Tasklets: Ein Ansatz für Best-Effort Computing
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Das Ziel des Vorhabens war die Entwicklung eines leichtgewichtigen Konzepts für verteilte Berechnungen in heterogenen Umgebungen. Die Heterogenität heutiger Systeme reicht von eingebetteten Mikrokontrollern, über mobile Endgeräte wie Smartphones und spezialisierte Hardware wie Grafikkarten, bis hin zu vernetzen Multi- bzw. Many-Core Systemen in Desktop Computern und Server Systemen. Neben den verschiedenen Rechenleistungen der im System beteiligten Knoten, unterscheiden sich zusätzlich auch die Netzwerke hinsichtlich ihrer Durchsatzleistung und Verfügbarkeit. Zur Kompensation möglicher Fehler, sowie zur gezielten Verteilung und Koordination von Berechnungen, werden in unterschiedlichen Systemmodellen (z.B. Cluster Computing, Mobile Computing, Embedded Systems, etc.) speziell zugeschnittene Verfahren eingesetzt. Beispielsweise kommen für die zuverlässige Berechnung in einer mobilen Cloud-Umgebung andere Verfahren zum Einsatz als beim Nutzen von Überschusskapazitäten (Opportunistic Computing). Um möglichen Verbindungsabbrüchen mobiler Endgeräte zur Cloud-Infrastruktur zu begegnen, müssen lokale Berechnung entweder parallel, oder als Reaktion auf Misserfolge erneut angestoßen werden. Bei der Nutzung von Überschusskapazitäten würde wiederum auf entsprechend vielen Knoten eine Berechnung ausgeführt werden, um den Erfolg in den jeweiligen Residualkapazitäten zu gewährleisten. In diesem Vorhaben soll ein neues Konzept für die Durchführung und Verwaltung von Berechnungen als Dienst in verteilten Umgebungen untersucht werden. Ziel dieses sogenannten Tasklet Systems ist es, Anwendungsentwicklern eine bzgl. des Systemmodells einheitliche Abstraktion für die Ausführung feingranularer Berechnungseinheiten zu bieten. Hierfür sollen zunächst eine einfach zu benutzende Sprache für lokationsunabhängige Berechnungen entworfen, sowie eine minimale virtuelle Maschine (VM) als Laufzeitumgebung dieser Sprache entwickelt werden. Die VM selbst gibt dabei keine Garantien über die Ausführung von Berechnungen, beispielsweise im Sinne ihrer Zuverlässigkeit oder Geschwindigkeit, und bietet damit einen Best-Effort Dienst. Auf Basis dieser leichtgewichtigen VM sollten daraufhin verschiedene Strategien/Mechanismen entwickelt und in ein Rahmenwerk bestehend aus Spracheinbettungskonzept und Middleware integriert werden, die auf Basis des Best-Effort Dienstes unterschiedliche Qualitäten der Ausführung (Quality of Computation, QoC) ermöglichen. Schließlich sollte die Koordination komplexer, verteilter Aufgaben durch einen Orchestrierungsdienst gewährleistet werden.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
-
Tasklets: "Better than Best-Effort" Computing. 2016 25th International Conference on Computer Communication and Networks (ICCCN), 1-11. IEEE.
Schafer, Dominik; Edinger, Janick; Paluska, Justin Mazzola; VanSyckel, Sebastian & Becker, Christian
-
Fault-avoidance strategies for context-aware schedulers in pervasive computing systems. 2017 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom), 79-88. IEEE.
Edinger, Janick; Schafer, Dominik; Krupitzer, Christian; Raychoudhury, Vaskar & Becker, Christian
-
Hybrid Task Scheduling for Mobile Devices in Edge and Cloud Environments. 2018 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops), 669-674. IEEE.
Schafer, Dominik; Edinger, Janick; Eckrich, Jens; Breitbach, Martin & Becker, Christian
-
Self-adaptive Resource Allocation for Continuous Task Offloading in Pervasive Computing. 2018 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops), 663-668. IEEE.
Choochotkaew, Sunyanan; Yamaguchi, Hirozumi; Higashino, Teruo; Schafer, Dominik; Edinger, Janick & Becker, Christian
-
Workload Partitioning and Task Migration to Reduce Response Times in Heterogeneous Computing Environments. 2018 27th International Conference on Computer Communication and Networks (ICCCN), 1-11. IEEE.
Schafer, Dominik; Edinger, Janick; Breitbach, Martin & Becker, Christian
-
Context-Aware Data and Task Placement in Edge Computing Environments. 2019 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom, 1-10. IEEE.
Breitbach, Martin; Schafer, Dominik; Edinger, Janick & Becker, Christian
-
DataVinci: Proactive Data Placement for Ad-Hoc Computing. 2021 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW), 866-873. IEEE.
Breitbach, Martin; Edinger, Janick; Schafer, Dominik & Becker, Christian
-
Decentralized Low-Latency Task Scheduling for Ad-Hoc Computing. 2021 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS), 776-785. IEEE.
Edinger, Janick; Breitbach, Martin; Gabrisch, Niklas; Schafer, Dominik; Becker, Christian & Rizk, Amr
-
Voltaire: Precise Energy-Aware Code Offloading Decisions with Machine Learning. 2021 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom), 1-10. IEEE.
Breitbach, Martin; Edinger, Janick; Kaupmees, Siim; Trotsch, Heiko; Krupitzer, Christian & Becker, Christian
