Resumen
La tecnología Grid está
transformando la forma en la que se realiza la computación, la
comunicación, la interconexión y la solución de problemas de gran
escala científicos, ingenieriles y de negocios. En la actualidad,
existen numerosos proyectos científicos y empresariales que hacen uso
de la tecnología Grid con resultados exitosos. Tal es el caso del LCG,
The Large Hadron Collider (LHC) Computing Grid, en el CERN, la
organización europea para la investigación nuclear. Es precisamente la
proliferación de sistemas Grids independientes la que ha sacado a la
luz la necesidad de estructuras federales que permitan la integración y
el control sostenible de los recursos. El ejemplo más representativo de
dicha necesidad lo constituye la “European Grid Initiative” (EGI).
Aunque un Grid Federado puede estar formado por varias infraestructuras
Grid de distinto tipo, éste se sigue basando en el mismo principio que
todo sistema Grid, a saber, en la coordinación de recursos que no están
sujetos a un control centralizado.
El problema de la planificación es uno de los más conocidos en
Informática, sin embargo, aplicar alguno de los algoritmos de
planificación ya existentes al entorno de los Grids Federados plantea
varios problemas, principalmente de escalabilidad. Tanto es así, que
con la aparición de este tipo de sistemas las tendencias en
planificación han sufrido un cambio de dirección desde una
planificación local hacia una planificación global. El principal motivo
por el que no se puede sacar provecho de investigaciones anteriores es
debido a que las suposiciones que son la base de sistemas centralizados
no son aplicables en un entorno Grid. Por lo tanto, las estrategias de
planificación para escenarios Grid derivadas de dichas ideas producen
malos resultados en la práctica. Es por esto, que uno de los objetivos
más importantes de esta tesis sea el de diseñar una arquitectura
descentralizada de Grid Federado basada en meta-planificadores.
A diferencia del gestor de carga local, el meta-planificador posee
información general de todo el Grid Federado. Por lo tanto, las
técnicas de planificación de grano-fino no son adecuadas para este
nivel. Estas técnicas encajan mejor en un gestor de carga local, dado
que estos controlan por completo los recursos al encontrarse en las
capas más cercanas a los mismos. En cambio, el meta-planificador
necesita de técnicas ligeras, desacopladas y de grano-grueso. En este
sentido, el principal objetivo de la presente tesis es el estudio y
análisis de varios algoritmos de planificación que siguen estos
principios, basados en un modelo de rendimiento, que permiten la
distribución de trabajos independientes en Grids Federados y que además
consiguen reducir el tiempo de ejecución de las aplicaciones e
incrementar la productividad de los recursos. La principal ventaja de
utilizar un modelo de rendimiento en el que basar nuestras estrategias
de planificación radica en la no dependencia de la información sobre el
estado de los recursos. En este sentido, encontramos soluciones,
también a nivel de meta-planificador, que apuestan precisamente por
utilizar información sobre el estado de los recursos, cuando se ha
demostrado que los servicios de información centralizados y
jerarquizados presentan importantes limitaciones, como único punto de
fallo, falta de escalabilidad y alto coste en las comunicaciones por
red.