Sistemas Distribuídos - Grids Computacionais
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O documento discute grids computacionais e fornece três principais pontos: 1) grids computacionais permitem compartilhar e coordenar recursos de computação distribuída para resolver problemas complexos e de grande escala; 2) a tecnologia de grids permite que organizações compartilhem recursos como computação, armazenamento e aplicações; 3) apesar dos avanços, o compartilhamento de recursos em larga escala ainda não é uma realidade em muitas áreas.
Sistemas Distribuídos - Grids Computacionais
- 1. Grids Computacionais Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 2. A metáfora da rede elétrica Grid Computacional (fonte de recursos computacional) Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 3. O sonho do cientista (The Grid Vision) Computação em Grid adota tanto o nome quanto o conceito semelhantes aqueles da Rede de Potência Elétrica para capturar a noção ou a visão de: − Oferecer desempenho computacional eficientemente; − De acordo com a demanda; − A um custo razoável; − Para qualquer um que precisar. O sucesso da computação em grid depende da comunidade de pesquisadores ◦ A possibilidade de construir tal ambiente (hardware e software) ◦ Necessidade de atingir seus objetivos. Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 4. ◦ A computação em Grid é uma forma de computação distribuída que permite a partilha e coordenação de recursos para a resolução de problemas complexos, seja porque são de grande escala ou porque envolvem o processamento intensivo de dados ◦ A tecnologia associada a uma Grid permite, assim, que organizações geograficamente dispersas partilhem recursos computacionais, de armazenamento, ou mesmo aplicações ◦ Apesar de ter dado grandes passos no passado recente, a partilha de recursos em larga escala ainda não é uma realidade em muitas áreas Prof. Adriano Teixeira de Souza 4
- 5. Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 6. SMPs acoplamento MPPs NOWs Grids distribuição Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 7. CPU CPU Memória ... CPU Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 8. Escalonador CPU CPU CPU ... Mem. Mem. Mem. requisições Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 9. requisições requisições requisições CPU CPU CPU ... Mem. Mem. Mem. Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 10. CPU CPU CPU ... Mem. Mem. Mem. Internet Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 11. SMPs MPPs NOWs Grids Conectividade excelente muito boa boa média/ruim Heterogeneidade nula baixa média alta Compartilhado não não sim sim Imagem única comum comum múltipla Escala 10 1.000 1.000 100.000 Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 12. TeraGrid ◦ 4 centros de supercomputação norte-americanos ◦ Cada centro com milhares de processadores dedicados ao TeraGrid ◦ Canais de altíssima velocidade (40 GBits/s) ◦ Poder agregado de 13,6 TeraFlops SETI@home ◦ Ciclos ociosos de 1.6 milhões de processadores espalhados em 224 países ◦ Computa em média a uma velocidade de 10 Teraflops Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 13. Além das questões de praxe em computação paralela, Computação em Grid adiciona os seguintes aspectos: Escalonamento de Aplicação Acesso e Autenticação Imagem do Sistema Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 14. Não é possível ter um escalonador controlando o Grid ◦ Tamanho e dispersão ◦ Múltiplos domínios administrativos Escalonadores de recurso ◦ Controlam alguns recursos no Grid Escalonadores de aplicação ◦ Escolhem quais recursos usar ◦ Particionam o trabalho da aplicação Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 15. ... ... Application Escalonador ... Escalonador Application de Aplicação Scheduler de Aplicação Scheduler Resource Escalonador Resource Escalonador ... Resource Escalonador de Recurso Scheduler de Recurso Scheduler de Recurso Scheduler Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 16. Necessita de informações sobre o Grid ◦ Sistemas de monitoramento: NWS, Remos ◦ Informações de monitoração são usadas em previsões de performance Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 17. Supercomputação distribuída ◦ Para agregar recursos computacional (ao mesmo tempo) para resolver problemas que não podem sê- lo num computador único Computação de alta vazão (Scavenging grid) ◦ Aproveita recursos livres (idle) para aumentar a vazão agregada de tarefas Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 18. Computação intensiva em dados ◦ Foco em sintetizar nova informação a partir de dados mantidos em repositórios, BDs e bibliotecas digitais geograficamente distribuídos Computação sob demanda ◦ Uso de grid para satisfazer, no curto prazo, demandas de recursos que não podem ser satisfeitas localmente de forma barata Computação colaborativa ◦ Foco em grids que incluem formas intensivas de interação humano-humano Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 19. Mais perto dos últimos dois tipos (on-demand, collaborative), mas ... ◦ Aplicações de negócio rodam de forma contínua ... ◦ Por longos períodos de tempo ... ◦ E possuem requisitos mais fortes de QoS, segurança e contabilização Virtualização de Ativos de TI Marketing usa várias frases ◦ “utility computing,” “e-business on demand,” “planetary computing,” “autonomic computing,” “enterprise grids” Ainda não estamos perto de chegar a “The Grid” Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 20. Globus Condor MyGrid Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 21. Conjunto de serviços para Computação em Grid Solução mais famosa e mais amplamente usada Evoluindo para integração com WebServices Não é uma solução completa (out of the box) ◦ Falta escalonamento de aplicação, imagem do sistema, economias grid Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 22. GSI Autenticação única no Grid GRAM Submissão e controle de tarefas MDS Informações e diretórios Nexus Comunicação entre tarefas MPI-G MPI sobre Nexus GASS Transferência de arquivos GridFTP Transferência de arquivos Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 23. Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 24. Condor é um sistema que usa ciclos ociosos para computação de alta vazão Condor foi inicialmente projetado para NOWs Aplicações são Bag of Tasks ◦ Tarefas são submetidas ao Gerenciador Central ◦ Quando uma máquina fica ociosa, ela informa ao Gerenciador Central, que providência uma tarefa Tarefas podem terminar abruptamente ◦ Condor usa checkpointing e migração de tarefas para garantir progresso Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 25. Central Manager Execute and Submit Submit Only Execute Only Execute Only Execute Only Execute Only Prof. Adriano Teixeira de Souza 25
- 26. Flock of Condors ◦ Cooperação totalmente descentralizada de Condor pools ◦ Dois pools trocam tarefas através de gateways Condor-G ◦ Escalonador Condor usa recursos de Condor pools e recursos acessíveis via Globus Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 27. Solução completa para aplicações Bag of Tasks Meu Grid são todas as máquinas que eu posso acessar ◦ Casa perfeitamente com aplicações Bag of Tasks Arquitetura baseada na Grid Machine Abstraction Um broker (ou escalonador de aplicações) Um conjunto de abstrações para esconder do usuário a heterogeneidade do grid Prof. Adriano Teixeira de Souza
- 28. Home Machine Scheduler Grid Machine Abstraction User Globus Grid ... Agent Proxy Script Proxy Globus User GRAM Agent ... Grid Machine Grid Machine Grid Machine Prof. Adriano Teixeira de Souza