Modèle et outils génériques pour la résolution des problèmes liés à la répartition des ressources sur grilles

Abstract

Depuis plusieurs années, les intergiciels de grille n\u27ont eu de cesse de gagner en complexité. Grâce à l\u27adoption des SOA (architectures orientées services), ils permettent aujourd\u27hui de concevoir des architectures logicielles complexes, de très haut niveau et naturellement distribuées. Les acteurs (administrateurs, développeurs et utilisateurs) sont ainsi quotidiennement confrontés à de nombreux problèmes liés à la nature répartie des ressources : Comment sélectionner une ou plusieurs ressources pour s\u27acquitter d\u27une tâche donnée ? Comment déployer une ou plusieurs ressources, voire toute une architecture logicielle ? Comment composer plusieurs ressources ? etc. La résolution de ces problèmes est difficile car les acteurs travaillent à un niveau très élevé, depuis lequel l\u27infrastructure matérielle est complètement abstraite. Elle s\u27avère également particulièrement complexe du fait de la diversité des ressources (du simple fichier à un service web impliquant communications et calculs), de la diversité des objectifs (performances, équilibrage de charge, qualité des réponses, aspects financiers), de la prise en compte des performances de l\u27infrastructure et également de la diversité des problèmes (sélection, composition, déploiement). Or cette résolution est cruciale car elle conditionne les performances des plateformes aussi bien que la quantité de travail des acteurs. Notre approche propose un service web globus appelé le Network Distance Service. NDS permet de déclarer intuitivement une vaste étendue des problèmes sous forme de graphe grâce à une notion de distance adaptable aux ressources et objectifs et adaptative aux performances de l\u27infrastructure matérielle. Des algorithmes classiques de la théorie des graphes sont ensuite utilisés pour calculer les solutions : les plus courts chemins sont utilisés pour résoudre les problèmes de sélection et de compositionun algorithme de clustering est utilisé pour résoudre les problèmes de déploiement. Deux algorithmes originaux ont également été développé grâce à cette approche : FReDi, capables de piloter dynamiquement des réplicas, et MRKM, capable de prendre les décisions inhérentes au déploiement d\u27une architecture logicielle complète. Enfin, un entrepôt de données à été conçu dans le but d\u27améliorer les capacités d\u27analyse des outils de surveillance. Notre approche est illustrée par l\u27architecture logicielle GGM (http://liris.cnrs.fr/PROJETS/ggm), ses différentes infrastructures matérielles cibles et les différents problèmes de distribution rencontrés. Des expérimentations grande échelle ont été menées sur la platforme Grid5000 et montrent l\u27obtention des solutions optimales pour des temps de calcul très court et un travail utilisateur limité