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1 Prof. Samuel Souza

2 } Monolíticas Aplicações em um computador centralizado } Em Rede Aplicações com comunicação em rede } Distribuídas Comunicação e cooperação em rede

3 } Aplicações que são funcionalmente separadas em processos distintos rodando em computadores diferentes sobre uma rede. } Os processos interoperam para resolver um problema computacional comum. } Consistem de interface de usuário, dados do usuário e os processos em diferentes computadores.

4 } Modelo conceitual, adotado para disciplinar e orientar o projeto e a implementação de aplicações que estão funcionalmente separadas em processos distintos. } Uma aplicação distribuída é conceitualmente modelada para ser composta por dois processos cooperantes: o processo-cliente e o processo servidor.

5 } Middleware é um software que permite elementos de aplicações interoperarem, apesar das diferenças nos protocolos de comunicação, arquiteturas de sistemas, sistemas operacionais, bases de dados e outro serviços de aplicação.

6 } Os objetos fornecem uma forma interessante para organizar a complexidade nos modernos sistemas de computação. } A combinação natural de dados e comportamento e a separação explícita entre interface e implementação, proporciona uma solução ótima para a distribuição de dados e processos de uma aplicação.

7 } Objetos podem ser usados para construir aplicações distribuídas seguindo o modelo Cliente/Servidor. } Assim, devem poder ser localizados e acessados através de uma rede de computadores.

8 } Modelos definidos, seguindo o paradigma de orientação a objetos, para servir de base para a construção de implementações de objetos distribuídos. SOM COM CORBA DOM DCOM RMI...

9 RPC - Remote Procedure Call operationq 0 ~ ~ reply 0 CLIENT Top layer SERVER client stub Middle layer server stub wire protocol Bottom layer Network wire protocol

10 } A evolução das aplicações para Web tornou visível um problema nos métodos utilizados anteriormente. Visando facilitar a distribuição pela Web surgiram alguns métodos diferentes: RPC/XML WSDL SOAP/XML

11 } Cluster São um conjunto de computadores construídos especificamente para os calculos envolvidos em uma dada simulação, ou seja, são máquinas extremamente aplicadas. O que implica em arquitetura igual em todos os nós. } Grids Um grid seria um cluster heterogêneo, ou seja, cada nó possui uma arquitetura diferente e muitas vezes um nó é um computador instalado no seu escritório, portanto não são máquinas necessáriamente dedicadas.

12 } Um exemplo de um GRID computacional é o projeto } Este projeto utiliza dados de um coletor de ondas gravitacionais (LIGO) para procurar pulsares (Estrelas de Neutrons) } Utiliza o Software BOINC da universidade de Berkeley para distribuir as tarefas. } } }

13 } Seguindo o Principio de Grids computacionais o Cloud Computing refere-se a utilização de memória e capacidades de armazenamento e cálculo em servidores compartilhados e interligados através da Internet. } Os dados se tornam acessíveis de qualquer lugar com acesso a Internet

14 } IaaS (Infrasctructure as a Service) Quando se utiliza uma porcentagem de um servidor adequada a sua necessidade. } PaaS (Plataform as a Service) Utiliza-se apenas uma plataforma, como um banco de dados ou web service. } DaaS (Development as a Service) Compartilhamento de ferramentas de desenvolvimento e serviços baseados em Mashups. } SaaS Software as a Service Uso de um software sobre a Web, como o google docs. } CaaS Communication as a Service Uso de uma comunicação unificada hospedada em um data center do provedor ou fabricante, como a Locaweb.

15 } Introdução Busca por maior desempenho Aplicações intrinsecamente paralelas Alto custo dos supercomputadores tradicionais. Desenvolvimento de redes de computadores de alta velocidade; Desenvolvimento tecnológico na construção de microprocessadores;

16 } Concorrência: quando dois ou mais processos começaram sua execução mas não terminaram. } Sistema Distribuído: Processos concorrentes executados em vários elementos de processamento. } Paralelismo: Sistema distribuído visando à solução de um único problema.

17 } Classificação de Flynn: SISD (Single Instruction Single Data): Arquitetura de von Neumann; SIMD (Single Instruction Multiple Data): Supercomputadores clássicos (Computadores vetoriais); MISD (Multiple Instruction Single Data): O Mesmo fluxo de dados percorre um array linear de processadores (pipeline); MIMD (Multiple Instruction Multiple Data): Arquiteturas formada por processadores executam instruções independentemente.

18 } Memória compartilhada: Caracteriza-se pela existência de uma memória global. } Memória distribuída: Cada processador possui sua própria memória local. Os processos devem utilizar troca de mensagem para se comunicar. Redes de computadores utilizando um sistema de passagem de mensagem encontram-se nesta categoria.

19 } Para a execução de programas paralelos, deve haver meios de: Definir um conjunto de tarefas a serem executadas paralelamente; Ativar e encerrar a execução destas tarefas; Coordenar e especificar a interação entre estas tarefas.

20 } Há três estilos básicos de paralelismo, dependentes da plataforma de execução. Paralelismo Geométrico: o conjunto de dados é dividido e cada processador executa uma cópia do programa em seu conjunto de dados. Paralelismo Processor Farm : Caracteriza-se por um processador mestre que supervisiona um grupo de processadores escravos. Paralelismo Pipeline: A aplicação é dividida em tarefas específicas que são distribuídas aos processadores de forma pipeline.

21 } Há dois principais padrões de troca de mensagens: PVM Parallel Virtual Machine: é o conjunto integrado de bibliotecas e de ferramentas de software, cuja finalidade é emular um sistema computacional concorrente, heterogêneo, flexível e de propósito geral. MPI Massage Passing Interface: Padrão de interface de troca de mensagens para aplicações que utilizam computadores MIMD com memória distribuída.

22 } Speedup: Relação entre o tempo de execução de um processo em um único processador e a execução em p processadores. S p = = T seq T p } Eficiência: Relação entre o speedup e número de processadores. E = S p p

23 } Calculo do PI PI é uma constante matemática que é definida pela divisão do perímetro de uma circunferência e o seu diâmetro. Utilizado para Princípios Físicos, na probabilidade e estatística. Método de Monte Carlo

24 } Número Primos Números divisíveis apenas por 1 e por eles próprios. Utilizados na criptografia, quanto mais alto o valor do primo, supostamente mais difícil de se encontrar uma correspondência entre as chaves (este conceito é mais complexo que isto).

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