estimando o valor de uma grade p2p usando provedores de iaas como parâmetro de comparação

Estimando o Valor de uma Grade P2P usandoProvedores de Infraestrutura como Servico como

Parametro de Comparacao

Edigley Pereira FragaOrientador: Dalton Serey Guerrero

21 de outubro de 2010

Agenda

Contextualizacao

Objetivo do Estudo

Cenario de Estudo + Metodologia

Analise Preliminar

Simplificacoes

Consideracoes Finais

Contextualizacao

I Grade Oportunistas Entre-ParesI Comunidade OurGridI Rede de Favores (NoF) como mecanismo de incentivo

I Aplicacoes bag-of-tasksI Aplicacoes paralelas cujas tarefas sao independentes entre si

I Oferta de Infraestrutura como ServicoI Um dos servicos no universo de Cloud Computing

Exemplo de comunidade Ourgrid

Infraestrutura como Servico

I Modelos de Tarifacao (Amazon)I On-demand InstancesI Reserved InstancesI Spot Instances

I Caracterıstica: Volatilidade de Recursos

Spot Instances

IaaS “Oportunista”

Modelo Spot Instances

I Usuarios “dizem” quanto querem pagar pelos recursosI A Amazon define o preco (Spot-Price)

I Todas as requisicoes com ofertas maiores ou iguais aoSpot-Price sao atendidas

I Usuario paga o valor do Spot-PriceI Todas as instancias provenientes de uma oferta inferior ao

Spot-Price sao automaticamente terminadasI Caracteriza a volatilidade

I Indicado para aplicacoes com flexibilidade de inıcio e termino

Oscilacao do Spot-Price

Agenda

Contextualizacao

Objetivo do Estudo


Analise Preliminar

Simplificacoes


Objetivo do Estudo

I Analisar comparativamente a execucao de aplicacoesbag-of-tasks em um ambiente de grade oportunista e sobreIaaS (modelo Spot-Instance) considerando os fatores custo emakespan.

I Ha recursos locais para execucao e usa-se recursos remotospara diminuir o makespan.

I Existe um dificuldade de quantificar, do ponto de vista dousuario, o valor fornecido por uma grade entre pares.

Agenda

Contextualizacao

Objetivo do Estudo


Analise Preliminar

Simplificacoes


Cenario - Alocacao de Tarefas

I Se houver mais tarefas que recursos disponıveis,inevitavelmente havera espera em fila e consequentementeaumento do makespan do job.

Cenario - CloudBurst

Cenario - Grade p2p

Metodologia de Comparacao

I Simulacao guiada por traces sinteticosI Um mesmo workload em uma grade p2p e na “nuvem

oportunista”

1. Recursos Locais + Recursos obtido pela NoF2. Recursos Locais + Instancias da “nuvem oportunista”

I CaracterizacaoI DemandaI OfertaI Volatilidade

Demanda

I Geracao sintetica de workloadI Numero de tarefas por job e tempo de interchegadas

modelados a partir de traces de grades reais.I Tamanho medio de 15 minutos para cada tarefa.I Considerando efeito do ciclo diario na chegada de jobs

Oferta

I Grade: Ambiente heterogeneo variando de 300 a 2000desktops tıpicos distribuıdos em uma centena de peers

I Cenarios com baixa, media e alta contencao.

I Nuvem Oportunista (dois cenarios)I Infinito (Ideal).I Limitado a vinte (20) maquinas por peer (Situacao atual).

I Calculo do custo para fazer cloudburstI Series historicas com as oscilacoes do Spot-Price (Instancia

small)

Volatilidade

I Grade:I Traces de disponibilidade gerados sinteticamente

I Modelados a partir da analise do padrao de ociosidade demaquinas desktops

Volatilidade - Exemplo de Trace Gerado Sinteticamente

Volatilidade - Exemplo de Trace SDSC

Agenda

Contextualizacao

Objetivo do Estudo


Analise Preliminar

Simplificacoes


Analise Preliminar

I Cenario:I Modelagem de Iosup para tamanho de job, intervalo de

interchegada e atribuicao de job a usuario (368 usuarios aotodo).

I 10 sites e cada um dos 368 usuarios foi alocado aleatoriamentepara cada site.

I Variando o numero de maquinas em cada site para alterar acontencao do sistema.

Makespan - Grade Vs Spot

Makespan - Grade (Utilizacao) Vs Spot

Agenda

Contextualizacao

Objetivo do Estudo


Analise Preliminar

Simplificacoes


Simplificacoes/Limitacoes da Abordagem

I Nao considera outros custos que existem ao se fazercloudburst

I ArmazenamentoI Trafego em Rede

I Dificuldade na caracterizacao da demanda e disponibilidadeI Os modelos sinteticos podem nao ser tao realistas.

Agenda

Contextualizacao

Objetivo do Estudo


Analise Preliminar

Simplificacoes



I Devido a limitacoes no numero de instancias simultaneas paraum mesmo usuario, ha cenarios em que a grade se tornavantajosa quanto ao makespan.

I Dificuldade na caracterizacao da demanda e disponibilidade!E um problema!

I Ha uma carencia de metricas para avaliar grades oportunistasentre pares.

Questoes? Sugestoes? Crıticas?

Obrigado!

Referencias

1 Amazon. Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2),http://aws.amazon.com/ec2/.

2 Amazon. Amazon Web Services (AWS),http://aws.amazon.com.

3 Amazon. Amazon, www.amazon.com/.

4 Amazon. Amazon Spot Instances,http://aws.amazon.com/ec2/spot-instances/, 2010.

8 BOINC. Berkeley Open Infrastructure for Network Computing,http://boinc.berkeley.edu/.

25 U. O. W. Milwaukee. Einstein@home,http://www.einsteinathome.org/.

27 OurGrid. OurGrid, http://www.ourgrid.org/.

Referencias

10 U. O. California. Search for Extraterrestrial Intelligence,Seti@Home, http://setiathome.berkeley.edu/.

12 W. Cirne, F. Brasileiro, N. Andrade, L. B. Costa, A. Andrade,R. Novaes, and M. Mowbray. Labs of the World, Unite!!!

15 Google. Google App Engine,http://code.google.com/appengine/.

16 GWA. The Grid Workloads Archive,http://gwa.ewi.tudelft.nl/pmwiki/.

17 IBM. IBM Cloud Computing,http://www.ibm.com/ibm/cloud/.

24 Microsoft. Azure Services Platform,http://www.microsoft.com/windowsazure/.

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