Sistemas Distribuídos - Grids Computacionais

Grids Computacionais
Prof. Adriano Teixeira de Souza

 A metáfora da rede elétrica

Grid Computacional
(fonte de recursos
computacional)


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.


◦ 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

4

 SMPs acoplamento
 MPPs
 NOWs
 Grids distribuição


CPU

CPU
Memória

...

CPU


Escalonador

CPU CPU CPU

...
Mem. Mem. Mem.
requisições


requisições requisições requisições

CPU CPU CPU

...

Mem. Mem. Mem.


CPU CPU CPU

...
Mem. Mem. Mem.

Internet


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


 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


 Além das questões de praxe em computação
paralela, Computação em Grid adiciona os
seguintes aspectos:

 Escalonamento de Aplicação
 Acesso e Autenticação
 Imagem do Sistema


 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


...

...

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


 Necessita de informações sobre o Grid

◦ Sistemas de monitoramento: NWS, Remos

◦ Informações de monitoração são usadas em
previsões de performance


 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


 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


 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”


 Globus

 Condor

 MyGrid


 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


 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


 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


Central Manager Execute and Submit

Submit Only

Execute Only Execute Only Execute Only Execute Only

25

 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


 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


Home
Machine

Scheduler

Grid Machine Abstraction

User
Globus Grid ...
Agent
Proxy Script
Proxy

Globus User
GRAM Agent ...

Grid Machine Grid Machine Grid Machine


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