UMA PROPOSTA DE UM CLUSTER DE BAIXO INVESTIMENTO PARA O PROCESSAMENTO PARALELO DE APLICAÇÕES EM COMPUTADORES DE UMA MESMA REDE

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1 UMA PROPOSTA DE UM CLUSTER DE BAIXO INVESTIMENTO PARA O PROCESSAMENTO PARALELO DE APLICAÇÕES EM COMPUTADORES DE UMA MESMA REDE Eduardo Machado Real UEMS Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul Nova Andradina MS, Brasil Francisco Sanches Banhos Filho UNEMAT Universidade Estadual de Mato Grosso Colíder MT, Brasil RESUMO Os clusters podem ser definidos como um conjunto de sistemas computacionais interligados através de uma rede, formando um sistema integrado e consistente. Cada elemento desse conjunto é denominado por nó (node), que juntos oferecem alto desempenho computacional, serviços eficientes e alta disponibilidade. O principal objetivo nessa estrutura é fazer com que os nós sejam transparentes a aplicação e ao usuário, permitindo um processamento paralelo e distribuído a diversos tipos de aplicações que exigem alto desempenho. Atualmente é possível estruturar clusters na rede local de uma empresa, aproveitando as máquinas já existentes (hardware) nessa rede e incluindo a instalação de softwares específicos para clusters, disponíveis com licença livre. Desta forma, esse artigo apresenta os princípios básicos que definem um cluster de computadores, o seu funcionamento e os principais tipos existentes, e junto a isso, contextualizar diferentes aplicações que melhoram o desempenho utilizando clusters e, ao final, propor um estudo de caso que realização implantação de um cluster com três computadores para o processamento e renderização de imagens e que responda às necessidades de empresas que podem aperfeiçoar o processamento de aplicações paralelizáveis com baixo investimento. Palavras chaves: Cluster, Processamento paralelo e distribuído e alto desempenho computacional 1 Introdução As primeiras tentativas de estruturar computadores interligados foram desenvolvidas pela IBM em 1960, exemplificando que já faz algum tempo que as primeiras soluções foram estudadas e focadas no paralelismo de computadores. Desde então já havia a preocupação com a dependência cada vez maior dos sistemas informatizados que exigiam alto desempenho, onde era necessário manter determinados serviços ativos e sem ocorrência de falhas durante a maior parte do tempo. Daí nasceu a idéia de agrupar máquinas para solucionar estes problemas. Este agrupamento foi denominado de Cluster.

2 Um Cluster pode ser definido como um sistema que compreende dois ou mais computadores ou sistemas, denominados nodos ou nós, no qual trabalham em conjunto para executar aplicações ou realizar outras tarefas, de maneira transparente aos usuários, ou seja, os usuários terão a impressão de estar utilizando um único sistema. (PITANGA, 2003) Um Cluster de computadores deve atender alguns princípios básicos como: Escalabilidade: possibilidade de acrescentar ou remover componentes no Cluster, sem interromper a disponibilidade dos serviços ativos. Alta Disponibilidade: para garantir o processamento de aplicações de missão crítica, sem interrupções. Transparência: capacidade de se apresentar como um sistema único. Confiabilidade: deve garantir a realização da tarefa a qual foi designado. Gerenciamento e Manutenção: mecanismos que permitem gerenciar de forma simples a complexidade de configurações e manutenção. Existem algumas razões que justificam a utilização de Clusters ou combinações de Clusters. Por padrão, esta razão é quando os conteúdos são críticos ou quando os serviços têm que estar disponíveis e/ou processados o quanto mais rápido possível. Os Prestadores de Serviços de Internet (ISP Internet Service Providers) ou sites de comércio eletrônico frequentemente requerem alta disponibilidade e balanceamento de carga de forma escalável. Os Clusters paralelos têm uma importante participação na indústria cinematográfica para renderização de gráficos de altíssima qualidade e animações. Os Clusters Beowulf são usados na ciência, engenharia e finanças para atuarem em projetos de desdobramento de proteínas, dinâmica de fluídos, redes neurais, análise genética, estatística, economia, astrofísica dentre outras. Enfim, pesquisadores, organizações e empresas estão utilizando os Clusters porque necessitam incrementar sua escalabilidade, gerenciamento de recursos, disponibilidade ou processamento a nível supercomputacional a um preço mais acessível. 2 Os aspectos gerais que definem um cluster Também chamado de clustering ou agrupamento, cluster é o nome dado a um sistema montado com mais de um computador, cujo objetivo é fazer com que todo o processamento da aplicação seja distribuído aos computadores, mas de forma que pareça com que eles sejam um computador só. Com

3 isso, é possível realizar processamentos que até então somente computadores de alta capacidade poderiam fazer. Cada computador de um Cluster é denominado nó ou nodo. Todos devem ser interconectados, de maneira a formarem uma rede, de qualquer topologia. Essa rede precisa ser criada de uma forma que permita o acréscimo ou a retirada de um nó (em casos de danos, por exemplo), mas sem interromper o funcionamento do Cluster. O sistema operacional usado nos computadores deve ser de um mesmo tipo, ou seja, ou somente Windows, ou somente Linux, ou somente BSD, etc. Isso porque existem particularidades em cada sistema operacional que poderiam impedir o funcionamento do Cluster. Independente do sistema operacional usado, é preciso usar um software que permita a montagem do Cluster em si. Esse software vai ser responsável, entre outras coisas, pela distribuição do processamento. Esse é um ponto crucial na montagem de um Cluster. É preciso que o software trabalhe de forma que erros e defeitos sejam detectados, oferecendo meios de providenciar reparos, mas sem interromper as atividades do Cluster. Para que exista, um Cluster é necessário ao menos dois computadores. Evidentemente, quanto mais computadores existirem no Cluster, maiores serão os custos de implementação e manutenção. Isso não se deve apenas ao preço dos computadores, mas também pelos equipamentos envolvidos (switches, cabos, hubs, no-breaks, etc). Mas ainda assim, os custos costumam ser menores do que a aquisição/manutenção de computadores poderosos e algumas vezes o processamento é até mais rápido. A figura 1 ilustra um modelo simples de cluster. Armazenamento de Informações Nós-escravos Nós-escravos Nós-escravos Rede Nó-mestre Nós-escravos Nós-escravos Nós-escravos Figura 1 Modelo de um Cluster 2.1 Classificação de Clusters Há diversas classificações de Cluster. Um tipo famoso é o Cluster da classe Beowulf, constituído por diversos nós escravos gerenciados por um só computador, no entanto há outros também conhecidos e utilizados, como:

4 Cluster de Alto Desempenho: Também conhecido como Cluster de alta performance, ele funciona permitindo que ocorra uma grande carga de processamento com um volume alto de gigaflops em computadores comuns e utilizando sistema operacional gratuito, o que diminui seu custo. Cluster de Alta Disponibilidade: São Clusters os quais seus sistemas conseguem permanecer ativos por um longo período de tempo e em plena condição de uso. Sendo assim, podemos dizer que eles nunca param seu funcionamento; além disso, conseguem detectar erros se protegendo de possíveis falhas. São construídos para prover uma disponibilidade de serviços e recursos de maneira ininterrupta, através do uso da redundância implícita ao sistema. Caso um nó do Cluster vier a falhar (failover), aplicações ou serviços estarão disponíveis em outro nó. Estes tipos de Clusters são utilizados para base de dados de missões críticas, correio eletrônico, servidores de arquivos e aplicações. Cluster para Balanceamento de Carga: Esse tipo de Cluster tem como função controlar a distribuição equilibrada do processamento. Requer um monitoramento constante na sua comunicação e em seus mecanismos de redundância, pois se ocorrer alguma falha, haverá uma interrupção no seu funcionamento. Processamento Distribuído ou Processamento Paralelo (HPC): este modelo de Cluster aumenta a disponibilidade e desempenho para as aplicações, sendo utilizado em tarefas típicas em que se exige desempenho no processamento. Uma grande tarefa computacional pode ser dividida em pequenas tarefas que são distribuídas entre os nós, que ficam com a tarefa de processá-las. Este tipo de Cluster é comumente associado ao projeto Beowulf. Estes Clusters são usados em computação científica ou análises financeiras, tarefas típicas que exigem um alto poder de processamento. 2.2 Aplicações para Clusters Os Clusters podem ser usados para uma infinidade de aplicações. Basicamente, para qualquer uma que exija processamento pesado. Como exemplos de aplicações, há a previsão meteorológica (previsão do tempo e condições climáticas), simulações geotérmicas (ou seja, simulação de eventos no

5 solo), renderização de efeitos especiais (muito usado em filmes), simulações financeiras, distribuição de carga, etc. Basicamente qualquer tipo de aplicação crítica, ou seja, aplicações que não podem parar de funcionar ou não podem perder dados (como os sistemas de bancos, por exemplo), podem utilizar as tecnologias de Cluster, desde que devidamente configurados para não serem sujeitos a falhas graves. Assim, o Cluster deve contar com no-breaks e/ou geradores que garantam o funcionamento do sistema mesmo nos casos de queda de energia, além de contar com meios de manutenção e detecção de falhas eficientes, conforme já citado. 3 Opções de Clusters 3.1 Cluster Beowulf O projeto Beowulf foi iniciado no Center of Excellence in space Data and Information Sciences (CESDIS), laboratório este pertencente a Universities Space Research Association (USRA) sob supervisão da NASA (National Aeronautics and Space Administration). O objetivo do projeto era a construção de um Cluster de 16 nós para o projeto ESS (Eatch and space sciences) no GSFC (Goddard Space Fight Center). Com o sucesso obtido o projeto do Cluster se espalhou para várias outras divisões da NASA e laboratórios de todo o mundo. Qualquer Cluster para processamento massivo e/ou paramétrico de alto desempenho que se enquadre em certas regras pode ser considerado um Cluster do tipo Beowulf. Apesar de softwares específicos serem indicados para montagem dos beowulfs, o termo define mais um conceito do que uma plataforma ou um conjunto de softwares. (LINUX VIRTUAL SERVER, 2012) Clusters Beowulf é uma arquitetura utilizada para processamento paralelo que geralmente consiste de um nó central ou servidor e um ou mais nós clientes, interconectados através de ethernet ou algum outro tipo de rede de dados. O hardware utilizado na montagem do Cluster é classificado como COTS (commodity of the shelf equipamentos comuns, geralmente desktops), sendo que qualquer hardware capaz de rodar um SO (Sistema Operacional) e interconectar a uma rede pode ser participante do Cluster.

6 O Beowulf também usa software livre como o sistema operacional GNU Linux e bibliotecas para comunicação em rede, como Parallel Virtual Machine (PVM) e Message Passing Interface (MPI). O nó servidor controla o Cluster inteiro, distribuí os processos e serve arquivos para os nós clientes. Também funciona como console do sistema, e gateway para o mundo externo. Clusters beowulf particularmente grandes podem ter mais de um nó central ou servidor, e possivelmente outros nós dedicados a certas tarefas como, por exemplo, consoles ou estações de monitoramento. (RUIZ, 2012) Quando se fala em grandes volumes de processamento, estações de trabalho típicas não dispunham de armazenamento suficiente nem de processamento capaz de processar todo esse volume de informação. Contudo era necessária a utilização de servidores no auxilio desse armazenamento ocasionando desta forma sobrecarga nos servidores e consequentemente um elevado tempo de resposta para todas as requisições. Neste sentido surge o projeto Beowulf com a proposta de interconectar hardware COTs construindo um aglomerado de computadores com um alto poder de processamento. Os Clusters Beowulf segundo ROCHA (2012) foram criados enfatizando: uso de componentes disponíveis no mercado; processadores dedicados, ao invés de usar tempo ocioso de estações; uma rede de sistema privada (system area network - SAN); nenhum componente feito sob encomenda, de modo a facilitar a replicação; E/S escalável; uma base de software disponível livremente e uso de ferramentas de computação distribuída, disponíveis livremente com alterações mínimas; Como vantagens desta filosofia de trabalho, em ROCHA (2012) é elencado que: Nenhum fornecedor possui os direitos sobre o produto. Sistemas podem ser construídos usando componentes de diversas origens, graças ao uso de interfaces padrão, tais como IDE, PCI e SCSI. Pode-se tomar vantagem das rápidas evoluções tecnológicas, permitindo adquirir sistemas mais recentes, melhores, a menores preços, capazes de continuar rodando o mesmo software. Os primeiros sistemas construídos baseavam-se no processador 80486DX4-100 enquanto os mais recentes usam Pentium III/IV ou Athlon, pois o projeto contempla o uso de PCs comuns.

7 Os sistemas podem ser montados e modificados ao longo do tempo, de acordo com as necessidades e recursos (inclusive financeiros) do usuário, sem depender de configurações disponíveis de um vendedor. A grande vantagem na utilização de um Cluster Beowulf é que é permitida uma heterogeneidade de hardware. Muitos projetos de universidade tiveram seus Cluster inicialmente montados com sucatas, ou melhor dizendo, computadores que já poderiam ser descartados, pois tinham um tempo de utilização elevado. Na figura 2 é possível visualizar um Cluster Beowulf. Figura 2 Cluster Beowulf 3.2 Mosix Nesta seção será abordado o Mosix, solução proposta de Cluster para estudo de caso proposto na seção 5. Segundo Mosix (2012), o Mosix (Multicomputer Operating System for Unix) é um sistema de gerenciamento de Cluster, também conhecido como sistema operacional de Cluster, para a Computação de Alto Desempenho (HPC) em Clusters Linux x86, multi-clusters e nuvens. O Mosix pode ser entendido como uma aplicação ou ferramenta de Cluster para o Linux, sendo mais apropriado para o Balanceamento de Carga, facilitando a utilização ou a não obtenção de recursos e aplicações desenvolvidas especificamente para o Cluster. Em Mosix (2012) informa as características do Mosix, mostradas aqui de maneira resumida: esta ferramenta realiza tarefas de distribuição automática de processamento. Fornece algumas características como uma imagem única do sistema, a descoberta automática de recursos e distribuição de carga dinâmica por migração preemptiva de processo. Além disso, é implementado como uma camada de software que permite que aplicativos sejam executadas em nós remotos como se fossem executados localmente. Os usuários podem iniciar (sequencial e paralelo) aplicações em um nó,

8 enquanto o Mosix busca automaticamente recursos e de forma transparente e os executa em outros nós. Não há necessidade de modificar os aplicativos, copiar arquivos, fazer login ou atribuir processos a nós remotos, de maneira automatica. A alocação de aplicações para nós são supervisionados por um conjunto abrangente de algoritmos on-line que monitoram o estado dos recursos e tentam melhorar o desempenho global de alocação dinâmica de recursos, por exemplo, o balanceamento de carga. Com isso, pode-se definir o Mosix como um recurso eficiente na realização de tarefas de distribuição automática de processamento entre as máquinas envolvidas no Cluster. Segundo em Aluvino (2008), sua vantagem é que tende a permitir a migração automática de processos entre as máquinas envolvidas no Cluster, fazendo com que as aplicações normais existentes no mercado funcionem numa estrutura de Cluster com mínimas alterações. O Mosix é um tipo de Cluster que precisa de modificação no kernel do Sistema Operacional. É importante portanto observar as versões de kernel e possivelmente será necessária a sua recompilação. Por exemplo, é necessário recompilar um kernel 2.6.x para construir um Cluster com a versão gratuita do Mosix 2, que é limitada a seis nós. Segundo em Aluvino (2008), na prática o Mosix ainda não está totalmente completo, embora já tenha o poder de se tornar viável e resolver vários problemas, ainda tem muitas coisas novas a serem desenvolvidas, como sockets migráveis, por exemplo. A idéia, portanto é que, o sistema de arquivos do Cluster consiste em divisões os processos, que são colocados em diferentes nodos para permitir operações paralelas em arquivos diferentes. A característica-chave do Cluster é a habilidade de migrar os processos a outro nodo, melhor do que a maneira tradicional de trazer os dados do arquivo ao processo. Há também a ferramenta OpenMosix, um projeto encerrado em 2008, mas que é um modelo criado do Mosix. Segundo Tolouei (2010), o openmosix surgiu como uma variante do projeto original Mosix. Basicamente ele é uma extensão do núcleo do Linux que implementa verdadeiramente um ambiente SSI em um Cluster. Basicamente esta ferramenta faz com que uma rede comum, executando Linux, se transforme em um supercomputador capaz de executar programas comuns, não necessitando de aplicações específicas para o Cluster OpenMosix. No Cluster, os nós trocam informações entre si de forma a manter as cargas de processamento balanceadas e, além disso, não existe um nó que faça o papel de nó controlador, todos os nós são iguais e qualquer um deles pode ser utilizado pelo usuário para execução

9 de tarefas, justamente porque o sistema atua de forma que todos os nós troquem informações e caso um nó esteja sobrecarregado, este passa parte de suas tarefas para outros nós do agrupamento. Para fins de estudo, foi efetuado pelos autores deste trabalho, o download do sistema operacional ClusterKnoopix 3.6 live, que já tem integrado o openmosix, sendo este limitado para seis máquinas e que permite monitoramentos gráficos. 4 Os Clusters de computadores para algumas aplicações Quando analisada a questão de suporte e recursos computacionais para a construção de Clusters, os profissionais não encontram muitos problemas. Segundo em Buyya et al. (2002), a disponibilidade de sistemas computacionais de alto desempenho e de redes de alta velocidade faz com que o uso de Clusters seja cada vez mais interessante, além de proporcionar um custo relativamente baixo. Os Clusters fornecem uma base computacional para aplicações paralelas e distribuídas, sejam elas científicas ou comerciais. Os Clusters estão, cada vez mais, sendo usados para executar aplicativos comerciais. Em um ambiente de negócios, por exemplo em um banco, muitas atividades são automatizadas. Porém, surge um problema se o servidor que está realizando essas transações de clientes falham. As atividades do banco poderiam travar e os clientes não seriam capazes de depositar ou sacar dinheiro da conta. Tais situações podem causar um grande transtorno e resultam em perda de negócios e confiança. Isto é onde os Clusters podem ser úteis. Um banco poderia continuar funcionando mesmo depois de uma falha de um servidor, isolar componentes automaticamente e migrar atividades para recursos alternativos como forma de oferecer um serviço sem interrupções. Em outra situação, com o crescente uso da Web, a disponibilidade de um sistema computacional como esse, está se tornando uma preocupação, como exemplo, em aplicações de e- commerce. E ainda, os Clusters podem ser usados para executar aplicações da Internet como: servidores Web, sites de busca, , segurança, proxy e servidores de banco de dados. Conforme em Baker et al. (2000), no ambiente comercial, os servidores podem ser consolidados para criar o que é conhecido como um servidor corporativo. Eles podem ser otimizados para aumentar a eficiência e capacidade de resposta, dependendo da carga de trabalho, através de

10 técnicas de balanceamento de carga. Um grande número de máquinas podem ser agrupados junto com armazenamento e aplicações, para escalabilidade, alta disponibilidade e desempenho. Alguns usos das tecnologias de Clusters podem ser observados, como exemplo, para as seguintes áreas de aplicação: serviço web, processamento de áudio, mineração de dados, simulação de rede e processamento de imagem. Nas subsecções deste item serão mostrados exemplos de um serviço web, servidor web e simulação de rede. No item V, será abordado em estudo de caso envolvendo processamento de imagem. 4.1 O Cluster Google Para se ter uma ideia de como é possível que grandes serviços da web, temos o Google, acessado por muitas pessoas constantemente e simultaneamente, a qual funciona de forma rápida e confiável. Assim, é necessário saber que por trás disso está um conjunto de computadores. Segundo em Lacerda et al. (2007), os servidores do Google atendem, em momentos de pico, a requisições de milhares de buscas por segundo, em que cada uma lê centenas de megabytes de dados e consome bilhões de ciclos de CPU. Em Lacerda et al. (2007) é elencado os passos básicos da requisição de uma busca: primeiro o usuário entra no site do Google através de sua URL(Uniform Resource Locator), o que faz com que o navegador acesse um servidor de DNS (Domain Name System) para procurar um endereço IP (Internet protocol) correspondente. Há vários Clusters do Google preparados para atender essas requisições, distribuídos em diversas partes do mundo, de forma a prover capacidade suficiente para o tráfego de dados e evitar interrupções do serviço que poderiam ser causadas devido a problemas em algum data center. Um sistema de balanceamento de carga baseado em DNS seleciona o Cluster de forma a minimizar o tempo de resposta de acordo com a posição geográfica do usuário e a capacidade disponível dos vários Clusters. Então o navegador envia a requisição contendo os termos da busca para o Cluster selecionado, que irá processá-la localmente, sempre utilizando balanceamento de carga entre seus diversos servidores. Para maiores informações técnicas é indicada a leitura do artigo de referência Lacerda et al. (2007).

11 4.2 O Linux Virtual Server: um servidor Web baseado em Cluster Um Cluster de servidores, ligados por uma rede rápida, fornece uma plataforma viável para a construção de serviços da Internet escaláveis e disponíveis. Segundo em Backer et al. (2000), este tipo de arquitetura de baixo acoplamento é altamente escalável e de custo eficaz e mais confiável do que um sistema multiprocessador fortemente acoplado, onde os componentes podem ser facilmente isolados e que o sistema pode continuar a operar sem qualquer interrupção. O Linux Virtual Server, conforme em Backer et al. (2000) e com mais informações disponibilizadas em Linux Virtual Server (2012), direciona as solicitações dos clientes da rede para múltiplos servidores que compartilham sua carga de trabalho, que podem ser usados para construir serviços de Internet escaláveis e altamente disponíveis. Também em Linux Virtual Server (2012) e Backer et al. (2000) é destacado que, o Servidor Virtual Linux direciona as solicitações dos clientes da rede para os servidores de acordo com diferentes algoritmos de escalonamento e faz com que os serviços paralelos do Cluster apareceçam como um único serviço virtual com um único endereço IP. Em Backer et al. (2000) é mostrado com mais detalhes como isso ocorre e aponta que o Linux Virtual Server também fornece quatro algoritmos de escalonamento para a seleção de servidores de Cluster para novas conexões. Os aplicativos clientes interagem com o Cluster como se fosse um único servidor. Os clientes não são prejudicados pela interação com o Cluster e não precisam de modificação. Conforme em Backer et al. (2000), a escalabilidade e o desempenho da aplicação são obtidos pela adição de um ou mais nós ao Cluster. O Linux Virtual Server segue uma arquitetura em três camadas mostrada na Figura 3. A funcionalidade de cada camada é mostrada em Backer et al. (2000): Load Balancer: o front-end para o serviço, conectando clientes. O balanceador de carga direciona conexões de clientes que acessam um único endereço IP para um determinado serviço, a um conjunto de servidores que fornecem o serviço. Server Pool: consiste de um Cluster de servidores que executam os serviços reais, tais como web, ftp (file transfer protocol), , DNS, e assim por diante. Backend Storage: proporciona o armazenamento compartilhado para os servidores, de modo que é fácil para os servidores manterem o mesmo conteúdo e fornecerem os mesmos serviços.

12 Figura 3 Linux Virtual Server (BUYYA et al., 2002) 4.3 Simulação de rede Ad Hoc: Computação Paramétrica Segundo em Backer et al. (2000), os experimentos paramétricos computacionais estão se tornando cada vez mais, um importante recurso na ciência e na engenharia, como um meio de explorar o comportamento de sistemas complexos. Por exemplo, um engenheiro pode explorar o comportamento de uma asa de avião, executando um modelo computacional do aerofólio várias vezes, variando parâmetros chave, tais como ângulo de ataque ou a velocidade no ar. Os resultados destas múltiplas experiências produzem uma imagem de como a asa comporta-se em diferentes partes do espaço paramétrico. A computação paramétrica é adequada para problemas onde um único programa deve ser executado repetidamente com diferentes condições iniciais. Conforme em Backer et al. (2000), tais aplicações podem ser facilmente modelados e executados em Clusters usando ferramentas de software como Nimrod. Segundo Backer et al. (2000) e Abronson et al. (1995), o Nimrod permite especificar um experimento usando uma simples GUI (Graphical User Interface), e então realizar o trabalho sobre os nós do Cluster. Ele fornece a geração automática de parâmetros de entrada e de distribuição de jobs de trabalho, bem como os resultados. A próxima geração de Nimrod, chamado Nimrod / G, suporta processamento paramétrico sobre grids computacionais. Um caso para a computação paramétrica em Clusters são as simulações em rede ad hoc. Conforme em Backer et al. (2000), uma rede ad hoc pode ser considerada um sistema autônomo de roteadores (nós), interligados através de links wireless, que são livres para movimentar de modo arbitrário. A Figura 4 ilustra um exemplo de uma rede ad hoc. A simulação modela um protocolo

13 multicast conhecido como o Ad Hoc Multicast Protocol (AMP). Os efeitos da simulação são para explorar o desempenho alcançável da rede em freqüências de microondas diferentes sob condições climáticas diferentes, considerando a refração troposférica local e deficiências de propagação, e ainda possibilita analisar o desempenho da rede global. Figura 4 Um exemplo de rede Ad Hoc (BUYYA et al., 2002) Em Backer et al. (2000) traz o seguinte exemplo: a simulação de rede em cem diferentes frequências de microondas e quatro tipos de condições climáticas produzem quatrocentos cenários diferentes. O Nimrod permite a parametrização desses dois parâmetros (em arquivo de entrada) e automaticamente cria quatrocentos jobs e gera os seus nós de processamento no Cluster. Se cada um desses jobs de trabalho leva duas horas de tempo de CPU, então a conclusão de todas elas em um único nó tem oitocentas horas. Em vez disso, se executar esses trabalhos em Clusters de vinte e cinco nós, todos os trabalhos podem ser concluídos em até dezesseis horas. 5 O estudo de caso proposto A cada dia as aplicações evoluem e tendem a necessitar ainda mais de recursos computacionais dos computadores, além de exigirem garantias como a disponibilidade para as solicitações de usuários ou serviços. Essas limitações podem ser resolvidas através de algumas soluções. A tentativa de aumentar as velocidades dos processadores e a quantidade de memórias é uma solução não muito atraente em termos de custos e mesmo por limites físicos. Então, uma solução eficiente para esses problemas é conectar e coordenar múltiplos processadores e sistemas, através de um Cluster e aproveitando ao máximo os recursos comoutacionais já existentes.

14 Nesse estudo de caso o objetivo é elaborar uma proposta de solução em Cluster baseando-se nos princípios até então vistos, aproveitando os recursos de hardware já existente de uma rede (que representa uma empresa) e instando como software de cluster o Mosix, que oferece licença livre para o limite de até seis máquinas. O ambiente para a estruturação do estudo tem como referência uma pequena rede, com a utilização de três computadores para a implantação de um cluster simples. 5.1 Ambiente e Aplicações A elaboração de um cluster tem o objetivo de executar diversos tipos de aplicações que melhoram os seus desempenhos em diversos aspectos discutidos anteriormente. Esta proposta define um cluster para o processamento e renderização de imagens, porém que pode ser utilizado para outras aplicações que podem ser paralelizáveis. Vale ressaltar que a maioria não são aplicações comuns, são aplicações desenvolvidas para execução em paralelo. O ambiente desta proposta é representado conforme a figura 5, com duas estações no setor administrativo, três no setor de desenvolvimento, três servidores (arquivos e web) e um firewall. O setor administrativo e o de desenvolvimento são representados por máquinas e usuários nomeados (funcionários). A estrutura da rede local é a seguinte: Fast Ethernet 100 Mbps, Switch Planet 10/ portas, Cabos Cat5e padrão EIA 568A, Rack de padrão 19. A figura 5 mostra a arquitetura atual em que se encontra a rede: Figura 5 A rede da empresa

15 5.2 Objetivo funcional da proposta O objetivo deste estudo é analisar a possibilidade de uma solução para a necessidade de alta capacidade de processamento para a renderização de projetos de modelagem 3D realizados na rede, sem a necessidade de altos investimentos em equipamentos e estrutura, por meio da aplicação de técnicas de Cluster, na qual se pretende aproveitar os processadores de máquinas da empresa disponíveis em rede. O projeto deve atender às seguintes premissas: Aumentar a capacidade de processamento por meio de balanceamento de cargas; Utilizar máquinas ociosas para ajudar a fazer esse balanceamento; Possibilitar a gerência mais efetiva das renderizações com a utilização de ferramentas de análise, principalmente em desempenho. 5.3 Análise atual dos serviços Para contextualizar a situação anterior de uma empresa antes da implantação de um cluster, a princípio os serviços são realizados individualmente pelas máquinas da rede, sendo modelados durante o horário de expediente e renderizados após esse horário na mesma máquina, pois isso se leva muitas horas ou até dias caso essa modelagem seja, por exemplo, de um vídeo. Assim, a ideia da implantação de um é reduzir o tempo de renderização, diminuir o prazo de entrega de produtos e a melhoria da empresa diante o mercado, com baixos investimentos. 5.4 Solução proposta A solução proposta para o Cluster utilizará o Mosix com sistema operacional GNU/Linux nas três máquinas do desenvolvimento conforme a figura 6, possibilitando suporte e requisitos para trabalhar com esse tipo de Cluster proposto e torná-las um conjunto de servidores, ligadas em rede e que dividem tarefas, atuando como se fossem um único grande servidor de renderização (para realizar somente renderizações). Conforme Mosix (2012), o Mosix é um patch para o kernel do sistema operacional Gnu/Linux, o que torna possível a migração preemptiva (automática) de processos entre os nós do Cluster. Assim,

16 todos os nós do Cluster trocam informações entre si para que haja a distribuição dos processos e uma melhor divisão da carga de processamento entre os mesmos. Além disso, o Mosix tem uma característica importante que é a possibilidade de se trabalhar com Clusters heterogêneos. Mosix (2012) também mostra detalhes de como configurar o Mosix e inclusive versões livre, como o Mosix 2 limitada a seis máquinas. Figura 6: A rede com enlaces destacados representando o Cluster O Cluster Mosix deve ser testado com vários processos que exige muito de um único processador. Quando isto ocorre, o Mosix migra os processos para outros nós do Cluster com o objetivo de dividir a carga de processamento. Para verificar isso, é possível realizar alguns testes básicos através de comandos, encontrados em Mosix (2012). Em uma aplicação qualquer que será processada e irá gerar vários processos, acredita-se que o melhor desempenho se daria com mais nós no Cluster. Entretanto, como o Mosix migra processos inteiros entre os nós, a instalação de um ou mais nós a mais ao número de processos de determinada aplicação, não causaria aumento do desempenho neste caso, pois ele cria apenas um número de processos a menos que o número de nós, restando nós inativos. A partir deste ponto, nota-se que o ganho de desempenho depende da quantidade de computadores disponíveis e de adaptações nos softwares a serem paralelizados. Essas adaptações podem ser observadas, como exemplo, em Szydlowski (2005). Em uma aplicação que é criada quatro processos e um Cluster com três nós, ocorre que o quarto processo permanece aguardando que um dos nós termine a execução de seu processo anterior para que ele possa ser executado.

17 5.5 Um tipo de aplicação a ser utilizada pelo cluster Para o uso real do Cluster proposto, poderão ser processadas aplicações dos tipos de serviços já citados oferecidos pela empresa. Nesta secção será abordado um tipo de aplicação com base em Backer et al. (2000). O objetivo aqui é mostrar com mais detalhes como esse processamento pode ser realizado em um Cluster, principalmente em renderização de imagens. A renderização é uma técnica para gerar uma imagem gráfica de um modelo matemático de um objeto de duas ou três dimensões ou cena. Um método comum de renderização é o traçado de raios. (JAMES, 2001) Segundo em Backer et al. (2000), traçado de raios é uma técnica usada em computação gráfica para criar imagens realistas calculando os caminhos percorridos pelos raios de luz que entra no olho do observador em ângulos diferentes. Os caminhos são traçados para trás do ponto de vista, através de um ponto (um pixel) no plano da imagem, até que atinja algum objeto na cena ou saia para o infinito. As propriedades ópticas das diferentes superfícies também afetam o modo como ele irá contribuir para a cor e o brilho do raio. A posição, cor e brilho de fontes de luz, incluindo a iluminação ambiente, também é levado em conta. Este é um tipo de aplicação interessante para processamento paralelo, sendo que envolve muitos pixels, cada um com valores independentes e que podem ser calculados em paralelo. Assim, dado um número de computadores (nós) e uma cena (imagem) de um tipo de aplicação que exige alto processamento, há algumas técnicas para distribuir o processamento entre os recursos disponíveis. Cada computador pode renderizar um subconjunto do número total de frames. Os frames podem ser enviados para cada computador em blocos contíguos ou em uma ordem intercalada. Segundo em Backer et al. (2000), em muitos casos, até mesmo frames individuais podem demorar um tempo significativo para renderizar. Isso pode ocorrer por várias razões, tais como uma geometria complicada, uma iluminação sofisticada (por exemplo, radiosidade) ou simplesmente uma imagem no tamanho grande. A ideia então é dividir a imagem final em pedaços, renderizando cada pedaço em um computador diferente, e reconstruir os pedaços juntos no final. Existem maneiras de uma imagem ser dividida em pedaços: por linha, coluna ou em um padrão verificador. O procedimento básico para renderizar uma cena em um Cluster de n nós é criar n arquivos iniciais, cada um renderizando um pedaço apropriado da linha. O processamento de cada arquivo inicial (pedaço de imagem) cria um

18 arquivo de imagem de saída. Quando todos os pedaços da linha são renderizados os arquivos de imagens são reconstruídos em conjunto. Veja como exemplo a figura 7. No que diz respeito ao desempenho e a eficiência, em Backer et al. (2000) é apontado que, se cada pedaço da linha tem aproximadamente o mesmo tempo para processar, em seguida, obtém-se uma melhoria linear com o número de processadores disponíveis. (Isso pressupõe que o tempo de renderização é muito maior em comparação com o tempo de carregamento da imagem). Infelizmente isso nem sempre é o caso, as linhas em todo o céu da figura 3, por exemplo, podem demorar um tempo trivial para renderizar, enquanto as linhas que cruzam uma parte importante da imagem podem demorar muito mais tempo. Neste caso, algumas máquinas podem ficar inativas durante a maior parte do tempo. Isto pode ser melhorado por meio de técnicas de equilíbrio de carga. Figura 7 Uma imagem que é dividida em várias partes para renderização rápida processadas simultaneamente em um Cluster. (BACKER et al., 2000) Em Backer et al. (2000) é apontado que uma solução para isso poderia ser em dividir a imagem em pedaços de linha a mais que a quantidade de computadores e um aplicativo para enviar trabalhos para as máquinas que se tornam livres. Outra forma é a criação de blocos de linhas de diferentes alturas de acordo com o tempo de processamento estimado. O aplicativo usado para processar a imagem final pode ser modificado para processar uma imagem muito menor com o mesmo número de pedaços de linha. Uma estimativa do tempo para as diferentes linhas pode ser usada para criar pedaços pequenos de linhas das regiões complexas e pedaços maiores de linhas nas regiões de processamento rápido. Para verificar a relação de vários processos e um aplicativo (ou script) que os divida, pode-se de alguma forma obter uma aplicação com a função de ser um renderizador de imagens para a realização de testes. Então, para a aplicação gerar vários processos é necessário, por exemplo, a utilização de um script que realize o mesmo, pois a aplicação é uma ferramenta gráfica que tem a função de apenas renderizar a imagem, e utilizando o script, esse será a ferramenta que dividirá a execução em vários processos para o Cluster distribuir eles aos demais membros.

19 6 Considerações finais Cada vez mais diversas aplicações são consideradas essenciais para o funcionamento de organizações, estudos científicos, prestação de serviços e para a sociedade como um todo. Para tal, as tecnologias de Clustering possibilitam a solução de diversos problemas que envolvem grande volume de processamento, exigem alto desempenho e alta disponibilidade. Uma característica importante é que todo o processamento pode ser feito de maneira que pareça ser um único computador dotado de alta capacidade, assim é possível que determinadas aplicações sejam implementadas em Cluster, de forma transparente, sem modificações e ainda sem interferir no funcionamento de outras aplicações que estejam relacionadas. Alguns usos das tecnologias de Clusters podem ser utilizadas para serviços web, processamento de áudio, mineração de dados, simulação de rede e processamento de imagens. No estudo de caso apresentado, foi analisada como exemplo a rede de uma empresa que oferece serviços de processamento de imagens que exige um alto poder computacional, e assim, foi proposta uma solução em Cluster que além das vantagens em realizar o processamento paralelo entre os nós, não houve a necessidade de modificar a arquitetura da rede da empresa e principalmente sem adição de custos elevados de investimentos, com o aproveitanmento dos recursos computacionais disponíveis e software de cluster de licença livre. Para finalizar, foi mostrado um exemplo de aplicação para a renderização de imagem no cluster e, junto a isso, algumas formas de como pode ser realizado o processamento paralelo dessa renderização. Como todo sistema computacional, os Clusters possuem algumas desvantagens e dentre elas, está o fato de que os clusters de computadores não são bons para resolver problemas que exijam constante troca de informações, em função das limitações impostas pela tecnologia de algumas redes, além disso, em clusters que não visam alta disponibilidade, há a dependência de um nó mestre e, havendo falha nesse nó, os demais nós ficarão indisponíveis. Nesse caso, a administração dos nós, assim como a gestão sobre os equipamentos também exigem esforços maiores, quando comparados a sistemas de computação tradicionais.

20 Referências Bibliográficas ABRAMSON, D; SOSIC, R; GIDDY, J, HALL, B. Nimrod: A Tool for Performing Parametised Simulations using Distributed Workstations. The 4th IEEE Symposium on High Performance Distributed Computing, Virginia, August ALUVINO, J. Alto poder de computação com Cluster de computadores usando Mosix. Guaratinguetá- SP, BAKER, M; APON, A; BUYYA, R; JIN, H. Cluster Computing and Applications. 18th September BUYYA, R; JIN, H; CORTES, T. Cluster computing. Future Generation Computer Systems v viii. Elsevier, JAMES, D. Photon Mapping Assignment. Advanced Computer Graphics, Carnegie Mellon University, LACERDA, A; QUINTÃO, F; SABINO, V. Arquitetura do Google Cluster. Programa de Residência em Tecnologia. UFMG LINUX VIRTUAL SERVER. Disponível em: <http://www.linuxvirtualserver.org/>. Acesso em: mai MOSIX. Mosix Project. Disponível em: <www.mosix.org>. Acesso em: 02-jul PITANGA, M. Computação em Cluster. Disponível em: <http://www.clubedohardware.com.br/artigos/153> RUIZ, André. Implementação de um Cluster Beowulf usando Conectiva Linux Implementação de um Cluster. Disponível em: Acesso em: 04-jul ROCHA, Johnny Marcus Gomes. Cluster Beowulf: Aspectos de Projeto e Implementação. Disponível em: Acesso em: 04-jul-2012 SZYDLOWSKI, C. Multithreaded Technology & Multicore Processors. May 01, TOLOUEI, D. Clusters computacionais de alto desempenho. Vila Velha-ES, 2010.

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