| Summary: | A grande demanda por computação de alto desempenho culminou na construção de ambientes de execução de larga escala como as Grades Computacionais. Não diferente de outras plataformas de execução, seus usuários precisam obter os dados de entrada para suas aplicações e muitas vezes precisam armazenar os resultados por elas gerados. Apesar de o termo Grade ter surgido de uma metáfora onde os recursos computacionais estão tão facilmente acessíveis como os da rede elétrica, as ferramentas para gerenciamento de dados e de recursos de armazenamento disponíveis estão muito aquém do necessário para concretizar essa idéia. A imaturidade desses serviços se torna crítica para aplicações científicas que necessitam processar grandes volumes de dados. Nesses casos, utiliza-se apenas os recursos de alto desempenho e assegura-se confiabilidade, disponibilidade e segurança para os dados através de presença humana. Este trabalho apresenta o JavaRMS, um sistema de gerência de dados para Grades. Ao empregar um modelo par-a-par, consegue-se agregar os recursos menos capacitados disponíveis no ambiente de Grade, diminuindo-se assim o custo da solução. O sistema utiliza a técnica de nodos virtuais para lidar com a grande heterogeneidade de recursos, distribuindo os dados de acordo com o espaço de armazenamento fornecido. Empregase fragmentação para viabilizar o uso dos recursos menos capacitados e para melhorar o desempenho das operações que envolvem a transferência de arquivos. Utiliza-se replicação para prover persistência aos dados e para melhorar sua disponibilidade. JavaRMS lida ainda com a dinamicidade e a instabilidade dos recursos através de um modelo de estados, de forma a diminuir o impacto das operações de manutenção. A arquitetura contempla também serviços para gerenciamento de usuários e protege os recursos contra fraudes através de um sistema de cotas. Todas as operações foram projetadas para serem seguras. Por fim, disponibiliza-se toda a infra-estrutura necessária para que serviços de busca e ferramentas de interação com o usuário sejam futuramente fornecidos. Os experimentos realizados com o protótipo do JavaRMS comprovam que usar um modelo par-a-par para organizar os recursos e localizar os dados resulta em boa escalabilidade. Já a técnica de nodos virtuais se mostrou eficiente para distribuir de forma balanceada os dados entre as máquinas, de acordo com a capacidade de armazenamento oferecida. Através de testes com a principal operação que envolve a transferência de arquivos, comprovou-se que o modelo é capaz de melhorar significativamente o desempenho de aplicações que necessitam processar grandes volumes de dados. === Large scale execution environments such as Grids emerged to meet high-performance computing demands. Like in other execution platforms, its users need to get input data to their applications and to store their results. Although the Grid term is a metaphor where computing resources are so easily accessible as those from the eletric grid, its data and resource management tools are not sufficiently mature to make this idea a reality. They usually target high-performance resources, where data reliability, availability and security is assured through human presence. It turns to be critical when scientific applications need to process huge amounts of data. This work presents JavaRMS, a Grid data management system. By using a peer-topeer model, it aggregates low capacity resources to reduce storage costs. Resource heterogeneity is dealt with the virtual node technique, where peers receive data proportionally to their provided storage space. It applies fragmentation to make feasible the usage of low capacity resources and to improve file transfer operations performance. Also, the system achieves data persistence and availability through replication. In order to decrease the impact of maintenance operations, JavaRMS deals with resource dinamicity and instability with a state model. The architecture also contains user management services and protects resources through a quota system. All operations are designed to be secure. Finally, it provides the necessary infrastructure for further deployment of search services and user interactive tools. Experiments with the JavaRMS prototype showed that using a peer-to-peer model for resource organization and data location results in good scalability. Also, the virtual node technique showed to be efficient to provide heterogeneity-aware data distribution. Tests with the main file transfer operation proved the model can significantly improve data-intensive applications performance.
|
|---|
