El objetivo principal de estos sistemas es permitir que un multicomputador pueda ejecutar programas escritos para un multiprocesador con memoria compartida
Cada uno de los nodos en un sistema de MCD aporta una parte de su memoria local para construir un espacio global de direcciones virtuales que será empleado por los procesos paralelos que se ejecuten en el sistema. El software de MCD se encarga de interceptar las referencias a memoria que hacen los procesos, y satisfacerlas, ya sea local o remotamente.
4.1 Configuraciones de memoria compartida distribuida.
COMPUTACIÓN PARALELA
Un computador paralelo es un conjunto de procesadores capaces de cooperar en la solución de un problema. El problema se divide en partes. Cada parte se compone de un conjunto de instrucciones. Las instrucciones de cada parte se ejecutan simultáneamente en diferentes CPUs. Técnicas computacionales que descomponen un problema en sus tareas y pistas que pueden ser computadas en diferentes máquinas o elementos de proceso al mismo tiempo.
Por qué utilizar computación paralela?
Reducir el tiempo de procesamiento
Resolver problemas de gran embergadura.
Proveer concurrencia.
Utilizar recursos remotos de cómputo cuando los locales son escasos.
Reducción de costos usando múltiples recursos "baratos" en lugar de costosas supercomputadoras.
Ampliar los límites de memoria para resolver problemas grandes.
El mayor problema de la computación paralela radica en la complejidad de sincronizar unas tareas con otras, ya sea mediante secciones críticas, semáforos o paso de mensajes, para garantizar la exclusión mutua en las zonas del código en las que sea necesario.
La computación paralela está penetrando en todos los niveles de la computación, desde computadoras masivamente paralelas usados en las ciencias de larga escala computacional, hasta servidores múltiples procesadores que soportan procesamiento de transacciones. Los principales problemas originados en cada uno de las áreas básicas de la informática (por ejemplo, algoritmos, sistemas, lenguajes, arquitecturas, etc.) se vuelven aún más complejos dentro del contexto de computación paralela.
DE CIRCUITOS, BASADOS EN BUS, ANILLO O CON CONMUTADOR
Existen varias formas de implantar físicamente memoria compartida distribuida, a continuación se describen cada una de ellas.
Memoria basada en circuitos: Existe una única área de memoria y cada micro tiene su propio bus de datos y direcciones (en caso de no tenerlo se vuelve un esquema centralizado)
Un computador paralelo es un conjunto de procesadores capaces de cooperar en la solución de un problema. El problema se divide en partes. Cada parte se compone de un conjunto de instrucciones. Las instrucciones de cada parte se ejecutan simultáneamente en diferentes CPUs. Técnicas computacionales que descomponen un problema en sus tareas y pistas que pueden ser computadas en diferentes máquinas o elementos de proceso al mismo tiempo.
Por qué utilizar computación paralela?
Reducir el tiempo de procesamiento
Resolver problemas de gran embergadura.
Proveer concurrencia.
Utilizar recursos remotos de cómputo cuando los locales son escasos.
Reducción de costos usando múltiples recursos "baratos" en lugar de costosas supercomputadoras.
Ampliar los límites de memoria para resolver problemas grandes.
El mayor problema de la computación paralela radica en la complejidad de sincronizar unas tareas con otras, ya sea mediante secciones críticas, semáforos o paso de mensajes, para garantizar la exclusión mutua en las zonas del código en las que sea necesario.
La computación paralela está penetrando en todos los niveles de la computación, desde computadoras masivamente paralelas usados en las ciencias de larga escala computacional, hasta servidores múltiples procesadores que soportan procesamiento de transacciones. Los principales problemas originados en cada uno de las áreas básicas de la informática (por ejemplo, algoritmos, sistemas, lenguajes, arquitecturas, etc.) se vuelven aún más complejos dentro del contexto de computación paralela.
DE CIRCUITOS, BASADOS EN BUS, ANILLO O CON CONMUTADOR
Existen varias formas de implantar físicamente memoria compartida distribuida, a continuación se describen cada una de ellas.
Memoria basada en circuitos: Existe una única área de memoria y cada micro tiene su propio bus de datos y direcciones (en caso de no tenerlo se vuelve un esquema centralizado)
MCD basada en bus: En este esquema los micros comparten un bus de datos y direcciones por lo que es más barato de implementar, se necesita tener una memoria caché grande y sumamente rápida.
Multiprocesadores tipo bus.
Multiprocesadores tipo bus.
Conexión entre CPU y memoria se hace a través de cables paralelos:
o Algunos transmiten las direcciones y datos que el CPU quiere leer o escribir
o Otros envían o reciben datos
o El resto para controlar las transferencias.
Dicha colección de cables se conoce con el nombre de bus.
Buses pueden ser parte del chip, pero en la mayoría de los sistemas los buses son externos y son usados para conectar circuitos impresos.
o Algunos transmiten las direcciones y datos que el CPU quiere leer o escribir
o Otros envían o reciben datos
o El resto para controlar las transferencias.
Dicha colección de cables se conoce con el nombre de bus.
Buses pueden ser parte del chip, pero en la mayoría de los sistemas los buses son externos y son usados para conectar circuitos impresos.
Una forma simple de construir multiprocesadores es conectarlos en un bus con más de un CPU.
MCD basada en anillos: Es más tolerante a fallos, no hay coordinador central y se privilegia el uso de la memoria más cercana.
Multiprocesadores basados en anillo.
Ejemplo Memnet: un espacio de direcciones se divide en una parte privada y otra compartida.
La parte privada:
o se divide en regiones cada máquina cuenta con memoria para su pila, datos y códigos no compartidos.
Parte compartida:
o común a todas las máquinas y se guarda de forma consistente mediante un protocolo de hardware parecido a los de bus se divide en bloques de 32 bytes, (unidad transferencia)
MCD basada en conmutador: Varios micros se conectan entre sí en forma de bus formando un grupo, los grupos están interconectados entre sí a través de un conmutador. Cuando se realiza una operación de memoria se intenta realizar dentro del grupo, de lo contrario pasa al conmutador para que lo redirecciones a otro grupo.
Multiprocesadores con conmutador.
En anillo o bus, el hecho de añadir un CPU satura el ancho de banda del bus o anillo
Dos métodos para solucionar el problema:
o 1. Reducir la cantidad de comunicación
o 2. Incrementar la capacidad de comunicación
Una forma de reducir la cantidad de comunicación es el ocultamiento trabajo adicional en esta área:
o mejorar protocolo de ocultamiento
o optimizar el tamaño del bloque
o incrementar la localidad de las referencias a memoria.
Sin embargo siempre se querrá añadir más CPUs y no habrá más ancho de banda en el bus.
Un modelo de consistencia de memoria especifica las garantías de consistencia que un sistema MCD realiza sobre los valores que los procesos leen desde los objetos, dado que en realidad acceden sobre una réplica de cada objeto y que múltiples procesos pueden actualizar los objetos.
La duplicidad de los bloques compartidos aumenta el rendimiento, pero produce un problema de consistencia entre las diferentes copias de la página en caso de una escritura.
Si cada escritura es necesario actualizar todas las copias el envió de las paginas por red provoca que el tiempo de espera aumente demasiado convirtiendo el método en impracticable.
CARACTERISTICAS DE CONSISTENCIA
La parte privada:
o se divide en regiones cada máquina cuenta con memoria para su pila, datos y códigos no compartidos.
Parte compartida:
o común a todas las máquinas y se guarda de forma consistente mediante un protocolo de hardware parecido a los de bus se divide en bloques de 32 bytes, (unidad transferencia)
MCD basada en conmutador: Varios micros se conectan entre sí en forma de bus formando un grupo, los grupos están interconectados entre sí a través de un conmutador. Cuando se realiza una operación de memoria se intenta realizar dentro del grupo, de lo contrario pasa al conmutador para que lo redirecciones a otro grupo.
Multiprocesadores con conmutador.
En anillo o bus, el hecho de añadir un CPU satura el ancho de banda del bus o anillo
Dos métodos para solucionar el problema:
o 1. Reducir la cantidad de comunicación
o 2. Incrementar la capacidad de comunicación
o mejorar protocolo de ocultamiento
o optimizar el tamaño del bloque
o incrementar la localidad de las referencias a memoria.
Sin embargo siempre se querrá añadir más CPUs y no habrá más ancho de banda en el bus.
4.2 Modelos de consistencia.
La duplicidad de los bloques compartidos aumenta el rendimiento, pero produce un problema de consistencia entre las diferentes copias de la página en caso de una escritura.
Si cada escritura es necesario actualizar todas las copias el envió de las paginas por red provoca que el tiempo de espera aumente demasiado convirtiendo el método en impracticable.
• Mantener consistencia no es algo simple.
• Un simple acceso a memoria puede requerir un gran número de paquetes a ser enviados.
ESTRICTA, CASUAL, SECUENCIAL, DEBIL, DE LIBERACION Y DE ENTRADA
CONSISTENCIA ESTRICTA: El modelo de consistencia más restrictivo es llamado consistencia estricta y es definido por la siguiente condición cualquier lectura sobre un ítem de dato X retorna un valor correspondiente con la más reciente escritura sobre X.
CONSISTENCIA CASUAL: Es un debilitamiento de la consistencia secuencial. Se hace una diferenciación entre eventos que están potencialmente relacionados en forma casual y aquellos que no.
La condición a cumplir para que unos datos sean casualmente consistentes es:
Escrituras que están potencialmente relacionados en forma casual deben ser vistas por todos los procesos en el mismo orden.
Esta secuencia es permitida con un almacenamiento casualmente consistente o con un almacenamiento consistente en forma estricta.
La condición a cumplir para que unos datos sean causalmente consistentes es:Escrituras que están potencialmente relacionadas en forma causal deben ser vistas por todos los procesos en el mismo orden.
Escrituras concurrentes pueden ser vistas en un orden diferente sobre diferentes máquinas.
Esta secuencia es permitida con un almacenamiento causalmente consistente, pero no con un almacenamiento secuencialmente consistente o con un almacenamiento consistente en forma estricta.
CONSISTENCIA SECUENCIAL: La consistencia secuencial es una forma ligeramente más débil de la consistencia estricta. Satisface la siguiente condición:
El resultado de una ejecución es el mismo si las operaciones (lectura y escritura) de todos los procesos sobre el dato fueron ejecutadas en algún orden secuencial y las operaciones de cada proceso individual aparecen en esta operaciones de cada proceso individual aparecen en esta secuencia en el orden especificado por su programa
a) Un dato almacenado secuencialmente consistente.
b) Un dato almacenado que no es secuencialmente consistente.
CONSISTENCIA DÉBIL: Los accesos a variables de sincronización asociadas con los datos almacenados son secuencialmente consistentes.
Propiedades:
No se permite operación sobre una variable de sincronización hasta que todas las escrituras previas de hayan completado. No se permiten operaciones de escritura o lectura sobre ítems de datos hasta que no se hayan completado operaciones previas sobre variables de sincronización.
CONSISTENCIA LIBERACIÓN (RELEASE): El modelo de consistencia release, RC, se basa en el supuesto de que los accesos a variables compartidas se protegen en secciones críticas empleando primitivas de sincronización, como por ejemplo locks. En tal caso, todo acceso esta precedido por una operación adquiere y seguido por una operación release. Es responsabilidad del programador que esta propiedad se cumpla en todos los programas.
Puesto que ningún otro proceso, ni local ni remoto, puede acceder a las variables que han sido modificadas mientras se encuentren protegidas en la sección critica, la actualización de cualquier modificación puede postergarse hasta el momento en que se lleva a cabo la operación reléase.
Propagación de Actualizaciones bajo RC y LRC de código sin proteger. En consecuencia obtuvo un valor inconsistente para la variable leída.
4.3 MCD en base de páginas.
Cuando dirección CPU se encuentra en una página que reside en una máquina remota:
Se notifica al sistema operativo
Sistema solicita dicha página con un mensaje.
Tanto ubicación como acceso son realizados a nivel software.
Ejemplos: IVY y Mirage
El esquema de MCD propone un espacio de direcciones de memoria virtual que integre la memoria de todas las computadoras del sistema, y su uso mediante paginación. Las páginas quedan restringidas a estar necesariamente en un único ordenador. Cuando un programa intenta acceder a una posición virtual de memoria, se comprueba si esa página se encuentra de forma local. Si no se encuentra, se provoca un fallo de página, y el sistema operativo solicita la página al resto de computadoras.
El sistema funciona de forma análoga al sistema de memoria virtual tradicional, pero en este caso los fallos de página se propagan al resto de ordenadores, hasta que la petición llega al ordenador que tiene la página virtual solicitada en su memoria local. A primera vista este sistema parece más eficiente que el acceso a la memoria virtual en disco, pero en la realidad ha mostrado ser un sistema demasiado lento en ciertas aplicaciones, ya que provoca un tráfico de páginas excesivo.
Una mejora dirigida a mejorar el rendimiento sugiere dividir el espacio de direcciones en una zona local y privada y una zona de memoria compartida, que se usará únicamente por procesos que necesiten compartir datos. Esta abstracción se acerca a la idea de programación mediante la declaración explícita de datos públicos y privados, y minimiza el envío de información, ya que sólo se enviarán los datos que realmente vayan a compartirse.
DISEÑO REPLICA GRANULARIDAD CONSISTENCIA
Hay dos razones principales para la replicación de datos:
Confiabilidad
Continuidad de trabajo ante caída de la réplica, mayor cantidad de copias mejor protección contra la corrupción de datos.
Rendimiento
El SD escala en número
Escala en área geográfica (disminuye el tiempo de acceso al dato) Consulta simultánea de los mismos datos.
GRANULARIDAD.
Se refiere a la especificidad a la que se define un nivel de detalle en una tabla, es decir, si hablamos de una jerarquía la granularidad empieza por la parte más alta de la jerarquía, siendo la granularidad mínima, el nivel más bajo.
MODELOS DE CONSISTENCIA.
Es esencialmente un contrato entre procesos y el almacenamiento de datos.
Es decir: si los procesos acuerdan obedecer ciertas reglas, el almacenamiento promete trabajar correctamente.
Normalmente un proceso que realiza una operación de lectura espera que esa operación devuelva un valor que refleje el resultado de la última operación de escritura sobre el dato.
Los modelos de consistencia se presentan divididos en dos conjuntos:
Modelos de consistencia centrados en los datos.
Modelos de consistencia centrados en el cliente.
4.4 MCD en base a variable.
Munin:
Consistencia de liberación.
Protocolos múltiples.
Directorios.
Sincronización.
Midway:
Consistencia de entrada.
Implementación. La compartición falsa se produce cuando dos procesos se pelean el acceso a la misma página de memoria, ya que contiene variables que requieren los dos, pero estas no son las mismas. Esto pasa por un mal diseño del tamaño de las páginas y por la poca relación existente entre variables de la misma página.
En los MCD basados en variables se busca evitar la compartición falsa ejecutando un programa en cada CPU que se comunica con una central, la que le provee de variables compartidas, administrando este cualquier tipo de variable, poniendo variables grandes en varias páginas o en la misma página muchas variables del mismo tipo, en este protocolo es muy importante declarar las variables compartidas.
En los MCD basados en objetos se busca el acceso a datos por medio de la encapsulación de la información. Y repartida a través de la red, estos objetos serán definidos por el Programador y las CPUs cambiaran los estados según procedan con los accesos.
MCD BASADA EN VARIABLES COMPARTIDAS
El problema del false sharing puede eliminarse si se utiliza una granularidad más tan fin tan fina, como las entidades que usualmente se comparten en los programas paralelos:
Las variables. De ser así, el problema ahora consiste en cómo mantener registro de las variables replicadas. Además, es probable que sea más conveniente utilizar una política de actualización y no de invalidación, puesto que en la implementación debe ser posible identificar escrituras a variables individuales.
4.5 MCD en base a objetos.Nace como respuesta a la creciente popularización de los lenguajes orientados por objetos.
Es un modelo de programación de DSM de alto nivel.
Una alternativa al uso de páginas es tomar el objeto como base de la transferencia de memoria. Aunque el control de la memoria resulta más complejo, el resultado es al mismo tiempo modular y flexible, y la sincronización y el acceso se pueden integrar limpiamente. Otra de las restricciones de este modelo es que todos los accesos a los objetos compartidos han de realizarse mediante llamadas a los métodos de los objetos, con lo que no se admiten programas no modulares y se consideran incompatibles.
Un ejemplo de un sistema de MCD que utiliza una granularidad a nivel de variable compartida es Munin, una de las primeras implementaciones de MCD. Munin permite la ubicación de variables individuales en páginas diferentes, de modo que se pueda utilizar el hardware de paginación para identificar los accesos a las variables compartidas.
4.6. Administradores de memorias en clusters.
La operación de clusters requiere de un manejo adecuado de los recursos asociados. Los recursos del cluster deben ser administrados adecuadamente para que el administrador invierta la menor cantidad de tiempo en detectar, investigar y recuperar fallos de hardware y software, y de este modo definir posibles medidas de contingencia y tratar que el sistema esté libre de errores. A su vez, estos pasos permiten la adaptabilidad a los requerimientos y cambios constantes que se presentan en la manipulación de tecnologías cluster, en cuanto se refiere al
hardware, software y al uso de ciertos patrones de diseño.
El administrador de un cluster debe tomar en cuenta algunos aspectos, una vez que se ha completado la instalación de los recursos básicos de hardware y software. Estos aspectos incluyen la configuración e instalación de un sistema de archivos universal, la configuración y administración de recursos mediante herramientas implementadas en software; el monitoreo de sus actividades y el registro de cada uno de los eventos generados por la ejecución de cálculos computacionales.
Varios de los sistemas más importantes para la instalación automática de clusters, incluyen herramientas de monitoreo, administración y registro de eventos mediante paquetes de distribución para sistemas Windows y Linux. Entre estos sistemas están OSCAR y Rocks NPACI; ambos sistemas permiten el uso de herramientas de software que tienen propósitos específicos tales como:
Definición y administración de nodos.
Administración de colas por lotes (Batch Queue Management).
Administración de recursos: grupos NIS (Network Information Service), cuotas de disco y CPU.
Administración de servicios de resolución de nombres : DNS (Domain Name System para clusters).
Registro de usuarios para clusters de dimensiones superiores a los 100 nodos.
Monitoreo de carga.
La administración de clusters, implica tomar medidas preventivas y planificar tareas. La administración implica los siguientes aspectos:
Registro de eventos.
Monitoreo o medida del estado de los recursos del cluster.
Recuperación ante fallos de hardware, software, incluyendo el sistema de archivos.
Administración del registro de usuarios y grupos de usuarios, de los servicios del cluster (accounting).
Planificación de tareas y balanceo de carga.
Registro de Eventos
El manejo de logs, o el registro de eventos generados tanto por el kernel del sistema operativo, como por los diferentes servicios que han sido habilitados para el establecimiento de comunicación entre los nodos, se lo puede realizar mediante comandos del sistema operativo Linux para poder visualizar los archivos de logs, o utilizar herramientas de monitoreo tales como:
La administración de clusters, implica tomar medidas preventivas y planificar tareas. La administración implica los siguientes aspectos:
Registro de eventos.
Monitoreo o medida del estado de los recursos del cluster.
Recuperación ante fallos de hardware, software, incluyendo el sistema de archivos.
Administración del registro de usuarios y grupos de usuarios, de los servicios del cluster (accounting).
Planificación de tareas y balanceo de carga.
Registro de Eventos
El manejo de logs, o el registro de eventos generados tanto por el kernel del sistema operativo, como por los diferentes servicios que han sido habilitados para el establecimiento de comunicación entre los nodos, se lo puede realizar mediante comandos del sistema operativo Linux para poder visualizar los archivos de logs, o utilizar herramientas de monitoreo tales como:
LogCheck
Swatch
LogSentry
LogDog
Monitoreo y Estado del Cluster
El monitoreo permite conocer si todos los componentes de hardware y software están disponibles y operando de acuerdo a lo esperado. Es decir, debe asegurarse que todos los componentes de hardware estén disponibles durante el arranque del sistema operativo (CPUs, memoria, discos, dispositivos de red y otros), y de igual forma, que todos los servicios de software, tales como: planificadores de tareas, administradores de recursos, y demonios de monitoreo se ejecuten correctamente en el cluster.
Swatch
LogSentry
LogDog
Monitoreo y Estado del Cluster
El monitoreo permite conocer si todos los componentes de hardware y software están disponibles y operando de acuerdo a lo esperado. Es decir, debe asegurarse que todos los componentes de hardware estén disponibles durante el arranque del sistema operativo (CPUs, memoria, discos, dispositivos de red y otros), y de igual forma, que todos los servicios de software, tales como: planificadores de tareas, administradores de recursos, y demonios de monitoreo se ejecuten correctamente en el cluster.
Entre las herramientas de monitoreso se pueden mencionar:
Big Brother
Cluemon
Ganglia
Nagios
PARMON
Supermon
Cluemon
Ganglia
Nagios
PARMON
Supermon
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