Para esse tipo de sistema, o critério de equidade no uso da rede é de extrema importância, pois cada participante não quer abrir mão da posse de seus recursos particulares e espera poder utilizá-los quando necessário. Portanto, um critério de equidade para essas redes é oferecer aos usuários um volume de processamento no mínimo equivalente ao que foi oferecido ao sistema pelo usuário. Sua finalidade é garantir que cada usuário seja atendido por um número de máquinas maior ou igual ao número de máquinas oferecido ao sistema.
Dessa forma, a política da OSEP fica limitada a sistemas homogêneos, pois em sistemas heterogêneos é necessário levar em consideração o poder computacional de cada recurso para satisfazer o critério de equidade, ou seja, cada usuário deve ser atendido de forma que o poder computacional seja maior ou igual ao poder computacional total dos computadores que você colocou na rede. Na OSEP heterogênea, foi necessário ajustar o critério de equidade, bem como as estatísticas para avaliar sua satisfação na tomada de decisão sobre a alocação de recursos aos usuários. Essa nova política foi implementada e avaliada por meio de comparações com a OSEP original usando o simulador de grade iSPD, com resultados mostrando melhor desempenho atendendo aos proprietários de recursos da rede.
The criterion of fairness for these networks is therefore to offer users a processing volume at least equal to the volume they offer. In heterogeneous OSEP, it was necessary to change the fairness criteria as well as the measures used to evaluate satisfaction in the decision-making process to allocate resources to the users. As a starting point, it is a way of constructing a system that is a ligação of recursos of different property and reason.
Para encorajar o compartilhamento de recursos, vários algoritmos de agendamento surgiram ao longo dos anos, com foco em critérios de justiça para orientar a alocação e o compartilhamento de recursos.
Motivação
Esse tipo de sistema se enquadra na categoria de grades computacionais e é de grande interesse para indústrias e universidades, mas apresenta o problema de como distribuir o uso de recursos entre os diferentes usuários.
Objetivo
Para atingir este objetivo, são analisados os conceitos de propriedade e compartilhamento utilizados, bem como os critérios para determinar desvios do cumprimento do critério de equidade e como melhorar a satisfação do usuário com o sistema. No caso de sistemas heterogêneos, é necessário alterar métricas relacionadas ao número de máquinas para métricas relacionadas ao poder computacional. Isso ocorre porque torna-se praticamente impossível garantir que todos os usuários recebam exatamente o mesmo poder de computação oferecido.
Esta “impossibilidade” surge porque a soma do poder computacional das máquinas 𝑛 diferentes das compartilhadas não será igual ao poder computacional oferecido, a menos que você limite a atribuição de tarefas a um usuário apenas às máquinas que ele oferece.
Organização do Texto
Veja, o capítulo começa com uma descrição de sistemas distribuídos, passando para um exame de computação em grade e, em particular, escalonadores para computação em grade.
Sistemas Distribuídos
Características dos sistemas distribuídos
Escalabilidade: O desempenho do sistema e sua capacidade de atendimento devem aumentar na proporção direta da adição de novos recursos, ou seja, o sistema deve ser capaz de se beneficiar satisfatoriamente dos recursos adicionados a ele. Segurança: Devem ser fornecidas aos usuários condições mínimas de segurança, principalmente quanto aos dados que enviam ou recebem do sistema, pois esses dados podem transitar por vários domínios devido à alocação de recursos. Competição: O sistema deve ser capaz de manter a integridade de seus recursos e dados em casos de competição entre usuários por recursos.
Transparência: A complexidade do sistema não deve ser tratada por usuários ou programadores, o sistema deve lidar com isso sem exigir ação deles. Atender aos requisitos listados é responsabilidade do middleware, a camada de software que abstrai a complexidade do sistema e evita que programadores e usuários lidem com ela. Isso torna o middleware um elemento cuja complexidade aumenta conforme o escopo do sistema distribuído e, por sua função principal para o sistema, seu projeto requer cuidados especiais (COULORIS; DOLLIMORE; KINDBERG, 2001).
O middleware está localizado entre os sistemas operacionais de processamento de recursos e a aplicação e forma uma interface entre eles, portanto uma de suas funções é o escalonamento de tarefas, que abordaremos mais adiante.
Grades
Tipos de Grades
Este tipo de rede é de uso exclusivo do departamento a que pertence e não coopera com outros setores ou grupos. Redes de Negócios: Abrange toda a empresa e atende a todos os seus setores, agregando recursos disponíveis em toda a entidade e permitindo a colaboração entre os setores da empresa. Redes de dados: O foco dessas redes é a manipulação de dados e, portanto, dependem de um grande volume de recursos de armazenamento.
Grades de alto desempenho: o objetivo dessas grades é fornecer poder de computação para aplicativos de alto desempenho. Portanto, esse tipo de grade adiciona uma grande quantidade de elementos de processamento, que podem variar de computadores pessoais a supercomputadores e clusters. O trabalho atual foca em redes de alto desempenho, mais especificamente no escalonamento de tarefas nessas placas.
Escalonamento em Grades
Os primeiros decidem para qual domínio devem enviar a tarefa para obter melhor desempenho.
Escalonadores para Grades e o Critério de Justiça
Os últimos gerenciam os domínios e, quando recebem tarefas, decidem sobre o melhor recurso dentro do domínio para concluir as tarefas. Embora interessantes, os algoritmos e sistemas que vemos não servem a redes projetadas de forma colaborativa nas quais os recursos pertencem aos usuários. Distributed Clustering” (OZDEN; GOLDBERG; SILBERSCHATZ, 1993): Um algoritmo híbrido, em termos de centralização, esse algoritmo permite que os proprietários de recursos definam como seus recursos podem ser usados por outros processos do usuário.
Essa definição pode ser feita tanto para recursos de processamento quanto para recursos de comunicação. Non-monetary fair planning” (SKOWRON; RZADCA, 2013): Este escalonador utiliza a Teoria dos Jogos para atender ao critério de equidade.
Considerações Finais
Conceitos fundamentais
Política Owner-Share
Algoritmo OSEP
Algortimo de Atualização
O sistema de monitoramento da rede fornece os dados necessários, o algoritmo toma as informações como entrada e atualiza os dados obsoletos que estavam nas estruturas de armazenamento.
Algoritmo de Decisão
Na primeira linha busca-se o usuário com maior atraso no uso dentre aqueles com demanda não atendida. Em seguida, na segunda linha, buscamos o usuário com maior consumo excessivo. Na linha 3, entre as tarefas de estado do usuário ativadas com maior lucro, busca-se aquela que durou menos tempo, representada por 𝑤𝑗.
Eficiência e aplicabilidade do algoritmo OSEP
Considerações Finais
Conceitos propostos
Diferencial de Poder
Poder Remanescente
Novo Critério de Justiça
Algoritmo OSEP adaptado – Algoritmo de Decisão
Condições para a ocorrência de preempção
Critério de seleção de tarefas
Algoritmo de Decisão
Satisfação do usuário
Considerações Finais
Tanto o algoritmo OSEP original quanto o algoritmo modificado foram implementados no simulador de rede iSPD. O âmbito das tarefas foi assim definido de forma a permitir uma aproximação da realidade em casos de cargas definidas posteriormente. Big Demand foi utilizado para testar como o algoritmo se comportaria em ambientes utilizados em pesquisas de larga escala, com grande quantidade de dados sobre os quais são realizadas inúmeras e complexas operações.
Ele oferece menos poder de computação ao usuário1 do que deveria e oferece mais do que deveria a outros usuários. Além disso, o algoritmo original não respeita o tamanho das porções, isso é visível ao comparar a satisfação dos pares (usuário1,usuário2) e (usuário3,usuário4). Ao contrário do original, ele não penaliza erroneamente outros usuários por acomodar user4late.
Além dos gráficos de satisfação, foram calculados gráficos de uso do sistema, que mostram como o poder computacional da rede foi distribuído entre os usuários. Para testes com atraso user1 user, a Figura 15 é mostrada para o OSEP original e a Figura 16 para o OSEP heterogêneo. Já para os testes com user delay user4, temos as Figuras 17 e 18, respectivamente, para o algoritmo original e o heterogêneo.
A partir dos gráficos apresentados é possível confirmar a eficácia do algoritmo adaptado, diferente do algoritmo original, ele distribui o poder computacional de forma a respeitar o tamanho das porções de cada usuário. Observa-se por eles que o principal erro do algoritmo OSEP original é penalizar demais os usuários que possuem mais recursos quando os usuários com poucos recursos chegam atrasados, e penalizar demais os demais usuários quando o usuário majoritário chega atrasado. Também foram apresentados os conceitos e funcionamento do algoritmo OSEP e sua adaptação para sistemas heterogêneos.
Neste trabalho, o conceito de justiça foi revisto, pois em uma grade heterogênea é muito difícil entregar exatamente o poder computacional que ela oferece a um usuário. Os novos conceitos de Diferencial de Potência e Potência Residual foram introduzidos e utilizados para que o algoritmo passasse a considerar a capacidade computacional para tomada de decisões. Os resultados positivos se devem ao comportamento do algoritmo adaptado, que sempre tenta tirar do usuário com maior sobra para atender o usuário com maior atraso.
A maior eficiência da versão heterogênea ocorre porque o algoritmo respeita a propriedade dessas entidades sobre seus recursos particulares, garantindo que cada participante tenha disponível poder computacional semelhante ao de seus recursos individuais. Isso abre espaço para usuários externos e, mais interessante, leva à possibilidade de um modelo de negócios em que os usuários externos pagariam para usar esse poder de computação.
