Clusters. High Performance Cluster Computing. de Rajkumar Buyya. Sergio Romero, Febrero 2009 Arquitecturas Distribuidas

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1 Clusters High Performance Cluster Computing de Rajkumar Buyya Sergio Romero, Febrero 2009 Arquitecturas Distribuidas

2 Índice Introducción Arquitectura del cluster Clasificación de los cluster Cluster Middleware & Single System Image Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 2

3 Qué es un cluster Un cluster es un tipo de sistema de procesamiento paralelo o distribuido que consiste en una colección de computadores completos interconectados que trabajan de forma cooperativa como un recurso computacional integrado único Un cluster típico: Redes: Rápidas y conexiones más cortas que una red LAN típica Protocolos de comunicació n de baja latencia Conexión m á s débil que los SMP Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 3

4 Por qué ahora Elementos constitutivos de alto r e n d i m i e n t o a l alcance Computadores completos (HW & SW) fabricados por millones: microprocesadores, RAM, discos, SO, redes, aplicaciones,, competitivos y asequibles El rendimiento de las estaciones de t r a b a j o s e d u p l i c a c a d a 18 meses Las redes son más r á pidas El ancho de b a n d a de los enlaces es mayor 10Gbit vs 10Mbit Ethernet Redes basadas en conmutadores [switches] (ATM) Interfaces simples y rá pidos (Mensajes Activos) Se prefiere el a l m a c e n a m i e n t o en RAID Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 4

5 Razones arquitecturales La arquitectura del n o d o d o m i n a e l r e n d i m i e n t o procesador, cache, bus, y memoria Diseño e ingeniería orientado al rendimiento La mayor d e m a n d a de r e n d i m i e n t o se produce en los sistemas grandes Debe seguir el liderazgo tecnologico sin perder el paso Se i n c o r p o r a la t e c n o l o gía de r e d e s de los MPP system area networks El sistema en cada n o d o h a b i l i t a mayor p o t e n c i a l E/S de muy alta velocidad, memoria virtual, planificaci ón, Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 5

6 Razones arquitecturales Los cluster p u e d e n crecer: e s c a l a b i l i d a d incremental ( hacia a r r i b a, abajo y a lo a n c h o ) El rendimiento de los n o d o s puede ser mejorado añ adiendo recursos adicionales (m ás memoria o disco) Se puede incrementar o decrementar e l número de nodos Se pueden hacer clusters de clusters y metacomputación Herramientas software completas Threads, PVM, MPI, DSM, C, C++, Java, Parallel C++, Compiladores, Depuradores, SO, etc. Ámplio r a n g o de aplicaciones Tanto secuenciales como aplicaciones paralelas Grand Challeging Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 6

7 Razones para usar un cluster Los estudios muestran que el uso de ciclos de CPU de las estaciones de trabajo es típicamente inferior al 10% El rendimiento de las estaciones de trabajo y los PC mejoran rápidamente, por lo q u e el porcentaje de uso decaer á aún más Las organizaciones son reacias a compar grandes computadores debido al alto coste y al ciclo de vida út i l Las herramientas de desarrollo para estaciones de trabajo son comparativamente más maduras que l a s soluciones propietarias de los computadores paralelos, debido fundamentalmente a la naturaleza n o-estándar de muchos sistemas paralelos Los clusters son una alternativa barata y disponible a las plataformas especializadas en HPC El uso de clusters como recurso de computación distribuido es muy eficiente desde el p u n t o de vista económico (crecimiento incremental del sistema) Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 7

8 Robo de ciclos [máquina] Normalmente un PC está asignado a un individuo, grupo, departamento u organización y estos elementos se dedican en exclusiva a sus poseedores Esto llega a ser un problema cuando se intenta construir un cluster para aplicaciones distribuidas Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 8

9 Robo de ciclos [máquina] Hay tres tipos de usuarios, que u s a n sus PC p a r a: 1. Enviar/recibir correos y preparar documentos 2. Desarrollar de software (editar, compilar, depurar, ) 3. Ejecutar aplicaciones de computación intensiva La c o m p u t a c i ón en cluster r o b a ciclos de (1) y (2) proporcionando recursos p a r a ( 3 ) E s t o requiere s u p e r a r la b a r r e r a de la p r o p i e d a d, los usuarios son muy recelosos de s u s P C R o b a r c i c l o s fuera de las horas d e trabajo está n d a r ( por l a n o c h e ) es fácil, robar ciclos ociosos (CPU y m e m o r i a ) d u r a n t e las horas de t r a b a j o sin d e g r a d a r el r e n d i m i e n t o de usuarios interactivos es un desaf ío mayor Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 9

10 Índice Introducción Arquitectura del cluster Nodos / Procesadores Sistemas Operativos Redes de alto rendimiento / Interfaces de Redes Software de comunicación Middleware / Componentes Entornos de programación / Herramientas de d e s a r r o l l o A p l i c a c i o n e s Clasificación de los cluster Cluster Middleware & Single System Image Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 10

11 Arquitectura de un Cluster Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 11

12 Arquitectura de un Cluster: Nodos / Procesadores Múltiples componentes de alto rendimiento : PCs Workstations SMPs (CLUMPS) Sistemas HPC distribuidos Pueden estar basados en diferente tecnología y ejecutar diferentes SO Procesadores : Intel, Sun, HP PA, IBM,... Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 12

13 Arquitectura de un Cluster: Sistemas Operativos Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 13

14 Arquitectura de un Cluster: Redes (HPN) R e d e s g e n é ricas 10 Gigabit Ethernet Myrinet: Miry- 10G QsNet: QsNet I I I Infiniband Redes propietarias Cray Interconnect NumaFlex (SGI) SP switch (IBM)... Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 14

15 Arquitectura de un Cluster: SW de comunicación Soportes proporcionados tradicionalmente por los SO ( protocolos pesados) Sockets (TCP/IP), Pipes, etc. Protocolos ligeros (nivel de usuario) Active Messages (Berkeley) Fast Messages (Illinois) U-net (Cornell) XTP (Virginia) Los sistemas de comunicación se pueden construir sobre protocolos anteriores Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 15

16 Arquitectura de un Cluster: Middleware (MW) Entre el SO y las aplicaciones que ofrece infraestructura para proporcionar: Imagen Única del sistema-single System Image (SSI) Disponibilidad - System Availability (SA) SSI hace que el sistema aparente ser una sola máquina : visión global de los recursos SA proporciona check pointing y migración de procesos Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 16

17 Arquitectura de un Cluster: Componentes MW Hardware DEC Memory Channel, técnicas DSM y SMP OS / Gluing Layers Solaris MC, Unixware, Glunix Aplicaciones y Subsistemas Administració n del sistema Sistemas en tiempo de ejecución (DSM, PFS, etc.) Gestión de recursos y planificación: CODINE, LSF, PBS, NQS, etc. Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 17

18 Arquitectura de un Cluster: Programación Entornos de programación Threads (PCs, SMPs, NOW..) POSIX Threads Java Threads MPI (message passing interface) Linux en la mayoría de los multicomputadores PVM (parallel virtual machine) Software D S M s (Shmem) Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 18

19 Arquitectura de un Cluster: Programación Herramientas de desarrollo: Compiladores C/C++/Java/ Programaci ó n Paralela con C++ (MIT Press book) RAD (rapid application development tools): herramientas basadas en GUI p a r a el m o d e l a d o de p r o c e s a m i e n t o p a r a l e l o Depuradores ( d e b u g g e r s ) Herramientas de a n ál i s i s del r e n d i m i e n t o Herramientas de visualizació n Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 19

20 Arquitectura de un Cluster: Aplicaciones Secuencial Paralelo / Distribuido (apl. conscientes) A p l i c a c i o n e s G r a n d C h a l l e n g e Predicción meteorologica Química cuántica Modelado de biología molecular A nálisis en la ingeniería (CAD/CAM) PDBs, servidores web, m i n e ría de datos Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 20

21 Beneficios operacionales clave de los clusters Alta d i s p o n i b i l i d a d (HA): Ofrece a l t a d i s p o n i b i l i d a d debido a la redundancia del hardware, sistemas operativos y aplicaciones Hardware t o l e r a n t e a fallos : R e d u n d a n c i a p a r a la mayorí a de los componentes del sistema ( p.ej. RAID) i n c l u y e n d o comopnenetes hardware y software F i a b i l i d a d del SO y las a p l i c a c i o n e s : Ejecució n de múltiples copias del SO y las aplicaciones E s c a l a b i l i d a d: Aña d i e n d o servidores al cluster, más clusters a la red,, d e p e n d i e n d o de las necesidades Alto rendimiento: Ejecutando programas desarrollados p a r a el cluster Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 21

22 Índice Introducción Arquitectura del cluster Clasificación de los clusters Objetivo (en el m e r c a d o ) Workstation/PC Ownership Arquitectura del n o d o T i p o de SO del n o d o Arquitectura y configuració n de los nodos Nivel de clusterizaci ó n Cluster Middleware & Single System Image Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 22

23 Clasificación de los Clusters: Objetivo Clusters de Alto Rendimiento (HP) Aplicaciones Grand Challenge Clusters de Alta Disponibilidad (HA) Aplicaciones de Misión Cr ítica Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 23

24 Clasificación de los Clusters Cluster de Alta Disponibilidad Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 24

25 Clasificación de los clusters: Ownership Clusters Dedicados Clusters No-dedicados Computación paralela adaptativa También llamado Communal Multiprocessing Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 25

26 Clasificación de los clusters: Arquitecura del nodo Clusters de PCs (CoPs ) Clusters de Workstations (COWs ) Clusters de SMPs (CLUMPs ) Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 26

27 Clasificación de los clusters: Sistema Operativo Clusters Linux (Beowulf) Clusters Solaris (Berkeley NOW) Clusters NT (HPVM) Clusters AIX (IBM SP2) Clusters SCO/Compaq (Unixware) Clusters Digital VMS Clusters HP Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 27

28 Clasificación de los clusters: Componentes Arquitectura y configuración de los componentes del nodo (arquitectura del procesador, tipo de nodo: PC/Workstation, y SO: Linux/NT): Clusters Homogé neos Todos los nodos tienen una configuraci ón similar Clusters Heterogéneos Nodos basados en procesadores diferentes y ejecutando SO diferentes Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 28

29 Clasificación de los clusters: Clusterización Nivel de clusterización Clusters de grupo (#nodos: 2-99) Un conjunto de computadores (dedicados o no), conectados principalmente por una red como Myrinet Clusters departamentales (#nodos: ) Clusters de organizaciones (#nodos: varios miles) uso de redes ATM Internet - w i d e Clusters= Clusters g l o b a l e s : ( # n o d o s : decenas de miles, incluso millones ) Metacomputación Computació n basada en Web Computació n basada en Agentes Java tiene un papel importante en computación basada en web y en agentes Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 29

30 Pricipales desafíos en el dise ño de un cluster E s c a l a b i l i d a d e n t a m añ o (f ísica & aplicaci ó n ) Disponibilidad mejorada (gestió n de fallos) Imagen Única del Sistema (sensació n de un sistema) Comunicaci ó n rá pida (redes y protocolos) Equilibrado de la carga (CPU, red, memoria, disco) Seguridad y Encriptaci ó n (cluster de clusters) Entornos distribuidos (por cuestiones sociales) Gestió n (administraci ó n y control) P r o g r a m a b i l i d a d (API sencilla) Aplicabilidad (cluster consciente,o no, de la aplicaci ó n ) Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 30

31 Índice Introducció n Arquitectura del cluster Clasificació n de los clusters Cluster M i d d l e w a r e & Single System I m a g e Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 31

32 Cluster Middleware Un interfaz entre la aplicació n del u s u a r i o y e l hardware del cluster y la p l a t a f o r m a del SO Los p a q u e t e del MW d a n soporte a los n i v e l e s de gestió n, programació n e i m p l e m e n t a c i ó n Niveles del Middleware: Niveles SSI Nivel de disponibilidad: posibilita los servicios de checkpointing, failover automático, recuperación tras fallo, operativa tolerante a fallos entre todos los nodos del cluster Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 32

33 Objetivos de diseño de MW Transparencia C o m p l e t a ( gestió n) Se ve como un sistema individual Punto de entrada, ftp, telnet, carga de SW, únicos R e n d i m i e n t o Escalable Facilidad de crecimiento Sin cambios en las API Distribución automática de la carga D i s p o n i b i l i d a d m e j o r a d a Recuperació n de fallos automática Empleo de tecnologías de checkpointing & tolerancia a fallos Gestiona la consistencia de datos cuando hay replicación Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 33

34 Imagen Única del Sistema (SSI) Una imagen de sistema única es la ilusión, creada por el SW ó HW, que presenta una colección de recursos como uno solo recurso más potente SSI hace que el cluster aparezca como una s óla máquina al usuario, a las aplicaciones y a la red (externa) Un cluster sin SSI no es un cluster Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 34

35 Ventajas del SSI Uso t r a n s p a r e n t e de los recursos del sistema Migraci ón de procesos y e q u i l i b r a d o de carga entre los nodos de forma transparente F i a b i l i d a d mejorada y mayor d i s p o n i b i l i d a d T i e m p o de r e s p u e s t a y r e n d i m i e n t o m e j o r a d o s Gestió n d e l sistema s i m p l i f i c a d a Reduci ó n del r i e s g o d e errores d e l o p e r a d o r El usuario no n e c e s i t a ser consciente de la arquitectura subyacente p a r a h a c e r un u s o e f i c i e n t e de las m áquinas Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 35

36 Servicios deseados de un SSI P u n t o de e n t r a d a ú n i c o telnet cluster.my_institute.edu SI telnet node1.cluster. institute.edu NO Jerarquí a de ficheros ú nica: xfs,afs,solaris MC Proxy P u n t o de control ú n i c o: Gestión d e s d e un ú n i c o GUI Gestió n de red virtual ú nica Espacio de m e m o r i a ú n i c o Network RAM /DSM Gestió n de trabajos ú n i c o: G l u n i x, C o d i n e, L S F Interfaz de u s u a r i o ú n i c o: Entornos de ventana c o m o en workstation/pc, posiblemente utilizando t e c n o l o gía W e b Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 36

37 Funciones de soporte disponibles Espacio de E/S único (SIO): Cualquier nodo puede acceder a cualquier perifé rico o disco sin necesidad de conocer s u localizació n física Espacio de proceso ú n i c o (SPS) Cualquier poceso en cualquier nodo crea procesos a lo largo del cluster y se comunica con ellos a través de señales, pipes,, como si estuvieran en un único n o d o C h e c k p o i n t i n g y m i g r a c ió n de procesos Almacena en el disco el estado del proceso y los resultados intermedios en memoria para proporcionar recuperaci ón por restauraci ón no actualizada y para la migración de procesos con objeto d e equilibrar la carga Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 37

38 Servicio de espacio de E/S único Usuarios Usuarios Single I/O Space Services Sin espacio de E/S único Con servicios de espacio de E/S único Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 38

39 Relaciones entre módulos Middleware Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 39

40 SSI a nivel de aplicación y subsistema Level Examples Boundary Importance application cluster batch system, system management an application what a user wants subsystem distributed DB, OSF DME, Lotus Notes, MPI, PVM a subsystem SSI for all applications of the subsystem file system Sun NFS, OSF, DFS, NetWare, and so on shared portion of the file system implicitly supports many applications and subsystems toolkit OSF DCE, Sun ONC+, Apollo Domain explicit toolkit facilities: user, service name,time best level of support for heterogeneous system Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 40

41 SSI a nivel del n úcleo del SO Level Examples Boundary Importance Kernel/ OS Layer kernel interfaces virtual memory microkernel Solaris MC, Unixware MOSIX, Sprite,Amoeba / GLunix UNIX (Sun) vnode, Locus (IBM) vproc none supporting operating system kernel Mach, PARAS, Chorus, OSF/1AD, Amoeba each name space: files, processes, pipes, devices, etc. type of kernel objects: files, processes, etc. each distributed virtual memory space each service outside the microkernel kernel support for applications, adm subsystems modularizes SSI code within kernel may simplify implementation of kernel objects implicit SSI for all system services Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 41

42 SSI a nivel HW Level Examples Boundary Importance Application and Subsystem Level memory SCI, DASH memory space better communication and synchronization memory and I/O Operating System Kernel Level SCI, SMP techniques memory and I/O device space lower overhead cluster I/O Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 42

43 Sistemas SSI representativos SSI a nivel de SO SCO NSC UnixWare Solaris -M C MOSIX, SSI a nivel de Middleware PVM, TreadMarks (DSM), G l u n i x, Condor, C o d i n e, Nimrod, SSI a nivel de Aplicación PARMON, Parallel Oracle,... Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 43

44 Niveles de paralelismo PVM/MPI Task i-l i-l Task ii Task i+1 Grano grueso Nivel de tarea Programa Threads Compilers CPU func1 func1 ( ( ) ) { { } } a a ( ( 0 0 ) ) =.. =.. b b ( ( 0 0 ) ) =.. =.. func2 func2 ( ( ) ) { { } } a a ( ( 1 1 )=.. )=.. b b ( ( 1 1 )=.. )=.. func3 func3 ( ( ) ) { { } } a a ( ( 2 2 )=.. )=.. b b ( ( 2 2 )=.. )=.. ++ xx Load Load Grano medio Nivel de control Funcion Thread Grano fino Nivel de datos Bucles Compilador Grano m u y fino Nivel de instrucciones Hardware Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 44

45 Entornos de programación cluster Basados en memoria compartida DSM Threads/OpenMP (enabled for clusters) Java threads (HKU JESSICA, IBM cjvm ) Basados en paso de mensajes PVM MPI Computación paramétrica Nimrod/ Clustor Compiladores paralelizantes automáticos Librer ías paralelas & núcleos computacionales (NetSolve) Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 45

46 Ejemplo MPI: c ódigo 1/2 #include <stdio.h> #include <string.h> #include mpi.h main( int argc, char *argv[ ]) { int my_rank; /* process rank */ int p; /*no. of processes*/ int source; /* rank of sender */ int dest; /* rank of receiver */ int tag = 0; /* message tag, like subject */ char message[100]; /* buffer */ MPI_Status status; /* function return status */ /* Start up MPI */ MPI_Init( &argc, &argv ); /* Find our process rank/id */ MPI_Comm_rank( MPI_COM_WORLD, &my_rank); /*Find out how many processes/tasks part of this run */ MPI_Comm_size( MPI_COM_WORLD, &p); Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 46

47 Ejemplo MPI: c ódigo 2/2 if( my_rank == 0) /* Master Process */ { for( source = 1; source < p; source++) { MPI_Recv( message, 100, MPI_CHAR, source, tag, MPI_COM_WORLD, &status); printf( %s \n, message); } } else /* Worker Process */ { sprintf( message, Hello, I am process %d!, my_rank ); dest = 0; MPI_Send( message, strlen(message)+1, MPI_CHAR, dest, tag, MPI_COM_WORLD); } /* Shutdown MPI environment */ MPI_Finalize(); } Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 47

48 Ejemplo MPI: ejecución % cc -o hello hello.c -lmpi % mpirun -p2 hello Hello, I am process 1! % mpirun -p4 hello Hello, I am process 1! Hello, I am process 2! Hello, I am process 3! % mpirun hello (no output, there are no workers.., no greetings) Arquitecturas Distribuidas Sergio Romero, Arquitectura de Computadores, UMA. 48

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