2006 Федеральная целевая программа «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на г» Разработка инструментальной оболочки проектирования высокопроизводительных приложений для Грид-архитектур в целях создания прикладных сервисов компьютерного моделирования и обработки данных НИР ( )

Объект исследования – Грид II 2 Неоднородность, стохастическая изменчивость характеристик, наличие многих пользователей Высокая сложность инфраструктуры и программного обеспечения Отсутствие единых стандартов описания и поиска Грид-сервисов Сложность проектирования и построения сценариев эффективного выполнения Пользователю приходится сталкиваться со сложностями «ручной» разработки приложений в Грид Иерархическая структура Грид

Постановка задачи Автоматизация проектирования и выполнения приложений в Грид ЗА СЧЕТ разработки формы организации процесса проектирования приложений на основе Грид- сервисов ПУТЕМ ее интерпретации в интеллектуальной системе поддержки принятия решений разработчика (ИСППР) реального времени 3

Процесс проектирования приложений в Грид 4 Неполное описание требований терминах предметной области Критерии и ограничения выполнения План абстрактное описание в терминах метасервисов и метаданных Расписание описание процесса выполнения в терминах конкретных сервисов и данных Стратегии распараллеливания определены Планирование Создание расписания

Структура ИСППР 5 Основные функции Визуальное проектирование Использование базы знаний для логического вывода Планирование (MWF AWF) Мониторинг Грид Составление расписания ( AWF CWF ) Генерация сценария исполнения ( CWF Grid ) Выполнение, мониторинг, перепланирование Пополнение и уточнение знаний Прогнозирование

Семейство инструментальных оболочек PEG 6 Особенности и функции Использование Intel GPE Создание метаописания посредством визуальной оболочки Разработка прикладных Грид- сервисов Наличие элемента управления знаниями Планирование и создание расписаний Прогнозирование времени исполнения Семейство прототипов PEG1, PEG2 и iPEG, основанные на Intel GPE (на Globus Toolkit) Укрупненная схема семейства PEG

Практическая задача (сервис 1) 7 Параметризация массива частотных спектров морского волнения Массив расчетных спектров волнения Представление спектра Аппроксимация Определение числа и положения пиков методом адаптивного случайного поиска Оценка значимости выявленных пиков Набор параметров спектров Сглаживание. Определение положения главного пика

Результаты экспериментов 8 Средние времена работы (T) и ядерные оценки их распределений в зависимости от количества целевых систем (p) Равномерная Прямая каскадная Обратная каскадная

Определение параллельного ускорения в Грид 1 – средние значения (эксперимент); 2 – математическое ожидание; 3 – квантиль 10%; 4 – квантиль 1%; 5 – квантиль 90%; 6 – оптимальное количество вычислителей для заданного уровня ускорения

Характеристика производительности приложения в Грид Производительность параллельного приложения в Грид, характеризуется тройкой взаимосвязанных величин: Здесь заданный уровень ускорения оптимальное количество для достижения заданного ускорения вероятность получить заданный уровень ускорения

Сервис – 2: моделирование распространения ВИЧ Вычислительный сервис моделирования эволюционной динамики комплексных сетей применительно к задачам распространения вирусных заболеваний с длительным инкубационным периодом (ВИЧ, Гепатит С) Контактная сеть MSM Традиционная контактная сеть

Приложение: моделирование распространения ВИЧ Случаи HIV Время (модельные годы) Гетеросексуальная популяция Гомосексуальная популяция Управление динамической структурой связей в комплексной сети позволяет снизить интенсивность развития эпидемии Беспорядочная смена связей «Люди встречаются, люди влюбляются, женятся…»

Результаты работы Разработаны нотация неполного задания процесса вычислений (meta-workflow) и порядок его последовательного уточнения ( MWFAWFCWF ) Обоснован принцип действия ИСППР приложений в Грид Разработано семейство оболочек PEG для проектирования высокопроизводительных композитных приложений в Грид Проведены испытания, подтверждающие работоспособность и эффективность разработанной системы Адаптировано семейство моделей производительности параллельных алгоритмов для применения в условиях стохастичности в Грид. Разработана технология имитационного моделирования работы приложений в среде Грид, учитывающая специфику Грид-сервисов, условия запуска приложения и характеристики коммуникационных сетей. Предложен метод расчета вероятностных характеристик параллельного ускорения в среде Грид на основе формализма детерминированной функции случайного аргумента.

Немного о целевых индикаторах… Свидетельств о регистрации программных средств – 4 Диссертаций на соискание ученой степени кандидата технических наук – 2 Публикаций в ведущих реферируемых изданиях – 7 1.Sloot P. M. A., S. V. Ivanov, A. V. Boukhanovsky et al. Stochastic simulation of HIV population dynamics through complex network modelling // International Journal of Computer Mathematics, Volume 85, Issue 8 August 2008, pages 1175 – International Journal of Computer Mathematics858 2.Иванов С.В., Колыхматов И.А., Бухановский А.В. Параллельные алгоритмы моделирования комплексных сетей // Известия вузов. Приборостроение, 10, 2008 [в печати; представлено в редакцию ] 3.Бухановский А.В., Дунаев А.В., Ларченко А.В. Инструментальная оболочка проектирования высокопроизводительных приложений в Грид. Часть I: Базовая концепция // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО, вып. 47, 2008 [в печати, представлено в редакцию ] 4.Ларченко А.В., Дунаев А.В, Бухановский А.В. Инструментальная оболочка проектирования высокопроизводительных приложений в Грид. Часть II: Интеллектуальные механизмы управления производительностью // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО, вып. 47, 2008 [в печати, представлено в редакцию ] 5.Дунаев А.В. и др. Инструментальная оболочка проектирования высокопроизводительных приложений в Грид. Часть III: Прикладные Грид- сервисы компьютерного моделирования и обработки данных // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО, вып. 47, 2008 [в печати, представлено в редакцию ] 6.Дунаев А.В., Ларченко А.В., Бухановский А.В. Интеллектуальная система поддержки принятия решений разработчика высокопроизводительных приложений в Грид // Научно-технические ведомости СПбГПУ, 12, 2008 [в печати, представлено в редакцию ] 7.Иванов С.В., Бухановский А.В. Параллельное математическое обеспечение идентификации параметрически связанных моделей сложных систем // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО, вып. 47, 2008 [в печати, представлено в редакцию ]