Sommario. Introduzione al problema Infrastruttura realizzata Procedure di ottimizzazione Validazione Conclusioni

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2 Sommario Introduzione al problema Infrastruttura realizzata Procedure di ottimizzazione Validazione Conclusioni 2

3 Il cluster INFN Perugia Oltre 250 cpu e 40TB di spazio dati 9 gruppi, 100 utenti locali Partecipa al progetto EGEE 3

4 Il cluster INFN Perugia Oltre 250 cpu e 40TB di spazio dati 9 gruppi, 100 utenti locali Partecipa al progetto EGEE Risorse eterogenee acquisite nel tempo costituite da macchine p3 1Ghz e macchine 8 core 3,4Ghz Utenti locali e remoti via grid Job singolo processore e per job mpi 4

5 Il cluster INFN Perugia Si presenta all'utente come un unico ambiente di esecuzione Elaborazione di tipo batch TORQUE/Maui per resource manager e scheduler 5

6 Configurazione locale walltime priorità xxx-short 2 ore 4 xxx-medium 24 ore 3 xxx-long 52 ore 2 xxx-infinite 300 ore 1 46 code configurate per la sottomissione locale e remota, test e certificazioni grid 6

7 Requisiti da parte degli utenti Stabilità e continuità di servizio Rapidità di risposta alle richieste Requisiti da parte dei sistemisti Sistema robusto e dalla facile manutenzione Sistema flessibile per accomodare le richieste di utenti e gruppi Massimizzazione dell'uso delle risorse 7

8 Esempi di richieste reali Un gruppo ha richiesto per un periodo di tempo limitato (2 mesi) maggiori risorse (almeno 40 cpu) 8

9 Esempi di richieste reali Un gruppo ha richiesto per un periodo di tempo limitato (2 mesi) maggiori risorse (almeno 40 cpu) Altri gruppi hanno chiesto di limitare l'uso di cpu per job sottomessi sulle rispettive code grid a un valore massimo di 5 9

10 Maui Gli strumenti messi a disposizione dallo scheduler Maui sono flessibili, ma è difficile valutare l'impatto delle variazioni delle politiche di scheduling Questo porta a politiche di gestione conservative, con configurazioni non ottimali e poco reattive alla variabilità nel tempo delle esigenze e dei carichi di lavoro 10

11 Maui Gli strumenti messi a disposizione dallo scheduler Maui sono flessibili, ma è difficile valutare l'impatto delle variazioni delle politiche di scheduling Questo porta a politiche di gestione conservative, con configurazioni non ottimali e poco reattive alla variabilità nel tempo delle esigenze e dei carichi di lavoro Si rende necessario un tool per analizzare e verificare in anticipo l'effetto dei cambiamenti nella configurazione del Batch System 11

12 Soluzione proposta Definire metriche per la misurazione e la valutazione degli effetti delle politiche di scheduling 12

13 Soluzione proposta Definire metriche per la misurazione e la valutazione degli effetti delle politiche di scheduling Implementare algoritmi genetici per l'ottimizzazione del batch system per dati parametri e obbiettivi 13

14 Soluzione proposta Definire metriche per la misurazione e la valutazione degli effetti delle politiche di scheduling Implementare algoritmi genetici per l'ottimizzazione del batch system per dati parametri e obbiettivi Validare l'architettura proposta con uno studio di casi campione 14

15 Strumenti utilizzati E' stata implementata un infrastruttura di macchine virtuali per la simulazione di scheduling su larga scala usando Xen, Debian, rsync, OpenSSH, shell script, perl Simulatore Maui 15

16 Farm di produzione 16

17 Farm virtuale di test 17

18 18

19 Stazioni di controllo e analisi 19

20 Infrastruttura 20

21 Usi dell'infrastruttura Analisi delle tracce della farm reale e dei risultati delle simulazioni Automazione del lancio di job sulla farm virtuale Automazione del lancio di singole simulazioni Analisi enumerativa Ottimizzazione con algoritmi genetici 21

22 Flusso di lavoro analisi enumerativa esaustiva 22

23 Analisi enumerativa sul FairShare Farm virtuale 4 nodi di calcolo 2 utenti con la medesima sequenza di sottomissione (1 job da 30s ogni 10s) FSTARGET ROSSO = 50 FSTARGET BLU =

24 Analisi enumerativa sul FairShare Simulazione 4 nodi di calcolo 2 utenti con la medesima sequenza di sottomissione (1 job da 30s ogni 10s) FSTARGET ROSSO = 50 FSTARGET BLU =

25 Analisi enumerativa sul FairShare 25

26 Ciclo di ottimizzazione genetica 26

27 Flusso di lavoro ottimizzazione genetica 27

28 Test di ottimizzazione genetica Farm simulata da 4 nodi 8 utenti con medesima sequenza di sottomissione Priorità 1 utente = 50 Priorità altri utenti libere di evolvere per 20 generazioni da 100 individui Obbiettivo minimizzare le differenze tra le medie dei tempi in coda degli utenti 28

29 Test di ottimizzazione genetica 29

30 Test di ottimizzazione genetica 30

31 Sviluppi Procedere alla definizione di ulteriori metriche Avviare studi sulle politiche di scheduling, l'impatto di cambiamenti hardware o tipologia di rete del cluster Arrivare al monitoraggio e alla ottimizzazione quasi realtime della farm di produzione al cambiare di esigenze e tipologia di carico di lavoro 31

32 Conclusioni E' stata sviluppata un'infrastruttura per l'analisi e l'ottimizzazione delle politiche di scheduling E' stato implementato un metodo per l'ottimizzazione tramite algoritmi genetici delle stesse L'infrastruttura di analisi e ottimizzazione è stata validata per alcuni casi definiti 32

33 Conclusioni E' stata sviluppata un'infrastruttura per l'analisi e l'ottimizzazione delle politiche di scheduling E' stato implementato un metodo per l'ottimizzazione tramite algoritmi genetici delle stesse L'infrastruttura di analisi e ottimizzazione è stata validata per alcuni casi definiti Dal lavoro sono derivati: Pubblicazione su Il Nuovo Cimento C Vol 032 Issue 02 pp "Development of a tool to optimize the performance of a Maui Cluster Scheduler" F. Cantini, M. Mariotti, L. Servoli, C. Tanci proceedings CSFI2008 Presentazione Workshop INFN CCR Dec 2008 Presentazione ACAT2010 Jaipur, India Feb

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