Grid Workflow Scheduler

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1 Grid Workflow Scheduler
高橋 慧

2 Grid Schedulerとは たくさんの逐次タスクを、グリッド上で効率よく簡単に実行するシステム
タスク分配 ファイル転送 逐次のアプリケーションを書き換えることなく、手軽にグリッドの能力を発揮できる

3 依存性のあるジョブへの対応 Workflowとは (特にScientific Workflow) Workflowのスケジューリング
複数のタスクの実行手順を記述したもの 依存性を持ち、主にDAGによって表される Workflowのスケジューリング 多くの考慮すべき条件 データの場所 (locality) 前のジョブの終了時間 賢い戦略が必要になる

4 実例1 : 自然言語処理 単語の用例別統計の抽出 パーズ後、キーワードごとの用例を抽出 Corpus Parsed Corpus
Phrases (by words) Concurrence analysis Corpus Parsed Corpus Phrases (by words) Concurrence analysis Corpus Parsed Corpus Phrases (by words) Concurrence analysis

5 実例2 : 量子化学 FMO (Fragment Molecular Orbital) 部分に分けて量子シミュレーションを行う
部分計算後につなぎ合わせる「補正」を行う 部分構造の結果を使い回せる 例えばCH3やOHなど (但し扱うデータサイズは小さい)

6 スケジューリング戦略[1] スケジュラーの構成 リソースとタスクの割り当て (Planning Scheme)
集中的 : 一つのスケジュラーが全プロセッサを担当 階層的 : クラスタ単位でのスケジューリングを行い、 　　　　　　細かいタスク割り当ては各クラスタで行う 分散的 : 全体を統括するスケジュラーを持たない リソースとタスクの割り当て (Planning Scheme) 静的 : 実行前に決める 実行時間予測が必要 動的 : 実行中に決める Matchmaking (性能・data localityなどを考慮) 完全に動的だと、賢い戦略は取りにくい [1] Srikumar Venugopal, et al., "A taxonomy of Data Grids for distributed data sharing, management, and processing” ACM Computing Surveys (CSUR) archive Vol.38, Issue 1 (2006)

7 既存システム Workflowに対応したスケジュラー スケジュラーではないけど… Condor DAGMan Triana, JOpera
Pegasus (DAGManの改良) Triana, JOpera GrADS スケジュラーではないけど… Dmake DistCC

8 DAGMan[2] : 動的に配分 最も有名なGrid Scheduler
単一ジョブ : Condor-G データ転送 : Stork Workflow : DAGMan DAGManは依存性を解析し、CondorとStorkに(ばらばらに)ジョブを投入 Data Intensiveアプリでは、データ転送が 静的解析により、データ転送時にレプリカを作成し、高速化を図る研究もある (松岡研) [2]

9 Condorのスケジューリング タスクをキューから一つずつ取り出し Matchmakingによって実行ノードを決定 ノードの利用権限
使用可能ディスクサイズ ノードの混み具合 計算元データの場所

10 Pegasus[3] : Jobをグループ化 ジョブをグループ化 (クラスタリング) クラスタ(site)ごとにジョブを割り当て
必要とするファイルによって分類 クラスタ(site)ごとにジョブを割り当て 密に結合したジョブは近いマシンに 実行時間予測はしない 静的分析 [3] Luiz Meyeret al., "Planning Spatial Workflows to Optimize Grid Performance” SAC’06, April, 23-27, 2006, Dijon, France.

11 Pegasusでの性能改善 4手法を比較 資源を10%に制限 タスクが多くなると 改善が少ない ランダム クラスタリング キャッシュ
データのある場所 でジョブを実行 資源を10%に制限 タスクが多くなると 改善が少ない Prescript : 同時にsubmitされるjob

12 GrADS[4] : 実行時間を予測 実行時間を予測 スケジューリング 実行モデル + 小さなデータでの挙動
CPU・メモリ・ネットワーク資源の情報 浮動小数点演算の割合 など 各タスクを実行するのにかかる時間を予測 スケジューリング 三つのヒューリスティクスから最良を選ぶ 静的に行う [4] Anirban Mandal et.al, "Scheduling Strategies for Mapping Application Workflows onto the Grid“, HPDC’05

13 実行時間の予測 静的に全マシンについて計算する 実行時間 = CPU時間 + データ転送時間
Rank(ci, rj) = w1 * eCost(ci, rj) + w2 * dCost(ci, rj) eCost = (演算 + キャッシャミス) / クロック dCost = sum(データサイズ * レイテンシ /バンド幅) Rank(実行予測時間) Task 1 Task 2 Task 3 Task 4 Resource 1 10 6 7 5 Resource 2 8 4 Resource 3 11 12 2

14 スケジューリング戦略 三つの戦略で別々に計算 最短の総実行時間のものを採用
Min-min :各タスクの最短コスト中、最もコストが小さいものを採用 Max-min : 各タスクの最短コスト中、最もコストが大きいものを採用 Sufferage : 各タスクについて、最短コストと二番目に短いコストの差が最も大きいものを採用 最短の総実行時間のものを採用

15 スケジューリング例 Min-min Min-max Sufferage Rank Task 1 Task 2 Task 3 Task 4
Resource 1 1 2 10 6 Resource 2 5 11 Resource 3 3 12 4 Min-min Rank Task 1 Task 2 Task 3 Task 4 Resource 1 1 2 10 4 Resource 2 5 11 Resource 3 3 6 12 Min-max Rank Task 1 Task 2 Task 3 Task 4 Resource 1 1 2 10 4 Resource 2 5 11 Resource 3 3 6 12 Sufferage 2-1=1 Sufferage 5-2=3 Sufferage 11-10=1 Sufferage 5-4=1 Sufferage

16 実行結果 4手法を比較 HA : 本手法 (正確な予測 + 賢いマッピング) HC : ラフな予測 + 賢いマッピング
RN : ランダムスケジューリング RA : 予測に基づいた重みを付けてランダム Mapped tasks Used nodes Exec. time Makespan

17 DistCC / DMake 一ファイルずつスケジュールするっぽい all : main echo "done"
main : main.o a.o b.o c.o d.o gcc -o main main.o a.o b.o c.o d.o a.o : a.c gcc -c a.c b.o : b.c gcc -c b.c … dmake dmake: defaulting to parallel mode. sx103.ecc.u-tokyo.ac.jp --> 1 job cc -c main.c sx103.ecc.u-tokyo.ac.jp --> 2 jobs gcc -c a.c gcc -c b.c gcc -c c.c gcc -c d.c gcc -o main main.o a.o b.o c.o d.o echo "done" sx103.ecc.u-tokyo.ac.jp --> Job output done newcamel ermine logosgw

18 まとめ? 実行時間の解析がポイント 対象を絞らないと有り難みが無い Dmakeの記述性は良いかも 動的に再計画するといい? 依存性が少ない
Data Intensiveでない Dmakeの記述性は良いかも

19 Sun grid engine