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Progetto Enabling Platforms for High-Performance Computational Grids Oriented to Scalable Virtual Organizations (GRID.IT) WP2:High Performance Photonic.

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Presentazione sul tema: "Progetto Enabling Platforms for High-Performance Computational Grids Oriented to Scalable Virtual Organizations (GRID.IT) WP2:High Performance Photonic."— Transcript della presentazione:

1 Progetto Enabling Platforms for High-Performance Computational Grids Oriented to Scalable Virtual Organizations (GRID.IT) WP2:High Performance Photonic Testbed Resp: Stefano Giordano Udr CNIT PISA Dipartimento di Ingegneria della Informazione: Elettronica, Informatica, Telecomunicazioni Pisa, 27-28/05/2003 – Workshop di Rimodulazione Programma Nazionale della Ricerca Bando FIRB Progetto Strategico Tecnologie Abilitanti per la Società della Conoscenza Progetto obiettivo Reti e Netputing

2 Attività 2.1: Progettazione e implementazione di un trial Diffserv over MPLS per il grid computing Attività 2.2: Progettazione e implementazione di un trial Diffserv over MPLS su una rete di trasporto D-WDM Attività 2.3: Progettazione e implementazione di un trial Diffserv over MPLS su una rete di trasporto D-WDM con piano di controllo GMPLS WP 2: Pianificazione delle attività Attività Attività 2.1 Diffserv over MPLS Trial Atiività 2.3 Diffserv over MPLS over D-WDM with GMPLS Anni 123 Attività 2.2 Diffserv over MPLS over D-WDM

3 Cost Element Datasheet First Year ABCDEFGTotalMIURCOFIN 54,527,00,054,75,00,0 141,,2 200,085,7135,081,00,054,715,00,0 40,4%33,3%0,0%100,0%33,3%0,0% 49,4% 285,7 Manpower General Expenses Junior Researcher EquipmentTravels External Services Materials Totale su 3 anni Manpower: Two research collaborator (Nov – July 2003): 24,160 KE Equipment: Router Juniper M 10: 54,7 KE

4 ABCDEFGTotalMIURCOFIN 54,527,00,0 5,00,0 86,5 200,085,7135,081,00,054,715,00,0 40,4%33,3%0,0%100,0%33,3%0,0% 30,3% 285,7 Manpower General Expenses Junior Researcher EquipmentTravels External Services Materials Totale su 3 anni Cost Element Datasheet Second Year

5 ABCDEFGTotalMIURCOFIN 26,027,00,0 5,00,0 58,0 200,085,7135,081,00,054,715,00,0 19,2%33,3%0,0% 33,3%0,0% 20,3% 285,7 Manpower General Expenses Junior Researcher EquipmentTravels External Services Materials Totale su 3 anni Cost Element Datasheet Third Year

6 Deliverables Draft - End of March 2003: Preliminary report on the set-up of the high-performance Diffserv over MPLS testbed Draft - May/June 2003: First technical report on the experimental activities carried out on the high performance Diffserv over MPLS testbed.

7 Telefonia Digitale Reti dati a commutazione di pacchetto... Optical Transport Networks : PDH, SDH and D-WDM

8 CENTRO SERRA D-WDM O-ADM SMARTPHOTONICS PMA32 O-ADM O-ADM O-ADM Istituto di Scienze e Tecnologie dellInformazione / Istituto di Informatica e Telematica CNIT/S. Anna Laboratorio Reti Dipartimento Ing. dell Informazione LAN LAN Network and Element Management

9 Quality of Service Rete Internet orientata al Best Effort Fornire qualità del servizio significa: –Suddividere il traffico in Classi di Servizio –Ciascuna Classe fornisce garanzie (throughput, delay jitter, ent-to- end delay…) Architetture proposte dallIETF: –Integrated Services (IntServ): orientata ad una gestione del traffico basata su microflussi legati a ciascun traffico utente –Differentiated Services (DiffServ): orientata alla gestione tramite aggregati di traffico (macroflussi) dei flussi che richiedono lo stesso tipo di servizio

10 Architettura DiffServ BBBBAAAA Border Router Microflussi BBBB Aggregati AAAABA Dominio DiffServ Un gruppo di flussi aggregati in una Classe (individuata tramite DSCP) fornisce scalabilità: Aggregazione dei traffici sui router di frontiera (border) Processing solo degli aggregati allinterno del dominio

11 Architettura DiffServ Elementi router DiffServ classifiershaper marker meter packets forward traffic conditioner

12 Microflows IntServ IntServ over Diffserv: static or dynamic mapping over the pipe. Demultiplexing of microflows on the destination Intserv Domain Best Effort Traffic

13 COPS: the available resources are enough to admit a new flow? COPS/SNMP: Creation and configuration of the pipe (and monitoring). COPS: Answer from the Bandwidth Broker

14 Topologia della rete Fase 1 Comune di Pisa CNR-IIT Fibonacci Dip.Ing. Informazione Centro Serra Anello: ING, SERRA, FIBONACCI, CNR, CNIT, ING (in grassetto sedi con apparati attivi) 1 CLUSTER GARR 100 Mbit/s FASE Mbit/s 3 CLUSTER

15 Comune di Pisa CNR- IIT Fibonacci Ingegneria Centro Serra Anello GRID.it: ING, SERRA, FIBONACCI, CNR, CNIT, ING (via Comune, Serra) 1 CLUSTER 3 CLUSTER 1 CLUSTER GARR Topologia della rete Fase 2-3 FASE Gigabit/s 100 Mbit/s

16 MPLS e Traffic Engineering Juniper M10 GARR Adtech AX/ / / /30 Congestioned link Dip. Ingegneria dellInformazione CNIT Lab. Naz, Reti Fotoniche Juniper M10 CNR - IIT Fibonacci

17 DiffServ over MPLS Juniper M10 Dip. Ingegneria Informazione Juniper M10 CNR IIT Juniper M10 CNIT – Lab. Naz. Reti Fotoniche Adtech AX/ / / /30 GARR Fibonacci Scheduler EF AF BE Classifier

18 Sorgente UDP (Rude/Crude) Testbed DiffServ METROCORE CNR-IIT Fibonacci Ingegneria Centro Serra AdTech AX-4000 CNIT Streaming video server (MPEG 2) Videoconferenza (VIC + RAT) Sorgente UDP (Rude/Crude) LAN 100Mb/s Ricevitore stream video Videoconferenza Attivazione modalità Line Monitor per le interfacce Gigabit Ethernet Stream video + videoconferenza (Classe EF) Traffico di disturbo (Classe BE)

19 Description of the technological choices and the approach used in WP2 1)Investigate the availability of the fiber optics necessary for the interconnection of the following sites - DII (Dip. di Ingegneria dellInformazione), University of Pisa - ISTI (Istituto di Scienza e Tecnologie dellInformazione), CNR - CNIT Photonic Network Lab - DI (Dipartimento di Informatica), University of Pisa 2) Plan a first network infrastructure, with a ring topology at 1Gb/s, interconnecting the previous sites by means of M10 Juniper router

20 3) Define the IP addressing plan using private addresses; 4) Investigate the capabilities of a M10 Juniper router, particularly as it concerns DiffServ and Active Queue Management, MPLS, RSVP-TE, OSPF; Label Distribution Protocol (LDP) 5) Analyse the QoS requirements of distributed/parallel computing applications (in collaboration with WP 8); 6) Perform a preliminary classification of the traffic generated by Grid Computing applications. Each type of network traffic will be mapped into a DiffServ class of service with a well-defined quality of service level. In particular, the Expedited Forwarding class (EF) could be used for distributed/parallel computing applications, whereas the Best Effort class (BE) could be used for bulk file transfer (gridFTP), data replication, etc. Description of the technological choices and the approach used in WP2

21 7) Choice of the most suitable Active queue management strategy for each class of service: · EF: droptail queues; · AF: Random Early Drop queues; · BE : droptail queues; 8) Finally, we studied the features of the AST AX-4000 Gigabit traffic generator/analyzer to use it as a traffic source and to perform traffic measurements. Description of the technological choices and the approach used in WP2

22 Testbed DiffServ METROCORE Video Streaming MPEG2 su UDP, classificato come classe di servizio EF; Videoconferenza mediante software VIC e RAT, classificato come classe di servizio EF; Tre sorgenti di traffico di disturbo UDP, generato con software RUDE/CRUDE, classificato in classe di servizio BE;

23 Testbed DiffServ METROCORE Andamento del bitrate (in Kbit/sec) relativo al flusso di video streaming MPEG2, rilevato al ricevitore durante la prima prova sperimentale:

24 BrokerGISScheduler Network Management Plane Network Control Plane Bandwidth Broker Network GRID Function

25 DiffServ over MPLS per il GRID Computing DiffServ Permette di classificare i flussi dati in classi di servizio (EF, AF, BE) che soddisfano diversi requisiti prestazionali (jitter, delay, bandwidth, loss) MPLS Permette la realizzazione di un piano di forwarding unico per tutta la rete e lintroduzione di tecniche di Traffic Engineering e di Fast ReRouting Otteniamo così unarchitettura di rete che bene si adatta a trattare problematiche varie e non standard come quelle introdotte da una rete di Grid Computing per la sua elevata scalabilità ed adattabilità alle varie tipologie di traffico.

26 Coordinamento con gli altri WP Input Caratterizzazione del traffico generato dalle applicazioni di GRID computing Determinazione dei requisiti di QoS Mappa dei siti coinvolti nellutilizzo delle singole applicazioni (VPN over MPLS) Conditio sine qua non per il corretto funzionamento della rete Gestione coordinata degli apparati attivi sul testbed di GRID Computing Per una futura estensione del testbed metropolitano a tutti i siti del progetto Grid.it occorrerà avere una visione globale delle loro modalità di accesso alla rete e intervenire sulla configurazione degli apparati attivi (router) utilizzati per il collegamento alla rete.


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