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Einsatz von Risikomanagement bei der Steuerung von Grid-Systemen - Eine Analyse von Versicherungen anhand einer simulierten Grid-Ökonomie
(2009)
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Werner Streitberger
- In Unternehmen hat sich der Einsatz von rechenintensiver Informationstechnologie (IT) bereits für den Geschäftsbetrieb als unverzichtbar erwiesen, um Geschäftsprozesse besser auszurichten und neue Geschäftslösungen mit größerer Flexibilität und Geschwindigkeit bereitzustellen. Dieser Situation gegenüber stehen die Kosten für die Anschaffung, den Betrieb und die Wartung der IT. Diese Kosten rechtfertigen jedoch nur selten die vollständige Abdeckung des potenziellen, maximal erwarteten Bedarfs von Software und Ressourcen wie Speicher- und Rechenleistung. So müssen Unternehmen neben Effizienz- und Geschwindigkeitsverbesserungen auch Kosteneinsparungen für ihre Infrastruktur realisieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Grid-Computing kann hierzu der nächste Schritt sein, IT-Dienste zu verbessern und bestehende Kapazitäten besser auszulasten. Das hinter dem Begriff Grid-Computing stehende Konzept beschreibt verschiedene Lösungsansätze zur Umsetzung eines dynamischen Bezugs von IT-Ressourcen und Diensten innerhalb eines Unternehmens und über Unternehmensgrenzen hinweg. Im Grid- Computing-Paradigma werden Informationen auf Rechnern im Internet gespeichert, diese werden dann den Benutzern auf Anforderung durch Dienstleister zur Verfügung gestellt. Jedoch gehen mit dem Einsatz von Grid-Computing-Systemen technische Risiken einher, deren Ursachen meist auf fehlerhafte Kommunikation und/oder auf den Ausfall von Ressourcen eines Standorts zurückzuführen sind. Dies schränkt die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit der Systeme ein und erfordert den Einsatz von Verfahren zur Behandlung dieser Risiken, da die Benutzer zuverlässige Ressourcen von einem Grid-Computing-System erwarten. In den Wirtschaftswissenschaften sind verschiedene Verfahren bekannt, mit denen Risiken bewältigt werden können. Diese Aufgabe übernehmen häufig Versicherungen als Instrument, um ein bestimmtes Risiko zu transferieren. Versicherungen folgen dem Grundprinzip der kollektiven Risikoübernahme: Viele zahlen einen Versicherungsbetrag in den Geldtopf der Versicherung ein, um beim Eintreten des Versicherungsfalls aus diesem Geldtopf einen Schadensausgleich zu erhalten. Für den Konsumenten von Grid-Diensten bietet die Versicherung den Vorteil, dass sie neben der monetären Kompensation eines Schadens als Kompensationsleistung auch Ersatzressourcen vermitteln kann. In letzerem Fall werden Ressourcen zur Kompensation vorgehalten und im Schadensfall bereitgestellt, die die Ausführung des Dienstes übernehmen und so zu einer erhöhten Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Grid-Systeme beitragen. Die Arbeit identifiziert technische und ökonomische Risiken in Grid-Computing-Systemen und untersucht sie hinsichtlich ihrer Versicherbarkeit. Anforderungen an die Versicherung für Grid-Systeme werden abgeleitet und ein Prämienberechnungsmodell aus der Kraftfahrzeugversicherung ausgewählt und an Grid-Systeme angepasst. Die Umsetzung der Grid-Versicherung in ein rechnergestütztes Simulationsmodell erfolgt mithilfe von Multi-Agenten-Technologie mit der ein elektronischer Marktplatz zum Handel von Grid-Ressourcen simuliert wird. Die Versicherung wird mit gridspezifischen Performanzkennzahlen und Metriken der Versicherungsökonomie evaluiert. Die in dieser Arbeit durchgeführten Simulationen zeigen, dass die Einführung einer Versicherung einen nachweislichen Einfluss auf die analysierten technischen und ökonomischen Kennzahlen haben und eine Verbesserung der Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der untersuchten Utility-Grid-Systeme erwarten lassen. Ressourcenkonsumenten haben bei der Festlegung ihrer Strategie zur Behandlung der technischen Risiken einen flexiblen Ansatz zur Verfügung, den sie in ihrer Risikomanagementstrategie berücksichtigen können. Der Risikotransfer auf eine Grid-Versicherung bietet den Ressourcenkonsumenten die Möglichkeit, ihre Risikokosten im Vergleich zu einer Redundanzstrategie zu senken. Aus Sicht der Versicherungswirtschaft besteht die Möglichkeit neue Versicherungstarife im Bereich von Grid-Systemen anzubieten und damit ihr Angebot an Versicherungstarifen zu erweitern.
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Grid Computing in Small and Medium-Sized Enterprises: An Exploratory Study of Corporate Attitudes towards Economic and Security-Related Issues
(2008)
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Joachim Westhoff
- As Grid computing commenced in the scientific sector, it slowly enters the commercial environment. Although it proposes interesting features for horizontal integration of hardware and resource sharing, businesses slowly implement Intragrids in their companies. Open Grid markets are yet not deployed.
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Multiple Criteria Decision Making in Application Layer Networks
(2008)
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Frank Schneider
- This work is concerned with the conduct of MCDM by intelligent agents trading commodities in ALNs. These agents consider trustworthiness in their course of negotiation and select offers with respect to product price and seller reputation.
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Evaluation der Leistungsfähigkeit von gemischt-parallelen Programmen in homogenen und heterogenen Umgebungen unter Berücksichtigung effizienter Schedulingstrategien
(2008)
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Sascha Hunold
- Die gemischt-parallele Formulierung von Programmen, welche aus kooperierenden Multiprozessor- Tasks (M-Tasks) bestehen, erlaubt einen höheren Grad an Parallelität als gewöhnliche datenparallele Implementierungen. Um diesen höheren Parallelitätsgrad auszunutzen, bedarf es effizienter gemischt-paralleler Realisierungen von Algorithmen, einer guten Infrastruktur zur Ausführung der Programme und leistungsfähigen Scheduling-Algorithmen, die die einzelnen M-Tasks auf die bestmögliche Menge von Prozessoren abbilden. Im ersten Teil der vorliegenden Arbeit werden exemplarisch verschiedene gemischt-parallele Realisierungen der Matrixmultiplikation zweier dicht besetzter Matrizen untersucht. Dazu werden Algorithmen (z. B. die Matrixmultiplikation nach Strassen) so umstrukturiert, dass die resultierenden Verfahren aus hierarchisch organisierten, datenparallelen Multiprozessor- Tasks bestehen. Durch die abstraktere Beschreibung von Problemen mittels kooperierender Tasks lassen sich Algorithmen einfacher miteinander kombinieren. In dieser Arbeit wurden verschiedene gemischt-parallele Algorithmen zu neuen Poly-Algorithmen zusammengesetzt, wobei die gemischt-parallele Variante von Strassens Algorithmus als Ausgangsalgorithmus gewählt wurde. Die so entstandenen Poly-Algorithmen zur Matrixmultiplikation wurden in einer Vielzahl von Experimenten mit der Leistung datenparalleler Implementierungen auf homogenen parallelen und verteilten Systemen verglichen. Dabei zeigte sich, dass die gemischt-parallelen Varianten für viele Konfigurationen kürzere Laufzeiten als die datenparallelen Algorithmen erreichen. Gemischt-parallele Programme lassen sich als gerichteter azyklischer Graph (DAG) beschreiben. Diese Darstellung ist sehr gut für eine verteilte Abarbeitung der einzelnen Knoten (M-Tasks) über Clustergrenzen hinaus geeignet. Trotzdem benötigt man eine entsprechende Software-Infrastruktur, um gemischt-parallele Programme auf verschiedenen Clustern auszuführen. Aus diesem Grund wurde im Rahmen dieser Arbeit TGrid entwickelt, um gemischt-parallele Applikationen im Grid auszuführen. TGrid ist zum einen eine Middleware, die verschiedene heterogene Systeme zu einem kooperierenden System zusammenfügt. Zum anderen bietet TGrid eine Programmierschnittstelle, um gemischtparallel Programme zu formulieren und diese mit Hilfe der Middleware auszuführen. Die TGrid-Middleware ermöglicht die Co-Allokation von Ressourcen für eine einzige gemischtparallele Anwendung, d. h. ein einziges Programm kann durch mehrere Cluster parallel abgearbeitet werden. Eine weitere wichtige Eigenschaft ist die Unterstützung der automatischen Datenumverteilung zwischen M-Tasks. Der Programmierer muss dazu nur die Abbildung der Ausgangsdatenstrukturen auf die Eingangsdatenstrukturen zweier M-Tasks definieren. Die eigentliche Datenkommunikation übernimmt das TGrid-System. Für eine effiziente Ausführung gemischt-paralleler Programme in Clustern und Multiclustern (Cluster aus Clustern) ist auch die Frage zu klären, in welcher Reihenfolge die ausführbereiten Tasks abgearbeitet werden sollen. Das Ausführen von dynamisch erzeugten M-Taskgraphen in Multiclustern führt zu einer neuen Klasse von Scheduling-Problemen. Deshalb werden in der vorliegenden Arbeit zwei Algorithmen (RePA und DMHEFT) für das Scheduling von dynamisch generierten Taskgraphen entwickelt und deren Leistungsfähigkeit mit Compile-Zeit-Verfahren wie MHEFT verglichen. Da TGrid auch für die Ausführung von statisch definierten Taskgraphen genutzt werden kann, wird ein neuer zweistufiger Scheduling-Algorithmus (RATS) vorgestellt, welcher zu Compile-Zeit arbeitet. Dieser Algorithmus versucht durch gezielte Änderung der Prozessor- Allokation von Tasks, die Kosten der Datenumverteilung zu reduzieren. Nach genauer Analyse mittels Grid-Simulationen konnte festgestellt werden, dass RATS deutlich kürzere Ablaufpläne als andere zweistufige Verfahren, wie z. B. HCPA, auf homogenen Clustern produziert. Zusammenfassend zeigt die vorliegende Arbeit, wie gemischt-parallele Algorithmen entwickelt und effizient ausgeführt werden können. In homogenen parallelen Systemen ermöglichen diese gemischt-parallelen Anwendungen bessere Laufzeiten als datenparallele Implementierungen. Die Arbeit verdeutlicht auch, dass eine gemischt-parallele Formulierung von Algorithmen eine effiziente Ausführung von parallelen Verfahren in Grid-Umgebungen (Multiclustern) erlaubt, die mit anderen parallelen Programmiermodellen in diesen nicht zu erreichen ist.
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Einsatz von Risikomanagement bei der Steuerung von Grid-Systemen - Eine Analyse von Versicherungen anhand einer simulierten Grid-Ökonomie
(2008)
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Werner Streitberger
- In Unternehmen hat sich der Einsatz von rechenintensiver Informationstechnologie (IT) bereits für den Geschäftsbetrieb als unverzichtbar erwiesen, um Geschäftsprozesse besser auszurichten und neue Geschäftslösungen mit größerer Flexibilität und Geschwindigkeit bereitzustellen. Dieser Situation gegenüber stehen die Kosten für die Anschaffung, den Betrieb und die Wartung der IT. Diese Kosten rechtfertigen jedoch nur selten die vollständige Abdeckung des potenziellen, maximal erwarteten Bedarfs von Software und Ressourcen wie Speicher- und Rechenleistung. So müssen Unternehmen neben Effizienz- und Geschwindigkeitsverbesserungen auch Kosteneinsparungen für ihre Infrastruktur realisieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Grid-Computing kann hierzu der nächste Schritt sein, IT-Dienste zu verbessern und bestehende Kapazitäten besser auszulasten. Das hinter dem Begriff Grid-Computing stehende Konzept beschreibt verschiedene Lösungsansätze zur Umsetzung eines dynamischen Bezugs von IT-Ressourcen und Diensten innerhalb eines Unternehmens und über Unternehmensgrenzen hinweg. Im Grid- Computing-Paradigma werden Informationen auf Rechnern im Internet gespeichert, diese werden dann den Benutzern auf Anforderung durch Dienstleister zur Verfügung gestellt. Jedoch gehen mit dem Einsatz von Grid-Computing-Systemen technische Risiken einher, deren Ursachen meist auf fehlerhafte Kommunikation und/oder auf den Ausfall von Ressourcen eines Standorts zurückzuführen sind. Dies schränkt die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit der Systeme ein und erfordert den Einsatz von Verfahren zur Behandlung dieser Risiken, da die Benutzer zuverlässige Ressourcen von einem Grid-Computing-System erwarten. In den Wirtschaftswissenschaften sind verschiedene Verfahren bekannt, mit denen Risiken bewältigt werden können. Diese Aufgabe übernehmen häufig Versicherungen als Instrument, um ein bestimmtes Risiko zu transferieren. Versicherungen folgen dem Grundprinzip der kollektiven Risikoübernahme: Viele zahlen einen Versicherungsbetrag in den Geldtopf der Versicherung ein, um beim Eintreten des Versicherungsfalls aus diesem Geldtopf einen Schadensausgleich zu erhalten. Für den Konsumenten von Grid-Diensten bietet die Versicherung den Vorteil, dass sie neben der monetären Kompensation eines Schadens als Kompensationsleistung auch Ersatzressourcen vermitteln kann. In letzerem Fall werden Ressourcen zur Kompensation vorgehalten und im Schadensfall bereitgestellt, die die Ausführung des Dienstes übernehmen und so zu einer erhöhten Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Grid-Systeme beitragen. Die Arbeit identifiziert technische und ökonomische Risiken in Grid-Computing-Systemen und untersucht sie hinsichtlich ihrer Versicherbarkeit. Anforderungen an die Versicherung für Grid-Systeme werden abgeleitet und ein Prämienberechnungsmodell aus der Kraftfahrzeugversicherung ausgewählt und an Grid-Systeme angepasst. Die Umsetzung der Grid-Versicherung in ein rechnergestütztes Simulationsmodell erfolgt mithilfe von Multi-Agenten-Technologie mit der ein elektronischer Marktplatz zum Handel von Grid-Ressourcen simuliert wird. Die Versicherung wird mit gridspezifischen Performanzkennzahlen und Metriken der Versicherungsökonomie evaluiert. Die in dieser Arbeit durchgeführten Simulationen zeigen, dass die Einführung einer Versicherung einen nachweislichen Einfluss auf die analysierten technischen und ökonomischen Kennzahlen haben und eine Verbesserung der Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der untersuchten Utility-Grid-Systeme erwarten lassen. Ressourcenkonsumenten haben bei der Festlegung ihrer Strategie zur Behandlung der technischen Risiken einen flexiblen Ansatz zur Verfügung, den sie in ihrer Risikomanagementstrategie berücksichtigen können. Der Risikotransfer auf eine Grid-Versicherung bietet den Ressourcenkonsumenten die Möglichkeit, ihre Risikokosten im Vergleich zu einer Redundanzstrategie zu senken. Aus Sicht der Versicherungswirtschaft besteht die Möglichkeit neue Versicherungstarife im Bereich von Grid-Systemen anzubieten und damit ihr Angebot an Versicherungstarifen zu erweitern.
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A Scalability Analysis of Grid allocation Mechanisms
(2008)
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Michael Reinicke
Werner Streitberger
Torsten Eymann
- This article examines the broker´s behavior with regard to a varying number of participating nodes and shows that incremental losses have to be accepted in central resource allocation when introducing new nodes.
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Vertrauensbildende Maßnahmen in Grid-Ökonomien
(2007)
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Thomas Reichmann
- Mit zunehmender Verbreitung von Grid-Infrastrukturen in Unternehmen gewinnt die Frage nach Vertrauen immer mehr an Bedeutung. In einer offenen, heterogenen, sich ständig verändernden Umgebung, wie z.B. der Grid-Ökonomie ist hundertprozentige Sicherheit nicht zu gewährleisten; aus diesem Grund ist Vertrauen in den Handelspartner notwendig. Ziel dieser Arbeit ist es, bereits bestehende vertrauensbildende Maßnahmen aus dem Bereich der Informationsökonomie bezüglich ihrer Übertragbarkeit auf GridÖkonomien kritisch zu analysieren. Dabei sollen ausgewählte Instrumente zur Überwindung von Unsicherheit durch Informationsbereitstellung vorgestellt und diese jeweils anschließend auf ihre Anwendbarkeit in Grid-Ökonomien untersucht werden.
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Simulator Development - Annual Report Year 3
(2007)
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Werner Streitberger
Torsten Eymann
Floriano Zini
Björn Schnizler
Hong Tuan Kiet Vo
- This document describes the progress of the simulator development with in the third year of the CATNETS project. The refinement of the simulator as well as a detailed guide to conducting simulations is presented.
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Performance Evaluation - Annual Report Year 3
(2007)
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Georg Buss
Nils Parasie
Daniel Veit
Michele Catalano
Pablo Chacin
Isaac Chao
Felix Freitag
Leandro Navarro
Omer F. Rana
Liviu Joita
Björn Schnizler
Werner Streitberger
Torsten Eymann
- This report describes the work done and results obtained in third year of the CATNETS project. Experiments carried out with the different configurations of the prototype are reported and simulation results are evaluated with the CATNETS metrics framework. The applicability of the Catallactic approach as market model for service and resource allocation in application layer networks is assessed based on the results and experience gained both from the prototype development and simulations.
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CATNETS Final Activity Report
(2007)
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Werner Streitberger
Torsten Eymann
- This paper presents the final activity report of the CATNETS project. It summarizes the project objectives, the contractors involved, the work performed and the final results. A description of the dissemination activities concludes the report.
