Розробка системи організації grid-обчислень на базі ARC Nordugrid з використанням віртуальних оточень виконання платформи Docker

Автор(и)

  • Ольга Анатоліївна Пріла Національний університет «Чернігівська політехніка» , Україна https://orcid.org/0000-0002-0884-6516
  • Володимир Вікторович Казимир Національний університет «Чернігівська політехніка» , Україна https://orcid.org/0000-0001-8163-1119
  • Володимир Маркович Базилевич Національний університет «Чернігівська політехніка» , Україна https://orcid.org/0000-0001-8935-446X
  • Олександр Олегович Сиса Національний університет «Чернігівська політехніка» , Україна https://orcid.org/0000-0001-8786-3439

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.249462

Ключові слова:

grid, хмарні обчислення, віртуалізація, планування задач, реплікація

Анотація

Проведене дослідження сучасних фреймворків та засобів застосування віртуалізації в grid-середовищі підтвердило актуальність задачі автоматизованого налаштування оточення виконання задач у grid-середовищі.

Налаштування оточення виконання задач з використанням віртуалізації  становить необхідність впровадження відповідних алгоритмів планування задач та розподіленого збереження образів віртуальних оточень у grid-середовищі. Існуючі рішення для хмарних інфраструктур щодо оптимізації процесу розгортання віртуальних машин на обчислювальних ресурсах не мають інтеграції з проміжним програмним забезпеченням Arc Nordugrid, що широко використовується в grid-інфраструктурах. Актуальною задачею є розробка засобів планування задач та розміщення образів віртуальних машин на ресурсах grid-середовища з урахуванням використання засобів віртуалізації.

Представлено результати реалізації сервісів фреймворку, що дозволяють проєктувати та виконувати обчислювальні задачі у grid-середовищі на базі ARC Nordugrid з використанням віртуального оточення виконання платформи Docker. Наведені результати реалізації сервісів планування задач у grid-середовищі з використання віртуального оточення виконання засновані на використанні алгоритму планування на базі методу динамічного програмування.

Оцінки ефективності розроблених рішень на базі комплексу імітаційних моделей показали, що використання запропонованого алгоритму планування та реплікації віртуальних образів в grid-середовищі дозволяє скоротити час виконання обчислювальної задачі на 88 %. Такі оцінки потребують подальшого уточнення, прогнозується підвищення ефективності планування із часом при збільшенні кількості запущених задач за рахунок перерозподілу сховища віртуальних образів

Біографії авторів

Ольга Анатоліївна Пріла, Національний університет «Чернігівська політехніка»

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інформаційних та комп’ютерних систем

Володимир Вікторович Казимир, Національний університет «Чернігівська політехніка»

Доктор технічних наук, професор

Кафедра інформаційних та комп’ютерних систем

Володимир Маркович Базилевич, Національний університет «Чернігівська політехніка»

Кандидат економічних наук, доцент, завідувач кафедри

Кафедра інформаційних та комп’ютерних систем

Олександр Олегович Сиса, Національний університет «Чернігівська політехніка»

Кафедра інформаційних та комп’ютерних систем

Посилання

  1. Di Meglio, A., Riedel, M., Memon, S. M., Loomis, C., Salomoni, D. (2011). Grids and Clouds Integration and Interoperability: an overview. Proceedings of The International Symposium on Grids and Clouds and the Open Grid Forum – PoS(ISGC 2011 & OGF 31). doi: https://doi.org/10.22323/1.133.0112
  2. Foster, I. (2002). What is the Grid? A Three Point Checklist. GRIDToday. Available at: https://www.mcs.anl.gov/~itf/Articles/WhatIsTheGrid.pdf
  3. Mell, P. M., Grance, T. (2011). The NIST Definition of Cloud Computing. Recommendations of the National Institute of Standards and Technology. NIST. doi: https://doi.org/10.6028/nist.sp.800-145
  4. ARC. NorduGrid. Available at: http://www.nordugrid.org/
  5. Krašovec, B., Filipčič, A. (2019). Enhancing the Grid with Cloud Computing. Journal of Grid Computing, 17 (1), 119–135. doi: https://doi.org/10.1007/s10723-018-09472-w
  6. Pogorilyy, S. D., Boyko, Y., Salnikov, A. O., Sliusar, Ie. A., Boretsky, O. (2017). Images of virtual machines running as grid tasks provisional configuration and formation. Naukovi pratsi Donetskoho natsionalnoho tekhnichnoho universytetu. Seriya: Informatyka, kibernetyka ta obchysliuvalna tekhnika, 2, 90–97. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npdntu_inf_2017_2_14
  7. Haug, S., Sciacca, F. G. (2017). ATLAS computing on Swiss Cloud SWITCHengines. Journal of Physics: Conference Series, 898, 052017. doi: https://doi.org/10.1088/1742-6596/898/5/052017
  8. ATLAS Experiment. Available at: https://atlas.cern/
  9. Keahey, K., Riteau, P., Anderson, J., Zhen, Z. (2019). Managing Allocatable Resources. 2019 IEEE 12th International Conference on Cloud Computing (CLOUD). doi: https://doi.org/10.1109/cloud.2019.00019
  10. Donyagard Vahed, N., Ghobaei-Arani, M., Souri, A. (2019). Multiobjective virtual machine placement mechanisms using nature-inspired metaheuristic algorithms in cloud environments: A comprehensive review. International Journal of Communication Systems, 32 (14), e4068. doi: https://doi.org/10.1002/dac.4068
  11. Mohammad, S. G. (2019). A dynamic replication mechanism in data grid based on a weighted priority - based scheme. i-Manager’s Journal on Cloud Computing, 6 (1), 9. doi: https://doi.org/10.26634/jcc.6.1.15897
  12. Chang, Y., Gu, C., Luo, F. (2016). A novel energy-aware and resource efficient virtual resource allocation strategy in IaaS cloud. 2016 2nd IEEE International Conference on Computer and Communications (ICCC). doi: https://doi.org/10.1109/compcomm.2016.7924911
  13. Ashraf, A., Porres, I. (2017). Multi-objective dynamic virtual machine consolidation in the cloud using ant colony system. International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems, 33 (1), 103–120. doi: https://doi.org/10.1080/17445760.2017.1278601
  14. Kazymyr, V., Prila, O., Kryshchenko, M. (2017). The use of dynamic virtual images in a grid environment with replication support. Technical Sciences and Technology, 3 (9), 88–97. doi: https://doi.org/10.25140/2411-5363-2017-3(9)-88-97
  15. Prila, O., Kazymyr, V., Kryshchenko, M., Sysa, D. (2018). The technology of reliable task execution in grid environment using dynamic virtual images. 2018 IEEE 9th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies (DESSERT). doi: https://doi.org/10.1109/dessert.2018.8409109
  16. Apache NetBeans. Available at: https://netbeans.apache.org/
  17. Git. Available at: https://git-scm.com/
  18. Maven. Welcome to Apache Maven. Available at: https://maven.apache.org/
  19. GridSim. Available at: https://swmath.org/software/1392
  20. Prila, O. A. (2013). The algorithm of job scheduling in Grid environment based on the dynamic programming method. Visnyk Chernihivskoho derzhavnoho tekhnolohichnoho universytetu. Seriya: Tekhnichni nauky, 4 (69), 153–162.
  21. Prila, O. (2013). Framework for grid application development with support of different types of large-scale computing tasks. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (2 (64), 8–14. Available at: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/16598
  22. About Registry. Available at: https://docs.docker.com/registry/introduction/

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-12-29

Як цитувати

Пріла, О. А., Казимир, В. В., Базилевич, В. М., & Сиса, О. О. (2021). Розробка системи організації grid-обчислень на базі ARC Nordugrid з використанням віртуальних оточень виконання платформи Docker. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(2 (114), 117–124. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.249462