Особенности вычислительных сред с неотчуждаемыми ресурсами

Неоднородность, динамичность состава и различная административная принадлежность вычислительных узлов, используемых совместно с их владельцами, существенно усложняют организацию распределенной обработки данных. В коммерчески используемом гриде, мультиагентных системах и облачных вычислениях весьма перспективным представляется использование так называемых экономических механизмов управления ресурсами и планирования заданий независимых пользователей, конкурирующих между собой за возможность выполнения задания на том или ином ресурсе. В рамках экономических моделей организации распределенных вычислений интересы пользователей и собственников вычислительных узлов зачастую противоречивы. Условие неотчуждаемости ресурсов подразумевает, что наряду с глобальными потоками заданий внешних пользователей выполняются и локальные задания собственников рассматриваемого домена узлов. При этом имеет место конкуренция как независимых пользователей, так и глобальных (пользовательских) и локальных (внутренних) потоков заданий за использование ресурсов.

Серьезная проблема связана с ценообразованием в зависимости от уровня качества обслуживания. Пользователь, запускающий задание, должен иметь возможность управлять временем его старта, оперируя платой, которую он вносит за выполнение задания в течение некоторого времени. Цена устанавливается собственником на основе соображений балансирования глобальных и локальных потоков заданий, получения соответствующего дохода и т.п.

В одних моделях распределенной обработки данных на неотчуждаемых ресурсах в зависимости от состояния среды отыскивается лишь подходящий набор ресурсов и не поддерживаются оптимизационные механизмы планирования заданий. В других – не представлены аспекты, весьма характерные для распределенных сред с неотчуждаемыми ресурсами и связанные с динамикой изменения загрузки узлов, конкуренцией независимых пользователей, а также глобальных и локальных потоков заданий. При реализации той или иной экономической политики брокерами вычислительных ресурсов, как правило, проводится оптимизация выполнения конкретного приложения. Здесь ключевыми игроками являются владельцы и брокеры, представляющие интересы независимых пользователей, конкурирующих за использование вычислительных ресурсов. Другая тенденция связана с образованием виртуальных организаций. При этом осуществляется оптимизация планирования на уровне потоков заданий. В рамках первого из направлений системы управления ресурсами являются хорошо масштабируемыми и адаптируемыми к особенностям приложений. Однако использование независимыми пользователями различных критериев для оптимизации планов выполнения своих заданий в условиях возможной конкуренции с другими заданиями может ухудшать такие интегральные характеристики, как время выполнения пакета заданий и загрузка ресурсов. Образование виртуальных организаций естественным образом ограничивает масштабируемость систем управления заданиями. Тем не менее, наличие определенных правил предоставления и потребления ресурсов позволяет повысить эффективность планирования на уровне потоков заданий.

В настоящем разделе излагается подход к планированию пакетов независимых заданий на основе экономических принципов, принятых в виртуальной организации. Планирование заданий реализуется циклично на альтернативных наборах предварительно отобранных слотов – временны́х отрезков доступности соответствующих ресурсов. Под ресурсом понимается процессор, вычислительный узел, кластер и т.д. Описание слота дополняется таким атрибутом, как цена ресурса. Далее используются понятия набора – последовательности слотов, число которых не меньше числа слотов, необходимых заданию, – и комбинации – последовательности наборов слотов для заданий пакета. Задание состоит из задач, которые выполняются параллельно. Слоты имеют произвольные и несовпадающие моменты времени начала и окончания. Выполнение параллельного задания требует выделения определенного числа слотов, так чтобы составные части задания (задачи) могли стартовать одновременно. План выполнения задания представляет собой набор отобранных слотов, а план выполнения пакета – комбинацию слотов. Списки доступных слотов передаются из локальных систем пакетной обработки заданий метапланировщику. Стратегии планирования и ограничения модифицируются в соответствии с обновляемыми расписаниями локальных вычислительных узлов.

В последующих разделах рассматривается решение задач выбора оптимальной, в однокритериальной постановке, и эффективной, в случае заданного вектора критериев, комбинаций слотов для обработки пакета независимых заданий.