Técnicas de monitorización y diferenciación de servicios para la asignación de recursos en entornos de computación Grid, en base a indicadores de nivel de servicio

Abstract

El fortalecimiento de las infraestructuras de computación Grid, como plataforma para el acceso a recursos de cómputo y de almacenamiento en forma de servicios en Internet, ha dado lugar a una nueva necesidad: vincular las solicitudes de los usuarios con los servicios más apropiados, con el objetivo de mejorar la eficiencia de utilización de los recursos que forman parte del Grid, a la vez que mejorar las prestaciones de los trabajos ejecutados en el mismo. Esta necesidad se traduce, en la práctica, en la demanda de nuevos mecanismos de planificación de trabajos y de gestión de recursos, que permitan dotar a las infraestructuras Grid con nuevas estrategias para proporcionar niveles de servicio diferentes a diferentes perfiles de usuarios, proyectos y aplicaciones, y todo ello sobre la base de los requerimientos de calidad de servicio (Quality of Service o QoS) de cada perfil, formalizados en un contrato de nivel de servicio (Service Level Agreements o SLA). Por estas razones, proporcionar QoS en entornos de computación Grid es un área de investigación muy activa, a la vez que muy importante para la evolución del Grid hacia una infraestructura de propósito general que soporte modelos de negocio complejos. Sin embargo, a pesar de los avances en las técnicas de planificación y de gestión de recursos, el soporte para QoS en entornos de computación Grid es todavía muy limitado y, hasta el momento, no existe una solución definitiva para el problema. En este trabajo proponemos un nuevo modelo para la asignación de recursos en el Grid, en base a requerimientos de QoS. Como parte de este modelo, los servicios Grid son evaluados periódicamente a través de casos de prueba representativos, que son ejecutados en los recursos y que sirven para determinar la capacidad de los mismos para funcionar con unas prestaciones y una disponibilidad determinadas. A la vez, los recursos deben ser continuamente monitorizados para conocer su estado.