semplice la manutenzione, l’implementazione e l’integrazione delle applicazioni Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  7. 7. Sommario Introduzione al Grid Computing Che cos’è Grid? Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Middleware gLite della Grid di EGEE Le ottimizzazioni realizzate Ottimizzazione delle risorse Conclusioni e Future Work Ottimizzazione delle risorse Problemi relativi alla Grid di EGEE: Le informazioni circa le risorse geograficamente distribuite e di natura eterogenea spesso non affidabili L’aggiornamento dello stato dei job presenta notevoli ritardi Soluzioni implementate: Queue Ranking Filtri Adattivi Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  8. 8. Sommario Introduzione al Grid Computing Che cos’è Grid? Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Middleware gLite della Grid di EGEE Le ottimizzazioni realizzate Ottimizzazione delle risorse Conclusioni e Future Work Ottimizzazione delle risorse Problemi relativi alla Grid di EGEE: Le informazioni circa le risorse geograficamente distribuite e di natura eterogenea spesso non affidabili L’aggiornamento dello stato dei job presenta notevoli ritardi Soluzioni implementate: Queue Ranking Filtri Adattivi Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  9. 9. Sommario Introduzione al Grid Computing L’idea: GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Analisi delle code Le ottimizzazioni realizzate Approccio adattivo per il filtraggio delle code Conclusioni e Future Work L’idea: GriF GriF (Grid Framework): Framework intelligente basato su una Service-Oriented Architecture Obiettivo: gestire la sottomissione dei job da distribuire in griglia Vantaggi introdotti: Ottimizzazione della fruibilità dei job Rapidità di esecuzione dei job Efficienza nel recupero dei risultati Frammentazione dei job in subjob Come ottimizzare la gestione delle risorse di Grid? Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  10. 10. Sommario Introduzione al Grid Computing L’idea: GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Analisi delle code Le ottimizzazioni realizzate Approccio adattivo per il filtraggio delle code Conclusioni e Future Work L’idea: GriF GriF (Grid Framework): Framework intelligente basato su una Service-Oriented Architecture Obiettivo: gestire la sottomissione dei job da distribuire in griglia Vantaggi introdotti: Ottimizzazione della fruibilità dei job Rapidità di esecuzione dei job Efficienza nel recupero dei risultati Frammentazione dei job in subjob Come ottimizzare la gestione delle risorse di Grid? Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  11. 11. Sommario Introduzione al Grid Computing L’idea: GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Analisi delle code Le ottimizzazioni realizzate Approccio adattivo per il filtraggio delle code Conclusioni e Future Work L’idea: GriF GriF (Grid Framework): Framework intelligente basato su una Service-Oriented Architecture Obiettivo: gestire la sottomissione dei job da distribuire in griglia Vantaggi introdotti: Ottimizzazione della fruibilità dei job Rapidità di esecuzione dei job Efficienza nel recupero dei risultati Frammentazione dei job in subjob Come ottimizzare la gestione delle risorse di Grid? Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  12. 12. Sommario Introduzione al Grid Computing L’idea: GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Analisi delle code Le ottimizzazioni realizzate Approccio adattivo per il filtraggio delle code Conclusioni e Future Work L’idea: GriF GriF (Grid Framework): Framework intelligente basato su una Service-Oriented Architecture Obiettivo: gestire la sottomissione dei job da distribuire in griglia Vantaggi introdotti: Ottimizzazione della fruibilità dei job Rapidità di esecuzione dei job Efficienza nel recupero dei risultati Frammentazione dei job in subjob Come ottimizzare la gestione delle risorse di Grid? Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  13. 13. Sommario Introduzione al Grid Computing L’idea: GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Analisi delle code Le ottimizzazioni realizzate Approccio adattivo per il filtraggio delle code Conclusioni e Future Work Analisi delle code Obiettivo: ottimizzare la gestione delle risorse partendo dall’analisi delle code Problema: frammentare i job rallenta la loro esecuzione con l’architettura Grid corrente Limiti delle code: Insufficiente strutturazione Incapacità di ottimizzare la schedulazione di job paralleli Soluzione: ottimizzare la propagazione dei job in base ad alcuni parametri Raggiungibilità della coda Disponibilità delle CPU Rendimento della coda (ranking) Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  14. 14. Sommario Introduzione al Grid Computing L’idea: GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Analisi delle code Le ottimizzazioni realizzate Approccio adattivo per il filtraggio delle code Conclusioni e Future Work Analisi delle code Obiettivo: ottimizzare la gestione delle risorse partendo dall’analisi delle code Problema: frammentare i job rallenta la loro esecuzione con l’architettura Grid corrente Limiti delle code: Insufficiente strutturazione Incapacità di ottimizzare la schedulazione di job paralleli Soluzione: ottimizzare la propagazione dei job in base ad alcuni parametri Raggiungibilità della coda Disponibilità delle CPU Rendimento della coda (ranking) Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  15. 15. Sommario Introduzione al Grid Computing L’idea: GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Analisi delle code Le ottimizzazioni realizzate Approccio adattivo per il filtraggio delle code Conclusioni e Future Work Analisi delle code Obiettivo: ottimizzare la gestione delle risorse partendo dall’analisi delle code Problema: frammentare i job rallenta la loro esecuzione con l’architettura Grid corrente Limiti delle code: Insufficiente strutturazione Incapacità di ottimizzare la schedulazione di job paralleli Soluzione: ottimizzare la propagazione dei job in base ad alcuni parametri Raggiungibilità della coda Disponibilità delle CPU Rendimento della coda (ranking) Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  16. 16. Sommario Introduzione al Grid Computing L’idea: GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Analisi delle code Le ottimizzazioni realizzate Approccio adattivo per il filtraggio delle code Conclusioni e Future Work Approccio adattivo per il filtraggio delle code Adattivo: meccanismo che cambia il suo comportamento sulla base delle informazioni disponibili Obiettivi: raccogliere informazioni sui job in tempo reale costruire contenitori virtuali di apprendimento per analizzare i comportamenti dei job Abilità del sistema: analizzare le richieste degli utenti esaminare le regole presenti nel repository individuare la coda migliore tra quelle disponibili Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  17. 17. Sommario Introduzione al Grid Computing L’idea: GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Analisi delle code Le ottimizzazioni realizzate Approccio adattivo per il filtraggio delle code Conclusioni e Future Work Approccio adattivo per il filtraggio delle code Adattivo: meccanismo che cambia il suo comportamento sulla base delle informazioni disponibili Obiettivi: raccogliere informazioni sui job in tempo reale costruire contenitori virtuali di apprendimento per analizzare i comportamenti dei job Abilità del sistema: analizzare le richieste degli utenti esaminare le regole presenti nel repository individuare la coda migliore tra quelle disponibili Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  18. 18. Sommario Introduzione al Grid Computing L’idea: GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Analisi delle code Le ottimizzazioni realizzate Approccio adattivo per il filtraggio delle code Conclusioni e Future Work Approccio adattivo per il filtraggio delle code Adattivo: meccanismo che cambia il suo comportamento sulla base delle informazioni disponibili Obiettivi: raccogliere informazioni sui job in tempo reale costruire contenitori virtuali di apprendimento per analizzare i comportamenti dei job Abilità del sistema: analizzare le richieste degli utenti esaminare le regole presenti nel repository individuare la coda migliore tra quelle disponibili Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  19. 19. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work L’evoluzione di GriF Obiettivo di GriF: interagire con la griglia in modo rapido ed efficace Problema: scarsa efficienza ed affidabilità della Grid problemi di overhead scarsa correttezza nel retrieve dei risultati Soluzione: introduzione di strumenti di qualità Database Agenti artificiali Script rank.sh Script state.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  20. 20. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work L’evoluzione di GriF Obiettivo di GriF: interagire con la griglia in modo rapido ed efficace Problema: scarsa efficienza ed affidabilità della Grid problemi di overhead scarsa correttezza nel retrieve dei risultati Soluzione: introduzione di strumenti di qualità Database Agenti artificiali Script rank.sh Script state.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  21. 21. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work L’evoluzione di GriF Obiettivo di GriF: interagire con la griglia in modo rapido ed efficace Problema: scarsa efficienza ed affidabilità della Grid problemi di overhead scarsa correttezza nel retrieve dei risultati Soluzione: introduzione di strumenti di qualità Database Agenti artificiali Script rank.sh Script state.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  22. 22. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Schema generale di GriF Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  23. 23. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Database GriF Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  24. 24. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Obiettivo: raccogliere le informazioni sullo stato delle code da classificare attraverso la funzione Rank RANK (x , y , z, w ) = x (α · y + (z + β) (w + γ)) dove: x indica se la coda è up o down y rappresenta la funzione last_performance z rappresenta il numero di CPU libere per ogni coda w rappresenta il tempo di raggiungibilità relativo ad ogni coda Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  25. 25. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Obiettivo: raccogliere le informazioni sullo stato delle code da classificare attraverso la funzione Rank RANK (x , y , z, w ) = x (α · y + (z + β) (w + γ)) dove: x indica se la coda è up o down y rappresenta la funzione last_performance z rappresenta il numero di CPU libere per ogni coda w rappresenta il tempo di raggiungibilità relativo ad ogni coda Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  26. 26. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  27. 27. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  28. 28. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Obiettivo: raccogliere le informazioni sullo stato delle code da classificare attraverso la funzione Rank RANK (x , y , z, w ) = x (α · y + (z + β) (w + γ)) dove: x indica se la coda è up o down y rappresenta la funzione last_performance z rappresenta il numero di CPU libere per ogni coda w rappresenta il tempo di raggiungibilità della coda Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  29. 29. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  30. 30. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  31. 31. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Obiettivo: raccogliere le informazioni sullo stato delle code da classificare attraverso la funzione Rank RANK (x , y , z, w ) = x (α · y + (z + β) (w + γ)) dove: x indica se la coda è up o down y rappresenta la funzione last_performance z rappresenta il numero di CPU libere per ogni coda w rappresenta il tempo di raggiungibilità relativo ad ogni coda Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  32. 32. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  33. 33. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  34. 34. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  35. 35. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh LAST_PERFORMANCE considera i subjob totali contenuti nella tabella Rules eseguiti in ciascuna coda e li classifica in base al loro successo o all’insuccesso DONE (( ABORTED )·TOTALJOBS ) LAST _PERFORMANCE = TIME (m) TIME rappresenta il tempo medio di esecuzione di una certa coda calcolato come sommatoria dei tempi di esecuzione di ogni subjob normalizzati secondo k n EXEC _TIME (m)j TIME (m) = j=1 k(j) , j = 0 Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  36. 36. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Ruolo di k: dividere l’input del job padre determinando il numero dei subjob Esempio: k = 1 Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  37. 37. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Ruolo di k: dividere l’input del job padre determinando il numero dei subjob Esempio: k = 1 Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  38. 38. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Ruolo di k: dividere l’input del job padre determinando il numero dei subjob Esempio: k = 1 se nnrg = 4 il job padre viene frammentato in 4 subjob Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  39. 39. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Ruolo di k: dividere l’input del job padre determinando il numero dei subjob Esempio: k = 1 se nnrg = 4 il job padre viene frammentato in 4 subjob Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  40. 40. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Ruolo di k: dividere l’input del job padre determinando il numero dei subjob Esempio: k = 1 se nnrg = 4 il job padre viene frammentato in 4 subjob Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  41. 41. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Ruolo di k: dividere l’input del job padre determinando il numero dei subjob Esempio: k = 1 se nnrg = 4 il job padre viene frammentato in 4 subjob Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  42. 42. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Ruolo di k: dividere l’input del job padre determinando il numero dei subjob Esempio: k = 1 se nnrg = 4 il job padre viene frammentato in 4 subjob Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  43. 43. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script rank.sh Ruolo di k: dividere l’input del job padre determinando il numero dei subjob Esempio: k = 1 se nnrg = 4 il job padre viene frammentato in 4 subjob Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  44. 44. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script state.sh Obiettivo: aggiungere regole di ottimizzazione nella tabella rules Operazioni eseguite: Selezione dei job padri con stato nullo Esecuzione del comando glite-job-status per ogni job padre Controllo dello stato dei subjob nell’SE Aggiornamento degli stati dei subjob Controllo integrità delle informazioni Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  45. 45. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script state.sh Obiettivo: aggiungere regole di ottimizzazione nella tabella rules Operazioni eseguite: Selezione dei job padri con stato nullo Esecuzione del comando glite-job-status per ogni job padre Controllo dello stato dei subjob nell’SE Aggiornamento degli stati dei subjob Controllo integrità delle informazioni Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  46. 46. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script state.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  47. 47. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script state.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  48. 48. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script state.sh Obiettivo: aggiungere regole di ottimizzazione nella tabella rules Operazioni eseguite: Selezione dei job padri con stato nullo Esecuzione del comando glite-job-status per ogni job padre Controllo dello stato dei subjob nell’SE Aggiornamento degli stati dei subjob Controllo integrità delle informazioni Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  49. 49. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script state.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  50. 50. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script state.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  51. 51. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script state.sh Obiettivo: aggiungere regole di ottimizzazione nella tabella rules Operazioni eseguite: Selezione dei job padri con stato nullo Esecuzione del comando glite-job-status per ogni job padre Controllo dello stato dei subjob nell’SE Aggiornamento degli stati dei subjob Controllo integrità delle informazioni Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  52. 52. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script state.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  53. 53. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script state.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  54. 54. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script state.sh Obiettivo: aggiungere regole di ottimizzazione nella tabella rules Operazioni eseguite: Selezione dei job padri con stato nullo Esecuzione del comando glite-job-status per ogni job padre Controllo dello stato dei subjob nell’SE Aggiornamento degli stati dei subjob Controllo integrità delle informazioni Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  55. 55. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script state.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  56. 56. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script state.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  57. 57. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script state.sh Obiettivo: aggiungere regole di ottimizzazione nella tabella rules Operazioni eseguite: Selezione dei job padri con stato nullo Esecuzione del comando glite-job-status per ogni job padre Controllo dello stato dei subjob nell’SE Aggiornamento degli stati dei subjob Controllo integrità delle informazioni Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  58. 58. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script state.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  59. 59. Sommario L’evoluzione di GriF Introduzione al Grid Computing Database GriF Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Script rank.sh Le ottimizzazioni realizzate Script state.sh Conclusioni e Future Work Script state.sh Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  60. 60. Sommario Introduzione al Grid Computing Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Le ottimizzazioni realizzate Conclusioni e Future Work Conclusioni e Future Work Obiettivi raggiunti: Sviluppo di un Framework collaborativo intelligente Sottomissione ottimizzata di job parametrici Miglioramento delle performance delle code Future Work: Avviare indagini sulla tipologia degli utenti Eseguire profilazioni allo scopo di calcolare la QoU relativa alle attività degli utenti Implementare un modello di creditizzazione per COMPCHEM Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
  61. 61. Sommario Introduzione al Grid Computing Queue Ranking e Algoritmi Adattivi Le ottimizzazioni realizzate Conclusioni e Future Work Conclusioni e Future Work Obiettivi raggiunti: Sviluppo di un Framework collaborativo intelligente Sottomissione ottimizzata di job parametrici Miglioramento delle performance delle code Future Work: Avviare indagini sulla tipologia degli utenti Eseguire profilazioni allo scopo di calcolare la QoU relativa alle attività degli utenti Implementare un modello di creditizzazione per COMPCHEM Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica

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