DIET Alternativen

DIET Überblick

Unter den vorhandenen Ansätzen für Grid-Middleware besteht ein einfacher, leistungsfähiger und flexibler darin, die in verschiedenen Verwaltungsdomänen verfügbaren Server mithilfe der herkömmlichen Client-Server- oder RPC-Paradigmen (Remote Procedure Call) zu verwenden. Netzwerkfähige Server (NES) implementieren dieses Modell, das auch als Grid-RPC bezeichnet wird. Clients senden Berechnungsanforderungen an einen Scheduler, dessen Ziel es ist, einen auf den Ressourcen verfügbaren Server zu finden.

Ziel des DIET-Projekts ist die Entwicklung einer Reihe von Tools zum Erstellen von Computerservern. Dank Grid-Computing-Umgebungen wie Globus oder Legion oder Cloud-Lösungen wie Amazon EC2 können jetzt große Probleme über das Internet berechnet werden. Da die meisten aktuellen Anwendungen numerisch sind, ist die Verwendung von Bibliotheken wie BLAS, LAPACK, ScaLAPACK oder PETSc obligatorisch. Die Integration solcher Bibliotheken in Anwendungen auf hoher Ebene unter Verwendung von Sprachen wie Fortran oder C ist alles andere als einfach. Darüber hinaus sind die Rechenleistung und der Speicherbedarf derartiger Anwendungen möglicherweise nicht auf jeder Workstation verfügbar. Daher scheint der RPC ein guter Kandidat für die Erstellung von Problemlösungsumgebungen im Grid zu sein.

Das DIET-Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung skalierbarer Middleware, wobei die ersten Anstrengungen darauf gerichtet sind, das Planungsproblem auf mehrere Agenten zu verteilen. DIET besteht aus einer Reihe von Elementen, die zusammen verwendet werden können, um mithilfe des Grid-RPC-Paradigmas Anwendungen zu erstellen. Diese Middleware ist in der Lage, einen geeigneten Server zu finden, der den in der Anfrage des Kunden angegebenen Informationen (z. B. zu lösendes Problem, Größe der betroffenen Daten), der Leistung der Zielplattform (z. B. Serverauslastung, verfügbarer Speicher, Kommunikationsleistung) und den Anforderungen entspricht die lokale Verfügbarkeit von Daten, die bei früheren Berechnungen gespeichert wurden. Der Scheduler wird unter Verwendung mehrerer zusammenarbeitender Hierarchien verteilt, die entweder statisch oder dynamisch miteinander verbunden sind (Peer-2-Peer-Verfahren). Die Datenverwaltung wird bereitgestellt, damit persistente Daten für die spätere Wiederverwendung im System verbleiben können.

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