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Sistemas Distribuídos - Grids Computacionais
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  • 1. Grids ComputacionaisProf. 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 CPUMemória ... CPU Prof. Adriano Teixeira de Souza
  • 8. EscalonadorCPU 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 GridsConectividade excelente muito boa boa média/ruimHeterogeneidade nula baixa média altaCompartilhado não não sim simImagem única comum comum múltiplaEscala 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 SchedulerResourceEscalonador Resource Escalonador ... Resource Escalonadorde RecursoScheduler 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 SubmitSubmit 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

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