Monitoramento de disponibilidade de serviços de armazenamento temporário de informações em um cluster de servidores Zookeeper

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1 Monitoramento de disponibilidade de serviços de armazenamento temporário de informações em um cluster de servidores Zookeeper Patrick A. Bungama Universidade Federal do Paraná (UFPR) Curitiba PR Brasil 1. Introdução A evolução da rede de computadores, não só alterou a utilidade percebida de dispositivo de computação, mas também impulsionou avanços drásticos no que diz respeito à diversidade de aplicações [Jonathan et al. 2012]. E com a popularização da Internet, grande parte destas aplicações passou a ser distribuídas, isto é, executando em mais de um processador, e gerando grandes volumes de dados. Para processar e armazenar esses dados, o uso de modelo computacional como Cluster, Grid entre outros, tornou-se essencial. Aplicações distribuídas em larga escala exigem alguma forma de coordenação de processos. É devido a essa necessidade que os serviços de coordenação de processos distribuídos têm criado um grande interesse na área industrial e de pesquisa [Junqueira e Reed 2009] e [Krishnan et al. 2010]. Esses serviços têm como objetivo manter informação de controle/configuração e suportar a sincronização de aplicações distribuídas, o que reduz bastante a complexidade de implementação de aplicações. Atualmente existem diversos serviços de coordenação proprietários e abertos. Os mais difundidos são: Zookeeper [zookeeper.apache.org 2010], Chubby [Burrows 2006], Sinfonia [Aguilera et al. 2009] e DepSpace [Bessani et al. 2009]. Estes serviços diferem em vários aspectos, entre os quais o modelo de dados que suportam (sistema de arquivos ou espaços de tuplas). O Zookeeper, que é de código aberto, tem se destacado ultimamente, em parte graças a um conjunto simples de primitivas que ele oferece, e que tem sido muito úteis para o desenvolvimento de aplicações tanto simples quanto mais complexas. Ele vem sendo usado por muitas aplicações distribuídas, tais como Apache Hadoop MapReduce, Apache HBase, e por muitas grandes empresas, incluindo Yahoo e Zynga em suas infraestruturas [Skeirik et al. 2013] para o processamento rápido (inserção, atualização e recuperação) de dados armazenados em memória.

2 O sucesso desta adoção se justifica pelo fato de oferecer um alto desempenho na recuperação de dados, e também por suportar aplicações distribuídas de grande escala, podendo escalar até centenas de milhares de transações por segundo [Hunt et al. 2010]. Outras vantagens oferecidas pelo Zookeeper são o seu modelo de armazenamento hierárquico, onde as estruturas de dados semelhantes a diretórios (Znodes) armazenam dados [Skeirik et al. 2013] e [Hadoop 2011], e a possibilidade de ser usado tanto em modo stand alone (serviço centralizado) quanto em modo de replicação (serviço distribuído). A replicação de um serviço, no nosso caso armazenamento temporário de informações, permite alcançar alta disponibilidade de dados no cluster. Monitorar tais ambientes é muito capital em prol de garantir a não interrupção de serviços oferecidos. Existe hoje no mercado uma grande gama de produtos, tanto comerciais quanto de código aberto, tais Negios, Ganglia, Zabbix, Neteye, Monit, etc com características e funções de gerenciamento diferentes e que dão suporte ao monitoramento de cluster. Porém, para uma ferramenta ser eficaz, ela precisa garantir no mínimo requisitos de flexibilidade, escalabilidade e ambiente aberto [Liang et al. 1999]. O presente estudo investiga o modelo de tolerância a falhas do Zookeeper, usando como métrica o tempo de processamento de operações de leitura de dados replicados e escrita de dados a ser replicados no cluster. Consideramos apenas a falha permanente de servidor. As conclusões que iremos compartilhar constituem um aspecto fundamental que irá servir de embasamento para o estudo de disponibilidade de serviço oferecido pelo cluster Zookeeper. 2. Trabalhos relacionados Na literature, poucos trabalhos scientíficos relacionados a análise de modelo de tolerância a falha em ambiente com Zookeeper são encontrados. A principal documentação disponibilizada pelos desenvolvedores aborda esta questão mas em um ângulo apenas informativo [zookeeper.apache.org 2010]. Porém, a mesma literatura é muita rica em relação ao monitoramento de cluster de forma geral, fator capital na garantia de disponibilidade de serviços oferecidos pelo cluster. E os sistemas de monitoramento descritos em diversos trabalhos variam em relação ás estratégias de monitoramento propostas. Monitoramento de Cluster [Federico et al. 2003] investiga o monitoramento de Cluster explorando os recursos disponíveis da ferramenta Ganglia. A estratégia proposta é de uma árvore de monitoramento hierárquico com foco nas propriedades de escalabilidade, respostas

3 rápidas das consultas, tolerância a falha e contabilidade de Grid. Porém, essa proposta não foi testada em cluster Zookeeper especificamente. [MingLi et al. 2013] integra duas ferramentas de monitoramento de distribuição de código aberto (Ganglia e Nagios), para garantir o monitoramento de recursos de hardware de em tempo real e vários indicadores de funcionamento do Hadoop, mas também a notificação oportuna de administradores quando ocorrem problemas, de modo que possam tomar decisação apropriada. A estratégia apresentada nesse trabalho resulta a implementação de um ambiente que explora a complementaridade entre as ferramentas Ganglia e Nagios, fazendo uso dos benefícios de cada uma. 3. Modelo de tolerância a falha em cluster Zookeeper A tolerância a falha aplica-se no modo de replicação de serviços em cluster Zookeeper. Nesse uso, basicamente o serviço é replicado em um conjunto de servidores, chamado de ensemble (Figura 1) que oferece escalabilidade, disponibilidade, propriedades fundamentais para serviços de coordenação [Skeirik et al. 2013]. Na inicialização do serviço em um ensemble,um líder é eleito para coordenar o cluster. Os clientes se conectam a apenas um único servidor Zookeeper com quem mantém uma conexão TCP. Todos os servidores armazenam uma cópia dos dados (em memória), os clientes podem ler dados a partir de qualquer servidor e gravar dados apenas através do líder que necessita do consenso da maioria dos servidores, isto é, a metade do número dos servidores que compõem o cluster mais um. Figura 1. Cluster Zookeeper Percebe-se que a disponibilidade do serviço está diretamente ligada ao modelo de tolerância a falha implementado no Zookeeper. Para ter um ambiente com tolerância a falha de até S servidores, é preciso contar com um cluster de 2 * S + 1 servidores

4 ativos. Isto é, um cluster de 3 servidores pode suportar a falha de um único servidor ao passo que um cluster de 6 servidores só pode suportar a falha de até 2 servidores, mantendo assim o serviço disponível com 4 servidores ativos (maioria de 6). Este modelo de tolerância a falha torna o monitoramento de cluster Zookeeper imprescindível, pois garantirá a tomada de providências da parte de administradores de rede toda vez que a unidade do cluster for comprometida. Uma das causas que podem ameaçar a integridade de um cluster, deixando assim a replicação dos dados impossível, é a parada de execução de serviço Zookeeper por um servidor devido a um problema de comunicação ou falta de energia [Sourlas et al. 2014] por exemplo. 4. Experimentação Para a experimentação, iremos configurar um cluster de servidores Zookeeper com 4 servidores, cenário de avaliação de cluster conforme recomendado no [zookeeper.apache.org 2010]. Um dos servidores será eleito líder do ensemble assim que o serviço Zookeeper for inicializado. Um cliente irá executar a aplicação implementada para fazer escrita e leitura de dados no cluster. Iremos medir o tempo de processamento de uma leitura primeiro em ambiente sem falha (4 servidores), depois no cluster de 3 servidores (simulando uma falha) e por fim com 2 servidores, simulando a falha permanente de 2 outros servidores. O mesmo procedimento será realizado para operação de inserção de dados a ser replicados no cluster. Apresentaremos assim o gráfico com as diferentes medições de tempo de processamento para ter uma ideia clara em relação às implicações das falhas de servidores em um cluster Zookeeper. 5. Cronograma de atividades Tabela 1. Cronograma das atividades Mês Outubro Novembro Semanas Levantamento da literatura relacionada ao tema X X Configuração do cenário para experimentos X X Implementação de aplicação para os testes X X Experimentos e escrita fase 3 X X Apresentação de resultados finais X X

5 6. Bibliografias Nuangjamnong, C., Maj, S. P., Veal, D. (2008). The OSI Network Management Model- Capacity and Performance Management. IEEE International Conference on Management of Innovation and Technology 2008, Setembro, Bangkok, Thailand. Khalid, E., James, Y. (2011). Improving Network Services Configuration Management. International Conference on Computer Communication and Networks, Julho 31- Agosto , Maui, HI, USA. Zookeeper Administrator s Guide. The Apache Software Foundation. Apache zookeeper. Disponível: Kikuchi, S., Hiraishi, K. (2014). Improving Reliability in Management of Cloud Computing Infrastructure by Formal Methods. Network Operations and Management Symposium, 2014 IEEE, 5-9 May 2014, Krakow, Poland. Sourlas, V., Tassiulas, L. (2014). Replication Management and Cache-Aware Routing in Information-Centric Networks. Network Operations and Management Symposium, 2014 IEEE, 5-9 Maio 2014, Krakow, Poland. Burrows, M. (2006). The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems. Proceedings of the 7th OSDI, 6-8 Novembro 2006, Seattle, WA, USA. Aguilera, M., Merchant, A., Shah, M., Veitch, A., Karamanolis, C. (2009). Sinfonia: A new paradigm for building scalable distributed systems. In: ACM Transactions on Computer Systems, vol. 5, pp. 1_48. (2009) Bessani, A., Alchieri, E., Correia, M., Fraga, J. (2008). DepSpace: a Byzantine faulttolerant coordination service. Proceedings of the 3rd ACM SIGOPS/EuroSysEuropean Systems Conference, Abril 2008, Glasgow, Scotland, Uk. Hunt, P., Konar, M., Junqueira, F.P., and B. Reed. (2010). Zookeeper: Wait - free coordination for Internet-scale systems. Proceedings of the 2010 USENIX Conference on USENIX Annual Technical Conference, Junho 2010, Boston, MA, USA. Hadoop: The Definitive Guide, O'Reilly. ISBN: , 2011.

6 Jonathan, C., Ho. (2012). Evolution of Computer Networks: A Theory of Technological Paradigm, Trajectory, and Regime. In PICMET '12: Technology management for Emerging Technologies, 29 Julho 2 Agosto 2012, Vancouver, Canada. Skeirik, S., Rakesh, B., Meseguer, J., (2013). Formal Analysis of Fault-tolerant Group Key Management using Zookeeper. 13th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud, and Grid Computing, Maio, Delft, Netherlands. Krishnan, S., Counio, J.C., (2010). Pepper: An Elastic Web Server Farm for Cloud based on Hadoop. 2nd IEEE International Conference on Cloud Computing Technology and Science, 30 Novembro 3 Dezembro, Indianapolis, IN, USA. Junqueira, F.P., Reed, B. C., (2009). The life and times of a zookeeper. In Proc. of the 28th ACM Symposium on Principles of Distributed Computing, Agosto, Calgary, AB, Canada. Zookeeper A Reliable, Scalable Distributed Coordination System (Online). Disponível: último acesso 25 de Setembro de Liang, Z., Sun, Y., Wang C., (1999). ClusterProbe: An Open, Flexible and Scalable Cluster Monitoring Tool. The first International Workshop on Cluster Computing, 2-3 Dezembro, Melbourne, Australia. Federico, D., Mason J., David E., (2003). Wide Area Cluster Monitoring with Ganglia. International Conference on Cluster Computing, 1-4 Dezembro, Kowloon, Hong Kong, China. MingLi, W., Zhongmei, Z., Yebai L., (2013). Application Research of Radoop Resource Monitoring System Based on Ganglia and Nagios. International Conference on Software Engineering and Service Science, May, Beijing, China.

8 Bibliografia. ACEAUME, E. et al. On The Formal Specification of Group Membership Services. INRIA, 1995, 15 p. Relatório Técnico TR95-1534.

8 Bibliografia. ACEAUME, E. et al. On The Formal Specification of Group Membership Services. INRIA, 1995, 15 p. Relatório Técnico TR95-1534. Bibliografia 88 8 Bibliografia ACEAUME, E. et al. On The Formal Specification of Group Membership Services. INRIA, 1995, 15 p. Relatório Técnico TR95-1534. AMBRIOLA, V.; TORTORA, G. Advances in Software

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