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1 Università degli Studi della Calabria Facoltà di Ingegneria Dipartimento di Elettronica, Informatica e Sistemistica Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Tesi di Laurea CAMELotGRID: UN AMBIENTE DI PROBLEM SOLVING PER APPLICAZIONI CELLULARI SU GRIGLIE COMPUTAZIONALI RELATORE Prof. Giandomenico SPEZZANO CANDIDATO Stefano SANTAGADA Matr Anno Accademico

2 A papà, m amma e D avide

3 Indice Indice Introduzione I 1. I Problem Solving Environment Esempi di Problem Solving Environment Il Grid Computing L architettura Il futuro I vantaggi Il Globus Toolkit Resource Management (GRAM) Il modulo per la comunicazione : Nexus 46

4 Indice Il modulo per la sicurezza : GSI Il modulo per l Information Service : MDS Il servizio per il monitoraggio: HBM L accesso remoto ai dati (GASS) Il Globus Executable Management (GEM) Il Grid Files Transfer Protocol (GridFTP) L MPICH-G La struttura Usare MPICH-G Process Management Communication Management Network Weather Service (NWS) L architettura Esempio di utilizzo di NWS Il Peer-to-Peer I Problem Solving Environment su Griglie Computazionali Cactus OptimalGrid L Autonomic Computing CAMELotGRID Gli Automi Cellulari 127

5 Indice 4.2 L ambiente CAMELot L architettura CAMELotGRID I blocchi dell architettura La Griglia Computazionale Il Modulo dell esecuzione Il Monitor delle risorse Il modello predittivo dell isoefficienza Esempi di stima della scalabilità 158 Conclusioni 161 Bibliografia 164

6 Introduzione Introduzione La ricerca scientifica, nell affrontare la quasi total ità dei suoi problemi, si affida alle tecnologie informatiche più moderne e affermate. In particolare, la fase di simulazione dei fenomeni assume sempre più rilevanza nelle computazioni scientifiche ed ingegneristiche. La complessità dei fenomeni osservati, e di conseguenza anche delle simulazioni, impone la progettazione di applicazioni sempre più sofisticate per effettuare computazioni ed esperimenti che risultano altamente complicati. Nasce così l esigenza di condividere le risorse a disposizione di ognuno, per accrescere le capacità elaborative di tutti. Il Grid Computing, allora, si afferma con prepotenza per rispondere alle necessità di integrazione, aggregazione seamless ed interazione, che scaturiscono dai bisogni della comunità scientifica ma anche di tutti gli utenti. I problemi affrontati risultano, inoltre, eterogenei e dinamici in modo sempre maggiore; allo stesso modo si rivelano le griglie, e cioè un insieme vasto e variegato di risorse di computazione e di comunicazione molteplici ed - I -

7 Introduzione indipendenti. Tutto ciò crea una rottura con i correnti sistemi, altamente statici, formati da componenti passivi. Si prospetta piuttosto la possibilità di sfruttare un paradigma di programmazione e una tecnica di gestione alternativa nel trattare l eterogeneità, l a complessità e l incertezza dei problemi e delle reti. Questo nuovo approccio si concretizza sostanzialmente con l implementazione di sistemi ma soprattutto di applicazioni di griglia Autonomiche. L obiettivo della tesi è quello di estendere l ambiente di Problem Solving CAMELot ad un infrastruttura di tipo Griglia Computazionale, affrontando le problematiche relative alla creazione di un livello middleware capace di occultare le complessità del partizionamento, distribuzione e load balancing. CAMELot, che è stato progettato per essere utilizzato su macchine parallele, è un sistema che fornisce all utente un insieme di strumenti adatti a sviluppare, compilare, eseguire e visualizzare modelli ad Automi Cellulari in grado di simulare fenomeni complessi in svariati contesti applicativi. L architettura CAMELotGRID introduce un livello middleware in grado di ricercare all interno della griglia le risorse necessarie per la computazione ed assegnare ad ognuna di esse una porzione del programma cellulare, in modo da mantenere un - II -

8 Introduzione prefissato livello di efficienza. Nell implementazione, inoltre, si è seguito l approccio dell Autonomic Computing, definito dall IBM. L intenzione è quella di costruire una struttura capace di c onoscere se stessa e le caratteristiche di tutti i propri componenti, che sappia cercare la configurazione che possa far ottenere una certa efficienza e che sia in grado di autogestirsi e di riconfigurarsi a fronte di eventi esterni o di malfunzionamenti di uno o più nodi. Il lavoro di tesi è così strutturato: Capitolo 1 Analisi dei Problem Solving Environment, sottolineando il loro ruolo nei processi computazionali come supporto agli utenti, ai quali forniscono validi strumenti software e di conoscenza per eseguire al meglio le elaborazioni dei problemi. Fra le loro caratteristiche principali introdurremo il computational steering. A conclusione saranno elencati i maggiori PSE presenti nel panorama scientifico e accademico. Capitolo 2 Descrizione delle problematiche del Grid Computing, partendo dalle esigenze e dalle motivazioni che ne hanno agevolato la diffusione e approfondendo l architettura software basata sul Globus Toolkit e i servizi da esso offerti a sostegno del Grid Computing. Nel seguito del capitolo saranno esposte le funzionalità e le caratteristiche - III -

9 Introduzione salienti del tool MPICH-G2 e del sistema di monitoraggio di host e reti chiamato Network Weather Service (NWS). L ultimo paragrafo si occuperà di analizzare la struttura dei sistemi Peer-to-Peer, rilevando le principali diversità e le caratteristiche che li accomunano con i sistemi basati su Griglie. Capitolo 3 Lo scopo di questo capitolo è quello accoppiare le tecnologie introdotte nei due precedenti, descrivendo i PSE basati su griglia computazionale che ne sfruttano appieno le caratteristiche. Saranno analizzati due esempi: Cactus e OptimalGrid. Il primo ha l obiettivo di illustrare le caratteristiche di un PSE su Griglia, soprattutto in ambito Globus; il secondo, invece, è un esempio di PSE in cui vengono introdotte le funzionalità proposte dal paradigma dell Autonomic Computing, che sono utilizzate per fornire ai sistemi la capacità di selfmanagement. Capitolo 4 L ultimo capitolo presenta l architettura CAMELotGRID, obiettivo primario dell intera tesi. Inizialmente sono descritti il modello ad Automi Cellulari e l ambiente CAMELot, con paricolare attenzione alle funzionalità e gli strumenti di programmazione e di esecuzione. Dopo aver accuratamente esaminato tutta la struttura di CAMELotGRID, verrà presentato un modello - IV -

10 Introduzione predittivo basato sul concetto di isoefficienza, utilizzato per la stima dei tempi di esecuzione necessari per le applicazioni su CAMELotGRID. - V -

11 Capitolo 1 Capitolo 1 Problem Solving Environment Un Problem Solving Environment (PSE), considerando la definizione data da Gallopoulos, Houstis, e Rice, è un sistema di computer che fornisce tutte le funzionalità computazionali necessarie alla risoluzione di una classe di problemi. Queste funzionalità possono essere usate senza una conoscenza specializzata del sistema software o - 1 -

12 Capitolo 1 hardware sottostante. I PSE sono un ambiente completo ed integrato per l implementazione, la compilazione e l esecuzione di applicazioni in varie aree di sviluppo. Incorporano molte caratteristiche di sistemi esperti e assistono l utente nella formulazione dei problemi, consentendogli l esecuzione, la visualizzazione e l analisi dei risultati. Un PSE potrebbe accedere a librerie virtuali, basi di conoscenza, sistemi di controllo di esecuzioni sofisticate e, come detto, ad ambienti di visualizzazione. La principale motivazione per cui i PSE vengono sviluppati è che essi forniscono strumenti software e assistenza esperta ai ricercatori e agli studiosi, in un ambiente di facile utilizzo, permettendo una più ampia produttività di ricerca e di sviluppo. Essi forniscono l utente di un interfaccia con risorse di computazione ad alto rendimento, sollevandolo dai dettagli hardware e software e facendo si che esso sia libero di concentrarsi sull applicazione. I PSE non sono solo un interfaccia sofisticata, ma principalmente sono un ambiente efficace per la ricerca e la scoperta di conoscenza e risoluzione di problemi. Gli strumenti caratteristici, forniti dai PSE, che confermano questa affermazione, sono: - 2 -

13 Capitolo 1 Strumenti Collaborativi Strumenti di Visualizzazione Strumenti per la Conoscenza Un PSE utilizza le conoscenze e le tecnologie disponibili in molte sottodiscipline dell informatica per creare ambienti di elaborazione efficaci ed efficienti per aree di applicazioni specifiche, principalmente nella scienza, nell ingegneria e nell industria. I campi di applicazione includono anche altri settori rilevanti come l intelligenza artificiale, la computazione collaborativa, la grafica e la visualizzazione, l interazione uomo -computer, le reti e il World Wide Web, le analisi numeriche, l elaborazione parallela, distribuita e orientata agli oggetti, l ingegneria del software, la simulazione di fenomeni, e molti altri ancora. Il bisogno di PSE aumenta con la complessità e l eterogeneità delle applicazioni e delle computazioni: vi sono modelli sempre più realistici di problemi, più gente coinvolta, più codice, più macchine e più casi da analizzare. E chiaro, allora, che sono necessarie infrastrutture software che aiutino gli scienziati ed i ricercatori a gestire e coordinare tutti gli strumenti per la risoluzione dei problemi

14 Capitolo 1 La possibilità di costruire buoni PSE aumenta in modo proporzionale alla misura in cui le tecnologie di base sono sofisticate e potenti. Alcune parti di un PSE sono specifiche: Componenti (sostanzialmente specifici, sebbene alcuni potrebbero avere ampia applicabilità). Consapevolezza del dominio Verifica dell input Performance precedenti molto della parte restante dell infrastruttura di un PSE è generico e può essere usato in molti domini applicativi. La potenza risolutiva e l orientamento dei problemi sono le due caratteristiche principali dei PSE. Qui di seguito sono elencate ulteriori particolarità di questi ambienti. Un PSE provvede: (a) ai metodi di risoluzione dello stato dell arte; (b) alla selezione automatica e semi -automatica dei metodi di risoluzione; (c) alle funzionalità capaci di incorporare con facilità nuovi metodi di risoluzione. I PSE usano metodi e funzionalità di elaborazione moderni, processori potenti e reti di servizi specializzati

15 Capitolo 1 I PSE gestiscono le risorse computazionali per l utente, includendo elaborazioni distribuite e parallele. Risolvere un problema potrebbe richiedere lunghe interazioni con l utente; il PSE segue le tracce del processo di problem solving e permette all utente di rivederlo facilmente. Le caratteristiche principali dei PSE sono: Problem-oriented: Devono permettere agli specialisti di concentrarsi sulla loro disciplina, senza dover necessariamente diventare esperti di reti o computazione parallela o World Wide Web o altro. Integrati: Molti problemi e strategie di soluzione sono estremamente eterogenei per quanto riguarda modelli, codici, applicazioni, macchine, persino la terminologia. Collaborativi: Praticamente, tutta la scienza e l i ngegneria sono fatte con lavori d équipe, sempre più con partecipanti fisicamente distribuiti. La collaborazione, poi, potrebbe essere sincrona o asincrona

16 Capitolo 1 Distribuiti: I PSE potrebbero dover essere distribuiti per facilitare la collaborazione remota ( come appena detto), o semplicemente rendere disponibili, ad un singolo utente, risorse computazionali remote. Persistenti: Le sessioni di Problem Solving non sono eventi isolati. Il processo è distribuito nel tempo come nello spazio. Un PSE dovrebbe supportare tutto ciò con un modello a notebook, con alcuni concetti di sessioni continuative oppure con un archivio di problemi e soluzioni, e così via. Ogni sessione di Problem Solving ha un contesto precedente che dovrebbe aver bisogno di ereditare, ed è, dunque, probabile produrre risultati e intuizioni che saranno utilizzati nelle sessioni successive. Potenti: Se un PSE non rende disponibili risorse hardware e software sufficientemente potenti, esso non sarà usato nella risoluzione di problemi di grande interesse. Aperto, flessibile, adattivo: In molti scenari è importante che i costruttori di PSE e gli utenti più esperti siano capaci di adattare o aggiungere funzionalità ad un PSE

17 Capitolo 1 Grafico e Visuale: Le applicazioni di più alta scala richiedono la visualizzazione dei risultati; molti dipendono anche da ingressi grafici. Intelligenti: In alcune situazioni è probabile che un PSE possa fornire un assistenza esperta, come ad esempio nello scegliere tra diversi metodi numerici. Le tre misure generali dei PSE sono portata, potenza e affidabilità. La prima indica l estensione del set di problemi ai quali si indirizzano i PSE. Se la portata è abbastanza piccola la costruzione di ambienti risolutivi risulta meno complessa. La potenza di un PSE si riferisce alla sua abilità di risolvere effettivamente i problemi che possono essere posti. Qualche volta la classe dei problemi diventa complessa, ed è pressoché certo che un utente esperto possa sollevare problemi che il PSE non riesce a risolvere. D altro canto, ci sono esempi di PSE che hanno fallito nel risolvere anche problemi semplici e chiari. L affidabilità, infine, è la misura di quanto spesso un PSE produce risposte corrette. Un PSE che risponde con un unable to solve problem risulta migliore di uno che fornisce risposte errate. Un livello alto di affidabilità potrebbe essere difficile e costoso da - 7 -

18 Capitolo 1 ottenere, per questa ragione questo parametro è, alle volte, trascurato dagli sviluppatori. Per dare il giusto peso agli sforzi effettuati nella costruzione di PSE, risulta istruttivo esaminare la procedura tipica di risoluzione di un problema tipico che include alcuni o tutti i seguenti passi: 1. Costruzione di un modello matematico del fenomeno sotto studio 2. Manipolazione delle equazioni e delle condizioni associate, operando semplificazioni in modo da tener conto di opportuni metodi risolutivi da essere applicati 3. Specificazioni di un metodo di risoluzione basato su tecniche approssimate ed analitiche 4. Costruzione di problemi test e di set di dati 5. Uso di specifiche appropriate e di linguaggi di programmazione che implementino applicazioni risolutive innovative o che siano l evoluzione di metodi già esistenti. 6. Applicazione del programma per i dati test 7. Convalida dei risultati - 8 -

19 Capitolo 1 8. Confronto della qualità dei risultati e del rendimento con procedure alternative di risoluzione 9. Collezione e manipolazione dei dati di output 10. Registrazione dei passi eseguiti durante l esperimento e comunicazione dei risultati alla comunità scientifica Non tutti i passi devono essere necessariamente effettuati; molti potrebbero, inoltre, essere eseguiti ripetutamente ed in più il loro ordine non è rigido. Durante la messa a punto del modello ci possono essere costanti consultazioni di basi di conoscenza, quali relazioni, database e confronti con altri ricercatori al fine di esporre il materiale esistente. A questo va aggiunto che molti passi richiedono il monitoraggio della qualità dei risultati e del rendimento del sistema; l esattezza dei risultati risulta critica per istaurare fiducia nei risultati stessi, mentre l efficienza è influente laddove la velocità di esecuzione è importante. Diverse decisioni dipendono direttamente dalla piattaforma del sistema del PSE: ad esempio, l architettura del sistema utilizzato nell esperimento potrebbe influenzare alcuni f attori come la strategia di risoluzione e le specifiche. Un altro passo rilevante è lo sviluppo ed il progetto di protocolli di comunicazione, linguaggi di - 9 -

20 Capitolo 1 interconnessione, ecc., fra i moduli del PSE. Molti passi sono correntemente applicati in sinergia con capacità di problem solving umane, come il riconoscimento e l intuizione del modello; ciò è preferibile allo scopo di fornire strumenti che facilitino questo processo. Il processo di problem solving descritto ha una struttura gerarchica sottostante nella quale molti dei passi descritti potrebbero costituire nodi di ingresso per altre sequenze di problem solving. I problemi realistici rivelano soluzioni che evolvono su diverse scale temporali e spaziali. Un metodo risolutivo valido dovrebbe essere in grado, in ogni caso, di adattarsi al problema per essere efficiente, affidabile e robusto. Per loro natura, i PSE sono sistemi software complicati e potenti che permettono la facile manipolazione di oggetti di alto livello. La loro configurazione, manutenzione ed evoluzione richiede l applicazione di tecniche di ingegneria del software come la modularizzazione, la decomponibilità e l information hiding, catturate, per esempio, nel contesto della programmazione orientata

21 Capitolo 1 agli oggetti, della rappresentazione gerarchica e del riutilizzo del software. In ultima analisi va sottolineato un aspetto fondamentale, e cioè il ruolo sostanziale che assume il confronto fra utenti e sviluppatori di PSE, che dovrebbe essere una componente attiva nel processo di progettazione degli stessi. Istaurare un dialogo costruttivo fra le due parti diventa un obiettivo importante su cui si fonda la ricerca dei PSE, con i primi, gli utenti, che abbiano libero accesso al sistema e la possibilità, così, di utilizzarlo e testarlo mentre è ancora in fase di progetto e sviluppo. Una tecnica fondamentale adottata in molti PSE è il cosiddetto Computational Steering. Essa è una tecnologia emergente che fornisce un meccanismo per integrare la simulazione, l analisi dei dati, la visualizzazione e il post-processing. Può essere definito come il controllo interattivo sul processo computazionale durante la sua esecuzione. Il Computational steering è la capacità di visualizzare i dati dall elaborazione in esecuzione e di modificare il comportamento futuro della computazione in risposta a questi. Le applicazioni, nelle quali lo steering è usato, sono tipicamente i processi di lunga durata,

22 Capitolo 1 le simulazioni complesse, i programmi di controllo o medellizzazione che vanno in esecuzione in ambienti paralleli o distribuiti. L implementazione di un ambiente di computational steering richiede un integrazione efficace di molti aspetti dell elaborazione scientifica. Esempi specifici sono: analisi del rendimento, modellizzazione geometrica, analisi numerica e visualizzazione scientifica; tutti questi hanno bisogno di essere effettivamente coordinati in un ambiente di computazione efficiente. Esistono tre tipologie di Computational Steering: exploratory, algorithmic e performance steering. Il primo permette ai ricercatori di esaminare lo stato della simulazione, durante il suo progredire, tramite la visualizzazione di risultati intermedi; ed inoltre consente di guidare la computazione modificandone i parametri di ingresso. In questo caso, il processo decisionale è eseguito dall utente che interpreta i dati visualizzati e quindi avvia, tramite una GUI (interfaccia utente grafica), i comandi di steering. L approccio di algorithm steering automatizza il ciclo di steering, rimpiazzando l utente con un algoritmo decisionale scritto in linguaggio steering. Infine, il performance steering permette di testare il rendimento

23 Capitolo 1 dell applicazione con un algoritmo di bilanciamento del carico; i parametri di input, di questo algoritmo, possono essere modificati durante l esecuzione della simulazione. 1.1 Esempi di Problem Solving Environments MATLAB. Con una comunità di oltre utenti appartenenti all'industria, ad enti governativi e alle università, MATLAB è lo standard riconosciuto in tutto il mondo per il calcolo tecnico. E utilizzato in svariate aree di applicazione, compresa l'elaborazione dei segnali e delle immagini, la progettazione dei sistemi di controllo, le scienze geologiche e biologiche, la finanza e l'economia, la strumentazione. L'architettura aperta dell'ambiente MATLA B semplifica il suo utilizzo, e quello dei prodotti abbinati, al fine di esplorare dati e creare strumenti personalizzati che offrano approfondimenti rapidi e vantaggi competitivi. MATLAB è un PSE basato su un linguaggio di programmazione, utilizzato per l elaborazione matriciale. MATLAB, originariamente progettato come un interfaccia ad alto livello per computazioni di algebra lineare numerica, è ora utilizzato in ambito accademico da studenti e docenti,

24 Capitolo 1 essendo disponibile oggi per molte piattaforme computazionali, includendo strumenti per il controllo dei sistemi, la simulazione, i database, la finanza, l analisi dei segnali, e tante altre applicazioni. Tutto ciò è facilitato dal fatto che incorpora anche strumenti per l interconnessione con altri sistemi. Integra insieme il calcolo matematico, la visualizzazione e un potente linguaggio per fornire un ambiente flessibile per il calcolo tecnico. MATHEMATICA. E un programma di gran de flessibilità e versatilità sviluppato dalla Wolfram Research. Introdotto per la prima volta nel Giugno del 1988, ha conosciuto un immediato successo internazionale. Il software è diventato l ambiente di calcolo più diffuso nelle Università di tutto il mondo. Il suo successo è dovuto al fatto che esso può essere usato per effettuare calcoli numerici e simbolici; si possono rappresentare grafici di funzioni bi e tridimensionali con le opzioni grafiche più svariate, fino al controllo sul singolo pixel; è possibile generare suoni e animazioni di notevole impatto visivo. Il sistema è inoltre fornito di un set di istruzioni interne che costituiscono un vero e proprio linguaggio di programmazione che permette di sviluppare progetti e di facilitare

25 Capitolo 1 l esplorazione matematica. Tra i tanti punti di forza, vi è anche il fatto di essere un sistema multipiattaforma: il software gira indifferentemente su calcolatori Wintel, Apple, Unix, Linux etc.. MATHEMATICA integra uno strumento computationale numerico e simbolico, un sistema grafico, un linguaggio di programmazione, un sistema di documentazione, un avanzata capacità di connessione con altre applicazioni. MAPLE. MAPLE è un software appartenente alla categoria dei Computer Algebra Systems (CAS), categoria della quale fanno parte DERIVE, Mathematica, MathCad e altri. Waterloo Maple è una società privata, sorta dall'università di Waterloo (Ontario, Canada), nella quale, in origine, MAPLE è stato concepito allo scopo di "...accrescere la produttività e la creatività di professori, ricercatori, studenti e professionisti dell'industria attraverso lo sviluppo, il supporto e la promozione del sistema Maple". Il sistema MAPLE è un ambiente avanzato di problem-solving matematico e di programmazione. Con esso è possibile eseguire calcolo simbolico e numerico di alto livello; ma la vocazione didattica di questo PSE si

26 Capitolo 1 riconosce nei numerosi packages che accompagnano il prodotto. In particolare segnaliamo i packages geometry, geom3d, student: il primo dedicato alla geometria del piano, il secondo alla geometria dello spazio e il terzo al calcolo differenziale e integrale di livello liceale e/o di primo biennio universitario. Il nucleo di MAPLE è scritto in linguaggio C, mentre il resto, che corrisponde a circa il 90% dell intero s oftware, è stato sviluppato nel codice proprio del sistema, che è un linguaggio procedurale molto simile al Pascal. Questo rappresenta un ulteriore vantaggio per coloro che hanno l'esigenza di insegnare un linguaggio di programmazione. Con MAPLE si può programmare avendo a disposizione routine di matematica e grafiche di alto livello. Data l'architettura di MAPLE, la maggior parte dei suoi comandi è aperta; il codice sorgente, in altre parole, è visibile e modificabile dall'utente. Infine, MAPLE è interfacciabile con MATLAB e con Excel, il noto foglio della Microsoft. Da Excel è possibile richiamare il motore di MAPLE per calcoli particolarmente sofisticati (ad es. risoluzione di equazioni differenziali). I file di MAPLE (detti worksheet, con estensione.wks) possono essere esportati in Html, Html con MathML,

27 Capitolo 1 Latex, Plain Text, RTF, quest'ultimo particolarmente utile per la compatibilità con i più comuni word-processor. Anche eventuali grafici vengono trasferiti senza intoppi nel formato RTF. I grafici e le figure prodotte da MAPLE possono essere salvate nei più comuni formati grafici. È possibile fare animazioni per presentazioni dinamiche. In tal modo si ha uno strumento molto utile nella produzione di articoli, dispense, appunti, esercitazioni ecc... ECCE. L Extensible Computational Chemistry Environment (Ecce) è parte della Molecular Science Software Suite (MS3) che è una suite integrata per applicazioni chimiche che fanno uso di tecniche di chimica computazionale avanzata su sistemi elaborativi paralleli e ad alte prestazioni. ECCE, in particolare, è un PSE dotato di un insieme di strumenti usati per la gestione dei progetti, la selezione di opzioni di ingresso, l esecuzione distribuita di modelli computazionali, il monitoraggio real-time, l analisi post -esecuzione. ECCE è composto da un insieme di applicazioni, che sono interfacce utente grafiche basate su sistemi client/server UNIX distribuiti, tutte integrate fra di loro. L ambiente risultante permette ai ricercatori di utilizzare

28 Capitolo 1 trasparentemente software che creano modelli computazionali complessi, potendo accedere a risorse di elaborazione ad alto rendimento direttamente dalla loro postazione di lavoro. L architettura software di ECCE è basata su un modello di dati chimici orientato agli oggetti per supportare la gestione di dati molecolari sperimentali e computazionali. Il software, oggi, può essere utilizzato su piattaforme Linux, Sun e SGI. SCIRun. SCIRun era inizialmente un ambiente di problem solving progettato per risolvere problemi specifici nel campo della medicina computazionale; in seguito, fu reso applicabile in altri domini riguardanti problemi computazionali di scienza ed ingegneria. L architettura SCIRun è ora la base per la costruzione di PSE scientifici che permettano la progettazione interattiva, il debugging e lo steering di elaborazioni scientifiche di larga scala. SCIRun offre, inoltre, all utente la possibilità di controllare interattivamente le simulazioni scientifiche mentre la computazione è in progresso e permette anche al sistema di modificare le variabili senza interrompere l esecuzione. Ciò è ottenuto grazie alla possibilità offerta

29 Capitolo 1 da SCIRun di controllare e monitorare le applicazioni attraverso tecniche di computational steering, che consentono, come detto, agli utilizzatori di modificare interattivamente le elaborazioni, tramite variazioni dei parametri, e di rieseguire i calcoli per poi visualizzare i nuovi risultati ottenuti; tutto questo è effettuato attraverso lo stesso ambiente di programmazione. L ambiente modulare alta mente integrato fornito da SCIRun permette di applicare le tecniche di computational steering alla vasta gamma di elaborazioni scientifiche avanzate in cui è coinvolto lo Scientific Computing and Imaging (SCI) Institute. SCIRun è uno strumento sia per le applicazioni scientifiche ed ingegneristiche, sia per il test di nuovi approcci nell elaborazione scientifica integrata di larga scala. CAMEL. E un ambiente di problem solving basato sul modello ad Automi Cellulari e progettato per supportare lo sviluppo di applicazioni ad alte prestazioni, in settori come ad esempio la simulazione di modelli di flussi lavici e di fluidi, l analisi delle immagini, la simulazione del traffico, la modellizzazione di processi di combustione e la simulazione di fenomeni di risanamento del suolo

30 Capitolo 1 I modelli ad Automi Cellulari sono definiti tramite il linguaggio di programmazione detto CARPET (CellulAR Programming EnvironmenT). Esso si basa sul linguaggio di programmazione C, con alcuni costrutti addizionali per descrivere le regole della funzione di transizione di una singola cella dell Automa Cellulare. CAMEL fornisce un interfaccia utente che permette di controllare la simulazione e visualizzarne il risultato

31 Capitolo 2 Capitolo 2 Il Grid Computing Il termine the Grid (Griglia Computazionale) è stato coniato nella metà degli anni novanta per definire una nuova infrastruttura per l elaborazione distribuita, proposta per lo sviluppo e l esecuzione di applicazioni scientifiche e ingegneristiche avanzate, di grande complessità e costo computazionale. Il Grid Computing deriva dall'attività scientifica della stessa comunità che ha fatto nascere e sviluppare il Web con la diffusione del protocollo standard Http-html. Grid Computing significa condividere ed utilizzare la potenza di elaborazione di una serie di computer, tipicamente server, collegati in rete tramite le infrastrutture di Internet

32 Capitolo 2 Attualmente, la maggior parte dei server rimane "non occupata", o poco occupata, per parecchie ore del giorno e spesso addirittura inutilizzata durante la notte. L'idea del Grid Computing è quella di sfruttare tale "tempo libero" per operazioni di calcolo ed elaborazione dati che vedano coinvolti migliaia di server in tutto il modo, superando qualsiasi barriera fisica della computazione di un qualunque server oggi disponibile. E' la vecchia, ma affascinate idea dell'informatica di mettere in comune le risorse di calcolo e di memoria, in modo da raggiungere livelli di potenza altrimenti impossibili che siano accessibili ad ogni partecipante alla comunità scientifica o privata. I reali e specifici problemi che sono alla base del concetto di Griglia sono la condivisione di risorse coordinate e il problem solving dinamico. La condivisione è controllata tramite la dichiarazione chiara e attenta delle risorse condivise da ogni utente e provider, e delle regole da rispettare per parteciparvi. Tali regole di condivisione formano, con individui e istituzioni, un insieme coordinato, detto Virtual Organization (VO Organizzazione Virtuale), definito su un insieme specifico di risorse (elaboratori, strumenti, dati ed applicazioni)

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