в целях создания прикладных сервисов компьютерного...
DESCRIPTION
Федеральная целевая программа «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012г». Разработка инструментальной оболочки проектирования высокопроизводительных приложений для Грид-архитектур. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
2006
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Федеральная целевая программа «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012г»
Разработка инструментальной оболочки проектирования высокопроизводительных
приложений для Грид-архитектурв целях создания прикладных сервисов
компьютерного моделирования и обработки данных
НИР 2007-4-1.4-20-01-025 (2007-2008)
Объект исследования – Грид II
2
Неоднородность, стохастическая изменчивость характеристик, наличие многих пользователей
Высокая сложность инфраструктуры и программного обеспечения
Отсутствие единых стандартов описания и поиска Грид-сервисов
Сложность проектирования и построения сценариев эффективного выполнения
Пользователю приходится сталкиваться со сложностями «ручной» разработки
приложений в Грид
Иерархическая структура Грид
Постановка задачи
Автоматизация проектирования и выполнения приложений в Грид
ЗА СЧЕТ
разработки формы организации процесса проектирования приложений на основе Грид-сервисов
ПУТЕМ
ее интерпретации в интеллектуальной системе поддержки принятия решений разработчика (ИСППР) реального времени
3
Процесс проектирования приложений в Грид
4
Мета Workflow Абстрактный Workflow Конкретный Workflow
Неполное описание требований терминах предметной области
Критерии и ограничения выполнения
План — абстрактное описание в терминах метасервисов и метаданных
Расписание — описание процесса выполнения в терминах конкретных сервисов и данных
Стратегии распараллеливания определены
Планирование Создание расписания
Структура ИСППР
5
Основные функции Визуальное
проектирование Использование базы
знаний для логического вывода
Планирование (MWF→AWF)
Мониторинг Грид Составление расписания
(AWF→CWF) Генерация сценария
исполнения (CWF→Grid) Выполнение, мониторинг,
перепланирование Пополнение и уточнение
знаний Прогнозирование
База знаний I: Предметно-ориентированное описание сервисов,
зарегистрированных в Грид
Формальное графическое описание приложения в
виде MWF МетаСервис 1 МетаСервис 2 МетаСервис N
База знаний III: Характеристики производительности моделей WF
Монитор состояния вычислительной
среды
Генераторкомпозитного приложения
Набор активных фактов
База знаний II: Характеристики производительности вычислительных сервисов, зарегистрированных в Грид
Компонент семантического поиска сервисов
Компонент логического вывода I – построение конкурирующих
расписаний
Компонент логического вывода II – сопоставление и ранжирование
расписаний
Набор активных сервисов - AWFНабор активных сервисов - AWFНабор активных расписаний (CWF)
Набор активных сервисов - AWFНабор активных сервисов - AWFНабор активных планов (AWF)
База знаний IV: Характеристики достоверности интерпретируемых
знаний
Квазиоптимальное расписание Усиление логического вывода за счет приобретения дополнительных знаний
Вы
вод
по
пре
це
де
нту
Им
ита
ци
онн
ое
м
од
ел
ир
ова
ние
Пр
оф
ил
иро
вка
пр
ил
ож
ени
я
Экс
пер
им
ент
ал
ьны
йза
пуск
Об
об
ще
ние
пр
ед
ыд
ущи
х за
пуск
ов
Композитное приложение в Грид
Исполнителькомпозитного приложения
Инт
ер
пре
тато
р з
адан
ия
в ф
ор
ме
WF
Монитор исполнения приложенияРез
ульт
аты
р
асч
ето
в
База данных статистики запусков(по сервисам и приложениям)
Семейство инструментальных оболочек PEG
6
Особенности и функции
Использование Intel GPE
Создание метаописания посредством визуальной оболочки
Разработка прикладных Грид-сервисов
Наличие элемента управления знаниями
Планирование и создание расписаний
Прогнозирование времени исполнения
Семейство прототипов PEG1, PEG2 и iPEG, основанные на Intel GPE (на Globus Toolkit)
Укрупненная схема семейства PEG
Практическая задача (сервис 1)
7
Параметризация массива частотных спектров морского волнения
Массив расчетных спектров волнения
Представление спектра
p
pppSS )|,(),(Аппроксимация
)2/(cos)(),(
exp)(
),()(),(
)(2
)(2
mm
nk
CG
BgS
GSS
),( 11
Определение числа и положения пиков методом
адаптивного случайного поиска Оценка значимостивыявленных пиков
Набор параметров
спектров
Сглаживание.Определение положения
главного пика
),()( 1
1
11
1
kNkN
kk
kk
kkkk
JJfor
ee
e
)()(
)(1
,11
21
1
kk
miik
kk
kk
JJfor
erande
Результаты экспериментов
8Средние времена работы (T) и ядерные оценки их распределений в
зависимости от количества целевых систем (p)
РавномернаяПрямая каскаднаяОбратная каскадная
Определение параллельного ускорения в Грид
1 – средние значения( ); эксперимент2 – ; математическое ожидание3 – 10%; квантиль4 – 1%; квантиль5 – 90%; квантиль6 – оптимальное количество
вычислителей для заданного уровня ускорения
Характеристика производительности приложения в Грид
Spk
p
S
pS
Spk
p
S
pSk
k
k
k
k
k
k
dxxf
dxxfp
Sp
:)(
:)(
*
)(
)(
)( )(
)(
*
)(Sp
S
pS dxxfk
),,( * pS
Производительность параллельного приложения в Грид, характеризуется тройкой взаимосвязанных величин:
Здесь — заданный уровень ускорения — оптимальное количество для достижения заданного ускорения — вероятность получить заданный уровень ускорения
S*p
Сервис – 2: моделирование распространения ВИЧ
Вычислительный сервис моделирования эволюционной динамики комплексных сетей применительно к задачам распространения вирусных заболеваний с длительным инкубационным периодом (ВИЧ, Гепатит С)
Контактная сеть MSM
Традиционная контактная сеть
Приложение: моделирование распространения ВИЧ
Случаи HIV Случаи HIV
Время (модельные годы)
Гетеросексуальная популяция Гомосексуальная популяция
Управление динамической структурой связей в комплексной сети позволяет снизить интенсивность развития эпидемии
Беспорядочная смена связей
«Люди встречаются, люди влюбляются, женятся…»
Результаты работы
Разработаны нотация неполного задания процесса вычислений (meta-workflow) и порядок его последовательного уточнения (MWF—AWF—CWF)
Обоснован принцип действия ИСППР приложений в Грид Разработано семейство оболочек PEG для проектирования
высокопроизводительных композитных приложений в Грид Проведены испытания, подтверждающие работоспособность и
эффективность разработанной системы Адаптировано семейство моделей производительности параллельных
алгоритмов для применения в условиях стохастичности в Грид. Разработана технология имитационного моделирования работы
приложений в среде Грид, учитывающая специфику Грид-сервисов, условия запуска приложения и характеристики коммуникационных сетей.
Предложен метод расчета вероятностных характеристик параллельного ускорения в среде Грид на основе формализма детерминированной функции случайного аргумента.
Немного о целевых индикаторах…
Свидетельств о регистрации программных средств – 4
Диссертаций на соискание ученой степени кандидата технических наук – 2
Публикаций в ведущих реферируемых изданиях – 7
1. Sloot P. M. A., S. V. Ivanov, A. V. Boukhanovsky et al. Stochastic simulation of HIV population dynamics through complex network modelling // International Journal of Computer Mathematics, Volume 85, Issue 8 August 2008 , pages 1175 – 1187.
2. Иванов С.В., Колыхматов И.А., Бухановский А.В. Параллельные алгоритмы моделирования комплексных сетей // Известия вузов. Приборостроение, 10, 2008 [в печати; представлено в редакцию 11.02.2008]
3. Бухановский А.В., Дунаев А.В., Ларченко А.В. Инструментальная оболочка проектирования высокопроизводительных приложений в Грид. Часть I: Базовая концепция // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО, вып. 47, 2008 [в печати, представлено в редакцию 15.09.2008]
4. Ларченко А.В., Дунаев А.В, Бухановский А.В. Инструментальная оболочка проектирования высокопроизводительных приложений в Грид. Часть II: Интеллектуальные механизмы управления производительностью // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО, вып. 47, 2008 [в печати, представлено в редакцию 15.09.2008]
5. Дунаев А.В. и др. Инструментальная оболочка проектирования высокопроизводительных приложений в Грид. Часть III: Прикладные Грид-сервисы компьютерного моделирования и обработки данных // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО, вып. 47, 2008 [в печати, представлено в редакцию 15.09.2008]
6. Дунаев А.В., Ларченко А.В., Бухановский А.В. Интеллектуальная система поддержки принятия решений разработчика высокопроизводительных приложений в Грид // Научно-технические ведомости СПбГПУ, 12, 2008 [в печати, представлено в редакцию 21.10.2008]
7. Иванов С.В., Бухановский А.В. Параллельное математическое обеспечение идентификации параметрически связанных моделей сложных систем // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО, вып. 47, 2008 [в печати, представлено в редакцию 17.09.2008]