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L’avenir des grillesDes grilles aux Clouds avec quelques « petits problèmes » de rechercheF. DesprezINRIA
IntroductionLes grilles font-elles déjà parties du “passé” ?Des plates-formes de recherche et de production disponiblesDes technologies logicielles (relativement) maturesGrand nombred’applicationsportéesAttractivité des Clouds côtérecherche et industrieLe calculcomme un service (utility computing), suggéré par McCarthy en 1961 !Il est moins coûteux de louer ou d’acheter de l’électricité que de construire, gérer et maintenir une station de production! Systèmes distribués !
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Les CloudsQu’est-ce que le Cloud ?Un paradigme de calcul distribué émergeant dans lequel les données et les services sont disponibles dans des datacenters extensibles et peuvent être accédés de manière transparente depuis des appareils (ordinateurs, téléphones, grappes, …) connectés par Internet.5ème génération d’architectures 1970: Mainframes,
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 2010: Clouds	Les raisons de l’évolutionIl est moins coûteux de louer de la capacité de calcul et de stockage que de monter un centre de calcul
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Avenir des grilles - F. Desprez

  • 1. L’avenir des grillesDes grilles aux Clouds avec quelques « petits problèmes » de rechercheF. DesprezINRIA
  • 2. IntroductionLes grilles font-elles déjà parties du “passé” ?Des plates-formes de recherche et de production disponiblesDes technologies logicielles (relativement) maturesGrand nombred’applicationsportéesAttractivité des Clouds côtérecherche et industrieLe calculcomme un service (utility computing), suggéré par McCarthy en 1961 !Il est moins coûteux de louer ou d’acheter de l’électricité que de construire, gérer et maintenir une station de production! Systèmes distribués !
  • 3. Les grillesQu’est-cequ’une grille ?«A fully distributed, dynamically reconfigurable, scalable and autonomous infrastructure to provide location independent, pervasive, reliable, secure and efficient access to a coordinated set of services encapsulating and virtualizing resources (computing power, storage, instruments, data, etc.) in order to generate knowledge...» d’après le CoreGRIDNoE
  • 4. Les CloudsQu’est-ce que le Cloud ?Un paradigme de calcul distribué émergeant dans lequel les données et les services sont disponibles dans des datacenters extensibles et peuvent être accédés de manière transparente depuis des appareils (ordinateurs, téléphones, grappes, …) connectés par Internet.5ème génération d’architectures 1970: Mainframes,
  • 6. 1990: Web, grilles,
  • 8. 2010: Clouds Les raisons de l’évolutionIl est moins coûteux de louer de la capacité de calcul et de stockage que de monter un centre de calcul
  • 9. La transparence d’utilisation des grandes plates-formes distribuées est primordiale
  • 10. Pouvoir gérer ces ressources de manière dynamique et élastique!
  • 11. Un long historique du calcul distribué à plus ou moins grande échelle
  • 12. Des supercalculateurs et grappes aux Clouds en passant par les grilles
  • 13. Des besoins applicatifs de plus en plus importants et variés
  • 14. Explosion du nombre et du volume de donnéesLes CloudsNés de
  • 15. La profusion de ressources (datacenters)
  • 16. Une technologie de virtualisation mature et des communications à haut débit
  • 17. IaaS, PaaS, SaaS, privés, publiques, hybrides
  • 19. Libre service à la demande
  • 20. Le consommateur récupère des ressources de calcul et de stockage à la demande (machines virtuelles)
  • 22. Ressources, briques logicielles et applications disponibles à travers le réseau pour des clients de tailles différentes
  • 23. Mise en commun de ressources
  • 24. Datacenters fournissant les ressources (machines, stockage, mémoire, BP réseau) pour différents clients en mode partagé
  • 26. Croissance ou décroissance dynamique du nombre de ressources en fonction de la demande et des besoins
  • 27. Service mesuré et facturation à l’usage
  • 28. Reporting de l’utilisation des ressourcesUn historique de l’Utility ComputingGridComputingCloudComputingSalesforces.comGrid‘5000InfrastructureIaaSCloudComputingAmazon EC2/S3Eucalyptus IaaSOpen SourceNimbus IaaSOpen SourceOpenNebulaIaaSOpen SourceFP7 ReservoirSun Open CloudMicrosoftAzureIBM Blue CloudHP FlexibleComputingServicesFutureGrid201020082009200720032006200519981999Crédits: T. Priol, INRIA
  • 30. Grilles vs CloudsUne vision partagée
  • 31. simplifier l’accès aux ressources distantes de la manière la plus transparente possible
  • 33. Grappes et batchs vs datacenters et virtualisation
  • 40. Des domaines applicatifs différents (pour l’instant!)
  • 41. HPC/HTC vs BusinessGrid’5000Grid ApplicationGrid MiddlewareOS (…)Grid BIOSUne vision originalePouvoir effectuer des expérimentations à tous les niveaux de la pile logicielle d’une grille (ou d’un Cloud) avecLa possibilité de reproduire les conditions d’expérimentationIsoler les expériences entre ellesAvoir une grande flexibilitéComprendre ce qu’il se passe sur la plate-formeInjections de conditions expérimentales (fautes, charge)Un instrument pour l’informatique distribuée9 sites en France connectés par Renater pour un total de 5600 cœursUn exemple (FutureGrid aux USA)Un des premiers Clouds de type IaaS
  • 42. Grid’5000 vu comme un CloudQuelques caractéristiques de CloudPossibilité de gérer vos propres images disques (installées via kDeploy)Réservation de ressources transparente (via OAR)Plateforme complètement contrôléeImages de machines virtuelles (Xen, kvm, Vmware)Isolement d’applications (KaVLAN)Grid’5000 pourrait devenir Cloud’5000? Plateforme parfaite pour la validation de résultats de recherche sur les CloudsInstances de machines virtuelles connectées via un WAN dédiéPlusieurs projets autour de Clouds open source, MapReduce et de la virtualisation
  • 43. Quelquespistes de rechercheautour de Grid’5000ApplicationsSimulations stochastiques multi-paramétriques intensives pour l’hydrogéologieSimulation électromagnétiqueCalcul à grande échelle pour les problèmes d’optimisation combinatoireMétaheuristiques hybrides parallèles sur grilles de calcul. Application au Q3AP et au problème des règles de GolombCryptanalyse de primitives fondamentales en cryptologie asymétrique, et étude de l'apport de Grid'5000 pour les calculs d'algèbre linéaire induits par ces algorithmesGrilles/Desktop CPExpérimentation du système XtreemOS à très large échelleRobustness of large systems in presence of highchurn (P2P-ch)Profiling énergétique pour les applications à grande échelleGestion de la sécurité dans les grilles de calculApplication Autonome sur GrilleRéseauAnalyser et comprendre le trafficCloudsTraitement distribué extensible utilisant le paradigme MapReduceGestion de données partagées sur des infrastructures de type cloudVirtualisation et cloudcomputing dans les infrastructures distribuées à grand échelle
  • 44. « Nouveaux » paradigmes de programmation ?Les applications de grandes tailles utilisent encore les paradigmes de programmation des grappes et des supercalculateurs (MPI, OpenMP)Nouvelles applications avec nouveaux besoinsManipulation de données, Workflows (dynamiques), composants logiciels, …Prise en compte de l’architectureMaîtrise de la grande échelle et de hétérogénéité, élasticité, Tolérance aux pannes,Nouvelles architectures fortement hiérarchiques, …InputSPMDs
  • 45. MapReduceModèle (ré)-introduit par Google“MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users specify a map function that processes a key/value pair to generate a set of intermediate key/value pairs, and a reduce function that merges all intermediate values associated with the same intermediate key.”MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters Jeffrey Dean and Sanjay GhemawatVersion open-source: HadoopNombreux travaux de rechercheExtensions du langageSystèmes de fichiers distribuésRéplication des donnéesGestion des ressourcesNouvelles applicationsNouvelles plates-formes (multicores, GPU)Tolérance aux pannes
  • 46. MapReduce3A hash function maps the results of the map tasks to r reduce tasksData is split into mparts1D1map5O1reduceA combinetask may be necessary to combine all the outputs of the reduce functions togetherD2mapDataO2reduceDmmap2data splitmapreducemapfunction is performed on each of these data parts concurrently4Once all the results for a particular reducetask is available, the framework executes thereducetask
  • 47. OS Grid/Cloud-awareDes systèmes et des plates-formes hétérogènesGrappes, grilles, cloudsUne utilisation compliquée intergiciels multiples, OS différents, gestion de ressources, de données, fichiers, tolérance aux pannes, sécurité, …Vers des OS pour les grilles et les clouds ?Des challenges !Maîtrise de la grande échelleNombre de ressourcesSites et domaines multiplesDynamicitéCharge, pannes, ajouts de ressourcesDifficulté à prédire le comportement des plates-formes et de leurs utilisateurs
  • 48. XtreemOSUn système d’exploitation distribué pour les grillesSupport des VOs multiplesEnsemble de services coopérantsInterface Posix/UnixBasé sur LinuxAPI SAGA (OGF) pour les applicationsExtensibilitéGestion de la grande échelle et des domaines administratifs différentsDistribution, réplication et migration des services XtreemOSQuelques fonctionnalitésGestion de VOs extensible, système de fichier grille (XtreemFS), monitoring, single-sign-on, checkpointing générique, outils pour l’auto-configuration et le déploiement automatique, découverte de ressources décentralisée, support pour les travaux interactifs, …Ouverture vers les Clouds (IaaS)http://www.xtreemos.euCrédits: Christine Morin (INRIA/IRISA)
  • 50. Gestionoptimisée de l’énergieLes grilles et les Clouds participent au changement climatique !Approches « vertes » pour les grillesOptimisation : améliorer la conception des matériels et logiciels pour réduire leur consommation d’énergieEteindre / Shutdown : réduire le nombres de ressources et d’équipements alimentés et inutiles : nœuds de calculs, de stockage, de communication, périphériques, …Adaptation / Slowdown : adapter la vitesse des ressources à l’usage réel : DVFS, ALR, …Coordination : proposer des solutions à grande échelle afin de bénéficier de leviers de réduction énergétique plus importantsCrédits: Laurent Lefèvre (INRIA/LIP)
  • 51. GreenITlogicielEtapesMesurer / collecter des informations sur la consommation électriqueInjecter dans les systèmes d’information et composantsDéfinir des environnements logiciels sensibles à la consommation électrique (protocoles, services, applications)Sensibiliser les utilisateurs et fournir des stratégies d’usage raisonnées / plus vertesExemple sur Grid’5000Observation et contrôle de 160 nœudsDéploiement de wattmètre pour chaque équipementCrédits: Laurent Lefèvre (INRIA/LIP)
  • 52. Vers des grilles « vertes »L’énergie est un paramètre incontournable des infrastructures distribuées à grande échelleMesurer/collecter/exposer la consommation énergétique des systèmes, des services et des applications est le premier pas indispensableDonner la possibilité aux utilisateurs/administrateurs des Grilles d’exprimer des compromis Energie/performance/réactivité…Ajouter le contexte énergie dans le composants logiciels des grilles (ordonnanceurs, gestionnaire de ressources…)Proposer des leviers de réduction énergétique aux utilisateursCrédits: Laurent Lefèvre (INRIA/LIP)
  • 53. Gestion de la virtualisationàgrandeéchelleConcept de virtualisationLe système d’exploitation n’est plus central et est un logiciel comme un autre !Le concept de machines virtuelles consiste à recevoir des instances de systèmes. Les ressources physiques sont partagées par plusieurs machines virtuellesPropriétésIsolementPortabilitéSuspend/restartComposantessentieldes Clouds
  • 54. Gestion de la virtualisationàgrandeéchelleQuelques problématiques liées à l’utilisation de machines virtuelles à grande échelleGérer les tâches dynamiquement (SALINE)Utiliser les capacités des machines virtuelles pour suspendre une tâche et l’exécuter (potentiellement) ailleursSauver des snapshots et gérer leur sauvegarde de manière extensible Combiner la virtualisation des ressources et du réseau (HiperNet)Donner à l’utilisateur l’illusion qu’il utilise un système privéUn langage de reconfiguration pour les infrastructures virtualisées (VMScript)pour décrire les jobs, les VOs, les architectures physiques Migrer une image virtuelle ou un cluster entier entre des datacenters (Shrinker)Réduire le coût de déplacement (ne transférer que le strict minimum)Tirer partie de la bande-passante d’un réseau WAN Crédits: AdrienLèbre (LINA, EMN)
  • 55. Gestion de ressources à grande échelleComment ordonnancer les tâches à grande échelleWorkflows, tâches hétérogènes, liens avec la gestion de données, la réplication, modèles énergétiques, …Comment gérer l’allocation de machines virtuellesModéliser les plates-formes, prédire?Gestion élastique des ressourcesMaîtriser les pics de chargeDéplacer les VMs, les tâchesModèles économiques, énergétiques, …Méta-schedulersOrdonnancer et gérer les ressources dans un monde multi-batch et multi-gestionnairesPilot jobsDIRAC, Condor
  • 56. Sky computingSDRennesGrid’5000 firewallPermettre l’exécution d’applications à grande échelle sur des plates-formes multi-cloudExpérience entre les USA et la France Nimbus (gestion de ressources, contextualisation)/ViNe (connectivité)/Hadoop (distribution des tâches, tolérance aux pannes, dynamicité)Plates-formes FutureGrid (3 sites) et Grid’5000 (3 sites)Optimisation de la création et de la propagation de machines virtuellesLilleUFApplication DistribuéeApplication MapReduceWhite-listedQueue VRHadoopSophiaViNeUCLogiciel IaaSLogiciel IaaSAll-to-allconnectivity!Crédits: Pierre Riteau (IRISA)
  • 57. Combiner grilles et CloudsInside the Cloud + DIET platform is virtualized inside the cloud. (as Xen image for example)
  • 58. + Very flexible and scalable as DIET nodes can be launched
  • 59. + Dynamic adaptation % chargeCloud manager + EC2 interface
  • 60. + EC2 is treated as a new Batch System
  • 61. + Automatic deployment of VMs with associated serviceshttp://www.sysfera.fr/Crédits: Eddy Caron (ENS Lyon/SysFera)
  • 62. ConclusionRelations fortes entre les grilles, les clouds et les supercalculateursEtudier précisément les besoins des applications Choix d’une technologie ou d’un assemblage de technologiesDes problèmes de recherche nombreux gestion des ressources, tolérance aux pannes, extensibilité, paradigmes de programmation, garantie de service et de performances, protocoles réseaux, OS, sécurité, …Applicabilité des résultats à de nombreuses plates-formesValidation des algorithmes, des heuristiques, des protocoles sur des instruments expérimentaux pour la recherche avant de passer en productionObtention de traces réelles d’utilisation des grilles et des CloudsCréation d’images de piles logicielles complètes pour les grilles de rechercheNécessité de faire des ponts entre la recherche et la production !
  • 63. Conclusion, suiteBien identifier ce qui est technologique Les effets de mode ...De ce qui est plus fondamentalLes nouveaux concepts ...Encourager toutes les recherches visant à utiliser des réseaux à grande échelle pour des applications innovantes…Ne pas se concentrer sur une seule approche
  • 64. Convergence des différents paradigmesJournée Clouds à Lyon13 Décembre 2010ENS Lyon, site Jacques Monod (science)Grand amphithéatre10h-17hThèmesPlates-formesVirtualisationVOGestion de ressourcesGestion de donnéesProgrammation…