Towards Scalable, Accurate, and Usable Simulations of Distributed Applications and Systems

Olivier Beaumont; Laurent Bobelin; Henri Casanova; Pierre-Nicolas Clauss; Bruno Donassolo; Lionel Eyraud-Dubois; Stéphane Genaud; Sascha Hunold; Arnaud Legrand; Martin Quinson; Cristian Rosa; Lucas Schnorr; Mark Stillwell; Frédéric Suter; Christophe Thiery; Pedro Velho; Jean-Marc Vincent; Young J. Won

inria-00631141, version 1

Towards Scalable, Accurate, and Usable Simulations of Distributed Applications and Systems

Olivier Beaumont () ^1, 2, Laurent Bobelin ()^f^, 3, Henri Casanova () ⁴, Pierre-Nicolas Clauss ()^a^, 5, Bruno Donassolo^b^, 6, Lionel Eyraud-Dubois () ^1, 2, Stéphane Genaud () ⁷, Sascha Hunold^c^, 3, Arnaud Legrand ()^d^, 3, 8, Martin Quinson () ⁵, Cristian Rosa () ⁵, Lucas Schnorr ()^d^, 3, 9, Mark Stillwell () ^10, 11, Frédéric Suter ()^d^, 12, Christophe Thiery () ⁵, Pedro Velho^e^, 3, Jean-Marc Vincent ()^f^, 3, Young J. Won ^1, 2

N° RR-7761 (2011)

Résumé : The study of parallel and distributed applications and platforms, whether in the cluster, grid, peer-to-peer, volunteer, or cloud computing domain, often mandates empirical evaluation of proposed algorithm and system solutions via simulation. Unlike direct experimentation via an application deployment on a real-world testbed, simulation enables fully repeatable and configurable experiments that can often be conducted quickly for arbitrary hypothetical scenarios. In spite of these promises, current simulation practice is often not conducive to obtaining scientifically sound results. State-of-the-art simulators are often not validated and their accuracy is unknown. Furthermore, due to the lack of accepted simulation frameworks and of transparent simulation methodologies, published simulation results are rarely reproducible. We highlight recent advances made in the context of the SimGrid simulation framework in a view to addressing this predicament across the aforementioned domains. These advances, which pertain both to science and engineering, together lead to unprecedented combinations of simulation accuracy and scalability, allowing the user to trade off one for the other. They also enhance simulation usability and reusability so as to promote an Open Science approach for simulation-based research in the field.

a – Université Henri Poincaré - Nancy I
b – Universidade Federal do Rio Grande do Sul
c – Université de Reims - Champagne Ardenne
d – CNRS
e – inria
f – Université Joseph Fourier - Grenoble I
1 : CEPAGE (INRIA Bordeaux - Sud-Ouest)
INRIA – CNRS : UMR5800 – Université Sciences et Technologies - Bordeaux I – École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)
2 : Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI)
CNRS : UMR5800 – Université Sciences et Technologies - Bordeaux I – École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB) – Université Victor Segalen - Bordeaux II
3 : MESCAL (INRIA Grenoble Rhône-Alpes / LIG laboratoire d'Informatique de Grenoble)
CNRS : UMR5217 – INRIA – Université Joseph Fourier - Grenoble I – Université Pierre-Mendès-France - Grenoble II – Institut polytechnique de Grenoble (Grenoble INP)
4 : Concurrency Research Group (CoRG)
University of Hawaii at Manoa
5 : ALGORILLE (INRIA Lorraine - LORIA)
INRIA – CNRS : UMR7503 – Université Henri Poincaré - Nancy I – Université Nancy II – Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)
6 : Instituto de Informática da UFRGS (UFRGS)
Universidade Federal do Rio Grande do Sul
7 : Laboratoire de Sciences de l'Image, de l'Informatique et de la Télédétection, équipe ICPS (LSIIT / ICPS)
Université de Strasbourg – CNRS : UMR7005
8 : Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG)
Université Joseph Fourier - Grenoble I – Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology – Université Pierre-Mendès-France - Grenoble II – CNRS : UMR5217
9 : Grupo de Processamento Paralelo e Distribuído (GPPD)
UFRGS
10 : Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP)
Université de Lyon – CNRS : UMR5668 – INRIA – École Normale Supérieure - Lyon – Université Claude Bernard - Lyon I
11 : GRAAL (INRIA Grenoble Rhône-Alpes / LIP Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme)
CNRS : UMR5668 – INRIA – École Normale Supérieure - Lyon – Université Claude Bernard - Lyon I – Laboratoire d'informatique du Parallélisme
12 : Centre de Calcul de l'inst. national de phy. nucléaire et de phy. des particules (CC IN2P3)
CNRS : USR6402 – IN2P3

Collaboration : Grid'5000

inria-00631141, version 1
http://hal.inria.fr/inria-00631141
oai:hal.inria.fr:inria-00631141
Contributeur : Martin Quinson <>
Soumis le : Mardi 11 Octobre 2011, 17:18:47
Dernière modification le : Jeudi 6 Septembre 2012, 01:09:33

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    abstract = {{The study of parallel and distributed applications and platforms, whether in the cluster, grid, peer-to-peer, volunteer, or cloud computing domain, often mandates empirical evaluation of proposed algorithm and system solutions via simulation. Unlike direct experimentation via an application deployment on a real-world testbed, simulation enables fully repeatable and configurable experiments that can often be conducted quickly for arbitrary hypothetical scenarios. In spite of these promises, current simulation practice is often not conducive to obtaining scientifically sound results. State-of-the-art simulators are often not validated and their accuracy is unknown. Furthermore, due to the lack of accepted simulation frameworks and of transparent simulation methodologies, published simulation results are rarely reproducible. We highlight recent advances made in the context of the SimGrid simulation framework in a view to addressing this predicament across the aforementioned domains. These advances, which pertain both to science and engineering, together lead to unprecedented combinations of simulation accuracy and scalability, allowing the user to trade off one for the other. They also enhance simulation usability and reusability so as to promote an Open Science approach for simulation-based research in the field.}},
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%X The study of parallel and distributed applications and platforms, whether in the cluster, grid, peer-to-peer, volunteer, or cloud computing domain, often mandates empirical evaluation of proposed algorithm and system solutions via simulation. Unlike direct experimentation via an application deployment on a real-world testbed, simulation enables fully repeatable and configurable experiments that can often be conducted quickly for arbitrary hypothetical scenarios. In spite of these promises, current simulation practice is often not conducive to obtaining scientifically sound results. State-of-the-art simulators are often not validated and their accuracy is unknown. Furthermore, due to the lack of accepted simulation frameworks and of transparent simulation methodologies, published simulation results are rarely reproducible. We highlight recent advances made in the context of the SimGrid simulation framework in a view to addressing this predicament across the aforementioned domains. These advances, which pertain both to science and engineering, together lead to unprecedented combinations of simulation accuracy and scalability, allowing the user to trade off one for the other. They also enhance simulation usability and reusability so as to promote an Open Science approach for simulation-based research in the field.
%2 L'étude de systèmes et applications parallèles et distribués, qu'il s'agisse de clusters, de grilles, de systèmes pair-à-pair de volunteer computing, ou de cloud, demandent souvent l'évaluation empirique par simulation des algorithmes et solutions proposés. Contrairement à l'expérimentation directe par déploiement d'applications sur des plates-formes réelles, la simulation permet des expériences reproductibles pouvant être menée rapidement sur n'importe quel scénario hypothétique. Malgré ces avantages théoriques, les pratiques actuelles en matière de simulation ne permettent souvent pas d'obtenir des résultats scientifiquement éprouvés. Les simulateurs classiques sont trop souvent validés et leur réalisme n'est pas démontré. De plus, le manque d'environnements de simulation communément acceptés et de méthodologies classiques de simulation font que les résultats publiés grâce à cette approche sont rarement reproductibles par la communauté. Nous présentons dans cet article les avancées récentes dans le contexte de l'environnement SimGrid pour répondre à ces difficultés. Ces avancées, comprenant à la fois des aspects techniques et scientifiques, rendent possible une combinaison inégalée de réalisme et précision de simulation et d'extensibilité. Cela permet aux utilisateurs de choisir le grain des modèles utilisés pour ses simulations en fonction de ses besoins de réalisme et d'extensibilité. Les travaux présentés ici améliorent également l'utilisabilité et la réutilisabilité de façon à promouvoir l'approche d'Open Science pour les recherches basées sur la simulation dans notre domaine.
%2 I.: Computing Methodologies/I.6: SIMULATION AND MODELING/I.6.4: Model Validation and Analysis, I.: Computing Methodologies/I.6: SIMULATION AND MODELING/I.6.5: Model Development, I.: Computing Methodologies/I.6: SIMULATION AND MODELING/I.6.7: Simulation Support Systems
%G Anglais
%2 Rapport de recherche
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