La Colaboración al Servicio de la Ciencia: Grid Computing vs. Cloud Computing

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1 La Colaboración al Servicio de la Ciencia: Grid Computing vs. Cloud Computing Yudith Cardinale

2 Computación de Alto Desempeño (high performance computing-hpc) Uso de los computadores más poderosos del momento (supercomputadores) para la resolución de problemas que requieren mucho cómputo y/o análisis de grandes volúmenes de datos Está relacionada con programación paralela para usar muchos procesadores simultáneamente Asociado con computación para investigación científica

3 Aplicaciones HPC Teoría de números Ciencias de la vida Petroquímica: dinámica de fluidos, simulación, modelamiento CAD/CAM Biología Digital Predicción del tiempo Internet & e-commerce Aplicaciones Militares

4 Computación paralela Hacer un trabajo n veces más rápido usando n procesadores Programación: lenguajes paralelos vs compiladores paralelizantes Herramientas: depurador, manejador de colas, administración Inconvenientes: paralelizaciones imperfectas, dependencias de datos

5 Arquitecturas para HPC CRAY 2 ( ) Supercomputadores tradicionales se basaban en pocos procesadores, con facilidades vectoriales, con tecnología especializada de punta (30 M$!!) Más recientemente los supercomputadores consisten de cientos y miles de procesadores (procesadores paralelos masivos MPP) pero más costosos aún

6 Arquitecturas para HPC: Clusters Tianhe-2 (MilkyWay-2), Cluster Intel Xeon, Tflops, cores Computadoras genéricas conectadas con red de alta velocidad y bajo retardo vistas como un solo computador Mejoran el desempeño, escalabilidad, disponibilidad, re-uso Muchas herramientas libres y de código abierto disponibles

7 Arquitecturas para HPC: Clusters Tianhe-1A, NUDT, 2566 Tflops, cores (Xeon, NVIDIA, GPU) Jaguar, Cray Inc., 1759 Tflops, cores (Cray opteron-6-core) Plataforma de cómputo paralelo de Nvidia basada en GPUs

8 TOP 500 (Junio 2014) Site Fabr. Equipo Nat. SC Center Tianhe 2 Intel Xeon in Guangzhou NUDT 2.2GHz DOE/SC/Oak Ridge Titan Cray Opteron 16C Cray Nat. Lab 2.20 GHz Sequoia BlueGene DOE/NNSA/LANL IBM Power BQC 16C 1.6 GHz RIKEN AICS K Computer, SPARC 64 Fujitsu 2.00 GHz DOE/SC/Argonne Mira BlueGene Nat. Lab IBM Power BQC 16C 1.6 GHz Swiss Nat. SC Piz Daint Cray, Xeon Centre Cray 8C 2.60 GHz País #Proc. China Tflops Cluster USA Tflops MPP Cray Interc. USA Tflops MPP Custom Japón Tflops Cluster Custom USA Tflops MPP Custom Suiza Tflops MPP Aries Rmax Arquit. Red Custom

9 Clasificación de Clusters Cluster para balance de carga: compartir la carga computacional, distribuir la carga de trabajo de manera eficiente Cluster de alta disponibilidad: proveer redundancia de datos y servicios (sistemas de respaldo) Cluster de alto desempeño: ejecución de programas paralelos

10 Quiero más! Limitaciones: consumo de potencia limita agregación. Se habla de Potencia/superficie Solución: agregar recursos distribuidos geográficamente a través de redes de alta velocidad... COMPUTACIÓN UBICUA

11 Computación Ubicua Evolución de la Tecnología: Supercomputadores, Clusters, Computación ubicua (volunteer, grid y cloud)

12 Computación Ubicua: Dos perspectivas Tecnología usada para mejorar la colaboración (Computer Supported Collaborative Work) Colaboración usada para mejorar la tecnología

13 Computación Voluntaria (volunteer computing) Escenario Más de 6 billones de ciudadanos en el mundo Muchos tienen acceso a Internet Muchos de ellos están (o podrían estar) interesados en la ciencia Gran capacidad de cómputo y almacenamiento agregado en el mundo Alto porcentaje de tiempo ocioso Cómo puede la ciencia aprovechar esta situación?

14 Computación Voluntaria Internet Proyectos Voluntarios

15 Computación Voluntaria: pioneros GIMPS (Great Internet Mersenne Prime Search ) con más de 17 millones de dígitos Número Primo Mersenne 48th Distributed.net Área de criptografía - Intenta romper RC5 con claves de 72 bits

16 Computación Voluntaria: pioneros (Search for Extraterrestrial Intelligence) 1999 (plegamiento de proteínas) y (proyecto del genoma humano)

17 Computación Voluntaria: escenario Otros proyectos: Climaprediction.net (detección de ondas gravitacionales) (estructuras de proteínas) Rendimiento: Actualmente: 500K personas, 1M de computadores, 6.5 PetaFlops Potencial: 1 billón de PCs (hoy), 2 billones de PCs (2015), GPU, ExaFlops, Exabytes de almacenamiento.

18 Computación Voluntaria: hoy Boinc (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing -2002) Middleware para Computación voluntaria Código abierto (LGPL) Múltiples aplicaciones Objetivos Muchos proyectos independientes Soporte para diversas aplicaciones Los voluntaios participan en múltiples proyectos

19 Computación Voluntaria: hoy Proyectos: Ciencias de la tierra (climateprediction.net) Biología y medicina (GPUGrid.net, Matemáticas, computación y juegos (PrimeGrid, Astronomía y física Otros (World Community Grid...) BOINC y Clouds computing

20 Implicaciones de Volunteer Computing Los recursos son anónimos Heterogeneidad validación de resultados, crédito replicación de cálculos Las aplicaciones no están atadas a una arquitectura particular Disponibilidad esporádica de recursos Disponibilidad esporádica de red unidireccional Escala fácilmente Fácil de usar (clientes)

21 Definición de Grids Unificación de recursos distribuidos geográficamente

22 Definición de Grids GRID = Un mundo infinito de recursos Qué es: Infraestructura de hardware y software que provee alto desempeño y alta disponibilidad Colección de recursos (personas, computadores, instrumentos y bases de datos) conectados por una red de alta velocidad. Mecanismo para que los usuarios puedan usar recursos distribuidos geográficamente de forma transparente, creando la ilusión de un sistema de computación integrado.

23 Definición de Grids Permite colaboración entre instituciones académicas, de investigación y científicas Cada institución ofrece su infraestructura para obtener acceso a otras infraestructuras: Se incrementa la capacidad de cómputo local Mejor uso de los recursos (ejecutar grandes aplicaciones sin tener que invertir en infraestructura) Cada institución es responsable de su propia infraestructura (costos, mantenimiento, administración...)

24 Definición de Grids Podemos decir que grid computing define un modelo de computación social: Todas las instituciones colaboran con objetivos científicos y de investigación comunes Todas las instituciones obtienen beneficios a corto o largo plazo

25 Arquitectura de Grid

26 Arquitectura de Grid Arquitectura de los Grids Computacionales Aplicación de Servicios Middleware Enmascara la heterogeneidad Proporciona un modelo de programación Sistema de Operación Computadores y red de interconexión

27 Desafíos en la construcción de grids Economía computacional Seguridad Acceso uniforme Administración de sistemas Localidad de datos Descubrimiento de recursos Asignación de recursos & Planificación Construcción de aplicaciones Admin. de redes

28 Ejemplos de Middlewares Globus (http://www.globus.org) glite (http://glite.web.cern.ch/glite)

29 Ejemplos de Grids EGEE/EELA/GILDA (Europa y Latino América) Teragrid (USA)

30 Ejemplos de Grids EGEE/EELA/GILDA (Europa y Latino América) Teragrid (USA)

31 Ejemplos de Grids EGEE/EELA/GILDA (Europa y Latino América) Teragrid (USA)

32 Implicaciones de Grid Computing Los recursos son identificados Heterogeneidad participación formal ambiente seguro y confiable A todos los niveles (sw, hw, so, lenguajes, arquitecturas, etc.) Alta disponibilidad de recursos Provee tolerancia a fallas Escala fácilmente Fácil de usar (clientes)

33 Volunteer computing!= Grid Computing Anónimos, incontables Propietario de los recursos Identificados, contables No requieren software plug-and-play Sistemas administrados? Si stack de sodtware Requerimientos OK Clientes detrás de firewalls? No modelo push Si modelo pull Si ISP bill? No ni tampoco es peer-to-peer computing

34 Definición de Clouds Unificación de recursos distribuidos geográficamente PARA LA VENTA

35 Definición de Clouds Permite ofrecer servicios de hosting en Internet Provee acceso fácil y escalable de recursos de computación y servicios de IT Los usuarios no requieren tener conocimientos técnicos, ni experticia, ni control sobre la infraestructura tecnológica de la nube Los servicios son administrados por los proveederos Puede tomar ventajas de las tecnologías de computación voluntaria y grid.

36 Definición de Clouds Los servicios son principalmente divididos en tres categorías: Infrastructure-as-a-Service (IaaS) Platform-as-a-Service (PaaS) Software-as-a-Service (SaaS) Existen nubes públicas y privadas: Las nubes públicas ofrecen (venden) servicios a cualquiera Las nubes privadas proveen servicios a un número limitado de clientes.

37 Definición de Clouds Podemos decir que cloud computing define un modelo de computación capitalista: Cada participante obtiene beneficios individuales con un mínimo de inversión Los proveedores obtienen beneficios ($$$) de todos los participantes

38 Desafíos en la construcción de clouds QOS Virtualización Servicios Web Contabilidad

39 Ejemplos de Proveedores

40 Herramientas para Clouds Cloudera: framework Hadoop de software libre, flexible, soporta queries en clusters y de datos masivos. CloudSim: framework de software libre para modelamiento, simulación y experimentación de servicios de aplicacción e infraestructura en la nube Zenoss: aplicación de software libre para monitorear disponibilidad, inventario, configuración, desempeño y eventos.

41 Implicaciones de Cloud Computing Los recursos son propiedad del proveedor Heterogeneidad Pagas lo que usas No administras hardware ni software A todos los niveles (sw, hw, so, lenguajes, arquitecturas, etc.) Alta disponibilidad de recursos Provee tolerancia a fallas Escala fácilmente Fácil de usar (clientes)

42 Comparación Grid y Cloud son escalables, ambos son instancias de sistemas distribuidos. Ambos implican compartimiento de recursos. Grid es más apropiado para HPC (aplicaciones de datos intensivos), clouds ofrece además servicios web. Grids son públicamente fundados y operados, clouds son privativamente fundados y operados. Alto nivel de experticia requerido para grids, bajo para clouds

43 Business: Grid or Cloud Computing? In the enterprises area there is not the idea of sharing : how much is my profit if I offer my resources? (hard to measure in grid computing) Common objectives among companies? Usually they compete (commercial competition) (grid computing is for common goals) In business context, users prefer have control over their resources: no viable in grid but tacit in cloud In cloud: providers save with massive administration of resources, user save in total cost of ownership

44 Desempeño vs. Confiabilidad vs. costos Supercomputadores Costo Grids Clusters Clouds ad d i l i b a i f n Co Clouds + Comp. voluntaria Comp. voluntaria Desempeño

45 Desempeño vs. Confiabilidad vs. costos Volunteer Computing Good for high-throughput applications at low cost Cloud Computing At least order of magnitude more expensive, but higher reliability Volunteer and Cloud Computing Can support applications with diverse reliability requirements while minimizing costs

46 Muchas gracias por la atención Preguntas? Yudith Cardinale, PhD

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