L’exécution sur grille

Une fois les jobs générés, il faut les transférer sur une interface utilisateur de grille (User Interface) sur lequel Ganga est installé. Il suffit ensuite d’exécuter les scripts de définition des jobs dans Ganga et de lancer les jobs. La Figure 56 présente l’environnement Ganga gérant l’exécution des jobs sur la grille EGEE.

Figure Figure Figure

Figure 56565656 Capture d’écran du logiciel ganga de gestion d’exécution de jobsCapture d’écran du logiciel ganga de gestion d’exécution de jobsCapture d’écran du logiciel ganga de gestion d’exécution de jobsCapture d’écran du logiciel ganga de gestion d’exécution de jobs

Les jobs s’exécutent sur les ressources de l’organisation virtuelle « grille européenne EGEE. La Figure

les éléments de calcul selon le pays qui les hébergent. Par exemple, deux jobs ont été exécutés par un élément de calcul se trouvant sur l’île de Chypre.

Avec l’état actuel de la grille EGEE, les temps d’exécution des jobs sont très disparates. La Figure 58 présente graphiquement les temps de migration, d’attente et d’exécution des jobs sur la grille de calcul EGEE. Les temps de migration peuvent être importants du fait qu’ils incluent les tentatives d’exécution sur des éléments de calcul qui n’ont pas abouties. Dans la configuration que j’utilise

soumission maximal pour un job est fixé à 3. Le job 50, par exemple, a certainement nécessité deux tentatives de soumissions avant d’être exécuté avec succès. Il a de ce fait attendu dans la file d’attente de trois fermes de calcul différentes. Dans le cas du job 48 il a été soumis rapidement à une ferme de calcul pour être exécuté. Malheureusement cette ferme de calcul était surchargée et non disponible pour exécuter le job dans un délai raisonnable.

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Capture d’écran du logiciel ganga de gestion d’exécution de jobs Capture d’écran du logiciel ganga de gestion d’exécution de jobs Capture d’écran du logiciel ganga de gestion d’exécution de jobs Capture d’écran du logiciel ganga de gestion d’exécution de jobs

Les jobs s’exécutent sur les ressources de l’organisation virtuelle «

Figure 57 présente la répartition de l’exécution des jobs sur les éléments de calcul selon le pays qui les hébergent. Par exemple, deux jobs ont été exécutés par un élément de calcul se trouvant sur l’île de Chypre.

de la grille EGEE, les temps d’exécution des jobs sont très présente graphiquement les temps de migration, d’attente et d’exécution des jobs sur la grille de calcul EGEE. Les temps de migration peuvent être importants du fait qu’ils incluent les tentatives d’exécution sur des éléments de calcul ies. Dans la configuration que j’utilise, le nombre d’essais de soumission maximal pour un job est fixé à 3. Le job 50, par exemple, a certainement nécessité deux tentatives de soumissions avant d’être exécuté avec succès. Il a de ce fait ile d’attente de trois fermes de calcul différentes. Dans le cas du job 48 il a été soumis rapidement à une ferme de calcul pour être exécuté. Malheureusement cette ferme de calcul était surchargée et non disponible pour exécuter le job dans un

Capture d’écran du logiciel ganga de gestion d’exécution de jobs Capture d’écran du logiciel ganga de gestion d’exécution de jobs Capture d’écran du logiciel ganga de gestion d’exécution de jobs Capture d’écran du logiciel ganga de gestion d’exécution de jobs

Les jobs s’exécutent sur les ressources de l’organisation virtuelle « biomed » de la présente la répartition de l’exécution des jobs sur les éléments de calcul selon le pays qui les hébergent. Par exemple, deux jobs ont été

de la grille EGEE, les temps d’exécution des jobs sont très présente graphiquement les temps de migration, d’attente et d’exécution des jobs sur la grille de calcul EGEE. Les temps de migration peuvent être importants du fait qu’ils incluent les tentatives d’exécution sur des éléments de calcul le nombre d’essais de soumission maximal pour un job est fixé à 3. Le job 50, par exemple, a certainement nécessité deux tentatives de soumissions avant d’être exécuté avec succès. Il a de ce fait ile d’attente de trois fermes de calcul différentes. Dans le cas du job 48 il a été soumis rapidement à une ferme de calcul pour être exécuté. Malheureusement cette ferme de calcul était surchargée et non disponible pour exécuter le job dans un

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Figure Figure Figure

Figure 57575757 Répartition de l’exécution des jobs par paysRépartition de l’exécution des jobs par paysRépartition de l’exécution des jobs par pays Répartition de l’exécution des jobs par pays

Figure Figure Figure

Figure 58585858 Temps d’exécution pour la simulation distribuée de calcul de Temps d’exécution pour la simulation distribuée de calcul de Temps d’exécution pour la simulation distribuée de calcul de Temps d’exécution pour la simulation distribuée de calcul de ππππ

Comme nous le voyons dans cet exemple, le temps total d’exécution d’un job sur la grille est égal au temps d’exécution ; plus le temps additionnel dû au mécanisme de migration et de soumission des jobs. Dans notre cas, le temps moyen additionnel dû à l’utilisation de la grille est de 128,77 minutes alors que le temps moyen d’exécution d’un

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job est de 2 minutes 10 secondes. Il est bien sûr très mal venu de sous-traiter à une grille des petites simulations.

IV Distribution d’une simulation de physique médicale

L’exemple précédent permet d’illustrer la distribution d’une simulation stochastique avec DistMe. DistMe a été utilisé dans des cas concrets afin de réaliser la distribution d’une simulation stochastique de tomographie ainsi que pour la distribution d’une simulation environnementale. Cette partie présente ces deux travaux.