Investigating Placement Challenges in Edge Infrastructures through a Common Simulator (extended version)

Autor: Bauskar, Adwait, da Silva, Anderson, Lebre, Adrien, Mommessin, Clement, Neyron, Pierre, Ngoko, Yanik, Ricordel, Yoann, Trystram, Denis, van Kempen, Alexandre
Přispěvatelé: Département Automatique, Productique et Informatique (IMT Atlantique - DAPI), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Software Stack for Massively Geo-Distributed Infrastructures (STACK), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques (UN UFR ST), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques (UN UFR ST), Data Aware Large Scale Computing (DATAMOVE ), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA), Qarnot Computing [Montrouge], This work was supported by the ANR Greco project 16-CE25-0016-01 and by AUSPIN with the International Student Exchange Program from the University of São Paulo., INRIA, Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Mommessin, Clement, IMT Atlantique (IMT Atlantique), Software Stack for Massively Geo-Distributed Infrastructures (LS2N - équipe STACK), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: [Research Report] RR-9282, INRIA. 2020, pp.21
[Research Report] RR-9282, INRIA. 2020
Popis: Scheduling computational jobs with data-sets dependencies is an important challenge of edge computing infrastructures. Although several strategies have been proposed, they have been evaluated through ad-hoc simulator extensions that are, when available, usually not maintained. This is a critical problem because it prevents researchers to-easily-perform fair comparisons between different proposals. In this paper, we propose to address this limitation by presenting a simulation engine dedicated to the evaluation and comparison of scheduling and data movement policies for edge computing use-cases. Built upon the Batsim/SimGrid toolkit, our tool includes a plug-in system that allows researchers to add new models in order to cope with the diversity of edge computing devices. Moreover, it includes an injector that allows the simulator to replay a series of events captured in real infrastructures. We demonstrate the relevance of such a simulation toolkit by studying 2 scheduling strategies with 4 data movement policies on top of a simulated version of the Qarnot Computing platform, a production edge infrastructure based on smart heaters. We chose this use-case as it illustrates the heterogeneity as well as the uncertainties of edge infrastructures. Our ultimate goal is to gather industry and academics around a common simulator so that efforts made by one group can be factorized by others.
Ordonnancer efficacement des travaux de calcul avec des dépendances de données est un des plus importants challenges des infrastructures de calcul edge. Bien que plusieurs stratégies ont été proposées, elles ont toutes été évaluées avec des extensions de simulateur ad-hoc qui sont, s’ils sont rendues disponibles, habituellement pas maintenus. C’est un problème critique parce que cela empêche les chercheurs de – facilement – conduire des évaluations équitables entre différentes stratégies proposées. Dans ce rapport de recherche, nous proposons d’adresser cette limitation en présentant un simulateur dédié à l’ évaluation et la comparaison de politiques d’ordonnancement et de mouvement de donnés pour le cas d’usage du calcul edge. Construit au dessus de Batsim/SimGrid, notre outil inclus un sysème de plug-in qui permet aux chercheurs d’ajouter des nouveaux modèles pour faire face à la diversité des appareils de calcul edre. De plus, cet outil inclut un injecteur qui permet au simulateur de rejouer une série d'évènement capturés au sein d’une infrastructure réelle. Nous démontrons la pertinence d’un tel outil de simulation en étudiant 2 stratégies d’ordonnancement avec 4 politiques de mouvements de données sur une version simulée de la plateforme de Qarnot Computing, une infrastructure de production edge basée sur des radiateurs intelligents. Nous avons choisi ce cas d’usage car il illustre l’hétérogénéité et l’incertitude d’une infrastructure de l’edge.Notre but ultime est de rassemble les industriels et les académiques autour d’un simulateur commun afin que les efforts faits par un groupe puissent être factorisés par d’autres.
Databáze: OpenAIRE
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