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Estimando o Valor de uma Grade P2P usandoProvedores de Infraestrutura como Servico como
Parametro de Comparacao
Edigley Pereira FragaOrientador: Dalton Serey Guerrero
21 de outubro de 2010
Agenda
Contextualizacao
Objetivo do Estudo
Cenario de Estudo + Metodologia
Analise Preliminar
Simplificacoes
Consideracoes Finais
Agenda
Contextualizacao
Objetivo do Estudo
Cenario de Estudo + Metodologia
Analise Preliminar
Simplificacoes
Consideracoes Finais
Contextualizacao
I Grade Oportunistas Entre-ParesI Comunidade OurGridI Rede de Favores (NoF) como mecanismo de incentivo
I Aplicacoes bag-of-tasksI Aplicacoes paralelas cujas tarefas sao independentes entre si
I Oferta de Infraestrutura como ServicoI Um dos servicos no universo de Cloud Computing
Infraestrutura como Servico
I Modelos de Tarifacao (Amazon)I On-demand InstancesI Reserved InstancesI Spot Instances
I Caracterıstica: Volatilidade de Recursos
IaaS “Oportunista”
Modelo Spot Instances
I Usuarios “dizem” quanto querem pagar pelos recursosI A Amazon define o preco (Spot-Price)
I Todas as requisicoes com ofertas maiores ou iguais aoSpot-Price sao atendidas
I Usuario paga o valor do Spot-PriceI Todas as instancias provenientes de uma oferta inferior ao
Spot-Price sao automaticamente terminadasI Caracteriza a volatilidade
I Indicado para aplicacoes com flexibilidade de inıcio e termino
Agenda
Contextualizacao
Objetivo do Estudo
Cenario de Estudo + Metodologia
Analise Preliminar
Simplificacoes
Consideracoes Finais
Objetivo do Estudo
I Analisar comparativamente a execucao de aplicacoesbag-of-tasks em um ambiente de grade oportunista e sobreIaaS (modelo Spot-Instance) considerando os fatores custo emakespan.
I Ha recursos locais para execucao e usa-se recursos remotospara diminuir o makespan.
I Existe um dificuldade de quantificar, do ponto de vista dousuario, o valor fornecido por uma grade entre pares.
Agenda
Contextualizacao
Objetivo do Estudo
Cenario de Estudo + Metodologia
Analise Preliminar
Simplificacoes
Consideracoes Finais
Cenario - Alocacao de Tarefas
I Se houver mais tarefas que recursos disponıveis,inevitavelmente havera espera em fila e consequentementeaumento do makespan do job.
Cenario - Alocacao de Tarefas
I Se houver mais tarefas que recursos disponıveis,inevitavelmente havera espera em fila e consequentementeaumento do makespan do job.
Cenario - Alocacao de Tarefas
I Se houver mais tarefas que recursos disponıveis,inevitavelmente havera espera em fila e consequentementeaumento do makespan do job.
Metodologia de Comparacao
I Simulacao guiada por traces sinteticosI Um mesmo workload em uma grade p2p e na “nuvem
oportunista”
1. Recursos Locais + Recursos obtido pela NoF2. Recursos Locais + Instancias da “nuvem oportunista”
I CaracterizacaoI DemandaI OfertaI Volatilidade
Demanda
I Geracao sintetica de workloadI Numero de tarefas por job e tempo de interchegadas
modelados a partir de traces de grades reais.I Tamanho medio de 15 minutos para cada tarefa.I Considerando efeito do ciclo diario na chegada de jobs
Oferta
I Grade: Ambiente heterogeneo variando de 300 a 2000desktops tıpicos distribuıdos em uma centena de peers
I Cenarios com baixa, media e alta contencao.
I Nuvem Oportunista (dois cenarios)I Infinito (Ideal).I Limitado a vinte (20) maquinas por peer (Situacao atual).
I Calculo do custo para fazer cloudburstI Series historicas com as oscilacoes do Spot-Price (Instancia
small)
Volatilidade
I Grade:I Traces de disponibilidade gerados sinteticamente
I Modelados a partir da analise do padrao de ociosidade demaquinas desktops
Agenda
Contextualizacao
Objetivo do Estudo
Cenario de Estudo + Metodologia
Analise Preliminar
Simplificacoes
Consideracoes Finais
Analise Preliminar
I Cenario:I Modelagem de Iosup para tamanho de job, intervalo de
interchegada e atribuicao de job a usuario (368 usuarios aotodo).
I 10 sites e cada um dos 368 usuarios foi alocado aleatoriamentepara cada site.
I Variando o numero de maquinas em cada site para alterar acontencao do sistema.
Agenda
Contextualizacao
Objetivo do Estudo
Cenario de Estudo + Metodologia
Analise Preliminar
Simplificacoes
Consideracoes Finais
Simplificacoes/Limitacoes da Abordagem
I Nao considera outros custos que existem ao se fazercloudburst
I ArmazenamentoI Trafego em Rede
I Dificuldade na caracterizacao da demanda e disponibilidadeI Os modelos sinteticos podem nao ser tao realistas.
Agenda
Contextualizacao
Objetivo do Estudo
Cenario de Estudo + Metodologia
Analise Preliminar
Simplificacoes
Consideracoes Finais
Consideracoes Finais
I Devido a limitacoes no numero de instancias simultaneas paraum mesmo usuario, ha cenarios em que a grade se tornavantajosa quanto ao makespan.
I Dificuldade na caracterizacao da demanda e disponibilidade!E um problema!
I Ha uma carencia de metricas para avaliar grades oportunistasentre pares.
Referencias
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/.
Referencias
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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