PDF de programación - Computación Cluster y Grid - Gestión de procesos

Computación Cluster y Grid
Computación Cluster y Grid
Computación Cluster y Grid

Computación Cluster y Grid

Gestión de Procesos
Gestión de Procesos

111

Gestión de Procesos

1. Conceptos y taxonomías: Trabajos y sistemas

T b j

i t

í

t

2. Planificación estática:

t
C
paralelos
Pl
Planificación de tareas dependientes
Planificación de tareas paralelas
Planificación de múltiples tareas

ió d

á i

ió

Pl

ifi

ifi

l

l

3. Planificación dinámica:
Equilibrado de carga
Migración de procesos
Migración de datos
Equilibrado de conexiones

E ilib d d

i

2

Computación Cluster y Grid

Escenario de Partida: Términos

t

t

d t

C j

Trabajos: Conjuntos de tareas (procesos o hilos)
)

T b j
que demandan: (recursos x tiempo)
Recursos: Datos, dispositivos, CPU u otros requisitos
CPU

D t

R
i
(finitos) necesarios para la realización de trabajos.
Tiempo: Periodo durante el cual los recursos están
Tiempo: Periodo durante el cual los recursos están

hil

di

iti

it

(

asignados (de forma exclusiva o no) a un determinado
trabajo.j

Relación entre las tareas: Las tareas se deben

ejecutar siguiendo unas restricciones en relación a los
datos que generan o necesitan (dependientes y
concurrentes)

Planificación: Asignación de trabajos a los nodos

de proceso correspondientes. Puede implicar
revisar, auditar y corregir esa asignación.

dit

ió

i

i

i

3

Computación Cluster y Grid

Escenario de Partida

Recursos demandados

Nodos
Nodos

(Procesadores)

Trabajos

Tareas

OBJETIVO
d l


b j

ió d l

A i

Asignación de los trabajos de los usuarios a los
distintos procesadores, con el objetivo de mejorar

prestaciones frente a la solución tradicional



i



l

4

Computación Cluster y Grid

Características de un Sistema Distribuido
Si t
Sistemas con memoria compartida
tid
Recursos de un proceso accesibles desde todos los

i

procesadores
p
Mapa de memoria
Recursos internos del SO (ficheros/dispositivos abiertos, puertos, etc.)
Reparto/eq ilibrio de carga (load sharing/balancing) a tomático
Reparto/equilibrio de carga (load sharing/balancing) automático
Si el procesador queda libre puede ejecutar cualquier proceso listo

Beneficios del reparto de carga:

p

g

Mejora uso de recursos y rendimiento en el sistema
Aplicación paralela usa automáticamente procesadores disponibles

di t ib id

Sistemas distribuidos

Si t
Proceso ligado a procesador durante toda su vida
Recursos de un proceso accesibles sólo desde procesador local
Recursos de un proceso accesibles sólo desde procesador local
No sólo mapa de memoria; También recursos internos del SO

Reparto de carga requiere migración de procesos

5

Computación Cluster y Grid

Escenario de Partida: Trabajos
ti

Q é
t ?
¿Qué se tiene que ejecutar?
Tareas en las que se dividen los trabajos:
Tareas disjuntas

j

Procesos independientes
Pertenecientes a distintos usuarios

Tareas cooperantes

Interaccionan entre sí
Pertenecientes a una misma aplicación
Pueden presentar dependencias
O Pueden requerir ejecución en paralelo

6 Sistemas Operativos Distribuidos

6

Computación Cluster y Grid

Tareas Cooperantes
t

ió

t

d

D
Dependencias entre tareas
Modelizado por medio de un

i

Ej
l l
Ejecución paralela
Implican un número de

grafo dirigido acíclico
grafo dirigido acíclico
(DAG).

Tareas

Transferencia de datos

Ejemplo: Workflow

tareas concurrentes
tareas concurrentes
ejecutando
simultáneamente:
De forma síncrona o

asíncrona.

En base a una topología de
En base a una topología de

conexión.

Siguiendo un modelo

t

maestro/esclavo o
distribuido.

/

l

Con unas tasas de
comunicación y un
intercambio de mensajes.

Ejemplo: Código MPI
Ejemplo: Código MPI

7 Sistemas Operativos Distribuidos

7

Computación Cluster y Grid

t

i

d

Escenario de Partida: Objetivos
Q é “
i ?
j
¿Qué “mejoras de prestaciones” se espera conseguir?
Tipología de sistemas:
Sistemas de alta disponibilidad
Sistemas de alta disponibilidad
HAS: High Availability Systems
Que el servicio siempre esté operativo
Que el servicio siempre esté operativo
Tolerancia a fallos

”

Sistemas de alto rendimiento

HPC: High Performance Computing
Que se alcance una potencia de cómputo mayor
Ejecución de trabajos pesados en menor tiempo
Ejecución de trabajos pesados en menor tiempo

Sistemas de alto aprovechamiento

HTS: High Troughput Systems
HTS: High Troughput Systems
Que el número de tareas servidas sea el máximo posible
Maximizar el uso de los recursos o servir a más clientes (puede

no ser lo mismo).

8 Sistemas Operativos Distribuidos

8

Computación Cluster y Grid

d

Sistemas de Cómputo
Dependen de uso previsto del sistema:
d

D
Máquinas autónomas de usuarios independientes
tá
Usuario cede uso de su máquina pero sólo cuando está

i t d l

¿Qué ocurre cuando deja de estarlo?

d
U
desocupada
¿
Migrar procesos externos a otros nodos inactivos
Continuar ejecutando procesos externos con prioridad baja

á i

i t

ól

d

j

i

d

ó

Sistema dedicado sólo a ejecutar trabajos paralelos

S
Se puede hacer una estrategia de asignación a priori
O ajustar el comportamiento del sistema dinámicamente
O ajustar el comportamiento del sistema dinámicamente
Se intenta optimizar tiempo de ejecución de la aplicación o el

aprovechamiento de los recursos

Sistema distribuido general (múltiples usuarios y

aplicaciones)
Se intenta lograr un reparto de carga adecuado
d

S i t

t d

d

t

l

9 Sistemas Operativos Distribuidos

9

Computación Cluster y Grid

Tipología de Clusters

Beowulf; programas paralelos; MPI; dedicación a un problema

Cl

Hi h P f

High Performance Clusters
t
High Availability Clusters
High Availability Clusters
ServiceGuard, Lifekeeper, Failsafe, heartbeat
High Throughput Clusters
High Throughput Clusters

Workload/resource managers; equilibrado de carga; instalaciones de

supercomputación

Según servicio de aplicación:
Según servicio de aplicación:

Web-Service Clusters
Storage Clusters

LVS/Piranha; equilibrado de conexiones TCP; datos replicados
LVS/Piranha; equilibrado de conexiones TCP; datos replicados

GFS; sistemas de ficheros paralelos; identica visión de los datos desde

cada nodo

Database Clusters

Oracle Parallel Server;
Oracle Parallel Server;

10 Sistemas Operativos Distribuidos

10

Computación Cluster y Grid

Planificación
l d

i t

l

li

ifi

ió

La planificación consiste en el despliegue de las

L
tareas de un trabajo sobre unos nodos del sistema:
Atendiendo a las necesidades de recursos
Atendiendo a las necesidades de recursos
Atendiendo a las dependencias entre las tareas
El rendimiento final depende de diversos factores:
El rendimiento final depende de diversos factores:
Concurrencia: Uso del mayor número de procesadores

d l

simultáneamente.

Grado de paralelismo: El grado más fino en el que se

pueda descomponer la tarea.

Costes de comunicación: Diferentes entre
Costes de comunicación: Diferentes entre

procesadores dentro del mismo nodo y procesadores
en diferentes nodos.

Recursos compartidos: Uso de recursos (como la

memoria) comunes para varios procesadores dentro
del mismo nodo
del mismo nodo.

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Computación Cluster y Grid

Planificación
Dedicación de los procesadores:

d

ió d l

D di
Exclusiva: Asignación de una tarea por procesador.
Tiempo compartido: En tareas de cómputo masivo con
Tiempo compartido: En tareas de cómputo masivo con
E/S reducida afecta dramáticamente en el rendimiento.
Habitualmente no se hace.

La planificación de un trabajo puede hacerse de dos

t

i

l

ió

formas:
Planificación estática: Inicialmente se determina
ifi

Pl
dónde y cuándo se va a ejecutar las tareas asociadas
a un determinado trabajo. Se determina antes de que
a un determinado trabajo. Se determina antes de que
el trabajo entre en máquina.

táti

d t

I i

Planificación dinámica: Una vez desplegado un

t b j
trabajo, y de acuerdo al comportamiento del sistema,
se puede revisar este despliegue inicial. Considera
que el trabajo ya está en ejecución en la máquina.
q

t d l

j y

i t

q

d

d

i

l

t

i

j

12

Computación Cluster y Grid

Gestión de Procesos

Planificación Estática

13

Computación Cluster y Grid

Planificación Estática
t

d

li

t

l

Generalmente se aplica antes de permitir la

G
ejecución del trabajo en el sistema.

iti

El planificador (a menudo llamado resource
El planificador (a menudo llamado resource

l

manager) selecciona un trabajo de la cola (según
política) y si hay recursos disponibles lo pone en
p
ejecución, si no espera.

) y

p

p

y

Cola de Trabajos

Planificador

Recursos?

í
sí

no
pespera

Sistema

Computación Cluster y Grid

Trabajos

j

14

l

i

t

Descripción de los Trabajos
d

d i

di

Para poder tomar las decisiones correspondientes a

P
la política del planificador, éste debe disponer de
información sobre los trabajos:
información sobre los trabajos:
Número de tareas (ejecutables correspondientes)
(cid:1