Облачные вычисления минимизируют эксплуатационные затраты на отдельную задачу и повышают эффективность использования аппаратуры для потока задач, что делает их привлекательным средством высокопродуктивных вычислений в обоих смыслах. Для пользователей облачной платформы дополнительный выигрыш состоит в гибкости настройки окружения и мобильности системы.

Хотя облака принципиально проигрывают гриду в масштабе распределенных вычислений, их использование на уровне отдельных грид-сайтов упрощает поддержку многочисленных виртуальных организаций, а на уровне виртуальной организации (ВО) - согласование потребностей различных групп пользователей в специфических версиях и конфигурациях программного обеспечения.

Грид и облака целесообразно интегрировать, так как оба подхода минимизируют затраты на вычисления и повышают эффективность использования оборудования, однако работают на разных уровнях организации масштабных вычислительных процессов и процессов обработки данных.

Цель работы: разработка алгоритмов функционирования математической модели вычислительного узла и грид-системы

Кроме того облачная платформа позволяет на одном кластере запускать программы, имеющие разные требования к операционной системе (ОС), например, программы под Linux и Windows, 32 - и 64-разрядные приложения. Таким образом облако предоставляет ВО больше возможностей по использованию разнообразного прикладного ПО, чем традиционные окружения грида. Для грид-сайтов дополнительный выигрыш от внедрения облаков заключается в снижении требований к квалификации администраторов и экономии их рабочего времени. Вместо особенной установки каждого пакета для каждой ВО достаточно подключить и настроить готовую виртуальную машину (файл, созданный ВО).

Платформа облачных вычислений в грид состоит из следующих компонентов, указанных на рис.1:

1) промежуточное программное обеспечение грида, как классической формы HTC-системы, отвечает за распределение заданий на кластеры, надежную передачу данных и аутентификацию пользователей;

2) планировщик заданий кластера в составе грид-сайта управляет очередью и дает возможность распределять задачи на локальном уровне - между узлами;

3) приватное облако - виртуальная часть кластера, которая управляется ПО облачной платформы.

Будем считать, что система состоит из 4х основных элементов: пользователь (ЭВМ, посылающая вычислительную задачу в грид), грида (включающего планировщик задач), планировщика кластера и вычислительного узла.

Пользователь грид создает прокси-сертификат с определенным сроком действия, формирует паспорт задания в виде файла и запускает задание в грид. Планировщик грид направляет задание на подходящий кластер с учетом типа необходимых ресурсов.

Планировщик кластера принимает задание на выполнение и ставит в очередь, при появлении свободных ресурсов запускает задание на выполнение на свободных узлах кластера. Таким образом, облако не изменяет обычную схему работы пользователя в гриде, а дополняет его.

Результат и его обсуждение

С учётом результатов, полученных при написании статьи [1] и всего вышесказанного были построены алгоримты работы системы облачных вычислений на грид архитектуре. Рис.2 отображает схему алгоритма работы менеджера кластеров.

алгоритм математическая модель вычислительный узел

На рис.3 изображена схема алгоритма работы грид-диспетчера, а на рис.4 - схема алгоритма работы диспетчера кластера.

Рисунок 1 - Архитектура платформы облачных вычислений в гриде

Рисунок 2 - Схема алгоритма запуска и работы менеджера кластеров

Рисунок 3 - Схема алгоритма работы грид-диспетчера

Рисунок 4 - Схема алгоритма работы диспетчера кластера

Вывод

Разработанные алгоритмы функционирования математической модели вычислительного узла грид-системы полностью отражают специфику сорвеменных облачных систем, включая OpenStack [2] и Windows Azure [3], а также современных диспетчеров грид-систем и их алгоритмов планирования.

Библиографический список