TY - THES A1 - Röblitz, Thomas T1 - Co-Reservation of Resources in the Grid N2 - Executing applications in the Grid often requires access to multiple geographically distributed resources. In a Grid environment, these resources belong to different administrative domains, each employing its own scheduling policy. That is, at which time an activity (e.g., compute job, data transfer) is started, is decided by the resource's local management system. In such an environment, the coordinated execution of distributed applications requires guarantees on the quality of service (QoS) of the needed resources. Reserving resources in advance is an accepted means to obtain QoS guarantees from a single provider. The challenge, however, is to coordinate advance reservations of multiple resources. This work presents a system architecture and mechanisms to coordinate multiple advance reservations -- called co-reservations -- for delivering QoS guarantees to complex applications. We formally define the co-reservation problem as an optimization problem. The presented model supports three dimensions of freedom: the start time, the duration and the service level of a reservation. Requests and resources are described in a simple language. After matching the static properties and requirements of either side in a mapping, the reservation mechanism probes information about the future status of the resources. The versatile design of the probing step allows the efficient processing of requests, but also lets the resources express their preferences among the myriads of reservation candidates. Next, the best mapping is found through an implementation of the formal co-reservation model. Then, the mapping has to be secured, i.e., resources need to be allocated to a co-reservation candidate with all-or-nothing semantics. We study several goal-driven sequential and concurrent allocation mechanisms and define schemes for handling allocation failures. Finally, we introduce the concept of virtual resources for seamlessly embedding co-reservations into Grid resource management. N2 - Die Ausführung von Anwendungen erfordert oft mehrere, geographisch verteilte Ressourcen. In Grid-Umgebungen gehören diese Ressourcen zu verschiedenen administrativen Organisationen, wobei jede ihre eigene Schedulingregeln verwendet. Das bedeutet, zu welcher Zeit eine Aktivität gestartet wird (z.B. ein Rechenjob), wird vom lokalen Ressourcenmanagementsystem entschieden. Die koordinierte Ausführung von verteilten Anwendungen erfordert Dienstgütegarantien für die benötigten Ressourcen. Das Reservieren von Ressourcen im Voraus ist ein Mittel, um Dienstgütegarantien von einem einzelnen Ressourcenanbieter zu erhalten. Die Herausforderung in dieser Arbeit ist, Vorausreservierungen von mehreren Ressourcen zu koordinieren. Es wird ein System für die Koordinierung mehrerer Vorausreservierungen -- Co-Reservierungen genannt -- für die Bereitstellung von Dienstgütegarantien vorgestellt. Wir definieren das Co-Reservierungsproblem als Optimierungsproblem. Das vorgestellte Modell unterstützt drei Freiheitsgrade: die Startzeit, die Dauer und die Dienstgüte einer Reservierung. Anfragen und Ressourcen werden in einer einfachen Sprache beschrieben. Nachdem statische Eigenschaften und Anforderungen beider Seiten überprüft wurden, ermittelt der Reservierungsmechanismus Informationen über den zukünftigen Zustand der Ressourcen. Dieser Schritt ist so allgemein gehalten, daß er sowohl ein effizientes Bearbeiten der Anfragen erlaubt als auch den Ressourcen ermöglicht ihre Präferenzen auszudrücken. Im Anschluss wird die optimale Zuweisung von Anfragen zu Ressourcen ermittelt. Im letzten Schritt muss diese Zuweisung umgesetzt werden, d.h., entweder alle oder keine Ressource wird allokiert. Es werden mehrere sequentielle und parallele Allokationsverfahren vorgestellt sowie deren Auswirkung auf verschiedene Metriken untersucht. Die Einbettung von Co-Reservierungen in das Grid-Ressourcenmanagement wird anhand des Konzeptes der virtuellen Ressource dargestellt. KW - Ressourcen-Verwaltung KW - Reservierung KW - Verteilte Systeme KW - Grid Computing KW - resource management KW - reservation KW - distributed systems KW - grid computing Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0297-zib-11626 SN - 978-3-86853-137-4 ER - TY - THES A1 - Högqvist, Mikael T1 - Consistent Key-Based Routing in Decentralized and Reconfigurable Data Services Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:11-100206145 UR - http://edoc.hu-berlin.de/docviews/abstract.php?id=39763 ER - TY - THES A1 - Kolbeck, Björn T1 - A fault-tolerant and scalable protocol for replication in distributed file systems Y1 - 2012 ER - TY - THES A1 - Sobe, Kathrin T1 - Consistency and Fault Tolerance of Distributed Storage Systems Y1 - 2013 UR - http://www.epubli.de/shop/buch/Consistency-and-Fault-Tolerance-of-Distributed-Storage-Systems-Kathrin-Sobe-9783844258899/27831 ER - TY - THES A1 - Stender, Jan T1 - Snapshots in Large-Scale Distributed File Systems Y1 - 2013 UR - http://edoc.hu-berlin.de/docviews/abstract.php?id=39839 ER - TY - THES A1 - Kruber, Nico T1 - Approximate Distributed Set Reconciliation with Defined Accuracy Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:11-110-18452/22105-6 UR - https://doi.org/10.18452/21294 ER - TY - THES A1 - Schintke, Florian T1 - Management verteilter Daten in Grid- und Peer-to-Peer-Systemen Y1 - 2010 UR - http://www.dr.hut-verlag.de/978-3-86853-358-3.html ER - TY - THES A1 - Schütt, Thorsten T1 - Range queries in distributed hash tables Y1 - 2010 UR - http://www.dr.hut-verlag.de/978-3-86853-370-5.html ER - TY - THES A1 - Schäfer, Patrick T1 - Scalable Time Series Similarity Search for Data Analytics Y1 - 2015 UR - http://edoc.hu-berlin.de/docviews/abstract.php?id=42117 ER - TY - THES A1 - Hupfeld, Felix T1 - Causal weak-consistency replication – a systems approach Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?nbn:de:kobv:11-100100235 UR - http://edoc.hu-berlin.de/docviews/abstract.php?id=29970 ER - TY - THES A1 - Jami, Masoud T1 - Optimizing Checkpoint/Restart and Input/Output for Large Scale Applications Y1 - 2024 UR - https://doi.org/10.18452/29985 U6 - https://doi.org/10.18452/29985 PB - Humboldt-Universität zu Belin ER -