umu.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Increasing flexibility and abstracting complexity in service-based Grid and cloud software
Umeå University, Faculty of Science and Technology, Department of Computing Science.
Umeå University, Faculty of Science and Technology, Department of Computing Science. (UMIT)
2011 (English)In: Proceedings of CLOSER 2011 - International Conference on Cloud Computing and Services Science / [ed] F. Leyman, I Ivanov, M. van Sinderen and B. Shishkov, SciTePress , 2011, 240-249 p.Conference paper, Published paper (Refereed)
Place, publisher, year, edition, pages
SciTePress , 2011. 240-249 p.
National Category
Computer Science
Identifiers
URN: urn:nbn:se:umu:diva-40369OAI: oai:DiVA.org:umu-40369DiVA: diva2:399454
Conference
CLOSER 2011
Available from: 2011-02-22 Created: 2011-02-22 Last updated: 2012-01-04
In thesis
1. Virtual infrastructures for computational science: software and architectures for distributed job and resource management
Open this publication in new window or tab >>Virtual infrastructures for computational science: software and architectures for distributed job and resource management
2011 (English)Doctoral thesis, comprehensive summary (Other academic)
Alternative title[sv]
Virtuella infrastrukturer för beräkningsvetenskap : programvaror och arkitekturer för distribuerad jobb- och resurshantering
Abstract [en]

In computational science, the scale of problems addressed and the resolution of solu- tions achieved are often limited by the available computational capacity. The current methodology of scaling computational capacity to large scale (i.e. larger than individ- ual resource site capacity) includes aggregation and federation of distributed resource systems. Regardless of how this aggregation manifests, scaling of scientific compu- tational problems typically involves (re)formulation of computational structures and problems to exploit problem and resource parallelism. Efficient parallelization and scaling of scientific computations to large scale is difficult and further complicated by a number of factors introduced by resource aggregation, e.g., resource heterogene- ity and coupling of computational methodology. Scaling complexity severely impacts computation enactment and necessitates the use of mechanisms that provide higher abstractions for management of computations in distributed computing environments.This work addresses design and construction of virtual infrastructures for scientific computation that abstract computation enactment complexity, decouple computation specification from computation enactment, and facilitate large-scale use of compu- tational resource systems. In particular, this thesis discusses job and resource man- agement in distributed virtual scientific infrastructures intended for Grid and Cloud computing environments. The main area studied is Grid computing, which is ap- proached using Service-Oriented Computing and Architecture methodology. Thesis contributions discuss both methodology and mechanisms for construction of virtual infrastructures, and address individual problems such as job management, application integration, scheduling job prioritization, and service-based software development.I addition to scientific publications, this work also makes contributions in the form of software artifacts that demonstrate the concepts discussed. The Grid Job Manage- ment Framework (GJMF) abstracts job enactment complexity and provides a range of middleware-agnostic job submission, control, and monitoring interfaces. The FSGrid framework provides a generic model for specification and delegation of resource allo- cations in virtual organizations, and enacts allocations based on distributed fairshare job prioritization. Mechanisms such as these decouple job and resource management from computational infrastructure systems and facilitate the construction of scalable virtual infrastructures for computational science.

Abstract [sv]

Inom beräkningsvetenskap begränsar ofta mängden tillgänglig beräkningskraft både storlek på problem som kan ansättas såväl som kvalitet på lösningar som kan uppnås. Metodik för skalning av beräkningskapacitet till stor skala (dvs större än kapaciteten hos enskilda resurscentras) baseras för närvarande på aggregering och federation av distribuerade beräkningsresurser. Oavsett hur denna resursaggregering tar sig uttryck tenderar skalning av vetenskapliga beräkningar till storskalig nivå att inkludera omformulering av problemställningar och beräkningsstrukturer för att bättre utnyttja problem- och resursparallellism. Effektiv parallellisering och skalning av vetenskapliga beräkningar är svårt och kompliceras ytterligare av faktorer som medföljer resursaggregering, t.ex. heterogeneitet i resursmiljöer och beroenden i programmeringsmodeller och beräkningsmetoder. Detta utbytesförhållande illustrerar komplexiteten i utförande av beräkningar och behovet av mekanismer som erbjuder högre abstraktionsnivåer för hantering av beräkningar i distribuerade beräkningsmiljöer.Denna avhandling diskuterar design och konstruktion av virtuella beräkningsinfrastrukturer som abstraherar komplexitet i utförande av beräkningar, frikopplar design av beräkningar från utförande av beräkningar samt underlättar storskalig användning av beräkningsresurser för vetenskapliga beräkningar. I synnerhet behandlas jobb- och resurshantering i distribuerade virtuella vetenskapliga infrastrukturer avsedda för Grid och Cloud computing miljöer. Det huvudsakliga området för avhandlingen är Grid computing, vilket adresseras med service-orienterad beräknings- och arkitekturmetodik. Arbetet diskuterar metodik och mekanismer för konstruktion av virtuella beräkningsinfrastrukturer samt gör bidrag inom enskilda områden som jobbhantering, applikationsintegrering, jobbprioritering och service-baserad programvaruutveckling.Utöver vetenskapliga publikationer bidrar detta arbete också med bidrag i form av programvarusystem som illustrerar de metoder som diskuteras. The Grid Job Management Framework (GJMF) abstraherar komplexitet i hantering av beräkningsjobb och erbjuder en uppsättning middleware-agnostiska gränssnitt för körning, kontroll och övervakning av beräkningsjobb i distribuerade beräkningsmiljöer. FSGrid erbjuder en generisk modell för specifikation och delegering av resurstilldelning i virtuella organisationer och grundar sig på distribuerad rättvisebaserad jobbprioritering. Mekanismer som dessa frikopplar jobb- och resurshantering från fysiska infrastruktursystem samt underlättar konstruktion av skalbara virtuella infrastrukturer för beräkningsvetenskap.

Place, publisher, year, edition, pages
Umeå: Institutionen för datavetenskap, Umeå universitet, 2011. 238 p.
Series
Report / UMINF, ISSN 0348-0542 ; 11.02
Identifiers
urn:nbn:se:umu:diva-42428 (URN)978-91-7459-194-1 (ISBN)
Public defence
2011-05-05, MIT-huset, MA121, Umeå universitet, Umeå, 13:30
Opponent
Supervisors
Available from: 2011-04-11 Created: 2011-04-07 Last updated: 2011-04-29Bibliographically approved

Open Access in DiVA

No full text

Search in DiVA

By author/editor
Östberg, Per-OlovElmroth, Erik
By organisation
Department of Computing Science
Computer Science

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 115 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf