Qué es y qué no es un sistema distribuido? M.C. Juan Carlos Olivares Rojas

Transcripción

1 Qué es y qué no es un sistema distribuido? M.C. Juan Carlos Olivares Rojas

2 Distribuir Según el diccionario: dividir una cosa entre varios designando lo que a cada uno corresponde Problemática: muchas tecnologías aparentan ser distribuidas como cómputo paralelo, concurrencia, grid computing, P2P, sistemas con múltiples procesadores o núcleos, etc., pero realmente lo son?

3 Qué es un Sistema Distribuido (SD)? Es una colección de computadoras independientes que aparecen ante los usuarios del sistema como una única computadora [1] (Principio de transparencia) El objetivo de los SDs es descentralizar el cómputo basándose en el paradigma de divide y vencerás ; logrando mayor eficacia, mayor tolerancia a fallos, seguridad, mayor velocidad, entre otros.*

4 Qué es un Sistema Distribuido (SD)? Para lograr la distribución del cómputo se necesitan de diversas entidades que puedan atender una determinada cantidad de procesos en un momento determinado. Según [2] la mayor problemática de los SDs es la gran heterogeneidad tanto en software y en especial en hardware, ya que se necesita de mucho esfuerzo para lograr la transparencia.

5 Arquitecturas de cómputo Taxonomía de Flynn: SISD (Single Instruction Single Data) Procesador único. SIMD (Single Instruction Multiple Data). Procesadores vectoriales (multimedia) MISD (Multipe Instruction Single Data). No implementada MIMD Multiple Instruction Multiple Data. Cómputo distribuido

6 Cómputo Distribuido La distribución del cómputo puede realizarse de diversas formas de acuerdo a su grado de acoplamiento en: Fuertemente acopladas: Multiprocesadores (memoria compartida). UMA (Uniform Memory Acces) Débilmente acopladas: Multicomputadoras (memoria privada). NUMA (Non Uniform Memory Access)

7 Sistemas multiprocesadores Son sistemas que tienen dos o más procesadores (CPU), comparten las misma memoria (espacio de direcciones). Los sistemas multinúcleos es la nueva tendencia en el desarrollo de sistemas multiprocesadores. En un solo chip se tienen varios procesadores (no es nada nuevo bajo el sol).

8 Sistemas multiprocesadores CPU 1 CPU 2 CPU n N1 Nn Memoria CPU Tarjeta madre Memoria Tarjeta madre Modelo de n procesadores Modelo de n núcleos

9 Sistemas multicomputadoras Son sistemas donde cada unidad de proceso es autónoma e independiente de las demás pero trabajan de manera conjunta. La interconexión de unidades de proceso se hace a través de redes de computadora de preferencia de altas velocidades. Este es el concepto más estandarizado de un SD.

10 Sistemas Distribuidos Generalmente están asociado al modelo cliente/servidor (c/s). Muchos servicios de Internet siguen este modelo: Web, , etc. En el modelo c/s, el proceso cliente realiza peticiones de procesamiento al proceso servidor, realizando éste último el trabajo pesado. Existen otros modelos como P2P (par a par), cluster y grid computing.

11 Sistemas Distribuidos Cliente Solicitud Servidor Cliente 1.. Servidor Respuesta Cliente n Modelo Cliente/Servidor Tradicional Modelo Cliente/Servidor Concurrente Cliente Proxy en el lado cliente Proxy en el lado servidor Cliente Modelo Cliente/Servidor de n capas

12 Sistemas Distribuidos C2 C0 Coordinador C1 P2P Cn C1 C2 Cn Cluster Simétrico Asimétrico Grid computing Planificador CPU Memoria Disco C1 Planificador CPU Memoria DISCO C2... Planificador CPU MEMORIA Disco Cn

13 Tecnologías de Sistemas Distribuidos Sockets (API Berkeley, WinSocks) C, Java, etc. RPC (Remote Procedure Call) C RMI (Remote Method Invocation) Java DCOM (Distributed Component Object Model) Propietario de Microsoft CORBA (Common Object Request Broker Architecture) C, C++, Java, etc.net Remoting C#, C++, J#, etc. Servicios Web (SOA), XML (SOAP, WSDL, UDDI)

14 Sistemas Distribuidos P2P (Peer to Peer) los procesos son totalmente descentralizados, funcionan como clientes y servidores a la vez, existen diversas arquitecturas [3]. Cluster es una agrupación de computadoras intercomunicadas entre sí a través de un nodo central y cuyo objetivo es realizar una tarea específica. Grid computing es muy parecido a P2P y al cluster.

15 Sistemas Distribuidos Grid computing se parece al cluster en que consisten en una asociación de computadoras con la única diferencia de que no existe un nodo centralizador. Está característica lo asemeja a P2P [4]. La idea del grid es que el poder de cómputo siempre esté presente a semejanza de la red eléctrica.

16 Es el cómputo paralelo un sistema distribuido? Sí y No. Depende de la implementación. Los objetivos de la programación en paralelo de acuerdo con [5] son: Reducir el tiempo de procesamiento utilizado por un algoritmo convencional Reducir la complejidad del algoritmo

17 Paralelismo A P1 B P2 Homoparalelismo A B C D C P3 D P4 A P1 A B C D B C P2 P3 Hetereoparalelismo D P4

18 Paralelismo El problema del paralelismo radica en que muchos algoritmos no pueden paralelizarse (son serializable o secuenciales) [6]. Existen dos tecnologías para realizar paralelismo: PVM (Parallel Virtual Machine) [7] MPI (Message Parking Interface) [8][9][10]

19 for(int i = 0; i < 4; i++) { aleatorio(i); } Algoritmo paralelos aleatorio(1) micro1 aleatorio(2) micro2 aleatorio(3) micro3 aleatorio(4) en espera Compilador optimizado. Sistemas Operativos optimizados

20 Algoritmos paralelos Instrucciones como while son más difíciles de paralelizar por que depende de la condición. No siempre los compiladores pueden paralelizar de manera automática un algoritmo. En algunas ocasiones se invierte más tiempo tratando de paralelizar un algoritmo que ejecutándolo de manera secuencial.

21 Algoritmos paralelos //Procesador uno for( i=0; i<n/2; i++) { a[i]= c+i; } //Procesador dos for( ; i<n; i++) { a[i]= c+i; } //Procesador uno for( i=0; i<n/2; i++) { a[i]= c+i; } //Procesador dos for( i = N/2; i<n; i++) { a[i]= c+i; }

22 Algoritmos paralelos A[0] = C; //Procesador uno for( i=1; i<n/2; i++) { a[i]= a[i-1]+1; } //Procesador 2 for( i=n/2; i<n; i++) { a[i]= a[i-1]+1; } Por qué paralelizar? no se puede Por que el segundo proceso depende del resultado del primero. Si se puede si se encuentra un algoritmo que permita encontrar el valor de a[n/2] directo. N / 2 i= C i

23 Caso práctico MPI LAM/MPI, MPICH, MPICH2 mpd ncpus=procesadores & mpdtrace -1 mpicc holamundo.c o holamundo mpirun np 10./holamnudo

24 Holamundo.c en MPI #include <stdio.h> #include mpi.h int main(int argc, char **argv) { int procesos, rango, tam; char nombre[mpi_max_processor_name]; MPI_Iinit (&argc, &argv); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &procesos); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rango; MPI_Get_processor_name(nombre, &tam); MPI_barrier(MPI_COMM_WORLD); printf( Hola, mudo!, soy %d de %d y me ejecuto en:%s\n, rango, procesos, nombre); MPI_Finalize(); return 0; }

25 Esquema de un programa en MPI Esquema de un programa en MPI /*Cabecera de MPI*/ #include <mpi.h> int main(int argc, char **argv) { int quiensoy, tamano; MPI_Status estado; /*Inicializamos MPI*/ MPI_Init(&argc, &argv); /*Preguntamos quienes somos*/ MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &quiensoy); /*Nos esperamos hasta quetodos hayan inicializado MPI*/ MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); /*Preguntamos cuanto somos*/ MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &tamano); /*PROGRAMA*/

26 Esquema de un programa en MPI } if(quiensoy == root) { /*Inicialización estrructuras repartidor Reparte tareas Espera resultados Visualiza resultados*/ } else { /*recibe la tarea realiza cálculos manda resultados*/ } /*Finaliza el programa*/ MPI_Finalize(); exit(0);

27 Existe un rendimiento extra al utilizar multiprocesadores? Las aplicaciones deben estar optimizadas para poder ejecutarse en diferentes procesadores. Algunos sistemas operativos permiten ejecutar hilos o procesos hijos en diversos procesadores El rendimiento no es del todo proporcional a la cantidad de procesadores (un sistema con 4 procesadores no es 4 veces mejor que un sistema de un solo procesador).

28 No existe cómputo distribuido en un único procesador? Formalmente no, se tiene el concepto de concurrencia y multitarea. En el pasado las computadoras sólo podían realizar una tarea a la vez. Existía mucho tiempo muerto al acceder recursos Se reparte el tiempo de CPU aparentando que varios procesos se ejecutan al mismo tiempo.

29 No existe cómputo distribuido en un único procesador? Se debe tomar en cuenta la comunicación interprocesos (IPC) el cual consiste de mecanismo para controlar los procesos que se ejecutan (sockets, semáforos, colas, etc.) Es posible ejecutar n procesos distribuidos en una sola computadora, ya que cada proceso tiene su propio espacio de direcciones y cuentan con una interfaz de red local.

30 Conclusiones SD es aquel cuyas entidades de procesamiento son autónomas, independientes, no comparten memoria y están interconectadas por una red de computadoras (pudiendo estar distribuidas geográficamente alrededor del mundo) Algunas tecnologías no son propiamente distribuidas. El uso de sistemas distribuidos y tecnologías afines va en amplio aumento.

31 Preguntas?

32 Referencias [1] A. Tanenbaum, Sistemas Operativos Distribuidos, Prentice Hall, México, 1996, pp. 617, ISBN: [2] G. Colouris, et al., Sistemas Distribuídos. Conceptos y Diseño, tercera edición, Pearson Addison Wesley, Espana, 2005, pp. 726, ISBN: [3] R. Millán, Domine las redes P2P, Alfaomega, México, 2006, ISBN: , pp. 330.

33 Referencias [4] C. Pérez, Oracel 10g. Administración y Análisis de Bases de Datos, Alfaomega Ra- Ma, México, 2005, ISBN: , pp. 671 [5] G. Salazar y V. Ayala Ramírez, Programación en paralelo en sistemas multiproceso, VI CIECE, Morelia, Michoacán, México, 1996, pp

34 Referencias [6] R. Sedgewick, Algoritmos en C++, Pearson Educación, México, 2000, ISBN: X, pp [7] M. Farías, P. Rayon y M. Lazo, Programación paralela de un algoritmo para el cálculo de testores con PVM, Temas selectos (selected works ) de investigaciñon C.I.C. 1997, pp , ISBN:

35 Referencias [8] S. Gómez, Programación paralela(i), revista sólo programadores, año 12, segunda época, no. 135, España, pp [9] D. Santo, Message Passing Interface(II) Configurando y compilando MPI, revista Mundo Linux, año VIII, no. 90, pp [10] D. Santo, Message Passing Interface(III) Programando para MPI, revista Mundo Linux, año VIII, no. 91, pp

36 Contacto MSN: Skype: juancarlosolivares Instituto Tecnológico de Morelia Departamento de Sistemas y Computación Av. Tecnológico 1500 Col. Lomás Santiaguito Morelia, Michoacán, México de

37 Curriculum Vitae M.C. en Ciencias de la Computación, CENIDET 2006 Ing. Sistemas Computacionales, I.T. Morelia Profesor tiempo parcial I.T. Morelia Profesor tiempo parcial UNID Morelia Áreas de investigación: Sistemas Distribuidos, Cómputo Móvil, Redes Inalámbricas, Base de Datos y Sistemas Empotrados.