Розробка мови паралельного моделювання:
Постановка задачі
Мови загального та проблемно-орієнтованого призначення
БО-, РО- та ОО-підходи
Взаємодія з С++-, МРІ-, OpenMP-стандартами
Імплементації та експериментальні дослідження
Тестові випробування в умовах РПМС
Grid-компонента рпмс
При моделюванні СДС вимоги, що висуваються до обчислювальних потужностей, необхідних для вирішення задач моделювання з потрібною точністю та масштабом проблем, досить часто неможливо задовольнити наявними ресурсами. У такому випадку одним із можливих варіантів вирішення проблеми може бути використання географічно-розподілених обчислювальних структур (РОС), однією з різновидностей яких є grid-системи.
Незважаючи на достатньо широкий спектр проблем, що є предметом моделювання, можна виділити декілька загальних рис моделюючого програмного забезпечення (МПЗ), наявність яких дозволяє робити висновки про доцільність ефективного використання grid-систем у конкретному випадку:
МПЗ зі значною інтенсивністю обчислювань;
МПЗ зі значною інтенсивністю доступу до даних;
МПЗ, шо використовуються під час розподіленої співпраці (наприклад, задачі дистанційної візуалізації);
Крім того, для складних МПЗ є характерною одночасна наявність декількох з вище вказаних факторів. У будь-якому випадку, типи проблем, що постають під час використання РОС у моделюванні, мають загальну природу і спонукають до розробки загальних методів і засобів подолання цих проблем. Комплексний підхід, притаманний сучасному моделюванню, вимагає створення додаткового рівня в ієрархії алгоритмічних і програмних засобів як прошарку між системним забезпеченням окремих частин РОС і рівнем МПЗ, так званого middleware, або проміжного програмного шару.
Наступний список містить основні проблеми, вирішення яких покладене на рівень middleware:
аутентифікація користувачів і надання доступу згідно з встановленими системними правами;
моніторинг статусу та ступеня використання окремих системних ресурсів, що належать різним організаціям, кожним з МПЗ;
уніфікація системи подання задач
уніфікація засобів і методів збереження, доступу та керування розподіленими даними;
Головну методику використання Grid у контексті паралельного моделювання можна надати у вигляді низки етапів:
визначення загальних і фундаментальних особливостей, так званих шаблонів проектування, що є характерними для системи в цілому, незалежно від характеру процесів, що моделюються.
розробка відповідної інфраструктури, що враховує такі особливості і надає загальні рішення з чіткими інтерфейсами, які дозволяють додавати окремі МПЗ;
оптимізація конкретних МПЗ відповідно до однієї або декількох архітектур, що складають частини Grid системи;
інтеграція конкретного МПЗ у загальну інфраструктуру;
тестування, перевірка якості і подальша оптимізація в разі необхідності;
отримання нових наукових результатів за допомогою моделювання, у тому числі і стосовно поведінки та особливостей МПЗ, аналіз цих результатів;
вдосконалення МПЗ та системи в цілому;
Зі списку видно, що методика складається з 2 основних частин: загальної, що є майже однаковою для будь-яких МПЗ і специфічної, що вирізняється залежно від характеру та вимог до МПЗ.
Існуючі ініціативи наразі пропонують вже створені загальні частини як основу для інтеграції. Окрім того разом із існуючою інфраструктурою, експертам предметної галузі надається комплекс послуг з впровадження існуючих МПЗ у систему Grid. Таким чином доступ до засобів моделювання набуває для кінцевого користувача максимальної прозорості з незначними змінами.
Треба зазначити, що початкова декомпозиція є необхідним етапом лише для ізоляції окремих етапів процесу інтеграції. Після визначення таких компонентів і їх імплементації, для додання нових МПЗ застосовується зворотній процес: агрегація окремих компонентів. Таким чином досягається значна економія часу та ресурсів, необхідних для “включення” (enabling) МПЗ у Grid еко-систему (колекцію відносно незалежних загальних компонентів, що складають загальну систему).
Особливості Grid екосистеми
Колекції компонентів, що розроблюються окремими гравцями Grid-спільноти, складають так звану Grid екосистему, де кожен із компонентів займає особливу нішу. Окремі ПМЗ у свою чергу можуть використовувати одну або декілька з таких ніш. Як і кожна екосистема, Grid-екосистема знаходиться у процесі постійної еволюції. В результаті природного добору, найбільш ефективні рішення займають окремі ніші, що у свою чергу, змінює стан системи до більш стабільного.
Необхідно зазначити, що головними “здоровими” силами у такому випадку виступають критерії конкуренції, інновації та різнорідності, що керуються процесом “справедливого” добору. “Нездорові” сили навпаки штовхають систему в одному з небезпечних напрямків розвитку. Головними негативними ознаками в цьому випадку можуть бути: впровадження системної гегемонії, централізованого керування, нав'язування системних політик за принципом “зверху-вниз” і навіть неприродна підтримка різнорідності системи за рахунок ідеологічних, політичних. організаційних та інших міркувань.
Ключовим моментом для розуміння з боку сторін, що приймають учать у процесі розробки компонентів повинен виступати факт наявності величезної кількості системних спеціалізованих ніш. Для успішного зайняття та використання будь-якої з них потрібно лише чітко визначити: основний тип послуг/компонентів, що надається у користування, типи застосунків, що використовують надані компоненти, а також мати уяву про властивості компонентів, що займають суміжні ніші.
Значною помилкою у спробі “застовпити” нішу є намагання презентувати “універсальні” компоненти, що займають декілька ніш разом. Більш вдалою стратегією у такому випадку можна назвати симбіоз із вже існуючими рішеннями.
Використання МПЗ у межах Grid
Одним із важливих висновків, що випливає з багаторічного досвіду розробки концепцій, а також аналізу практичних реалізацій Grid-систем є наступний: будь-які спроби нав'язувати невластиву (тобто неприродну) гомогенність системи, приречені до поразки. Як правило, кожен із окремих сегментів так, чи інакше буде мати свій набір локальних правил та керувань, стосовно системної безпеки, принципів системної організації та взаємодії. Руйнування таких практик з метою заміни на загальні альтернативи може зайняти значно більше часу, чим більшість учасників має у наявності.
Для подолання такого роду перешкоду вже існує перевірене рішення: мережа Інтернет, шо понад кілька десятиліть з'єднує між собою величезну кількість обчислювальних ресурсів, не зважаючи на широку різнорідність останніх.
Open Grid Services Architecure (OGSA; відкрита архітектуру Grid-сервісів) розширює концепцію IP-мереж, надаючи можливість виділення і підтримки загальних компонентів у вигляді сервісів. Таким чином використання сервісно-орієнтованої концепції OGSA є ключовим елементом у віртуалізації фізичних ресурсів з метою організації ефективного доступу. OGSA розвивається на базі існуючих сервісних стандартів і вдається до їх розширення у разі необхідності.
Таким чином завдання інтеграції МПЗ насправді можна представити у вигляді багатопланового зусилля, що складається з власне розробки ексклюзивної частини, залежної від предметної області і аналізу існуючих компонентів, що можуть бути використані, інтеграції в існуючу інфраструктуру з урахуванням властивостей і правил поведінки Grid-екосистеми.
Рис. 6
Залежно від складності вирішуваних задач, доступ може бути надано на рівні національних обчислювальних центрів, або на загальноєвропейському рівні. Для задач середнього класу складності у більшості випадків надається лише національна категорія доступу, тоді як для найбільш складні задачі можуть користуватися з загальних ресурсів. Крім того, обумовлюються певні часові обмеження.
Одним із ключових моментів у цьому випадку є принцип загального обміну ресурсами між центрами партнерами. Кожен з центрів-партнерів є окремою організацією з різними механізмами фінансування та обліку коштів і обчислювального часу. Надання розподіленого доступу у такому випадку є достатньо складним завдання, тоді як взаємний обмін вимагає лише відстеження паритетності обміну, тобто гарантує, що кожний з “донорів” отримає приблизно однакову кількість ресурсів, залежно від власних внесків.
Головною метою надання ресурсів у рамках DEISA є отримання якісно нових наукових результатів через можливість використання надзвичайної обчислювальної потужності. Важливо усвідомлювати той факт, що більшість науковців, які мають інтерес у моделюванні проблем за допомогою розподілених ресурсів вже отримують таку підтримку від центрів національного рівня. DEISA, у свою чергу виступає не в ролі альтернативи, але додатковою можливості отримання ресурсів, але лише для тих задач відповідного масштабу. Тобто головними критеріями для отримання ресурсів на рівні вищому за національний можуть бути можливість отримання якісно нових результатів, або значна користь для більшості учасників.
Не зважаючи на пріоритетну орієнтованість консорціуму у бік ЄС-проектів, існує можливість подання заяви існує також і для країн, що на є членами ЄС, якщо виконуються вище згадані умови. Крім того, одним із варіантів є подання сумісної заяви разом з європейськими партнерами. Відповідно до умов загальної угоди, кожен з центрів-учасників може надавати до 3% ресурсів третім країнам.