Placement automatique des composants lors du déploiement d applications à base de composants

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1 RENPAR 16 / CFSE 4 / SympAAA 2005 / Journées Composants Le Croisic, France, 5 au 8 avril 2005 Placement automatique des composants lors du déploiement d applications à base de composants Abdelkrim Beloued, Chantal Taconet, Dhouha Ayed, Guy Bernard GET/INT, CNRS Samovar rue Charles Fourier Évry, France Résumé Dans cet article, nous proposons un algorithme de placement des composants sur un réseau de nœuds au moment du déploiement. Cet algorithme prend en compte les ressources offertes par les nœuds et les besoins des composants en ressources pour le placement des composants. Mots-clés : placement de composants, déploiement d applications, adaptation au contexte. 1. Introduction La phase de déploiement vise à installer une application et la mettre à la disposition des utilisateurs finaux. Ceci constitue le premier contact de l application avec son environnement. Il est donc important d étudier cet environnement avant le placement de l application. Cette prise en compte de l environnement de déploiement devient plus importante avec l émergence des réseaux sans fil et des terminaux mobiles. En effet, les utilisateurs mobiles sont généralement amenés à utiliser des terminaux ayant des capacités limitées en terme de taille de disque, de mémoire et de fréquence du processeur tels que des PDAs et des téléphones portables. L état de charge de ces terminaux peut ne pas permettre aux utilisateurs d installer en même temps toutes les applications dont ils ont besoin. Une solution à ce problème consiste à ne placer que les composants nécessaires sur le terminal utilisateur et placer les autres sur des nœuds distants. Dans cet article, nous présentons une solution pour le placement automatique des composants sur des nœuds lors du déploiement initial des applications à base de composants. Ce travail s intègre dans l architecture proposée dans [1] qui définit une plate-forme de déploiement adaptatif des applications à base de composants. Cette plate-forme comporte trois modules principaux d adaptation du déploiement au contexte : un module d adaptation de l architecture de l application, un module d adaptation des propriétés de configuration et un module pour l adaptation du placement des composants. Une application à base de composants est formée par des composants réutilisables connectés entre eux via des ports [8] [3], chaque composant peut avoir plusieurs versions d implémentation, chacune est dédiée à un environnement particulier. Le problème de placement des composants sur les nœuds consiste, d abord, à sélectionner les implémentations à déployer et les nœuds d instanciation, et à répartir ensuite ces implémentations sur les différents nœuds tout en optimisant l affectation des ressources. Notre approche prend aussi en compte les préférences utilisateur pour le placement des composants sur les noeuds. Par exemple, dans le cas où l utilisateur voudrait faire des économies sur la connexion réseau, les composants seront placés de sorte que leurs connexions ne consomment pas de ressources réseau, une solution possible à cela est de les placer tous sur son terminal. Ces préférences sont décrites suivant le modèle du contexte pertinent présenté dans [2]. L article est organisé de la manière suivante : dans la deuxième section, nous présentons la modélisation des ressources fournies par les nœuds et celles requises par les implémentations de composants. La section 3 traite la formalisation du problème. Ensuite, la section 4 est dédiée à l algorithme du choix de placement des composants sur les nœuds. La section 5 présente l implémentation et l évaluation de la proposition. La section 6 dresse l état de l art des travaux existants. Enfin, nous terminerons par une conclusion et des perspectives.

2 2. La modèlisation des ressources offertes par les nœuds et celles requises par les implémentations Nous avons besoin de deux niveaux de modélisation : le niveau réseau et le niveau application Le niveau réseau Inspiré de [7], la figure 1 décrit le domaine de déploiement qui est constitué d un ensemble de nœuds et de liens entre ces nœuds. Ces entités peuvent offrir des ressources qui représentent le contexte d exécution des applications et qui sont caractérisées par leurs noms et leurs valeurs Le niveau application Une application est un ensemble de composants identifiés par leurs Cid (Component Identifier) et interconnectés entre eux (voir figure 2), chacun pouvant avoir plusieurs implémentations, chacune d entre elles est conçue pour être déployée dans un contexte bien déterminé. Une implémentation peut avoir besoin d un certain nombre de ressources pour qu elle puisse s exécuter normalement. Par conséquent, elle peut définir des contraintes fortes ou des préférences sur les ressources (l attribut Optional). Il est possible de spécifier aussi des contraintes et des préférences sur les ressources pour les connexions entre les composants. Les implémentations peuvent s exécuter simultanément ou en série sur le même nœud. Cela peut influencer la répartition des ressources entre les implémentations (voir section 3.2). En effet, l exécution simultanée des composants peut consommer plus de ressources que celle en série. Cet ordre d exécution est défini par l attribut order. Application Link +Lid DeploymentDomain +UUID +label 1.. Node +Nid Available Resource +Name +Value Component +Cid +Order Implementation +Iid Shared Resource +consumption 1.. connection +ConId Constraint +Name +MinVal +MaxVal +Weight +Optional +Operator Not Shared Resource FIG. 1 le modèle des resources offertes par le réseau FIG. 2 le modèle des resources requises par les implémentations Certaines ressources ne sont pas consommables comme la taille de l écran et leurs valeurs ne changent pas pendant l exécution. Par conséquent, nous pouvons différencier deux types de ressources : ressources partagées et non partagées. Une ressource partagée est une ressource consommée par les implémentations comme la bande passante. Cette consommation peut être effectuée dans le sens croissant ou décroissant (l attribut consumption). Dans le premier cas, une implémentation doit définir une borne inférieure sur cette ressource (MinVal). Par exemple, l implémentation I 1 a besoin de plus de 100 MB d espace disque. Dans le deuxième cas, une implémentation doit plutôt définir une borne supérieure sur la ressource (MaxVal). Par exemple, I 1 a aussi besoin de moins de 40% de la charge du processeur. Dans notre algorithme, nous nous basons sur la notion de ressource supplémentaire qui représente la valeur d une ressource au-delà du besoin minimum d une implémentation donnée. Cette ressource est calculée suivant le sens de consommation de sorte qu elle soit : ressource offerte ressource requise pour le sens croissant et l inverse pour le sens décroissant. Supposons par exemple qu un nœud N 1 offre 180 MB d espace disque et 15% de la charge du processeur pour l implémentation I 1 (citée précédemment). Les valeurs supplémentaires seront, respectivement, = 80 MB et 40-15=25%. 2

3 Une contrainte ou une préférence sur une ressource donnée peut être spécifiée par un intervalle de valeurs requises (MinVal, MaxVal) et un poids qui détermine l importance que l implémentation (ou la connexion) lui accorde. Nous expliquerons en détails les cas d utilisation des poids dans les paragraphes 3.1 et Exemple Inspiré de [2], cet exemple présente le déploiement d une application ayant 4 composants : GUI (Graphical User Interface), PROC (Processing Component), LV (Local View) et DB (Data Base component) sur un ensemble de nœuds. Les tableaux 1, 2, 3 et 4 spécifient, respectivement, les contraintes des implémentations des composants LV, GUI, PROC et DB sur les ressources. Le tableau 5 présente les préférences des implémentations du composant PROC sur les ressources. Le tableau 6 décrit les ressources offertes par les nœuds. Cet exemple sera utilisé dans la suite de l article pour illustrer notre solution. LV UsedCpu(%) Disk(GB) L TAB. 1 Les contraintes des implémentations du composant LV DB Disk(GB) Mem(MB) D D TAB. 4 Les contraintes des implémentations du composant DB GUI Scr(inches) OS Lang Valeur Poids G EPOC 1 JAVA 1 G 2 [14,15] 1 UNIX 1 JAVA 1 G WIN JAVA 1 TAB. 2 Les contraintes des implémentations du composant GUI PROC Cpu(GHZ) Disk(GB) P P TAB. 5 Les préférences des implémentations du composant PROC PROC UsedCpu(%) Mem(MB) P P TAB. 3 Les contraintes des implémentations du composant PROC Scr Cpu UsedCpu Disk Mem OS Lang N UNIX N WIN2000 JAVA N UNIX N EPOC TAB. 6 Les ressources offertes par les nœuds Mem : Free Memory Space, Disk : Free Disk Space, Scr : Screen, Lang : Language 3. Formalisation du problème Le problème de placement des composants sur les nœuds consiste à choisir et affecter les implémentations aux nœuds d instanciation tout en satisfaisant les besoins de chaque implémentation et de chaque connexion en ressources. Pour optimiser l affectation des implémentations aux nœuds, l algorithme de placement doit maximiser le nombre de préférences satisfaites pour les implémentations, les connexions et l utilisateur. Ce qui revient à maximiser le pourcentage des préférences satisfaites. Il doit aussi maximiser les ressources supplémentaires offertes par les nœuds et les liens entre les nœuds. Cela revient à maximiser la moyenne des ressources supplémentaires offertes par le domaine de déploiement. Dans la suite de cette section, nous allons présenter les formules permettant de calculer ces deux paramètres. Les symboles utilisés dans ces formules sont présentés dans le tableau Calcul du pourcentage des préférences satisfaites Chaque préférence a un poids indiquant son importance par rapport aux autres préférences. Le pourcentage de préférence est le rapport entre le nombre de préférences satisfaites et le nombre total de préférences et ce en prenant en compte leurs poids : P(E, U) = card(e U) i=1 nbpref i j =1 card(e U) P ij verifier(i, j ) nbpref k l=1 P kl où verifie(i,j) = { 1 si la préférence j est satisfaite 0 si la préférence j n est pas satisfaite 3.2. Calcul de la moyenne des ressources supplementaires Plusieurs implémentations peuvent s exécuter simultanément sur le même nœud et partagent ainsi ses ressources supplémentaires suivant les poids qu elles leurs accordent. Supposons par exemple que les 3

4 implémentations I 1 et I 2 s exécutent en parallèle sur le nœud N 1, et ont besoin, respectivement, de plus de 10 MB et 14 MB d espace disque dont N 1 offre 30 MB. Les poids de cette ressource sont, respectivement, 6 et 4 pour I 1 et I 2. La ressource supplémentaire offerte par N 1 pour (I 1 et I 2 ) est : 30-(10+14)=6 dont I 1 va bénéficier de : (66)/(6+4)=3.6 et I 2 de : (46)/(6+4)=2.4. Nous définissons ainsi le granule d implémentation (ou de connexion) comme étant l ensemble des implémentations (ou des connexions) s exécutant simultanément sur le même nœud (ou partageant le même lien). La moyenne des ressources supplémentaires est donnée comme suit : M supp (D, E) = card(d) i=1 card(se i) j=1 card(e) M supp (D i, E j ) où M supp (N i, I j ) = R supp (R l, N i, I j ) = P jl R supp (R l, N i, G j ) où R card(g j ) supp(r l, N i, G j ) = P kl nbresp art ij l=1 Roff li card(g j ) P jl R supp (R l, N i, I j ) nbresp art ij card(g j ) M supp (L i, C j ) sera calculée de la même façon que M supp (N i, I j ) P jk Rmin lk, pour le sens croissant Rmax lk Roff li, pour le sens décroissant symbole description I l ensemble des implémentations C l ensemble des connexions U l ensemble des utilisateurs N l ensemble des nœuds L l ensemble des liens entre les nœuds E l ensemble des implémentationset des connexions entre les composants E i une implémentation ou une connexion D le domaine de déploiement(l ensemble des nœuds et des liens entre les nœuds) D i un nœud ou un lien SE i sous ensemble de E placé sur D i R l ensemble des ressources offertes par D nbresp art ij le nombre de ressources partagées offertes par D i pour E j nbp ref i le nombre de préférences définies par l implémentation I i (ou la connexion C i ou l utilisateur U i ) P ij le poids défini par l implémentation I i (la connexion C i ou l utilisateur U i ) sur la ressource R j Roff ij la valeur de la ressource R i offerte par D j (le nœud N j ou le lien L j ) Rmin ij la valeur minimale de la ressource R i requise par l implémentation I j (ou la connexion C j ) Rmax ij la valeur maximale de la ressource R i requise par l implémentation I j (ou la connexion C j ) G i le granule d implémentation (de connexion) qui contient l implémentation I i (la connexion C i ) Rsupp(R l, N i, I j ) la valeur de la ressource supplémentaire R l offerte par le nœud N i pour l implémentation I j Msupp(N i, I j ) La moyenne des ressources supplémentaires offertes par le nœud N i pour l implémentation I j Msupp(L i, C j ) La moyenne des ressources supplémentaires offertes par le lien L i pour la connexion C j Msupp(D, E) la moyenne des ressources supplémentaires offertes par D pour E Msupp(D i, E j ) Msupp(N i, I j ) ou Msupp(L i, C j ) Rsupp(R l, N i, G j ) la valeur de la ressource supplémentaire R l offerte par le nœud N i pour le granule G j qui contient l implémentation I j TAB. 7 Les symboles utilisés Le problème de placement des composants sur les nœuds est équivalent au problème de bin packing qui consiste à mettre un ensemble d éléments de tailles différentes dans des sacs de même capacité en utilisant le moins possible de sacs. Nous prenons la plus petite taille du problème qui consiste à placer des implémentations ayant besoin d une seule ressource sur des nœuds qui représentent les sacs dont les tailles sont les valeurs offertes. Les implémentations représentent les objets qui ont comme tailles les valeurs requises. Par conséquent, le problème de placement des composants sur les nœuds est NP- Complet. Nous proposons une solution à ce problème dans la section Algorithme de placement des composants sur les nœuds Le placement des composants sur les nœuds se fait en deux étapes : le choix des implémentations et des nœuds et le choix de leur affectation. 4

5 4.1. Le choix des implémentations et des nœuds La première étape de l algorithme consiste à sélectionner pour chaque composant, l implémentation qui sera déployée sur le domaine de déploiement, et parmi les nœuds du réseau ceux qui vont être utilisés pour instancier ces implémentations. La validité de la sélection peut être vérifiée en se basant sur les ressources supplémentaires offertes par les nœuds. Le tableau des moyennes des ressources supplémentaires est établi de la façon suivante : Pour chaque implémentation I j et pour chaque nœud N k : si toutes les contraintes de I j sur les ressources offertes par N k sont vérifiées, on met la moyenne des ressources supplémentaires ; si au moins une contrainte n est pas vérifiée, on met -1. Donc une implémentation est sélectionnée s il existe au moins un nœud lui offrant une moyenne supérieur ou égale à zéro. De la même façon, un nœud est sélectionné s il existe au moins une implémentation pour laquelle il offre une moyenne positive ou nulle. Les moyennes des ressources supplémentaires de l exemple décrit dans la section 3.3 sont présentées dans le tableau 8. Après l élimination des nœuds et L G 1 G 2 G 3 P 1 P 2 D 1 D 2 N N N N TAB. 8 Le tableau des moyennes des ressources supplémentaires L G 1 P 2 D 1 N N N TAB. 9 Les implémentations et les nœuds sélectionnés des implémentations non sélectionnés, nous obtenons le tableau L affectation des implémentations aux nœuds La deuxième étape de l algorithme consiste à affecter les implémentations sélectionnées aux nœuds choisis tout en maximisant le pourcentage de préférences et la moyenne des ressources supplémentaires. Dans cet algorithme, nous ne prenons pas en compte les besoins des connexions en ressources. La fonction d évaluation est établie suivant le choix du concepteur qui peut favoriser un critère sur l autre, dans le cas contraire elle sera sous la forme suivante : {.P si l implémentation a des préférences f =.M supp si l implémentation n a pas de préférence ou Plusieurs implémentations ont le même P L algorithme est présenté comme suit : 1. Pour chaque ensemble d implémentations pouvant s exécuter en parallèle faire : 2. initialiser f : P = 0 et M supp=-1 3. IMP1 = n importe quelle implémentation choisie dans la première étape 4. Tant que au moins une implémentation n est pas encore placée faire : 5. IMPLPLACER = IMP1 ou l implémentation suivante de la configuration sélectionnée 6. Pour chaque nœud (où l implémentation IMPLPLACER pourra être placée) faire : 7. E = estimation (affecter les implémentations qui ne sont pas encore placées aux nœuds où leurs f est max. et M supp!= -1 ) 8. f = f(implémentations placées + E) 9. Sélectionner l affectation (configuration) où f est max 10. Fin L algorithme, basé sur A [5], peut être appliqué parallèlement sur les ensembles des implémentations pouvant s exécuter simultanément, ce qui réduit considérablement l espace de recherche (ligne 1). Cet algorithme consiste à explorer l espace de recherche en passant d une affectation à une autre et en essayant à chaque fois de se rapprocher de l affectation optimale en choisissant celle où f est maximale (ligne 9). La figure 3 décrit les étapes d exécution de cet algorithme pour l exemple présenté dans

6 L,N4 Niveau Temps de déploiement moyen sans et avec placement automatique des composants temps avec placement temps sans placement P=1 M=12.53 D1,N2 G1,N4 D1,N3 P=1 M=27.89 Niveau 2 Niveau 3 temps de déploiement moyen [s] P=1 M=27.89 P2,N2 P2,N3 P=0.33 M= 1 Niveau nombre de composants FIG. 3 L arbre d affectation des implémentations aux nœuds FIG. 4 Temps de déploiement moyen sans et avec placement automatique des composants 5. Implémentation Nous avons développé un prototype de notre outil de placement et nous l avons utilisé avec un outil de déploiement CCM [8] en utilisant la plate-forme OpenCCM [9]. L outil de déploiement CCM, nécessite une description de l assemblage de chaque application à déployer. Cet assemblage décrit l instanciation des différents composants de l application, leurs connexions ainsi que leurs emplacements. Une fois que notre outil détermine l emplacement de chaque composant, il assignera l emplacement de chaque instance de composant dans le descripteur d assemblage de l application. Pour évaluer notre outil de placement, nous avons fait des mesures de temps de déploiement en variant la taille de l application déployée à travers la variation du nombre de composants déployés. Les tests de déploiement ont été réalisés sur quatre nœuds. Notre outil de placement a été placé sur une Red Hat Linux 9.0 avec une machine de 256 Mo de RAM et un processeur Pentium Intel 1,8 Ghz. La figure 4 montre la variation du temps de déploiement moyen en fonction du nombre des composants déployés et les temps rajoutés par la détermination automatique des emplacements des composants. Les composants déployés lors de ces tests s exécutent tous en parallèle et leur taille moyenne est de 150Ko. Le placement automatique des composants rajoute un délai qui représente en moyenne 18% du temps de déploiement total. Notre algorithme prend en compte l exécution en série des composants, et place simultanément leurs implémentations, ce qui diminue le temps nécessaire au placement. Ce temps varie aussi en fonction du nombre d implémentations, de leurs ressources requises et de leurs préférences. Il varie aussi en fonction de la taille du domaine de déploiement, représentée par le nombre de nœuds. 6. Les travaux connexes Le travail présenté dans cet article s inscrit non seulement dans le contexte du déploiement des composants mais il touche aussi aux travaux de la gestion des ressources à savoir l équilibrage de charge et la réplication de données. Plusieurs solutions ont été proposées dans la littérature pour l équilibrage de charge. Parmi ceux-ci les travaux de [6] et [13] qui implémentent des algorithmes pour le partage de charge entre les nœuds en définissant des seuils pour l exportation et l importation de la charge, ces seuils peuvent être statiques ou dynamiques. Les travaux relatifs à l équilibrage de charge prennent en compte la charge de CPU et du réseau qui représentent un sous ensemble du contexte d exécution dans le cas du placement des composants sur les nœuds. La réplication de données est un mécanisme assurant la disponibilité et la fiabilité des données et améliorant les performances des systèmes. [12] et [11] proposent des algorithmes de placement des réplicats sur les nœuds. Ces algorithmes prennent en compte les informations de topologie disponibles dans les routeurs d Internet pour diminuer le temps d accès et la charge du réseau. 6

7 Plusieurs travaux se sont aussi intéressés au problème de placement des composants sur les nœuds. Parmi ceux-ci [4] qui propose un mécanisme de placement des objets tenant en compte la charge des processeurs et des communications entre objets. Ces deux informations représentent un sous ensemble du contexte d exécution pour notre algorithme de placement. [10] propose une approche de placement des composants sur les nœuds basée sur une modélisation par graphe tout en prenant en compte la charge du processeur, la consommation réseau, la consommation mémoire et des contraintes applicatifs. Les contraintes sont exprimées par une fonction booléenne. Cette approche ne prend pas en compte les préférences utilisateur qui peuvent influencer sur le placement des composants. 7. Conclusion La prise en compte de l environnement de déploiement devient plus importante avec l émergence des réseaux sans fil et des terminaux mobiles où les utilisateurs accèdent à leurs applications à partir d environnements différents en terme de plate-forme logicielle et matérielle. Dans cet article, nous avons proposé une solution pour le placement automatique des composants sur un réseau de nœuds. Nous avons pour cela proposé un modèle pour la description des ressources fournies par les nœuds et celles requises par les implémentations de composants. Ensuite nous avons proposé une méthode permettant de choisir et d affecter les implémentations aux nœuds tout en maximisant la moyenne des ressources offertes par les différents nœuds et le nombre des préférences satisfaites. Cette solution prend en compte les préférences utilisateurs et permet aux implémentations de partager les ressources offertes par les nœuds suivant leurs poids. L algorithme proposé permet de placer les composants sur les nœuds pendant le déploiement initial de l application, c est-à-dire lors de l accès au service. Comme prochaine étape, nous voulons prendre en compte les besoins des connexions entre les composants en ressources et le changement du contexte d exécution (la dynamicité des ressources offertes par le domaine de déploiement) pendant l exécution de l application. Bibliographie 1. Ayed (D.), Taconet (C.) et Bernard (G.). Architecture à base de composants pour le déploiement adaptatif des applications multi-composants. Journées Composants 2004, Mars Ayed (D.), Taconet (C.) et Bernard (G.). A data model for context-aware deployment of componentbased applications onto distributed systems. Component-oriented approaches to context-aware systems workshop ECOOP 04, June Bruneton (E.), Coupaye (T.) et Stefani (J.B.). Recursive and dynamic software composition with sharing. In : Proceedings of the Seventh International Workshop on Component- Oriented Programming (WCOP02). Malaga, Spain, June 10, Chatonnay (P.), Herrmann (B.), Philippe (L.), Bourdon (F.), Bar (P.) et Jacquemot (C.). Placement dynamique dans les systèmes répartis à objets. Calculateurs parallèles, vol. 8(1), Mars 1996, pp Dréo (J.) et Petrowski (A.). Métaheuristiques pour l optimisation difficile. Eyrolles, Folliot (B.). Méthodes et outils de partage de charge pour la conception et la mise en œuvre d applications dans les systèmes répartis hétérogènes. Thèse de PhD, Institut Blaise Pascal, OMG. Deployment and Configuration of Component-based Distributed Applications Specification, July OMG TC Document ptc/ OMG. CORBA Components Version 3.0 : An adopted Specification of the Object Management Group, June OpenCCM. http ://openccm.objectweb.org. 10. PORTIGLIATTI (V.). Contribution à l allocation dynamique de ressources pour les composants expressifs dans les systèmes répartis. Thèse de PhD, L université de Franche-comité, Rabinovich (M.), Rabinovich (I.), Rajaraman (R.) et al. A dynamic object replication and migration protocol for an internet hosting service. In : Proc. of the IEEE International Conference on Distributed Computing Systems, May 1999, pp Radoslavov (P.), Govindan (R.) et Estrin (D.). A topology-informed internet replica placement. Computer Communications, 2002, pp Zhou (S.). A trace-driven simulation study of dynamic load balancing. IEEE Transactions on Software Engineering, 1988, pp. 14 :