Il Monitoring della Grid

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1 TESI DI LAUREA COMPILATIVA Il Monitoring della Grid Relatori Candidato Prof. Leonardo Merola Valerio De Matthaeis Dott.ssa Alessandra Doria matr. 50 / 785 Anno Accademico

2 Sommario 1. Prefazione Problematiche legate alla potenza di calcolo Computing Grid Requisiti di una Computing Grid (GRID) [4] Architettura di Grid Livelli LIVELLO APPLICATIVO: LIVELLO SERVIZI COLLETTIVI: LIVELLO PROTOCOLLI (Resource and Connectivity): LIVELLO FABRIC:

3 3.3 Progetti Grid LCG (LHC Computing Grid) EGEE (Enabling Grids for E-science in Europe) INFN-GRID GLOBUS Gestione della sicurezza Gestione delle risorse Gestione delle informazioni Gestione dei job ed allocazione delle risorse [16] Risorse fisiche Gestione delle VO Grid Monitoring Requisiti di un sistema di monitoring Grid Use-Case Grid Monitoring Service Use-Case

4 4.4 Monitoring Architetture Directory Service Producer Consumer Interazioni tra Producer e Consumer R-GMA (Relational Grid Monitoring Architecture) Specifiche Funzionali Monitoring Tools Nagios Specifiche funzionali MonALISA

5 4.6.3 Grid ICE Architettura Servizio di misurazione Servizio di pubblicazione Servizio Immagazzinamento Dati Detection/Notification and Data Analyzer Services Presentation Service Implementazione Servizio di misurazione Servizio di pubblicazione Servizio Immagazzinamento Dati Detection/Notification and Data Analyzer Services Presentation Service RISULTATI SPERIMENTALI CONCLUSIONI BIBLIOGRAFIA

6 1. Prefazione Dopo una panoramica sulle problematiche legate alla potenza di calcolo, vediamo l architettura GRID e la sua evoluzione, concentrando l attenzione sul monitoring servizio che si occupa di controllare l'utilizzo delle risorse della griglia computazionale (GRID), comparando i tool esistenti ed evidenziandone aspetti positivi o negativi. Infine analiziamo nello specifico il tool GridIce. I Grid computing o sistemi Grid sono un infrastruttura di calcolo distribuito, utilizzati per l elaborazione di grandi quantità di dati, mediante l uso di una vasta quantità di risorse. Il termine Griglia ha lo scopo di denotare un infrastruttura di calcolo distribuito su scala geografica, essenzialmente orientata alle sperimentazioni scientifiche e ingegneristiche. Il vero e specifico problema alla base del concetto di Griglia è la condivisione coordinata di risorse all interno di una dinamica e multi-istituzionale organizzazione virtuale (Virtual Organization la VO). La condivisione non è limitata solo allo scambio dei file, ma si estende all accesso diretto a computer, a software, in generale a tutto l hardware necessario alla risoluzione di un problema scientifico, ingegneristico o industriale. Gli individui e le istituzioni, che mettono a disposizione della griglia le loro risorse per la medesima finalità, fanno parte della stessa VO. Caratteristica comune dei progetti Grid è la necessità di disporre un ambiente di calcolo data-intensive, all interno del quale le applicazioni hanno il bisogno di accedere a grandi quantità di dati geograficamente distribuiti in maniera veloce e affidabile ed, è proprio l onere della Grid, far operare tali applicazioni nel miglior modo possibile. Nessun computer attuale sarebbe in grado, da solo, di elaborare simili moli di dati in tempi ragionevoli; tuttavia la condivisione di risorse quali CPU 6

7 e dischi opportunamente coordinati può dare l impressione all utente di accedere ad un supercomputer virtuale, con una incredibile potenza computazionale e capacità di memorizzazione in grado di sopportare grandi carichi di lavoro. Dall idea di far apparire tutta l architettura di un Grid come un unico supercomputer virtuale, celando all utilizzatore tutta la complessità interna e mostrandogli solo i benefici, nasce l esigenza di progettare e realizzare uno schedulatore di risorse Resource Broker, che è uno dei componenti critici del sistema di gestione delle risorse, ha il compito di assegnare le risorse ai job, in modo da soddisfare le esigenze delle applicazioni e del sistema. Le risorse di cui esso deve tenere traccia e gestire includono sistemi di calcolo e sistemi di immagazzinamento dati. Mentre nei sistemi tradizionali le risorse e i job sono sotto il diretto controllo dello schedulatore, le risorse delle griglie sono geograficamente distribuite e di natura eterogenea appartenti a diversi individui o organizzazioni, ciascuna con le proprie politiche di scheduling, modelli di costo di accesso differenti, carichi di lavoro e disponibilità di risorse che varia dinamicamente nel tempo. La mancanza di un controllo centralizzato, insieme alla presenza di utenti che generano job (Gridlet), molto diversi l uno dall altro, rendono la schedulazione più complicata rispetto a quella dei sistemi di calcolo tradizionali. Queste considerazioni valgono per le griglie in generale, ma se si considerano le griglie di dati, bisogna aggiungere che, pur essendo presenti in letteratura numerose politiche di scheduling per sistemi di macchine eterogenee, nessuna di queste può essere applicata al workload management system di una Grid: infatti, come detto precedentemente, è fondamentale in questo tipo di griglia garantire alle applicazioni un accesso veloce e affidabile ai dati, mentre nessuna di queste politiche tiene conto della disponibilità di rete, focalizzando la loro attenzione sulla risorsa CPU. 7

8 Attualmente una grid viene concepita prevedendo un livello di middleware (un insieme di programmi che fungono da intermediari) fra le risorse di calcolo e memoria, ossia i CE computing element e SE storage element e gli utenti della grid stessa. Lo scopo principale del middleware è quello di effettuare il cosiddetto matchmaking, ossia l'accoppiamento tra le risorse richieste e quelle disponibili in modo da garantire il dispatching dei job nelle condizioni migliori avendo sempre visibilità dello stato dell'intera grid. 8

9 Per la realizzazione di elaborazioni distribuite ad alte prestazioni un ruolo critico è rivestito dalla capacità di monitorare le componenti di calcolo. Tale caratteristica di monitoring è necessaria a vari livelli, dalla capacità di determinare lo stato di un server, all'essere in grado di stabilire la disponibilità di un software o l'avanzare di un'applicazione, fino al logging dei dati di performance su CPU, reti e dispositivi di memorizzazione dati, così da poterne predire i comportamenti. La necessità di un miglior monitoring continuerà ad aumentare al crescere delle applicazioni scientifiche che fanno uso di risorse di una Grid. Solitamente il motivo per cui viene recuperata una grande quantità di informazioni di monitoring in vasti sistemi distribuiti come i data Grid, è quello di garantire vari servizi come: individuazione di fallimenti come punto di partenza per implementare meccanismi di recovery, stabilire se un server non è disponibile e decidere se può essere riavviato o se le richieste di servizio debbano essere redirette altrove; analisi dei motivi di cali prestazionali; tuning del sistema e degli applicativi a seguito di problemi diagnosticati; implementazione di servizi che utilizzano i dati monitorati come input per un modello di predizione; schedulazione per definire quali risorse assegnare a un job. Un analisi più specifica del monitoring sarà effettuata nel terzo Capitolo ora concentriamo l attenzione sulle problematiche legate alla potenza di calcolo, vediamo l architettura GRID e la sua evoluzione. 9

10 2. Problematiche legate alla potenza di calcolo Problematiche relative alla potenza di calcolo sono state affrontate più volte nel corso degli ultimi 30 anni; i primi calcolatori a mettere a disposizione un'elevata potenza di calcolo furono i mainframe1, macchine utilizzabili solo da grandi enti avendo costi elevati di acquisto e di manutenzione. L'architettura di queste macchine era progettata ad-hoc da ditte specializzate. Tra la fine degli anni '80 e i primi anni '90, la diminuzione dei costi dei PC (Personal Computer) ne facilitano la diffusione presso i singoli utenti. Parallelamente nasceva, SIMD 2 un'architettura in cui più unità elaborano a partire da una singola istruzione dati diversi parallelamente [1]. Nei primi anni '90, si pensò di sfruttare la potenza di calcolo offerta da ogni singola workstation dato che la tecnologia per l'interconnessione delle stesse, era ormai a basso costo permettendo di virtualizzare le macchine parallele; nacquero così i primi cluster 3 [2]. Il punto di forza dei cluster non era la potenza di picco di ogni singola macchina, bensì : o l'utilizzo delle macchine come nodi di calcolo o l'uso di tecnologie di rete standard (ethernet); o l'uso di un sistema operativo non progettato specificatamente per il calcolo ad alte prestazioni (Linux o FreeBSD). Caratteristiche che permettevano di avere elevata potenza di calcolo e scalabilità, contenendo costi di manutenzione ed investimenti iniziali. 1 Calcolatori seriali di enormi dimensioni che conteneva il processore centrale e il complesso dei dispositivi di ingresso/uscita. 2 Single Instruction Multiple Data. 3 Un insieme di macchine configurate in modo tale da comunicare attraverso una rete LAN (Local Area Network). 10

11 Gli investimenti precedentemente impiegati per la ricerca di nuove architetture che permettessero maggiori prestazioni, venivano ora destinati allo sviluppo di software. Nascono software per il calcolo distribuito, paradigmi di programmazione parallela (Task Farm e Pipeline), assieme ad un software (middleware) in grado di minimizzare l'eterogeneità delle risorse di calcolo e creare un singolo strato visibile all'utente. 3. Computing Grid La Computing Grid si basa sul concetto di condivisione di risorse hardware e software fra utenti o gruppi di utenti geograficamente distribuiti [3]. Sono ambienti persistenti che permettono di realizzare applicazioni software integrando risorse di : strumentazione, visualizzazione, calcolo e informazione provenienti da domini amministrativi diversi geograficamente distribuiti. 3.1 Requisiti di una Computing Grid (GRID) [4] Integrare e coordinare risorse, stabilendo un insieme di regole e permessi di condivisione garantite da procedure di autenticazione e autorizzazione. Gestire le risorse in modo trasparente, gli utenti accedono a risorse remote come se fossero locali. Garantire servizi in termini di : performance, sicurezza, tolleranza agli errori, disponibilità e tempi di risposta. Accounting delle risorse: le informazioni sono raccolte in un database (Home Location Register) che non si appoggia su alcun archivio centrale, ma su una rete di server indipendenti usati per mantenere i record delle transazioni effettuate dagli utenti sulle risorse (il servizio può essere usato per tracciare classiche informazioni computazionali come il tempo di CPU o l uso della memoria). Tali informazioni possono essere aggregate in diversi modi: la granularità arriva fino al singolo job eseguito sulla Grid. 11

12 3.2 Architettura di Grid Per architettura si intende l'insieme delle componenti API 4, SDK 5 che definiscono le interfacce e le librerie che compongono il sistema, evidenziandone gli scopi, le funzionalità e le interazioni che avvengono tra le parti [5] Livelli L'architettura di Grid è formata da quattro diversi livelli (vedi figura 1.1): LIVELLO APPLICATIVO: è l'interfaccia con la quale l'utente può interagire con il sistema, e contiene le applicazioni rivolte all'utente ed il meccanismo della gestione delle organizzazioni virtuali LIVELLO SERVIZI COLLETTIVI: contiene i servizi API utilizzati per la gestione e la condivisione delle risorse che rendono nota all'utente l'allocazione delle risorse di cui ha bisogno. Composto da: Directory Service gestisce la visibilità delle risorse in base al dominio di appartenenza (Virtual Organization 6 ). Monitoring si occupa di controllare l'utilizzo delle risorse del sistema. Diagnostic ha il compito di dare un supporto diagnostico in caso di necessità. 4 Application Program Interface. 5 Software Development Kit. 6 Virtual Organization : sono delle comunità di utenti che concordano con il management della Grid, le politiche d'uso e di condivisione delle risorse, accedendo all'infrastruttura di produzione. 12

13 LIVELLO PROTOCOLLI (Resource and Connectivity): RESOURCE, definisce l'insieme dei protocolli API e SDK che si occupano del controllo e del lancio di operazioni su delle risorse. L'insieme di questi protocolli si avvale dei protocolli di comunicazione appartenenti al Connectivity Layer, determinando due classi di protocolli : o Informations Protocols che visualizzano lo stato delle risorse o Management Protocols che gestiscono l'accesso e l'utilizzo delle risorse. CONNECTIVITY, definisce i protocolli di comunicazione e autenticazione per le transazioni di rete abilitando lo scambio dei dati con il livello Fabric LIVELLO FABRIC: è composto dalle risorse distribuite tramite la rete, che possono essere entità logiche o fisiche. 13

14 3.3 Progetti Grid Un gran numero di progetti Grid di carattere nazionale, europeo, ed extraeuropeo sono nati in questi ultimi anni con lo scopo di creare un'infrastruttura Grid di base per l analisi e gestione dei dati prodotti da LHC [6]. Il Large Hadron Collider (LHC), costruito dal CERN vicino Ginevra, è il più grande strumento scientifico del mondo che si distende tra Svizzera e Francia a circa 100 mt. nel sottosuolo, è un acceleratore di particelle usato dai fisici per studiare le più piccole particelle mai conosciute i pezzi fondamentali per la creazione di ogni cosa. Due fasci di particelle subatomiche chiamate 'adroni' entrambi protoni viaggeranno in direzioni opposte dentro l acceleratore circolare, guadagnando energia ad ogni step, i fisici di tutto il mondo analizzeranno le particelle create nelle collisioni basandosi sull analisi statistica dei dati emessi dai sensori ATLAS, CMS, ALICE e LHCb dell acceleratore LHC e comparandoli con le simulazioni teoriche a computer. Grid costituirà l'infrastruttura necessaria per la simulazione, la ricostruzione e l'analisi dei dati degli esperimenti LHC. 14

15 I Progetti : LCG (LHC Computing Grid) Scopo del progetto LCG [7] (LHC Computing Grid) è fornire una soluzione per le necessità di calcolo legate ai 4 esperimenti LHC, le cui richieste computazionali non hanno precedenti: verranno generati ogni anno PB (circa di GigaByte) di dati e la loro analisi, secondo le stime attuali, richiederà l'uso di processori, dei più potenti oggi disponibili. Il mezzo attraverso cui LCG adempirà ai suoi scopi è la costruzione di una griglia computazionale mondiale che riunisca in un'organizzazione virtuale gli utenti e le risorse fornite dai vari centri partecipanti agli esperimenti sparsi tra l'europa, l'america e l'asia. Tale Grid costituirà l'infrastruttura necessaria per la simulazione, la ricostruzione e l'analisi dei dati degli esperimenti LHC. La richiesta di innumerevoli risorse computazionali fa sì che queste non possano essere fornite da un unico sito ma piuttosto che siano distribuite in un gran numero di centri nazionali: i servizi di computazione forniti da LCH saranno l'implementzione di una griglia di dati geograficamente distribuita (Data Grid). Le varie risorse, connesse attraverso l'uso di una rete veloce, richiedono per comunicare ed essere gestite in modo uniforme un software appropriato il middleware grid che provvederà a far apparire all'utente l insieme eterogeneo e geograficamente distribuito di risorse come un'unico centro virtuale. 15

16 Quattro aree diverse sono state individuate per la realizzazione del progetto : 1. Applicazioni : dedicata allo sviluppo delle applicazioni e dei servizi di base. 2. Computing fabric : dedicata alla creazione dei tool necessari per la gestione della fabric, le risorse fisiche di computazione (cluster o farm di calcolo), e dell'interfacciamento delle diverse fabric nazionali. 3. Grid Technology : dedicata alla fornitura del middleware grid richiesto dal progetto con particolare attenzione alle esigenze di coerenza ed interoperabilità, ossia compatibilità tra i middleware usati nelle diversi nazioni. 4. Grid Deployment : dedicata alla attuazione di Grid fornendo l'infrastruttura necessaria e definendo politiche strandard per l'autenticazione in Grid e l'utilizzo della griglia. L archiviazione e distribuzione dei dati provenienti da LHC, nel mondo, si basa sul four-tiered model che prevede : un primo backup presso il CERN Tier-0 centro di LCG, successivamente i dati saranno distribuiti ad una serie di Tier-1, grandi centri computazionali che renderanno disponibili i dati ai Tier-2, centri di calcolo con sufficiente potenza computazionale per specifici task di analisi. Gli scienziati accederanno facilmente attraverso le risorse computazionali dei Tier-3 che possono consistere di cluster locali in un dipartimento universitario o anche si singoli PC. 16

17 3.3.2 EGEE (Enabling Grids for E-science in Europe). di utenti. Il progetto EGEE [8] (Enabling Grids for E-science in Europe) a cui partecipano 70 organizzazioni di 27 nazioni diverse, insegue l'obiettivo di costruire un'infrastruttura Grid europea e di diffonderne l'utilizzo ad un vasto gruppo Due progetti fanno da guida all'implementazione dell'infrastruttura Grid: LCG e Biomedical Grids che sebbene inseguano scopi particolari, rivolti alle esigenze della fisica delle alte energie e della bio-medicina, EGEE ha l'obiettivo più generale di fornire servizi non solo a diversi rami della ricerca ma anche alle industrie. Il progetto si focalizza su 3 aree 1. la prima ha lo scopo di costruire una rete Grid sicura che possa attrarre a sé il maggior numero di risorse computazionali diverse; 2. la seconda è quella di tenere sempre aggiornato il middleware esistente al fine di offrire un servizio sempre aggiornato agli utenti; 3. la terza si pone come obiettivo quello di attrarre nuovi potenziali utenti dall'industria e dalla scienza per permettere una rapida diffusione della tecnologia Grid. 17

18 Il progetto è partito dal lavoro di LCG, costruendo un servizio di produzione Grid basato sull'infrastruttura LCG su cui utilizzare il middleware disponibile, LCG-2. Parallelamente viene condotto lo sviluppo di un'infrastruttura basata sui nuovi standard, cioè i Web services. EGEE è in fase di avanzato sviluppo del progetto glite, il middleware Grid di nuova generazione la cui costruzione è fortemente influenzata da AliEn, VDT ed EDGA.1. glite costituisce il middleware di input per ARDA, che, grazie alla sua applicazione immediata a situazioni reali, consente d'instaurare un ciclo di feedback: EGEE implementa i miglioramenti suggeriti dal feedback mentre continua nello sviluppo dei servizi mancanti. Figura: Pianificazione degli anni futuri per l'implementazione dell'infrastruttura Grid da parte del progetto EGEE. 18

19 3.3.3 INFN-GRID Il progetto INFN [9] (Italy's National Institute for Nuclear Physics) GRID si occupa di sviluppo e pubblicazioni di servizi GRID middleware, servizi che consentano ai suoi utenti, appartenenti a diverse organizzazioni coinvolte in esperimenti e progetti mondiali, la condivisione trasparente e sicura di risorse computazionali e di memorizzazione. INFN GRID [10] utilizza e pubblica open source release basate essenzialmente su EGEE glite Middleware prestando particolare attenzione al livello di completa integrazione e standardizzazione di progetti di ricerca sia nazionali che internazionali come : EDG, LCG, Grid.it, e EGEE, utilizzando una piattaforma coerente di servizi grid customizzati per applicazioni di utenti italiani, dando supporto a scienziati e comunità di utenti. INFN-GRID [11] è la personalizzazione italiana di LCG, nata nel 1999 con lo scopo di realizzare la prima Grid italiana usando la rete del GARR 7, comprende una ventina di siti dislocati presso le università nazionali, dove sono presenti le sedi INFN. 7 GARR : Gruppo Armonizzazione Reti Ricerca. 19

20 3.3.4 GLOBUS Globus Toolkit [12] è un progetto sviluppato con lo scopo di creare un insieme di servizi utilizzabili in modo indipendente o in modo congiunto per poter sviluppare applicazioni Grid. Si tratta di un insieme di tools che facilita la costruzione delle computing Grid abilitando le applicazioni alla gestione delle risorse di calcolo eterogenee e distribuite; inoltre definisce i protocolli e le interfacce standard ed è completamente Open Source protetto dalla Globus Toolkit Public License Gestione della sicurezza [13]. GSI (Grid Security Infrastructure) è un meccanismo di autenticazione che si occupa della sicurezza nell'ambiente Grid, garantendo l'accesso solamente agli utenti autorizzati. Si basa sullo standard dei certificati X.509 fatti così [14] : 20

21 Sfruttando la crittografia asimettrica : La cifratura e decifratura sono fatte con chiavi diverse, A pubblica e B privata. Il mittente cifra con la chiave pubblica del ricevente, che sarà l unico a poter decifrare ( quello che è criptato con la chiave A può essere decriptato solo con B e viceversa) e non si può mai ricavare A da B, né viceversa. Da un messaggio di lunghezza variabile, una funzione produce una stringa di lunghezza fissa (HASH) che viene criptato con la chiave privata del mittente e decriptato con la pubblica. Verificata l integrità del messagio e l identita del mittente la richiesta, se la stringa decriptata coincide, il servizio ricevente non può rifiutare la richiesta. Se ne evince quindi che ogni transazione Grid è soggetta a mutua autenticazione. Per evitare che un cerificato possa essere intercettato, viene creato un proxy (locale e temporaneo) delle credenziali utilizzato per tutte le operazioni. Il proxy ha durata molto inferiore al certificato originale. GSI delega ossia effettua una creazione remota di un proxy delle credenziali e permette a un processo remoto di autenticarsi per conto dell utente. Immettendo una password l utente firma il proxy con la propria chiave privata, ciascun proxy ha una propria coppia di chiavi. 21

22 Gestione delle risorse. Il GRAM (Globus Resource Allocation Manager) [12] si occupa della gestione delle risorse ed ha il compito di abilitare un accesso sicuro e controllato alle risorse computazionali gestendo l'esecuzione remota di operazioni sulle risorse stesse. Globus Toolkit mette a disposizione una struttura a livelli per la gestione delle risorse computazionali: ai livelli più alti ci sono tutti i servizi per la gestione di un insieme di risorse, mentre ai livelli inferiori troviamo tutti i servizi di allocazione delle singole risorse. Il GRAM rappresenta il livello più basso di questa struttura. Il gatekeeper è un processo del GRAM che gestisce la richiesta di un nodo cliente inviandola al job manager, il quale dopo aver creato un processo per la richiesta ne controlla l'esecuzione comunicandone lo stato all'utente remoto. Il processo GRAM è basato su una serie di RPC 8, basate sul protocollo HTTP 9. 8 RPC : Remote Procedure Call, chiamata a procedura remota. 9 HTTP : HyperText Transport Protocol 22

23 1. Gestione dei dati. GRIDFTP [15] è un protocollo utilizzato per realizzare lo scambio di files tra le varie risorse all'interno della griglia. Estende il protocollo FTP 10, permettendo così di aumentare la capacità e la sicurezza del trasferimento dati grazie all'utilizzo dei meccanismi definiti dal GSI. GLOBUS REPLICA CATALOG, al fine di massimizzare la velocità di accesso ai dati, questo sistema, permette la replicazione degli stessi su diversi storage, anche remoti. GLOBUS REPLICA MANAGER, permette la replicazione e il trasferimento dei dati grazie alla cooperazione del protocollo GRIDFTP con il REPLICA CATALOG Gestione delle informazioni. Il servizio GIS (Grid Information Service) [12] raggruppa le informazioni di stato delle varie risorse e viene suddiviso in tre principali servizi: MDS, Monitoring and Discovering Service. GIIS, Grid Index Information Service. GRIS, Grid Resource Information Service. MDS fornisce un servizio di informazione, creando un sistema di directory di servizi che viene utilizzato per reperire informazioni sullo stato delle risorse presenti. Ogni risorsa dispone di un software, GRIS, che reperisce le informazioni sul proprio stato e le invia periodicamente ad un server GIIS, generalmente attivo su una sola macchina della farm e fa parte di una struttura gerarchica formata da più GIIS server, ognuno dei quali provvede a recuperare le informazioni e ad inviarle al GIIS di livello superiore fino ad arrivare a quello di livello massimo chiamato top MDS. 10 FTP : File Transfert Protocol 23

24 Gestione dei job ed allocazione delle risorse [16]. RB (Resource Broker) è la macchina che si occupa di fare il matching dei job con le risorse disponibili, in base alle specifiche espresse nella descrizione del job. Se non viene specificata una risorsa su cui eseguire il job, il RB ne sceglie una tra quelle disponibili. Inoltre il RB funziona anche da database contenente lo stato attuale dei job sottomessi, permettendo all utente attraverso una UI (User Interface) di conoscerne lo stato. BDII (Berkley Database Information Index) è un database che serve per memorizzare lo stato delle risorse. Infatti al momento della richiesta da parte di un RB effettua una interrogazione simultanea a tutte le risorse coinvolte e memorizza il loro stato all'interno del database; inoltre ha anche funzionalità di cache per le informazioni statiche come tipi di hardware, sistema operativo ecc. UI (User Interface) è la macchina su cui risiedono gli account utente e attraverso la quale si può interagire con la grid. Può essere anche un pc desktop o un notebook. 24

25 Risorse fisiche In un singolo sito troviamo diversi calcolatori che differiscono fra loro a seconda dei compiti che devono svolgere: CE (Computing Element) è la via d'accesso alla farm, infatti su questa macchina risiedono il gatekeeper e lo scheduler che gestisce la sottomissione dei job ai Worker Node. SE (Storage Element) è la macchina che si occupa della memorizzazione dei dati, del loro accesso e della loro replica. WN (Worker Node) è il nodo che esegue effettivamente i calcoli. In figura si vede un esempio di sottomissione di un job, la UI contatta il RB chiedendo di sottomettere un job, questo interroga il BDII che tiene costantemente aggiornate le informazioni sui vari siti comunicando al RB lo stato degli stessi. Il RB sceglie un sito fra quelli che risultano disponibili secondo il BDII e vi sottomette il job. Dalla UI _e poi possibile interrogare il RB per chiedere lo stato e l'output dei job sottomessi. 25

26 Gestione delle VO Le VO, organizzate gerarchicamente, sono una struttura dinamica in quanto il numero degli utenti che ne fa parte può variare nel corso del tempo insieme alle risorse messe a disposizione. Inoltre un utente può appartenere a più VO contemporaneamente ed esistono relazioni fra VO diverse. All'interno del Globus Toolkit le VO sono implementate con il meccanismo dei grid-map file, un file che contiene l'elenco completo degli utenti appartenenti a ciascuna VO. Il file è organizzato per righe, ciascuna delle quali contiene informazioni su un determinato utente, come il nome e il contact name per essere riconosciuto dal sistema. Inizialmente le VO erano rappresentate in un albero LDAP (Lightweight Directory Access Protocol) [17] contenente le informazioni sugli utenti e gruppi di appartenenza. Le informazioni presenti sull'albero LDAP possono essere utilizzate per la creazione automatica del grid-map file. L'unica informazione che è possibile ricavare dalla consultazione del server VO LDAP è l'appartenenza di un utente ad un gruppo. Non è possibile fare distinzione in base al ruolo e alle potenzialità o capability dell'utente. 26

27 Molto spesso gli utenti appartengono a più di una VO quindi il sistema risulta poco flessibile. È stato quindi sostituito dall'authorization Working Group dell'infn, con un nuovo modello chiamato VOMS (Virtual Organization Membership Service) dove ogni server VOMS può contenere informazioni relative a più VO. Il VOMS [18] fornisce il supporto ai gruppi, ai ruoli e alle capability dell'utente. 27

28 4 Grid Monitoring Grid Monitoring è l attività di misurazione di parametri significativi delle risorse relative ad una Grid, per analizzarne : 1. l uso; 2. il comportamento; 3. le performance. e per rilevare e notificare : 1. situazioni di fallimento; 2. violazioni; 3. eventi definiti dall utente. La differenza principale tra un sistema di Grid monitoring e un generico sistema di monitoring sta nel fatto che il primo deve essere facilmente scalabile dovendo monitorare un network di vaste dimensioni che include molte risorse eterogenee. A differenza dei dati prodotti da programmi, quelli provenienti da monitoring sono caratterizzati da un tempo di utilizzo generalmente fisso e breve, poichè le informazioni relative alle prestazioni del sistema tendono a diventare obsolete molto rapidamente, possono cambiare prima di essere lette. Spesso è impossibile definire le performance di una risorsa o del componente di un'applicazione, utilizzando un singolo valore: le informazioni di performance (performance information) dovrebbero contenere metriche addizionali che quantificano l'accuratezza del valore stesso, il tempo di vita ed altri parametri calcolati a partire dai raw data Raw data o dati grezzi è un termine per indicare dati non trasformati, conosciuti anche come dati primari. 28

29 4.1 Requisiti di un sistema di monitoring Il monitoring è un area di ricerca aperta, dove molti team di ricercatori definiscono requisiti e disegnano soluzioni, basandosi sui seguenti requisiti basiliari per un sistema di monitoring : Fault tolerance: i componenti di un sistema di monitoring devono essere capaci di tollerare fallimenti, fallimenti sul sistema di reporting, sul sistema di directory, sulla rete. Il sistema di monitoring deve essere in grado di riconnettersi e sincronizzarsi automaticamente; Low latency: le informazioni sulle prestazioni del sistema hanno generalmente un tempo di utilizzo breve, il delay di trasmissione della rilevazione deve essere minimo; High data rate: il sistema di monitoring dovrebbe essere in grado di acquisire dati di performance anche se generati con un alto tasso; ottenendo valori medi e di picco in anticipo per evitare di sovraccaricare le componenti consumer del sistema; Low overhead: ogni misurazione non deve essere intrusiva e deve usare solo una parte tollerabile delle risorse disponibili, altrimenti i valori misurati risulterebbero essere il sovraccarico introdotto stesso; 29

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