ccgrid2012 参加報告
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2012年5月14日から16日にオワタで開催されたCCGrid 2012に参加し、ポスター発表及び最新のクラウド技術を調査した。その参加報告をするTRANSCRIPT
吉岡信和
2012/5/18
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Cluster
CloudGrid
The 12th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing
2010+Cloud
2003Tokyo
2001
International Symposium on Cluster Computing and the Grid
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Cluster
CloudGrid
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[PaaS]Map Reduce and WorkflowsMap Reduce
[IaaS]Cloud Services ICloud Services IICloud Computing ICloud Computing IIData on the Cloud
Applications
[Inter-Cloud]Communication and NetworksFaults, Failures and Reliabi1lity
[Scheduling]WorkflowsScheduling and Monitoring
[OS/Programming Language]Programming Models and File SystemsProgramming ModelsQoS and ArchitectureI/O and File SystemsFaults, Failures and Reliability
[Virtualization]VirtualizationGPU
[Hardware]Multicore Architectures
[Network]Communication and Network
Grid CloudsHeterogeneous HomogeneousMany types of systems DatacentersMulti-organizational Clearly defined organizationScientific applications Web / ApplicationsAuthentication issues Authentication by credit
cardOne user – many resources Elasticity No industry involvement Much industry involvementFree(?) Payment model
Energy awareness4引用:Dick H.J. Epema, “Twenty Years of Grid Scheduling Research and Beyond, “CCGrid2012.
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開催期間:2012年5月14日~16日
参加者:150名~200名
セッション:4パラレル
発表数:83本/投稿数:301本(27.5%)
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Discovering Knowledge from Massive Social Networks and Science Data – Next Frontier for HPC
Twenty Years of Grid Scheduling Research and Beyond
8気象予測: 350TB
100万 tweets /日
話題の広がり、人々の繋がり
9http://www.st.ewi.tudelft.nl/koala
20本 with Reception Party Best poster: Hiroko Midorikawa and Joe Uchiyama, “Automatic
Adaptive Page-Size Control for Remote Memory Paging” Our Poster: Shigetoshi Yokoyama and Nobukazu Yoshioka,
“Cluster as a Service for Self-Deployable Cloud Applications”
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GRID 5000 と目的が同じでは?
Thyaga Nandagopal and Krishna P. N. Puttaswamy, “Lowering Inter-Datacenter Bandwidth Costs via Bulk Data Scheduling” Best paper, クラウド間のデータ転送のピーク(最大バンド幅)を低く抑えるようにスケジューリング
Hsing-Yu Chen, Yue-Hsun Lin, and Chen-MouCheng , “COCA: Computation Offload to Clouds using AOP” モバイルとクラウドの組み合わせをAOPで実現
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シナリオ:他のDCにバックアップ(デッドラインがある大容量データ)
基本アイデア: データ転送のピークを空いている時間に移動
Elastic Jobをデッドラインスケジューリング
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実行完了までに柔軟性があるJobバックアップ、データ転送など
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• offload classはクラウドで実行• メッセージパッシングで通信
• AOPのオーバーヘッドは10-20nsWifiでは問題ないが、3Gではボトルネック
• 電力量は同等通信に電力を使う。ただし、ピークが分散
MORPHOSYS: Efficient Colocation of QoS-Constrained Workloads in the Cloud SLAを満たすためのリソース提供言語を規定:SLA
Calculus リソース提供方法をパラメータ化 (IPの考え方):
capacity, interval, tolerant, window Reward Scheduling for QoS in Cloud Applications
multi-tiered serverを想定:memory, SSD, HDD SSDをfairに分配
Policy-Based Automation of SLA Establishment for Cloud Computing Services WS Policyを利用
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A Model and Decision Procedure for Data Storage in Cloud Computing クラウドの選択を自動化
costを最小, known parameterを固定し、unknown parameterを調整
inter linear programming (ILP) modelに帰着ILP/SAT solverを利用
An Analysis of Provisioning and Allocation Policies for Infrastructure-as-a-Service Clouds 様々なVMのprovisioning policyとallocation policyを考慮
した割り当てをシミュレーションにより比較
ポリシーの使い分け、良し悪しをperformanceとcostの観点で比較⇒ 結論:トレードオフが重要
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A Workflow-Aware Storage System: An Opportunity Study Workflow処理時間の30%はdata
management IO patterns に従い、jobのノードへの
割り当てを決定 Memory, SSD, HDDを使い分け
A Time-series Pattern based Noise Generation Strategy for Privacy Protection in Cloud Computing ユーザ側で故意に場所情報のノイズ
を送ってプライバシーを守る
少ないノイズで効果的にサーバを混乱
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低レベルなリソーススケジューリングの話が多い クラスタ関連の研究者が主流?
シミュレーションベースが多い 実際の運用実験はまだ
Globusを使った研究は少数:SCが主流? Workflowを仮定した研究は意外に多い
認証系の話はなし
【次回の会議】
2013/5/13-16, Delft, the Netherlands 投稿締切:11月12日
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