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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 CiambelliRelatore: Antonio Laganà
Correlatori: Carlo ManualiLeonardo Pacifici
Università degli Studi di PerugiaFacoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
13 Maggio 2010Anno Accademico 2008-2009
Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
Sommario
Introduzione al Grid Computing
Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
1 Introduzione al Grid ComputingChe cos’è Grid?Middleware gLite della Grid di EGEEOttimizzazione delle risorse
2 Queue Ranking e Algoritmi AdattiviL’idea: GriFAnalisi delle codeApproccio adattivo per il filtraggio delle code
3 Le ottimizzazioni realizzateL’evoluzione di GriFDatabase GriFScript rank.shScript state.sh
4 Conclusioni e Future Work
Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
Sommario
Introduzione al Grid Computing
Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
Che cos’è Grid?
Middleware gLite della Grid di EGEE
Ottimizzazione delle risorse
Che cos’è Grid?
“A computational grid is a hardware
and software infrastructure thatprovides dependable, consistent,
pervasive, and inexpensive access to
high-end computational capabilities”
Ian Foster, The Grid Blueprint for a Future Computing Infrastructure (1999)
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Sommario
Introduzione al Grid Computing
Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
Che cos’è Grid?
Middleware gLite della Grid di EGEE
Ottimizzazione delle risorse
Middleware gLite della Grid di EGEE
Insieme di software che fungono da intermediari tra diverse
applicazioni
Obiettivi:Interoperabilità e connettività per applicazioni distribuite supiattaforme eterogeneeCollante delle applicazioni utilizzate all’interno di un sistema
Vantaggi:Consente di ottenere un elevato livello di servizio per gliutenti ed un elevato livello di astrazione per i programmatori
Rende più semplice la manutenzione, l’implementazione el’integrazione delle applicazioni
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Introduzione al Grid Computing
Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
Che cos’è Grid?
Middleware gLite della Grid di EGEE
Ottimizzazione delle risorse
Middleware gLite della Grid di EGEE
Insieme di software che fungono da intermediari tra diverse
applicazioni
Obiettivi:Interoperabilità e connettività per applicazioni distribuite supiattaforme eterogeneeCollante delle applicazioni utilizzate all’interno di un sistema
Vantaggi:Consente di ottenere un elevato livello di servizio per gliutenti ed un elevato livello di astrazione per i programmatori
Rende più semplice la manutenzione, l’implementazione el’integrazione delle applicazioni
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Introduzione al Grid Computing
Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
Che cos’è Grid?
Middleware gLite della Grid di EGEE
Ottimizzazione delle risorse
Middleware gLite della Grid di EGEE
Insieme di software che fungono da intermediari tra diverse
applicazioni
Obiettivi:Interoperabilità e connettività per applicazioni distribuite supiattaforme eterogeneeCollante delle applicazioni utilizzate all’interno di un sistema
Vantaggi:Consente di ottenere un elevato livello di servizio per gliutenti ed un elevato livello di astrazione per i programmatori
Rende più semplice la manutenzione, l’implementazione el’integrazione delle applicazioni
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Introduzione al Grid Computing
Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
Che cos’è Grid?
Middleware gLite della Grid di EGEE
Ottimizzazione delle risorse
Ottimizzazione delle risorse
Problemi relativi alla Grid di EGEE:Le informazioni circa le risorse geograficamente distribuite edi natura eterogenea spesso non affidabiliL’aggiornamento dello stato dei job presenta notevoli ritardi
Soluzioni implementate:Queue Ranking
Filtri Adattivi
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Introduzione al Grid Computing
Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
Che cos’è Grid?
Middleware gLite della Grid di EGEE
Ottimizzazione delle risorse
Ottimizzazione delle risorse
Problemi relativi alla Grid di EGEE:Le informazioni circa le risorse geograficamente distribuite edi natura eterogenea spesso non affidabiliL’aggiornamento dello stato dei job presenta notevoli ritardi
Soluzioni implementate:Queue Ranking
Filtri Adattivi
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Introduzione al Grid Computing
Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’idea: GriF
Analisi delle code
Approccio adattivo per il filtraggio delle code
L’idea: GriF
GriF (Grid Framework): Framework intelligente basato su unaService-Oriented Architecture
Obiettivo: gestire la sottomissione dei job da distribuire in griglia
Vantaggi introdotti:Ottimizzazione della fruibilità dei jobRapidità di esecuzione dei jobEfficienza nel recupero dei risultatiFrammentazione dei job in subjob
Come ottimizzare la gestione delle risorse di Grid?
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Introduzione al Grid Computing
Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’idea: GriF
Analisi delle code
Approccio adattivo per il filtraggio delle code
L’idea: GriF
GriF (Grid Framework): Framework intelligente basato su unaService-Oriented Architecture
Obiettivo: gestire la sottomissione dei job da distribuire in griglia
Vantaggi introdotti:Ottimizzazione della fruibilità dei jobRapidità di esecuzione dei jobEfficienza nel recupero dei risultatiFrammentazione dei job in subjob
Come ottimizzare la gestione delle risorse di Grid?
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Introduzione al Grid Computing
Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’idea: GriF
Analisi delle code
Approccio adattivo per il filtraggio delle code
L’idea: GriF
GriF (Grid Framework): Framework intelligente basato su unaService-Oriented Architecture
Obiettivo: gestire la sottomissione dei job da distribuire in griglia
Vantaggi introdotti:Ottimizzazione della fruibilità dei jobRapidità di esecuzione dei jobEfficienza nel recupero dei risultatiFrammentazione dei job in subjob
Come ottimizzare la gestione delle risorse di Grid?
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Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’idea: GriF
Analisi delle code
Approccio adattivo per il filtraggio delle code
L’idea: GriF
GriF (Grid Framework): Framework intelligente basato su unaService-Oriented Architecture
Obiettivo: gestire la sottomissione dei job da distribuire in griglia
Vantaggi introdotti:Ottimizzazione della fruibilità dei jobRapidità di esecuzione dei jobEfficienza nel recupero dei risultatiFrammentazione dei job in subjob
Come ottimizzare la gestione delle risorse di Grid?
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Introduzione al Grid Computing
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Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’idea: GriF
Analisi delle code
Approccio adattivo per il filtraggio delle code
Analisi delle code
Obiettivo: ottimizzare la gestione delle risorse partendodall’analisi delle code
Problema: frammentare i job rallenta la loro esecuzione conl’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 alcuniparametri
Raggiungibilità della codaDisponibilità delle CPURendimento della coda (ranking)
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Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’idea: GriF
Analisi delle code
Approccio adattivo per il filtraggio delle code
Analisi delle code
Obiettivo: ottimizzare la gestione delle risorse partendodall’analisi delle code
Problema: frammentare i job rallenta la loro esecuzione conl’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 alcuniparametri
Raggiungibilità della codaDisponibilità delle CPURendimento della coda (ranking)
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Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’idea: GriF
Analisi delle code
Approccio adattivo per il filtraggio delle code
Analisi delle code
Obiettivo: ottimizzare la gestione delle risorse partendodall’analisi delle code
Problema: frammentare i job rallenta la loro esecuzione conl’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 alcuniparametri
Raggiungibilità della codaDisponibilità delle CPURendimento della coda (ranking)
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Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’idea: GriF
Analisi delle code
Approccio adattivo per il filtraggio delle code
Approccio adattivo per il filtraggio delle code
Adattivo: meccanismo che cambia il suo comportamento sullabase delle informazioni disponibili
Obiettivi:raccogliere informazioni sui job in tempo reale
costruire contenitori virtuali di apprendimento peranalizzare i comportamenti dei job
Abilità del sistema:analizzare le richieste degli utentiesaminare le regole presenti nel repository
individuare la coda migliore tra quelle disponibili
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Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’idea: GriF
Analisi delle code
Approccio adattivo per il filtraggio delle code
Approccio adattivo per il filtraggio delle code
Adattivo: meccanismo che cambia il suo comportamento sullabase delle informazioni disponibili
Obiettivi:raccogliere informazioni sui job in tempo reale
costruire contenitori virtuali di apprendimento peranalizzare i comportamenti dei job
Abilità del sistema:analizzare le richieste degli utentiesaminare le regole presenti nel repository
individuare la coda migliore tra quelle disponibili
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Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’idea: GriF
Analisi delle code
Approccio adattivo per il filtraggio delle code
Approccio adattivo per il filtraggio delle code
Adattivo: meccanismo che cambia il suo comportamento sullabase delle informazioni disponibili
Obiettivi:raccogliere informazioni sui job in tempo reale
costruire contenitori virtuali di apprendimento peranalizzare i comportamenti dei job
Abilità del sistema:analizzare le richieste degli utentiesaminare le regole presenti nel repository
individuare la coda migliore tra quelle disponibili
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Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
L’evoluzione di GriF
Obiettivo di GriF: interagire con la griglia in modo rapido edefficace
Problema: scarsa efficienza ed affidabilità della Gridproblemi di overhead
scarsa correttezza nel retrieve dei risultati
Soluzione: introduzione di strumenti di qualitàDatabase
Agenti artificialiScript rank.sh
Script state.sh
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Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
L’evoluzione di GriF
Obiettivo di GriF: interagire con la griglia in modo rapido edefficace
Problema: scarsa efficienza ed affidabilità della Gridproblemi di overhead
scarsa correttezza nel retrieve dei risultati
Soluzione: introduzione di strumenti di qualitàDatabase
Agenti artificialiScript rank.sh
Script state.sh
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Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
L’evoluzione di GriF
Obiettivo di GriF: interagire con la griglia in modo rapido edefficace
Problema: scarsa efficienza ed affidabilità della Gridproblemi di overhead
scarsa correttezza nel retrieve dei risultati
Soluzione: introduzione di strumenti di qualitàDatabase
Agenti artificialiScript rank.sh
Script state.sh
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L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Schema generale di GriF
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L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Database GriF
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L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
Obiettivo: raccogliere le informazioni sullo stato delle code daclassificare 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 codaw rappresenta il tempo di raggiungibilità relativo ad ogni coda
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Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
Obiettivo: raccogliere le informazioni sullo stato delle code daclassificare 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 codaw rappresenta il tempo di raggiungibilità relativo ad ogni coda
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Introduzione al Grid Computing
Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
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Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
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Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
Obiettivo: raccogliere le informazioni sullo stato delle code daclassificare 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 codaw rappresenta il tempo di raggiungibilità della coda
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Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
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Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
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Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
Obiettivo: raccogliere le informazioni sullo stato delle code daclassificare 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 codaw rappresenta il tempo di raggiungibilità relativo ad ogni coda
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L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
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L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
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Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
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L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
LAST_PERFORMANCE considera i subjob totali contenuti nellatabella Rules eseguiti in ciascuna coda e li classifica in base al lorosuccesso o all’insuccesso
LAST_PERFORMANCE =(( DONE
ABORTED )·TOTALJOBS)TIME(m)
TIME rappresenta il tempo medio di esecuzione di una certa codacalcolato come sommatoria dei tempi di esecuzione di ogni subjobnormalizzati secondo k
TIME (m) =�n
j=1EXEC_TIME(m)j
k(j) , j �= 0
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L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
Ruolo di k: dividere l’input del job padre determinando il numerodei subjob
Esempio: k = 1
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L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
Ruolo di k: dividere l’input del job padre determinando il numerodei subjob
Esempio: k = 1
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L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
Ruolo di k: dividere l’input del job padre determinando il numerodei subjob
Esempio: k = 1
se nnrg = 4 il job padre viene frammentato in 4 subjob
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Le ottimizzazioni realizzate
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L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
Ruolo di k: dividere l’input del job padre determinando il numerodei subjob
Esempio: k = 1
se nnrg = 4 il job padre viene frammentato in 4 subjob
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L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
Ruolo di k: dividere l’input del job padre determinando il numerodei subjob
Esempio: k = 1
se nnrg = 4 il job padre viene frammentato in 4 subjob
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Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
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Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
Ruolo di k: dividere l’input del job padre determinando il numerodei subjob
Esempio: k = 1
se nnrg = 4 il job padre viene frammentato in 4 subjob
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Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
Ruolo di k: dividere l’input del job padre determinando il numerodei subjob
Esempio: k = 1
se nnrg = 4 il job padre viene frammentato in 4 subjob
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Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script rank.sh
Ruolo di k: dividere l’input del job padre determinando il numerodei subjob
Esempio: k = 1
se nnrg = 4 il job padre viene frammentato in 4 subjob
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Le ottimizzazioni realizzate
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L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script state.sh
Obiettivo: aggiungere regole di ottimizzazione nella tabella rules
Operazioni eseguite:Selezione dei job padri con stato nulloEsecuzione del comando glite-job-status per ogni job padreControllo dello stato dei subjob nell’SE
Aggiornamento degli stati dei subjobControllo integrità delle informazioni
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L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
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 padreControllo dello stato dei subjob nell’SE
Aggiornamento degli stati dei subjobControllo integrità delle informazioni
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Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script state.sh
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Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script state.sh
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Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script state.sh
Obiettivo: aggiungere regole di ottimizzazione nella tabella rules
Operazioni eseguite:Selezione dei job padri con stato nulloEsecuzione del comando glite-job-status per ogni job padre
Controllo dello stato dei subjob nell’SE
Aggiornamento degli stati dei subjobControllo integrità delle informazioni
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Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script state.sh
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Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script state.sh
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Sommario
Introduzione al Grid Computing
Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script state.sh
Obiettivo: aggiungere regole di ottimizzazione nella tabella rules
Operazioni eseguite:Selezione dei job padri con stato nulloEsecuzione del comando glite-job-status per ogni job padreControllo dello stato dei subjob nell’SE
Aggiornamento degli stati dei subjobControllo integrità delle informazioni
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Le ottimizzazioni realizzate
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L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script state.sh
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Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
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Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script state.sh
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Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script state.sh
Obiettivo: aggiungere regole di ottimizzazione nella tabella rules
Operazioni eseguite:Selezione dei job padri con stato nulloEsecuzione del comando glite-job-status per ogni job padreControllo dello stato dei subjob nell’SE
Aggiornamento degli stati dei subjobControllo integrità delle informazioni
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Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script state.sh
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L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script state.sh
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Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script state.sh
Obiettivo: aggiungere regole di ottimizzazione nella tabella rules
Operazioni eseguite:Selezione dei job padri con stato nulloEsecuzione del comando glite-job-status per ogni job padreControllo dello stato dei subjob nell’SE
Aggiornamento degli stati dei subjobControllo integrità delle informazioni
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Le ottimizzazioni realizzate
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L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script state.sh
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Le ottimizzazioni realizzate
Conclusioni e Future Work
L’evoluzione di GriF
Database GriF
Script rank.sh
Script state.sh
Script state.sh
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Queue Ranking e Algoritmi Adattivi
Le ottimizzazioni realizzate
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Conclusioni e Future Work
Obiettivi raggiunti:Sviluppo di un Framework collaborativo intelligente
Sottomissione ottimizzata di job parametriciMiglioramento delle performance delle code
Future Work:Avviare indagini sulla tipologia degli utenti
Eseguire profilazioni allo scopo di calcolare la QoU relativaalle attività degli utentiImplementare un modello di creditizzazione perCOMPCHEM
Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica
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 parametriciMiglioramento delle performance delle code
Future Work:Avviare indagini sulla tipologia degli utenti
Eseguire profilazioni allo scopo di calcolare la QoU relativaalle attività degli utentiImplementare un modello di creditizzazione perCOMPCHEM
Davide Ciambelli Corso di Laurea Specialistica in Informatica