Prof. Adriano Teixeira de Souza
A metáfora da rede elétrica
Grid Computacional (fonte de recursos
computacional)
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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.
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◦ 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
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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
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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
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Além das questões de praxe em computação paralela, Computação em Grid adiciona os seguintes aspectos:
Escalonamento de Aplicação
Acesso e Autenticação
Imagem do Sistema
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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
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...
Application Scheduler
Application Scheduler
Resource Scheduler
...
...
Resource Scheduler
Resource Scheduler
...
Escalonador
de Aplicação
Escalonador
de Aplicação
Escalonador
de Recurso
Escalonador
de Recurso
Escalonador
de Recurso
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Necessita de informações sobre o Grid
◦ Sistemas de monitoramento: NWS, Remos
◦ Informações de monitoração são usadas em previsões de performance
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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
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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
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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”
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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
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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
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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
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Central Manager
Execute Only Execute Only Execute Only Execute Only
Submit Only
Execute and Submit
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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
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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
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