Prognose freier Rechenkapazitäten zur besseren Nutzung von Grid-Ressourcen

Vor allem in der Forschung und in den Entwicklungsabteilungen von Unternehmen gibt es eine Vielzahl von Problemen, welche nur mit Programmen zu lösen sind, für deren Ausführung die zur Verfügung stehende Rechenleistung kaum groß genug sein kann. Gleichzeitig ist zu beobachten, dass ein großer Teil der mit der installierten Rechentechnik vorhandenen Rechenkapazität nicht ausgenutzt wird. Dies gilt insbesondere für Einzelrechner, die in Büros, Computer-Pools oder Privathaushalten stehen und sogar während ihrer eigentlichen Nutzung selten ausgelastet sind. Eines der Ziele des GridComputings besteht darin, solche nicht ausgelasteten Ressourcen für rechenintensive Anwendungen zur Verfügung zu stellen. Die eigentliche Motivation für die beabsichtigte bessere Auslastung der Ressourcen liegt dabei nicht primär in der höhreren Auslastung, sondern in einer möglichen Einsparung von Kosten gegenüber der Alternative der Neuanschaffung weiterer Hardware. Ein erster Beitrag der vorliegenden Arbeit liegt in der Analyse und Quantifizierung dieses möglichen Kostenvorteils. Zu diesem Zweck werden die relevanten Kosten betrachtet und schließlich verschiedene Szenarien miteinander verglichen. Die Analyse wird schließlich konkrete Zahlen zu den Kosten in den verschiedenen Szenarien liefern und somit das mögliche Potential zur Kosteneinsparung bei der Nutzung brach liegender Rechenkapazitäten aufzeigen. Ein wesentliches Problem beim Grid-Computing besteht jedoch (vor allem bei der Nutzung von Einzelrechnern zur Ausführung länger laufender Programme) darin, dass die zur Verfügung stehenden freien Rechenkapazitäten im zeitlichen Verlauf stark schwanken und Berechnungsfortschritte durch plötzliche anderweitige Verwendung bzw. durch Abschalten der Rechner verloren gehen. Um dennoch auch Einzelrechner sinnvoll für die Ausführung länger laufender Jobs nutzen zu können, wären Vorhersagen der in der nächsten Zeit zu erwartenden freien Rechenkapazitäten wünschenswert. Solche Vorhersagen könnten u. a. hilfreich sein für das Scheduling und für die Bestimmung geeigneter Checkpoint-Zeitpunkte. Für die genannten Anwendungszwecke sind dabei Punktvorhersagen (wie z. B. Vorhersagen des Erwartungswertes) nur bedingt hilfreich, weshalb sich die vorliegende Arbeit ausschließlich mit Vorhersagen der Wahrscheinlichkeitsverteilungen beschäftigt. Wie solche Vorhersagen erstellt werden sollen, ist Gegenstand der restlichen Arbeit. Dabei werden zunächst Möglichkeiten der Bewertung von Prognoseverfahren diskutiert, die Wahrscheinlichkeitsverteilungen vorhersagen. Es werden wesentliche Probleme bisheriger Bewertungsverfahren aufgezeigt und entsprechende Lösungsvorschläge gemacht. Unter Nutzung dieser werden in der Literatur zu findende und auch neue Vorgehensweisen zur Prognoseerstellung empirisch miteinander verglichen. Es wird sich zeigen, dass eine der neu entwickelten Vorgehensweisen im Vergleich zu bisher in der Literatur dargestellten Vorhersageverfahren klare Vorteile bzgl. der Genauigkeit der Prognosen erzielt.