[論文レビュー] A Taxonomy and Survey of Grid Resource Planning and Reservation Systems for Grid Enabled Analysis Environment

Arshad Ali, Ashiq Anjum+7 more|arXiv (Cornell University)|Jul 5, 2004

Distributed and Parallel Computing Systems参考文献 6被引用数 15

ひとこと要約

この論文は、グリッドコンピューティング環境における異種で地理的に分散したリソースを管理する課題に対処するため、グリッドリソース計画およびリソース予約システムの分類とサーベイを提示している。既存のシステムにおける主要な機能的ギャップを同定し、リソース管理ソリューションを評価するための構造的フレームワークを提案したが、著者情報および内容の誤りのため、後に論文は撤回された。

ABSTRACT

The concept of coupling geographically distributed resources for solving large scale problems is becoming increasingly popular forming what is popularly called grid computing. Management of resources in the Grid environment becomes complex as the resources are geographically distributed, heterogeneous in nature and owned by different individuals and organizations each having their own resource management policies and different access and cost models. There have been many projects that have designed and implemented the resource management systems with a variety of architectures and services. In this paper we have presented the general requirements that a Resource Management system should satisfy. The taxonomy has also been defined based on which survey of resource management systems in different existing Grid projects has been conducted to identify the key areas where these systems lack the desired functionality.

研究の動機と目的

• リソース計画およびリソース予約システムの包括的な分類法を定義し、評価と比較の標準化を図ること。
• 主なグリッドプロジェクトにおける既存のグリッドリソース管理システムの機能的欠陥を同定すること。
• リソース管理システムのアーキテクチャ的およびサービスレベルの差異を分析し、将来のシステム設計を支援すること。
• 大規模で分散型のコンピューティング環境におけるリソース管理の評価と改善の基盤を提供すること。
• グリッドコンピューティングにおける異種でポリシーが異なるリソースの管理の複雑さに対処すること。

提案手法

• リソース発見、スケジューリング、リソース予約メカニズムなどの主要なシステム特性に基づいて分類法を構築した。
• 主要なグリッドプロジェクトからのリソース管理システムを比較サーベイし、機能性とアーキテクチャを評価した。
• 動的リソース割り当てと静的リソース割り当て、ポリシーに基づくアクセス制御の両方のサポートを基準にシステムを分類した。
• 相互運用性、スケーラビリティ、異種リソースのサポートの観点からシステムを評価した。
• 高度なスケジューリング、リアルタイム監視、ポリシーの強制の欠如といった機能的ギャップを同定した。
• 一貫性のある分析が行えるよう、システムコンponentsを分類法にマッピングする構造的フレームワークを用いた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 既存のグリッドリソース計画およびリソース予約システムの核心的アーキテクチャ的および機能的コンポーネントは何か？
• RQ2 異なるグリッドプロジェクトは、リソース発見、スケジューリング、リソース予約メカニズムをどのように実装しているか？
• RQ3 現在のグリッドリソース管理システムに存在する、大規模計算を効果的に行うのを妨げる機能的ギャップは何か？
• RQ4 標準化された分類法は、将来のグリッドリソース管理システムの評価と設計をどのように改善できるか？
• RQ5 ポリシーとアクセスモデルが異なる異種で分散型のリソースを管理する際の主な課題は何か？

主な発見

• 論文は、高度なスケジューリングとポリシーの強制の欠如といった、既存のグリッドリソース管理システムにおける顕著な機能的ギャップを同定した。
• 多くのシステムが動的リソース予約およびリアルタイム監視のサポートを欠いており、生産環境での有効性が制限されていた。
• 多様なアーキテクチャと特許的な実装のため、システム間の相互運用性が限定的であった。
• 分類法は、リソースタイプ、アクセスポリシー、スケジューリング戦略の分類と管理の仕方における一貫性の欠如を明らかにした。
• サーベイは、グリッドプロジェクト間でリソース管理ソリューションを比較するための標準化された評価基準の欠如を浮き彫りにした。
• 著者リストおよび内容の帰属に関する誤りのため、論文は撤回されたが、構造的フレームワークは正当な貢献であった。