Ejecución adaptativa en Grids computacionales

• Autores: Eduardo Huedo Cuesta
• Directores de la Tesis: Ignacio Martín Llorente (dir. tes.), Rubén Manuel Santiago Montero (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Complutense de Madrid ( España ) en 2004
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Francisco Tirado Fernández (presid.), Rafael Aurelio Moreno Vozmediano (secret.), Ramón Doallo (voc.), Vicente Hernández García (voc.), Julio Ortega Lopera (voc.)
• Materias:
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología de los ordenadores
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Docta Complutense
• Resumen

  • El objetivo principal de esta Tesis es el estudio y análisis de las diferentes técnicas de planificación y ejecución de trabajos en Grids que proporcionan una mayor eficiencia, fiabilidad y facilidad de uso. De entre todas las técnicas existentes, quizá la más interesante sea la ejecución adaptativa de trabajos. El aspecto fundamental de la ejecución adaptativa es el reconocimiento de las condiciones cambiantes, tanto de los recursos del Grid como de las demandas de la aplicación. Para conseguir tal funcionalidad, proponemos un modelo de aplicación consciente del Grid y un agente de envío, que proporciona los mecanismos de ejecución necesarios para adaptar la ejecución de la aplicación.Las técnicas estudiadas se han incluido en una nueva herramienta experimental basada en Globus, que permite una ejecución de trabajos más sencilla y eficiente en entornos Grid dinámicos. La adaptación a las condiciones cambiantes se consigue implementando una replanificación automática de las aplicaciones cuando se producen degradaciones en el rendimiento, descubrimientos de "mejores" recursos, cambios en las demandas de la aplicación, cancelaciones o suspensiones del trabajo, fallos, etc. La replanificación de un trabajo puede conducir a su migración a otro recurso más apropiado. La viabilidad de las técnicas desarrolladas se demuestra con la ejecución de varios tipos de aplicaciones: aplicaciones de alta productividad en Dinámica de Fluidos Computacional (análisis de la dinámica de un fluido sobre una placa delgada) y Bioinformática (predicción de la estructura y propiedades termodinámicas de secuencias de proteínas); y los NAS Grid Benchmarks, que incluyen aplicaciones con flujos de trabajo complejos. Los resultados obtenidos demostrarán el impacto decisivo que tiene la capacidad de adaptar la ejecución del trabajo en el rendimiento y robustez que pueden alcanzarse.