PDF de programación - 1 Introducción - Sistemas Distribuidos

Sistemas Distribuidos

Introducción
Introducción

Contenido del tema

• Definición de sistema distribuido.
• Ventajas y desventajas de los sistemas distribuidos.
• Modelos de computación distribuida.
• Objetivos de un sistema distribuido.
• Arquitectura software de los sistemas distribuidos.
– Sistemas operativos distribuidos versus Middlewares.

• Componentes de un sistema distribuido.

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Sistema distribuido (SD)

• Conjunto de procesadores conectados por una red:

– Sin memoria compartida

• Sistema débilmente acoplado

– No existe un reloj común
– Dispositivos de E/S asociados a cada procesador
– Fallos independientes de componentes del SD
– Carácter heterogéneo

• Objetivo de la asignatura: Software de sistema del SD

– Sistemas Operativos Distribuidos
– Interfaz software que oculta la complejidad hardware de un SD

• Idealmente, visión de sistema único (Single System Image)

• Término afín: Computación distribuida

– Ejecución de una aplicación en un SD

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Ventajas de los Sistemas Distribuidos

• Economía: Buena relación rendimiento/coste

– Avances en tecnología de microprocesadores y redes de área local.

• Alto rendimiento: Procesamiento paralelo.
• Soporte de aplicaciones inherentemente distribuidas.

– Por ejemplo: empresa distribuida geográficamente

• Capacidad de crecimiento: Escalabilidad.
• Fiabilidad y disponibilidad: Tolerancia a fallos.
• Carácter abierto y heterogéneo:
– Estándares de interoperabilidad.

• Compartir recursos y datos.

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Desventajas de los Sistemas Distribuidos

• Necesidad de un nuevo tipo de software:

– Más complejo.
– No hay todavía un acuerdo sobre cómo debe ser.

• Red de interconexión introduce nuevos problemas:

– Pérdida de mensajes y saturación.
– Latencia puede provocar que al recibir un dato ya esté obsoleto.
– La red es un elemento crítico.
• Seguridad y confidencialidad
• Definición alternativa de SD:

– “Un sistema distribuido es aquél en el que no puedes trabajar con tu

máquina por el fallo de otra máquina que ni siquiera sabías que
existía” (Lamport)

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Fallacies of Distributed Computing

• The network is reliable.
• Latency is zero.
• Bandwidth is infinite.
• The network is secure.
• Topology doesn't change.
• There is one administrator.
• Transport cost is zero.
• The network is homogeneous.

• 7 primeras propuestas en 1994 por Peter Deusch (Sun)

– Octava por James Gosling (Java/Sun) en 1996

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Aplicaciones de los Sistemas Distribuidos
• Entornos empresariales: redes corporativas e intranets:

– Sustituye a los clásicos mainframes.
– “Sistema de información distribuido”

• Entornos de computación de altas prestaciones:

– Procesamiento paralelo, alternativa a costosos supercomputadores.
– “Sistema de computación distribuido”

• Servicios con alta disponibilidad y rendimiento.
• Sistemas distribuidos de gestión de bases de datos
• Aplicaciones multimedia.
• Sistemas industriales distribuidos y aplicaciones de control.
•
• Ubicuos: automóviles, electrodomésticos, edificios, ...

Internet: un enorme sistema distribuido.

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Modelos de computación distribuida

• Cluster Computing
• Utility Computing
• Grid Computing
• Volunteer Computing
• Cloud Computing
• Autonomic Computing
• Mobile (Nomadic) Computing
• Ubiquitous (Pervasive) Computing

Definiciones no excluyentes y, en algunos casos, sin acuerdo general

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Cluster Computing

• SD dedicado a ejecutar una aplicación buscando
– Altas prestaciones y/o alta disponibilidad.
– Puede servir varias aplicaciones mediante partición

• Alternativa a supercomputadores con mejor calidad/precio
• Características usuales:

– Más fuertemente acoplado que SD general
– Poca dispersión geográfica
– Redes de alta velocidad
– Sistema homogéneos
– Carácter estático
– Uso habitual de componentes hardware estándar

• Aunque puede usar sistemas heterogéneos y virtualización

• Aspectos software más relevantes:

– Entorno para desarrollo de aplicaciones paralelas
– Planificación de trabajos

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Utility Computing

Computación como otra empresa de servicio público
–
– Demanda dinámica basada en necesidades puntuales

“Alquiler” de recursos computacionales externos

• On-demand Computing

Define un modelo de trabajo más que una plataforma
– Aunque la solución natural es algún tipo de SD

•

Sistemas de computación grid o cloud

No es una idea nueva: John McCarthy (1961)
–

“Computing may someday be organized as a public utility just as the
telephone system is a public utility.”

•

•

•

•
•

Uso habitual de virtualización
Problema de la tarificación

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Grid Computing

• Acuñado por Foster inspirado en power grid
• Extensión de cluster computing a mayor escala:

– Máquinas con mayor dispersión geográfica
– Menor grado de acoplamiento
– Pueden extenderse a varios dominios de administración
– Grid = “Cluster virtual” sobre máquinas de varias organizaciones

• Desde interdepartamentales hasta intercorporativos

• Recursos no dedicados
• Grid convive con SD de cada organización

– Sistemas heterogéneos (virtualización)
– Sistemas dinámicos

• Aspectos software relevantes:

– Coordinar recursos de varias organizaciones sin un control central
– Uso de estándares y sistemas abiertos
– Seguridad

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Volunteer Computing

•

•

•

SD formado por recursos donados por usuarios a proyectos
– Normalmente, ciclos de procesador y espacio de almacenamiento
– Carácter altruista (Folding@home, SETI@home)
Similar a computación grid
– Dinámico, recursos no dedicados, dispersión geográfica, ...
Pero con diferencias:
–
Implica individuos, no organizaciones
– Asimetría de roles: usuario-proyecto

Simetría del grid: organización-organización

– Mayores problema de seguridad

Usuarios anónimos

•

•

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Cloud Computing

• Recursos HW y/o SW ofrecidos como servicio (¿de pago?)

– Recursos virtualizados y dinámicamente escalables
– Siguiente etapa en la evolución grid-utility basada en Internet

• Cloud metáfora frecuente de Internet

• Modelos de uso:

• Oferta dinámica de recursos HW virtuales según necesite cliente

– Infrastructure as a Service (ej Amazon Elastic Compute Clouds, EC2)
– Platform as a Service (ej. Google App Engine)
– Software as a Service (ej. Google Apps)

• Además plataforma SW de desarrollo

• Además aplicaciones de interés

• ¿Futura convergencia cloud y grid?
• Debate sobre aspectos sociales

– ¿Un paso más hacia la globalización? ¿Mayor pérdida de privacidad?

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Autonomic Computing

• Sistemas cada vez más complejos: necesidad de autogestión

– Iniciativa de IBM aplicable especialmente a SD

• Inspirado por sistema nervioso autónomo

• 4 áreas funcionales:
– Auto-configuración
– Auto-reparación
– Auto-optimización
– Auto-protección

• 5 niveles evolutivos de implantación:

– Desde gestión manual de componentes aislados
– Hasta gestión automatizada del sistema en su integridad

• Uso de bucle de control cerrado (con realimentación)

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Mobile Computing

• SD incluye dispositivos portátiles con acceso remoto
– Proliferación de dispositivos portátiles y redes inalámbricas
– Usuario accede a su organización mientras viaja

• Aspectos a considerar

– Limitaciones en los recursos del dispositivo
– Control de consumo de energía del dispositivo
– Ancho de banda variable
– Modo desconectado

• Usuario debe poder trabajar sin conexión
• Al reconectarse, “reconciliación” entre info. en dispositivo y en SD

– Puede ser automática o manual

– Mayores amenazas a la seguridad y privacidad

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Ubiquitous Computing

• Computadores omnipresentes incluidos en todo tipo de objetos
• SD formado por los dispositivos de cómputo en un ámbito
• Aspectos a considerar

– Sistema dinámico: componentes (des)aparecen y se mueven
– Spontaneous Networking
– Localización de dispositivos/usuarios
– Wearable Computing
– Context-aware Computing

• Escenarios de ejemplo

– Imprimir fotos al llegar a un hotel
– Visita guiada a un museo

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Objetivos de un Sistema Distribuido

• Transparencia
• Rendimiento
• Capacidad de crecimiento
• Carácter abierto
• Fiabilidad

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Transparencia
Existen varios perfiles de transparencia:

– Acceso: Manera de acceder a recurso local igual que a remoto.
– Posición: Se accede a los recursos sin conocer su localización.
– Migración: Recursos pueden migrar sin afectar a los usuarios.
– Concurrencia: Acceso concurrente no afecta a los usuarios.
– Replicación: La existencia de réplicas no afecta a los usuarios.
– Fallos: La ocurrencia de fallos no afecta a los usuarios.
– Crecimiento: El crecimiento del sistema no afecta a los usuarios.
– Heterogeneidad:Carácter heterogéneo no afecta a los usuarios.

• No siempre se puede conseguir
• Ni siempre es buena:

– Diseñadores de Java RMI consideran que la invocación de métodos

remota no debe ser exactamente igual que la local
• “A Note on Distributed Computing”, Jim Waldo, 1994

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