Optimierung des Wirkungsgrades virtueller Infrastrukturen

Virtualisierungstechniken erfreuen sich immer größerer Beliebtheit in vielen Bereichen der Informatik. Ursprünglich wiederentdeckt mit dem Ziel Ressourcen und Dienste zu konsolidieren, dienen Virtualisierungsansätze heute als Grundlage für moderne Grid- und Cloud-Computing-Infastrukturen und werden damit auch im Bereich des Hochleistungsrechnens eingesetzt. Derzeit existieren keine objektiven und systematischen Analysen bezüglich des Wirkungsgrades von Virtualisierungsansätzen, Techniken und Implementierungen, obwohl sie von vielen großen Rechenzentren weltweit eingesetzt und produktiv betrieben werden. Alle existierenden, modernen Hostvirtualisierungsansätze setzen derzeit auf eine Softwareschicht, die sich je nach Virtualisierungstyp zwischen Hardware und Gast-Betriebssystem bzw. zwischen Host- und Gast-Betriebssystem befindet. Eine Anwendung in einer virtuellen Maschine ist somit nicht mehr nur von der Leistung des physischen Systems abhängig, sondern ebenfalls von der Technologie des eingesetzten Virtualisierungsproduktes und nebenläufigen virtuellen Maschinen. Je nach Anwendungstyp kann es daher sinnvoll sein, einen anderen Virtualisierungsansatz zu wählen und auf den Typ der nebenläufigen virtuellen Maschinen zu achten, um den Wirkungsgrad eines lokalen Systems sowie den der globalen Infrastruktur zu optimieren. Um dieses Ziel zu erreichen, werden in einem zweistufigen Ansatz zunächst theoretisch Virtualisierungsansätze analysiert und Parameter identifiziert, deren Einfluss auf den Wirkungsgrad in einem zweiten Schritt empirisch quantifiziert wird. Für die Durchführung dieser quantitativen Analyse ist eine Anpassung verbreiteter Leistungsmaße, wie z.B. Durchsatz und Antwortzeit, für den Kontext der Virtualisierung erforderlich, da sie sich klassisch gesehen auf das Betriebssystem einer Maschine beziehen, eine virtuelle Maschine jedoch von der Architektur her eher einer klassischen Anwendung entspricht. Die Messung dieses Leistungsmaßes in virtuellen Umgebungen stellt eine weitere Herausforderung dar, da Zeitmessung in virtuellen Maschinen aufgrund von Scheduling durch den Hypervisor generell fehlerbehaftet ist und somit alternative Messmethoden konzipiert werden müssen. Basierend auf den durchgeführten Analysen und Messungen wird anschließend ein Leitfaden entwickelt, der dabei hilft, die zur Virtualisierung einer Infrastruktur benötigten Ressourcen qualitativ sowie quantitativ abzuschätzen und eine Verteilung der virtuellen Maschinen anhand ihres charakteristischen Ressourcenbedarfes auf physische Systeme vorzunehmen, so dass vorhandene physische Ressourcen optimal ausgenutzt werden können. Die Automatisierung des erstellten Leitfadens durch die Entwicklung und prototypische Implementierung eines globalen Ressourcen-Schedulers auf der Basis eines gewichteten Constraint Solvers rundet die Arbeit ab. Der verwendete Ansatz besitzt zwar eine theoretisch exponentielle Laufzeitkomplexität, liefert in der Praxis aufgrund einer entwickelten Greedy-Heuristik jedoch bereits nach extrem kurzer Laufzeit herausragende Ergebnisse. Die optimierten Verteilungen lassen sich anschließend mittels weniger Live Migration realisieren, da bereits bei der Berechnung einer Verteilung auf deren räumliche Nähe zur bestehenden Verteilung geachtet wird

Adopting GLUE 2.0 for an Interoperable Grid Monitoring System

Interoperability is an important issue, especially in Grid infrastructures that use multiple, inhomogeneous Grid middlewares. Monitoring such heterogeneous scenarios requires interoperability of different information services. The approach taken bases on an integration proxy together with a standardized information model. This proxy functions as a bridge between the information models used in different Grid information services by using GLUE 2.0 as the homogeneous common model. This paper outlines the chosen architecture and details the experiences gained with the GLUE 2.0 schema.