Scheduling rechen- und datenintensiver Anwendungen in einem hierarchischen, verteilten Umfeld

Abstract

Sowohl im wissenschaftlichen wie auch im industriellen Umfeld steigen die gespeicherten Datenvolumina und mit ihnen der Bedarf nach geeigneten Datenanalysesystemen. Die bestehenden, meist auf rechenintensive Anwendungen zugeschnittenen High Performance Computing Systeme erfüllen die Anforderungen aktueller, datenintensiver Anwendungen jedoch nur unzureichend. Die fortschreitende Globalisierung und die damit verbundene Notwendigkeit der gemeinsamen Nutzung von Ressourcen über Organisationen hinweg stellen eine weitere neue Herausforderung in der Datenanalyse dar. Darüber hinaus gewinnt die Integration externer Rechen- und Speicherressourcen, etwa von Cloud-Providern, unter Berücksichtigung der Kosten eine immer größere Bedeutung. Ziel dieser Arbeit ist es daher, eine effiziente Ausführung sowohl von datenintensiven als auch rechenintensiven Anwendungen in globalen, organisationsübergreifenden Umgebungen zu ermöglichen. Die zentrale Problemstellung bildet hierbei die Suche nach einer Zuordnung der Anwendungen auf die vorhandenen Ressourcen, welche einerseits kostengünstig ist und andererseits eine möglichst kurze Verarbeitungsdauer bietet.