Building Distributed Systems for the Pragmatic Object Web

We review the growing power and capability of commodity computing and communication technologies largely driven by commercial distributed information systems. These systems are built from CORBA, Microsoft\u27s COM, JavaBeans, and rapidly advancing Web approaches. One can abstract these to a three-tier model with largely independent clients connected to a distributed network of servers. The latter host various services including object and relational databases and of course parallel and sequential computing. High performance can be obtained by combining concurrency at the middle server tier with optimized parallel back end services. The resultant system combines the needed performance for large-scale HPCC applications with the rich functionality of commodity systems. Further the architecture with distinct interface, server and specialized service implementation layers, naturally allows advances in each area to be easily incorporated. We illustrate how performance can be obtained within a commodity architecture and we propose a middleware integration approach based on JWORB (Java Web Object Broker) multi-protocol server technology. We illustrate our approach on a set of prototype applications in areas such as collaborative systems, support of multidisciplinary interactions, WebFlow based visual metacomputing, WebFlow over Globus, Quantum Monte Carlo and distributed interactive simulations

GRID superscalar: a programming model for the Grid

Durant els darrers anys el Grid ha sorgit com una nova plataforma per la computació distribuïda. La tecnologia Gris permet unir diferents recursos de diferents dominis administratius i formar un superordinador virtual amb tots ells. Molts grups de recerca han dedicat els seus esforços a desenvolupar un conjunt de serveis bàsics per oferir un middleware de Grid: una capa que permet l'ús del Grid. De tota manera, utilitzar aquests serveis no és una tasca fácil per molts usuaris finals, cosa que empitjora si l'expertesa d'aquests usuaris no està relacionada amb la informàtica.Això té una influència negativa a l'hora de que la comunitat científica adopti la tecnologia Grid. Es veu com una tecnologia potent però molt difícil de fer servir. Per facilitar l'ús del Grid és necessària una capa extra que amagui la complexitat d'aquest i permeti als usuaris programar o portar les seves aplicacions de manera senzilla.Existeixen moltes propostes d'eines de programació pel Grid. En aquesta tesi fem un resum d'algunes d'elles, i podem veure que existeixen eines conscients i no-conscients del Grid (es programen especificant o no els detalls del Grid, respectivament). A més, molt poques d'aquestes eines poden explotar el paral·lelisme implícit de l'aplicació, i en la majoria d'elles, l'usuari ha de definir aquest paral·lelisme de manera explícita. Una altra característica que considerem important és si es basen en llenguatges de programació molt populars (com C++ o Java), cosa que facilita l'adopció per part dels usuaris finals.En aquesta tesi, el nostre objectiu principal ha estat crear un model de programació pel Grid basat en la programació seqüencial i els llenguatges més coneguts de la programació imperativa, capaç d'explotar el paral·lelisme implícit de les aplicacions i d'accelerar-les fent servir els recursos del Grid de manera concurrent. A més, com el Grid és de naturalesa distribuïda, heterogènia i dinàmica i degut també a que el nombre de recursos que pot formar un Grid pot ser molt gran, la probabilitat de que es produeixi una errada durant l'execució d'una aplicació és elevada. Per tant, un altre dels nostres objectius ha estat tractar qualsevol tipus d'error que pugui sorgir durant l'execució d'una aplicació de manera automàtica (ja siguin errors relacionats amb l'aplicació o amb el Grid). GRID superscalar (GRIDSs), la principal contribució d'aquesta tesi, és un model de programació que assoleix elsobjectius mencionats proporcionant una interfície molt petita i simple i un entorn d'execució que és capaç d'executar en paral·lel el codi proporcionat fent servir el Grid. La nostra interfície de programació permet a un usuari programar una aplicació no-conscient del Grid, amb llenguatges imperatius coneguts i populars (com C/C++, Java, Perl o Shell script) i de manera seqüencial, per tant dóna un pas important per ajudar als usuaris a adoptar la tecnologia Grid.Hem aplicat el nostre coneixement de l'arquitectura de computadors i el disseny de microprocessadors a l'entorn d'execució de GRIDSs. Tal com es fa a un processador superescalar, l'entorn d'execució de GRIDSs és capaç de realitzar un anàlisi de dependències entre les tasques que formen l'aplicació, i d'aplicar tècniques de renombrament per incrementar el seu paral·lelisme. GRIDSs genera automàticament a partir del codi principal de l'usuari un graf que descriu les dependències de dades en l'aplicació. També presentem casos d'ús reals del model de programació en els camps de la química computacional i la bioinformàtica, que demostren que els nostres objectius han estat assolits.Finalment, hem estudiat l'aplicació de diferents tècniques per detectar i tractar fallades: checkpoint, reintent i replicació de tasques. La nostra proposta és proporcionar un entorn capaç de tractar qualsevol tipus d'errors, de manera transparent a l'usuari sempre que sigui possible. El principal avantatge d'implementar aquests mecanismos al nivell del model de programació és que el coneixement a nivell de l'aplicació pot ser explotat per crear dinàmicament una estratègia de tolerància a fallades per cada aplicació, i evitar introduir sobrecàrrega en entorns lliures d'errors.During last years, the Grid has emerged as a new platform for distributed computing. The Grid technology allows joining different resources from different administrative domains and forming a virtual supercomputer with all of them.Many research groups have dedicated their efforts to develop a set of basic services to offer a Grid middleware: a layer that enables the use of the Grid. Anyway, using these services is not an easy task for many end users, even more if their expertise is not related to computer science. This has a negative influence in the adoption of the Grid technology by the scientific community. They see it as a powerful technology but very difficult to exploit. In order to ease the way the Grid must be used, there is a need for an extra layer which hides all the complexity of the Grid, and allows users to program or port their applications in an easy way.There has been many proposals of programming tools for the Grid. In this thesis we give an overview on some of them, and we can see that there exist both Grid-aware and Grid-unaware environments (programmed with or without specifying details of the Grid respectively). Besides, very few existing tools can exploit the implicit parallelism of the application and in the majority of them, the user must define the parallelism explicitly. Another important feature we consider is if they are based in widely used programming languages (as C++ or Java), so the adoption is easier for end users.In this thesis, our main objective has been to create a programming model for the Grid based on sequential programming and well-known imperative programming languages, able to exploit the implicit parallelism of applications and to speed them up by using the Grid resources concurrently. Moreover, because the Grid has a distributed, heterogeneous and dynamic nature and also because the number of resources that form a Grid can be very big, the probability that an error arises during an application's execution is big. Thus, another of our objectives has been to automatically deal with any type of errors which may arise during the execution of the application (application related or Grid related).GRID superscalar (GRIDSs), the main contribution of this thesis, is a programming model that achieves these mentioned objectives by providing a very small and simple interface and a runtime that is able to execute in parallel the code provided using the Grid. Our programming interface allows a user to program a Grid-unaware application with already known and popular imperative languages (such as C/C++, Java, Perl or Shell script) and in a sequential fashion, therefore giving an important step to assist end users in the adoption of the Grid technology.We have applied our knowledge from computer architecture and microprocessor design to the GRIDSs runtime. As it is done in a superscalar processor, the GRIDSs runtime system is able to perform a data dependence analysis between the tasks that form an application, and to apply renaming techniques in order to increase its parallelism. GRIDSs generates automatically from user's main code a graph describing the data dependencies in the application.We present real use cases of the programming model in the fields of computational chemistry and bioinformatics, which demonstrate that our objectives have been achieved.Finally, we have studied the application of several fault detection and treatment techniques: checkpointing, task retry and task replication. Our proposal is to provide an environment able to deal with all types of failures, transparently for the user whenever possible. The main advantage in implementing these mechanisms at the programming model level is that application-level knowledge can be exploited in order to dynamically create a fault tolerance strategy for each application, and avoiding to introduce overhead in error-free environments

A Process Model for the Integrated Reasoning about Quantitative IT Infrastructure Attributes

IT infrastructures can be quantitatively described by attributes, like performance or energy efficiency. Ever-changing user demands and economic attempts require varying short-term and long-term decisions regarding the alignment of an IT infrastructure and particularly its attributes to this dynamic surrounding. Potentially conflicting attribute goals and the central role of IT infrastructures presuppose decision making based upon reasoning, the process of forming inferences from facts or premises. The focus on specific IT infrastructure parts or a fixed (small) attribute set disqualify existing reasoning approaches for this intent, as they neither cover the (complex) interplay of all IT infrastructure components simultaneously, nor do they address inter- and intra-attribute correlations sufficiently. This thesis presents a process model for the integrated reasoning about quantitative IT infrastructure attributes. The process model’s main idea is to formalize the compilation of an individual reasoning function, a mathematical mapping of parametric influencing factors and modifications on an attribute vector. Compilation bases upon model integration to benefit from the multitude of existing specialized, elaborated, and well-established attribute models. The achieved reasoning function consumes an individual tuple of IT infrastructure components, attributes, and external influencing factors to expose a broad applicability. The process model formalizes a reasoning intent in three phases. First, reasoning goals and parameters are collected in a reasoning suite, and formalized in a reasoning function skeleton. Second, the skeleton is iteratively refined, guided by the reasoning suite. Third, the achieved reasoning function is employed for What-if analyses, optimization, or descriptive statistics to conduct the concrete reasoning. The process model provides five template classes that collectively formalize all phases in order to foster reproducibility and to reduce error-proneness. Process model validation is threefold. A controlled experiment reasons about a Raspberry Pi cluster’s performance and energy efficiency to illustrate feasibility. Besides, a requirements analysis on a world-class supercomputer and on the European-wide execution of hydro meteorology simulations as well as a related work examination disclose the process model’s level of innovation. Potential future work employs prepared automation capabilities, integrates human factors, and uses reasoning results for the automatic generation of modification recommendations.IT-Infrastrukturen können mit Attributen, wie Leistung und Energieeffizienz, quantitativ beschrieben werden. Nutzungsbedarfsänderungen und ökonomische Bestrebungen erfordern Kurz- und Langfristentscheidungen zur Anpassung einer IT-Infrastruktur und insbesondere ihre Attribute an dieses dynamische Umfeld. Potentielle Attribut-Zielkonflikte sowie die zentrale Rolle von IT-Infrastrukturen erfordern eine Entscheidungsfindung mittels Reasoning, einem Prozess, der Rückschlüsse (rein) aus Fakten und Prämissen zieht. Die Fokussierung auf spezifische Teile einer IT-Infrastruktur sowie die Beschränkung auf (sehr) wenige Attribute disqualifizieren bestehende Reasoning-Ansätze für dieses Vorhaben, da sie weder das komplexe Zusammenspiel von IT-Infrastruktur-Komponenten, noch Abhängigkeiten zwischen und innerhalb einzelner Attribute ausreichend berücksichtigen können. Diese Arbeit präsentiert ein Prozessmodell für das integrierte Reasoning über quantitative IT-Infrastruktur-Attribute. Die grundlegende Idee des Prozessmodells ist die Herleitung einer individuellen Reasoning-Funktion, einer mathematischen Abbildung von Einfluss- und Modifikationsparametern auf einen Attributvektor. Die Herleitung basiert auf der Integration bestehender (Attribut-)Modelle, um von deren Spezialisierung, Reife und Verbreitung profitieren zu können. Die erzielte Reasoning-Funktion verarbeitet ein individuelles Tupel aus IT-Infrastruktur-Komponenten, Attributen und externen Einflussfaktoren, um eine breite Anwendbarkeit zu gewährleisten. Das Prozessmodell formalisiert ein Reasoning-Vorhaben in drei Phasen. Zunächst werden die Reasoning-Ziele und -Parameter in einer Reasoning-Suite gesammelt und in einem Reasoning-Funktions-Gerüst formalisiert. Anschließend wird das Gerüst entsprechend den Vorgaben der Reasoning-Suite iterativ verfeinert. Abschließend wird die hergeleitete Reasoning-Funktion verwendet, um mittels “What-if”–Analysen, Optimierungsverfahren oder deskriptiver Statistik das Reasoning durchzuführen. Das Prozessmodell enthält fünf Template-Klassen, die den Prozess formalisieren, um Reproduzierbarkeit zu gewährleisten und Fehleranfälligkeit zu reduzieren. Das Prozessmodell wird auf drei Arten validiert. Ein kontrolliertes Experiment zeigt die Durchführbarkeit des Prozessmodells anhand des Reasonings zur Leistung und Energieeffizienz eines Raspberry Pi Clusters. Eine Anforderungsanalyse an einem Superrechner und an der europaweiten Ausführung von Hydro-Meteorologie-Modellen erläutert gemeinsam mit der Betrachtung verwandter Arbeiten den Innovationsgrad des Prozessmodells. Potentielle Erweiterungen nutzen die vorbereiteten Automatisierungsansätze, integrieren menschliche Faktoren, und generieren Modifikationsempfehlungen basierend auf Reasoning-Ergebnissen