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SIMULAÇÕES INTENSIVAS DE REDES DE ABASTECIMENTO DE ÁGUA UTILIZANDO O EPANET EM GRADE COMPUTACIONAL
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Domingos Figueiroa Garrido
1 SIMULAÇÕES INTENSIVAS DE REDES DE ABASTECIMENTO DE ÁGUA UTILIZANDO O EPANET EM GRADE COMPUTACIONAL Carlos de Oliveira Galvão 1 ; Marcell Manfrim Barbacena 2 ; Érica Cristine Medeiros Nobre Machado 2 ; Ivonaldo de Sousa Lacerda 2 RESUMO --- A execução de múltiplas simulações em modelos hidráulicos, como o EPANET, demanda considerável capacidade de processamento computacional. Para reduzir este tempo de processamento, uma alternativa é a utilização de grades computacionais, uma nova abordagem para execução de aplicações paralelas. As grades apresentam como principal vantagem a possibilidade de utilização de uma enorme quantidade de recursos computacionais remotos a um custo reduzido. Por outro lado, apresentam heterogeneidade de sistemas operacionais e capacidade de processamento nos computadores da grade. Este trabalho apresenta uma ferramenta que possibilita a execução fácil do modelo hidráulico EPANET nos sistemas operacionais Windows e Linux em grades computacionais. Uma redução de 94% no tempo de processamento foi obtida ao executar uma aplicação de simulações do EPANET utilizando a grade computacional OurGrid, em se comparando com a execução em um computador monoprocessado. ABSTRACT --- Simulation of multiple scenarios on hydraulic models, such as EPANET, demands great computational processing power. In order to reduce this processing time, an attractive alternative are Computational Grids, a new approach to execute parallel applications. The main advantage of Grids is the possibility to use a great number of remote computational resources at a low cost. On the other hand, Grid machines present heterogeneous operating systems and processing power. This paper presents a tool for easily executing EPANET in both Windows and Linux operating systems over a computational grid. A 94% reduction in the processing time was achieved when performing EPANET simulations over the OurGrid computational grid, when compared to the execution on a single processor desktop computer. Palavras-chave: EPANET, grade computacional, redes hidráulicas. 1 Universidade Federal de Campina Grande, Unidade Acadêmica de Engenharia Civil, Caixa Postal 505, Campina Grande, PB, Tel: (+55) ; 2 Universidade Federal de Campina Grande, Unidade Acadêmica de Sistemas e Computação, Laboratório de Sistemas Distribuídos. Tel: (+55) Ramal 23; VIII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 12 1 INTRODUÇÃO Diversos problemas envolvendo a análise de redes de abastecimento de água exigem a simulação intensiva de cenários diferentes, quer sejam cenários de operação, no caso de o objetivo ser otimizar a operação desses sistemas, que sejam cenários de projeto, visando obter uma alternativa de projeto que atenda aos requisitos de maneira eficiente e econômica. Para essa tarefa, geralmente são utilizados modelos de simulação hidráulica, nos quais, quando dinâmicos, variam as grandezas hidráulicas ao longo do tempo, em função de variações temporais dos consumos de água nos nós da rede (Gomes, 2004). O EPANET (Rossman, 2000) é um modelo de simulação hidráulica de sistemas pressurizados de redes de distribuição de água que fornece, durante um determinado período de tempo, os valores de vazão nos dutos, pressão nos nós, níveis de água nos reservatórios, custo de energia do bombeamento, e os parâmetros de qualidade da água em toda a rede de distribuição. Foi desenvolvido pela Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos (U.S. Environmental Protection Agency EPA) e, por ser um programa de domínio público e sua qualidade ter sido atestada em muitos trabalhos, é um dos modelos mais utilizados para simulação hidráulica em muitos países. Contudo, o EPANET, assim como os demais modelos para análise de sistemas de escoamento de água, demanda considerável capacidade de processamento computacional quando utilizado como suporte a algoritmos que exigem a execução de múltiplas simulações à medida que os dados são iterativamente modificados, como os algoritmos de otimização e de calibração, por exemplo. Esses algoritmos demandam a simulação de inúmeros cenários da rede, e, às vezes, estão associados a restrições de tempo para fornecimento da resposta. Desse modo, a economia de tempo obtida com a simulação simultânea de diversos cenários possibilita avaliar um maior número deles no tempo disponível ou reduzir o tempo requerido para encontrar as soluções para o problema. A paralelização das simulações hidráulicas pode ser obtida com a implantação de estruturas convencionais de alto desempenho (supercomputadores ou clusters computacionais), geralmente associadas a custos não compatíveis com a maioria das empresas concessionárias de serviços de abastecimento de água, órgãos reguladores governamentais, empresas de projeto e consultoria e grupos de pesquisa em universidades. Uma alternativa à implantação de clusters é a utilização de grades computacionais, constituídas de estruturas de processamento paralelo que utilizam os recursos computacionais existentes na própria instituição ou em outros sítios que autorizem o processo. VIII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 23 Este trabalho mostra a integração do EPANET em uma grade computacional, contornando as dificuldades decorrentes da heterogeneidade de sistemas operacionais dos diversos recursos da grade através de uma ferramenta desenvolvida que possibilita que o EPANET seja dinamicamente conectado com a versão correspondente do sistema operacional (Windows ou GNU/Linux) da máquina alocada para a execução. A quantificação do ganho no tempo de processamento obtido ao realizar simulações intensivas do EPANET em uma infra-estrutura de grade computacional é demonstrada através de um experimento que consiste em realizar simulações de uma rede de abastecimento de água. 2 METODOLOGIA 2.1 Sistema computacional EPANET O EPANET é um sistema computacional que permite executar simulações estáticas e dinâmicas do comportamento hidráulico e de qualidade da água de sistemas de distribuição em pressão. Vem sendo amplamente utilizado pelos pesquisadores em todo o mundo na resolução de diversas situações onde seja necessário efetuar simulações de sistemas de distribuição de água. Dentre as aplicações do sistema encontradas na literatura, pode-se citar: 1 Otimização da operação de redes de escoamento de água (e.g., López-Ibáñez et al., 2005; Pedrosa Filho et al., 2005; Carrijo, 2004); 2 Dimensionamento de redes de escoamento de água e de sistemas de irrigação (e.g., Alencar Neto, 2003; Rey et al., 2004; Lucena, 2005); 3 Reabilitação e calibração de redes de distribuição de água (e.g., Cheung, 2004; Soares, 2003). Além da sua eficácia e robustez comprovada em diversos trabalhos, um dos principais motivos que ampliam a popularidade do EPANET no meio científico é sua capacidade de ser integrado a outros modelos computacionais e ser adaptado conforme a necessidade da aplicação. Castro (2004), por exemplo, apresentou um pacote computacional que cria uma forma dinâmica de exportar arquivos do AutoCad para o EPANET, diminuindo os esforços gastos na fase de préprocessamento da simulação computacional de uma rede hidráulica. Isto é possível devido à disponibilidade de um toolkit de programação do EPANET (http://www.epa.gov/nrmrl/wswrd/epanet.html#toolkit), consistindo em um conjunto com mais de 50 funções, integradas em uma Dinamic Link Libray (DLL), que podem ser incorporadas em aplicações de 32 bits para MS Windows, escritas em linguagens C/C++, Delphi TM Pascal, Visual Basic TM ou outro tipo de linguagem que permita a chamada de funções Windows DLL. Para ampliar o campo de aplicação disponível para o EPANET, alguns autores vêm adicionando melhorias e funcionalidades às funções disponíveis no seu toolkit oficial. López-Ibáñez VIII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 34 (2006), por exemplo, apresenta uma versão modificada do toolkit EPANET, permitindo a sua execução em sistemas operacionais Linux. 2.2 Grades computacionais Conceito Grades computacionais são uma nova plataforma para execução de aplicações paralelas que apresentam como principal atrativo em relação às alternativas tradicionais a possibilidade de alocar uma enorme quantidade de recursos a uma aplicação paralela (e.g., milhares de computadores conectados via Internet) e fazê-lo a um custo muito menor (Cirne, 2002). De um modo geral, as grades computacionais se diferem de outras estruturas de processamento paralelo por serem mais distribuídas, diversas e complexas. O Quadro 1 apresenta as principais características que diferenciam as grades dos clusters computacionais, uma solução tradicionalmente adotada para computação de alto desempenho. Máquinas heterogêneas Quadro 1 Grades versus clusters computacionais (Galvão et al., 2004) Grades Alta dispersão geográfica (podem ter escala mundial) Compartilhamento de recursos Múltiplos domínios administrativos congregar várias instituições) Controle distribuído (tipicamente, não há uma entidade central que tenha o poder sobre o todo) Máquinas homogêneas Clusters Concentração geográfica (confinados em laboratórios ou instituições) Recursos dedicados (as máquinas servem apenas ao propósito do cluster) (podem Único domínio administrativo Controle centralizado (um servidor é responsável por todo o cluster) Segundo Cirne et al. (2006), a maioria das soluções atuais em grades computacionais tem aplicações voltadas para uma pequena quantidade de grandes laboratórios que trabalham juntos em um mesmo problema. Mas, a situação que se encontra na maioria dos grupos de pesquisa compartilhada também pelas empresas concessionárias de serviços de abastecimento de água é a de pequenos laboratórios, geralmente focados em pesquisas ou aplicações específicas e que não podem dispor de grandes estruturas computacionais. O OurGrid (Cirne et al., 2006; é um sistema de grades computacionais cooperativas que tenta suprir essa lacuna, uma vez que é um software aberto e VIII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 45 disponível para uso, em que os laboratórios doam seus recursos computacionais para a grade quando eles estão localmente ociosos e obtêm recursos remotos da grade quando necessário. Atualmente o OurGrid suporta apenas aplicações do tipo Bag-of-Tasks (BoT), as quais são aplicações paralelas cujas tarefas são independentes, podendo ser executadas em qualquer ordem. Esse tipo de aplicação é muito comum na área de análise de redes de abastecimento de água, onde cada tarefa geralmente é definida como a simulação de um cenário específico (ou um conjunto de cenários) da rede A solução OurGrid A solução OurGrid é constituída de três componentes principais: MyGrid, Peers e User Agents. MyGrid é o componente que controla a execução da aplicação, contém todos os dados de entrada e coleta os resultados obtidos em cada máquina (grid machine) que executa as aplicações. Deve ser instalado em uma máquina com sistema operacional Linux, a qual é denominada de home machine. Peer é o componente responsável por gerenciar as máquinas pertencentes a um mesmo domínio administrativo e detectar as máquinas remotas que possam ser utilizadas pelos usuários locais, ou seja, é de responsabilidade dos Peers prover as grid machines utilizadas na execução das aplicações. A máquina na qual o Peer é instalado é denominada Peer Machine, e deve possuir o sistema operacional Linux instalado. O User Agent (Swam) é o componente do OurGrid executado em cada grid machine para a qual as aplicações foram enviadas, e pode ser executado tanto em plataforma Linux quanto Windows. A Figura 1 ilustra a interação entre os componentes do OurGrid, cujo exemplo é constituído de uma comunidade de três Peers. Os componentes da versão 3.3 do OurGrid estão disponíveis para download no site oficial do sistema, com descrição detalhada dos requerimentos necessários e procedimentos para instalação e utilização do sistema no Quick Start Guide - OurGrid 3.3 (2006) e na seção 3 do OurGrid 3.3 Online Manual (2006). No Anexo deste artigo estão resumidos esses requerimentos para cada máquina que irá compor a grade, bem como os procedimentos necessários para instalação e utilização de cada componente do OurGrid. Os usuários que não desejarem criar um novo Peer, ou não dispuserem de mais máquinas para inserir na comunidade, podem ignorar as etapas de instalação e configuração do Peer, e utilizarem o peer público disponibilizado pelo Laboratório de Sistemas Distribuídos (LSD) da Universidade VIII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 56 Federal de Campina Grande (UFCG). É necessário apenas, neste caso, instalar e executar o Mygrid em uma única máquina, conforme descrito no Anexo. Figura 1 Arquitetura da solução OurGrid (OurGrid 3.3 Online Manual, 2006) Para executar as aplicações na grade é necessário que seja gerado um arquivo de texto com a descrição da aplicação, denominado de arquivo jdf job description file. Cada aplicação (job) submetida ao grid é composta por um conjunto de tarefas independentes, denominadas de tasks, as quais serão executadas em cada grid machine e, cujos resultados, combinados, compõem o resultado da aplicação. Várias réplicas de uma mesma tarefa podem ser executadas ao mesmo tempo, em grid machines diferentes, conforme configuração definida para o MyGrid. Cada réplica pode assumir um dos estados mostrados na Figura 2. Figura 2 Estado das réplicas no MyGrid (OurGrid 3.3 Online Manual, 2006) VIII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 67 Quando uma máquina é disponibilizada para executar a réplica, a mesma assume o estado Running, caso alguma falha seja detectada durante a execução, a réplica será classificada como Failed. O estado Finished indica que a réplica foi executada com sucesso, e cada task irá conter apenas uma réplica com esse estado, ou seja, quando qualquer réplica de uma task atingir esse estado, todas as demais réplicas da mesma task terão sua execuções abortadas (estado Aborted), sendo imediatamente liberadas para execução de outra task. Finalmente, o estado Canceled apenas ocorre quando o usuário cancela a aplicação em execução. 2.3 Paralelização do EPANET utilizando o MyGrid A utilização de grades computacionais acrescenta preocupações para o desenvolvimento do software e uma dessas preocupações é a heterogeneidade de sistemas operacionais dos diversos recursos da grade computacional. O sistema de grades computacionais OurGrid, por exemplo, apesar de requerer que as máquinas referentes à peer machine e à home machine operem com sistema operacional Linux, enviam suas tarefas para diversas grid machines, as quais podem executá-las tanto com o sistema operacional Linux quanto com Windows. Mesmo com versões do toolkit EPANET disponíveis para os sistemas operacionais Windows e Linux, o problema de recompilar o código que utiliza o toolkit para os dois sistemas operacionais continua prejudicando o processo de desenvolvimento do software. Com o objetivo de remover esta preocupação foi desenvolvido um porte da API (Application Program Interface) do toolkit EPANET para Java, utilizando uma camada JNI (Java Native Interface, Assim, o desenvolvimento do software que deseja utilizar o EPANET pode ocorrer sem se preocupar com o sistema operacional porque este será dinamicamente conectado com a versão correspondente do sistema operacional corrente na execução, como mostra a Figura 3. Figura 3 Conexão do EPANET a sistemas operacionais Linux e Windows VIII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 78 Uma facilidade ainda maior para utilização da grade computacional Ourgrid pode ser obtida utilizando uma outra ferramenta desenvolvida, o GridFaith, disponível em Essa ferramenta facilita a submissão de tarefas para a grade computacional, sendo utilizada principalmente quando as tarefas a serem executadas na grade não são previamente conhecidas, como é o caso de quando se realiza otimizações com algoritmos genéticos, por exemplo. Para simular o modelo hidráulico do EPANET na infra-estrutura do sistema OurGrid utilizando a solução proposta neste artigo, o arquivo jdf definido deve determinar que seja enviada para a grade uma pasta de arquivos compactada contendo o código desenvolvido (disponível para download em e um arquivo de entrada com os dados da rede analisada (arquivo inp Input Format File, com modelo definido no toolkit do EPANET) para cada simulação a ser executada. A fase remota do arquivo jdf deve determinar que a pasta enviada seja descompactada e o script denominado executa.sh seja iniciado. A fase final do arquivo jdf deve determinar que sejam recolhidos em cada grid machine, dois arquivos com os resultados da simulação. O primeiro arquivo de saída retorna ao usuário o relatório de estado da simulação do EPANET com nível de detalhamento definido pelo usuário no arquivo inp. Mesmo que o usuário configure no arquivo inp a variável STATUS para No, esse arquivo de saída ainda será gerado, contendo apenas as datas de início e fim da simulação. O segundo arquivo apenas será gerado se for denominado no arquivo inp, na variável FILE, e irá apresentar descrição das propriedades dos elementos definidos nas variáveis NODES e LINKS e resumo do consumo de energia, caso a variável ENERGY tenha sido configurada para Yes. O Quadro 2 exemplifica a construção de um arquivo jdf cuja aplicação é composta de três tarefas, ou seja a execução da rede definida no arquivo Sistema.inp. Outros exemplos de arquivos jdf para aplicações com o EPANET, bem como de arquivos de entrada e de saída com os dados da rede analisada podem ser obtidos em 3 APLICAÇÃO E RESULTADOS Para avaliar o ganho de desempenho obtido ao executar o EPANET sucessivamente na grade computacional OurGrid foi definido um job que consiste em executar simulações de uma mesma rede de abastecimento de água, sendo cada tarefa (task) composta por uma simulação. VIII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 89 job : label: EpanetGrid requirements: Quadro 2 Exemplo de arquivo jdf para a solução proposta task: init: store epanetgrid.tar.gz epanetgrid.tar.gz put Sistema-1.inp malha.inp remote: tar xzvf $STORAGE/epanetgrid.tar.gz -C $PLAYPEN && executa.sh final: get saida-1.txt Estado-1.txt get Resultados-1.txt Resultados-1.txt task: init: store epanetgrid.tar.gz epanetgrid.tar.gz put Sistema-2.inp malha.inp remote: tar xzvf $STORAGE/epanetgrid.tar.gz -C $PLAYPEN && executa.sh final: get saida-2.txt Estado-2.txt get Resultados-2.txt Resultados-2.txt task: init: store epanetgrid.tar.gz epanetgrid.tar.gz put Sistema-3.inp malha.inp remote: tar xzvf $STORAGE/epanetgrid.tar.gz -C $PLAYPEN && executa.sh final: get saida-3.txt Estado-3.txt get Resultados-3.txt Resultados-3.txt O sistema adutor utilizado para simulação é parte componente do sistema de abastecimento da cidade de Campina Grande (Barbosa et al., 2003) com suprimento de água realizado a partir do reservatório R-9 da CAGEPA (denominado nesse trabalho de M1). É composto por três estações de bombeamento (Estações Elevatórias 3, 4 e 9 da CAGEPA, denominadas respectivamente, neste trabalho, de B1, B2 e B3), três reservatórios de distribuição (Reservatórios R-13, R-14 e R-22 da CAGEPA, denominados respectivamente, neste trabalho, de R1, R2 e R3) e nós de distribuição, conforme esquematizado na Figura 4. Figura 4 Sistema adutor utilizado VIII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 910 Cada simulação foi definida para um período de 120 horas, com intervalos de tempo de 1 hora. Em um computador com boa capacidade de processamento (1.024 RAM, HD 160GB, INTEL PENTIUM 4 HT, CPU 3.00GHz, Sistema operacional Linux Debian Sarge) o tempo de simulação para uma execução é de aproximadamente 20 segundos. Logo, estima-se que um algoritmo que requeira simulações no EPANET de redes com características semelhantes à utilizada e com computador de desempenho equivalente, requeira aproximadamente 55 horas para fornecer os resultados de todas as simulações. Os experimentos foram conduzidos utilizando a versão 3.3 do OurGrid. Quando da realização dos experimentos, a comunidade OurGrid utilizando esta versão estava constituída por 8 peers, totalizando aproximadamente 120 máquinas na grade. A aplicação foi submetida três vezes à grade, para que pudesse ser observada a variabilidade do número de máquinas recebidas pela comunidade em cada execução e do tempo requerido para finalizar a aplicação. A Tabela 1 mostra um resumo do desempenho obtido com as simulações na grade computacional cada vez que a aplicação foi submetida, organizado da seguinte forma: a) Tempo de execução: tempo gasto, em minutos, e a redução percentual obtida ao comparar este tempo com o necessário para executar a aplicação em um único computador local; b) Máquinas utilizadas: quantidade de máquinas diferentes que foram recebidas da grade ao longo da execução, e quantidade de máquinas que finalizaram com sucesso ao menos uma réplica; c) Réplicas: quantidade de réplicas com estado Finished, Failed e Aborted. Tabela 1 Resultados dos experimentos Execução Tempo de execução Máquinas Réplicas utilizadas Com Minutos Redução[%] Total Finished Failed Aborted Total sucesso Primeira , Segunda , Terceira , Observa-se que em todas as execuções o ganho no tempo de processamento obtido ao utilizar a grade computacional para realizar as simulações foi considerável, variando em torno de 94%. O menor tempo de execução registrado foi de 172 minutos, o qual corresponde à execução que recebeu o maior número de máquinas diferentes, 71 máquinas, das quais 52 finalizaram ao menos uma réplica com sucesso e as demais, tiveram suas réplicas falhas ou abortadas. Contudo, a relação do número de máquinas recebidas com o tempo de execução não segue uma relação definida. Pode ser observado, por exemplo, que a execução 3 foi concluída com um VIII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 1011 tempo menor do que a execução 1, mesmo tendo apresentado um menor número de máquinas utilizadas. Essa variação ocorre principalmente porque o número de máquinas utilizadas varia durante a execução, desse modo, a primeira execução que utilizou 36 máquinas com sucesso, não necessariamente utilizou as 36 máquinas simultaneamente, podendo inclusive ter permanecido longos períodos com um número reduzido de máquinas. Além disso, a configuração das máquinas disponibilizadas e o Peer a que a mesma pertence influenciam no tempo de execução de cada réplica, uma vez que, máquinas com melhor capacidade de processamento irão executar a simulação em menos tempo, e por outro lado, o tempo de envio da aplicação da home machine para as grid machines depende da velocidade de conexão entre os Peers. 4 CONCLUSÕES A integração do EPANET ao ambiente de grades computacionais possibilita uma substancial economia de tempo de processamento em aplicações que demandam grande número de simulações e é especialmente útil quando não se dispõe de recursos suficientes para manter uma estrutura de alto desempenho dedicada à execução da aplicação. Espera-se que, no futuro, a comunidade de usuários EPANET passe a disponibilizar versões de suas aplicações que sejam executadas no ambiente de grades computacionais. AGRADECIMENTOS Os autores são gratos às equipes dos projetos SmartPumping, SegHidro, OurGrid e EEG, da UFCG, que apoiaram a execução deste trabalho, em particular a Érick Moreno M. Almeida, Thiago E. Silva e William Voorsluys. O SmartPumping é financiado pela FINEP/CT-PETRO e PETROBRAS, o SegHidro pela FINEP/CT-INFO, o OurGrid é desenvolvido pela UFCG em parceria com a HP Brasil e o EEG tem apoio da HP Philanthropy & Education. Apoio financeiro também foi recebido do CNPq. BIBLIOGRAFIA ALENCAR NETO, M. (2003). Otimização de redes de distribuição de água por algoritmos genéticos. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, BARBOSA, J.; SANTANA, C.; GALVÃO, C. (2003). Descrição de parte do sistema adutor da cidade de Campina Grande, Paraíba, Brasil. UFCG. CARRIJO, I. (2004). Extração de regras operacionais ótimas de sistemas de distribuição de água através de algoritmos genéticos multiobjetivo e aprendizado de máquina. 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Endereço IP (Internet Protocol) público e uma porta TCP aberta para o mundo. Conexão com a peer machine através da porta TCP. Java versão 1.5 (disponível para download em Utilitários de descompactação: tar/gzip/gunzip - - VIII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 1314 Quadro 4 Instalação e execução do Peer na Peer Machine Download Descompacte Configure Inicie Adicione e configure as máquinas peer-3.3.tar.gz Execute: tar zxvf peer-3.3.tar.gz cd peer/ Edite o arquivo peer.properties atualizando as propriedades peer.name e peer.label com os valores correspondentes ao IP da máquina e ao nome do peer. Execute: bin/peer start Confira o status do Peer na comunidade do OurGrid no site Em um editor de texto, crie um arquivo de descrição do site (sdf site description file) com todas as máquinas que serão gerenciadas pelo Peer. Exemplo de um arquivo sdf (epa.sdf) para um Peer hipotético denominado epa, composto por três máquinas: gumdefaults: site: epa.com type: ualinux port: 3050 os: linux remexec : ssh -x $machine $command copyfrom : scp $machine:$remotefile $localfile copyto : scp $localfile $machine:$remotefile port : 1234 gum: gum: gum: name: maquina1.epa.com name: maquina2.epa.com name: maquina2.epa.com Execute o arqivo sdf criado e verifique o status das máquinas adicionadas (para o exemplo acima): bin/peer setgums epa.sdf bin/peer status VIII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 1415 Quadro 5 Instalação e execução dos User Agents nas grid Machines Instalação Automática: para máquinas com sistema operacional Linux e acessíveis pela peer machine através de SSH (Secure Shell). Execute na peer machine: bin/uaadmin init epa.sdf Instalação Manual: para máquinas com sistema operacional Windows ou não acessíveis pela peer machine através de SSH: Em cada grid machine: - Download: useragent-3.3.tar.gz - Execute: tar zxvf useragent-3.3.tar.gz cd useragent/ - Edite o arquivo ua.properties atualizando as propriedades ua.nome e ua.port com os valores referentes ao IP da grid machine e à porta em que o user agent está executando. - Execute: useragent start Verifique o status dos User Agents: - Execute: useragent status Quadro 6 Instalação e execução do MyGrid na home machine Download Descompacte Inicie mygrid-3.3.tar.gz Execute: tar zxvf mygrid-3.3.tar.gz cd mygrid/ Execute: bin/mygrid start Configure o MyGrid respondendo às perguntas de configuração ou aceitando os valores default. Confira o status do Mygrid executando: bin/mygrid status Em um editor de texto, crie um arquivo de descrição do grid (arquivo gdf grid description file) com informações do Peer que será utilizado. Exemplo de um arquivo gdf (public.gdf) que irá se conectar ao Peer público do LSD: Configure peer: name: public.lsd.ufcg.edu.br port: 3083 Execute o arquivo gdf criado e verifique o status do MyGrid (para o exemplo acima): bin/mygrid setgrid public.gdf bin/mygrid status VIII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 15 Documentos relacionados
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