3.3 Режимы использования ресурсов

Сейчас, особенно в крупных проектах для поддержки научных приложений, наиболее распространен способ создания грид, когда владельцы выделяют в него свои ресурсы и не используют их сами, то есть выступают в роли профессиональных провайдеров. Этот способ имеет свою область существования, но представляет интерес также грид, в котором организации

или отдельные лиц объединяют имеющиеся ресурсы, но не передают их в грид полностью – они должны совместно использоваться и в грид, и владельцами. Ресурсы, использующиеся в режиме разделения между владельцами и пользователями грид, называться неотчуждаемыми. Достоинство грид с неотчуждаемыми ресурсами в том, что, в отличие от первого способа, здесь не требуется затрат на формирование специальной ресурсной базы, и грид может создаваться динамически на ограниченный период времени с целью решению какой-либо крупной проблемы, для которой ресурсов отдельных членов кооперации не хватает.

С точки зрения планирования неотчуждаемость ресурсов усложняет

ситуацию, поскольку в этом случае на них поступает два потока заданий: 1)

поток из грид (глобальный), управляемый планировщиком, и 2) локальный

поток заданий, которые запускаются средствами, отличными от пользовательских интерфейсов грид. Например, в условиях кластеризованных ресурсов локальные задания вводятся непосредственно через интерфейсы СПО. Таким образом, локальные задания неподконтрольны планировщику, хотя создаваемая ими загрузка ресурсов должна учитываться планировщиком при распределении глобальных заданий.

3.4 Проблемы планирования при использованием стандартных интерфейсов менеджеров ресурсов

Стандартный набор интерфейсов менеджеров ресурсов является слишком

ограниченным, для того, чтобы на их базе можно было построить

детерминированное планирование. Их использование порождает проблемы, которые будут рассмотрены ниже.

Определение исполнительных ресурсов. В рамках интерфейсов СПО

планировщик может получить только интегральную информацию о состоянии кластеров: количество заданий в очередях, общее число процессоров, число загруженных процессоров и т.п. Однако информация о характеристиках обрабатывающих компьютеров – платформа, характеристики их ресурсов – остается недоступной. Информация общего плана, которой располагает планировщик, позволяет построить аллокацию, в которой в качестве исполнительных ресурсов определен кластер, однако, не гарантируется, что в нем есть необходимые заданию компьютеры с нужной архитектурой, достаточным объемом памяти, и оно действительно может быть в нем запущено.

Планирование, основанное на такой информационной базе, может

применяться только в грид с однородными по ресурсам кластерами. Если же

это не так, то, по-видимому, единственно возможный способ планирования спекулятивный запуск заданий во все кластеры грид.

Оценка времени начала аллокации. При построении аллокации планировщик может точно оценить время ее начала только при условии, что в кластере есть достаточное для планируемого задания количество свободных компьютеров – тогда оно может начать выполняться сразу. В противном случае в результате использования аллокации задание будет поставлено в очередь, но время его запуска на счет будет неопределенным. Говоря точнее, оно зависит от всех заданий, находящихся в кластере – в состоянии выполнения или ожидания в очереди, а также от того, какие задания будут поступать в кластер в дальнейшем.

Возможность получения аллоцированных ресурсов. Даже в ситуации, когда в кластер не поступают локальные задания, неопределенность времени начала аллокации приводит к задержкам в обработке глобальных заданий (и простою ресурсов), однако, при разделении ресурсов с владельцами последствия будут более тяжелыми. Если в кластер поступает неконтролируемый планировщиком локальный поток, задание грид может оставаться в очереди кластера неограниченно долго – оно может “зависнуть”.

Хотя грид с кластеризованными ресурсами получил наибольшее распространение, развивается и альтернативный, весьма перспективный подход, в котором грид строится из отдельных компьютеров.

При включении ресурсов в грид без объединения их в кластеры менеджер

ресурсов устанавливается на каждый компьютер и обслуживает только его,

осуществляя локальное управление заданиями путем непосредственного

взаимодействия с ОС. При таком “индивидуальном” подходе информационные интерфейсы менеджера позволяют предоставлять планировщику полный набор данных (объемы и характеристики ресурсов), необходимых для того, чтобы отбирать исполнительные компьютеры в точном соответствии с ресурсным запросом. Решается также проблема гарантированного запуска заданий. Если в варианте с кластеризованными ресурсами время начала аллокации определяется путем опроса состояния кластера через интерфейсы СПО, что приводит к дефектам планирования, то менеджер компьютера сам определяет возможность выполнения задания грид и выдает планировщику запрос на его получение.

Основная проблема грид с некластеризованными ресурсами –

непредсказуемость времени окончания задания. Такой грид наиболее выгоден, если ресурсы используются в режиме разделения с владельцами. Разделение ресурсов происходит здесь непосредственно во время выполнения: ресурсы, в том числе и процессорные, делятся между заданием грид и приложениями, выполняемыми владельцем компьютера. Владелец компьютера устанавливает политику разделения ресуров таким образом, чтобы обработка задания грид не оказывала существенного влияния на его деятельность, то есть, фактически, разрешает занимать компьютер в периоды простоя. Помимо того, компьютеры могут выключаться в произвольные моменты времени. Эти обстоятельства приводят к тому, что реальное время обработки задания на таких ресурсах будет существенно отличаться от процессорного времени, заказанного в ресурсном запросе. Проблема планирования в этом случае – сделать реальное время выполнения приемлемым для пользователя.