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1 Apresentação do Artigo Web Search for a Planet: The Google Cluster Architecture Publicado em IEEE Micro Março 2003, pg Luiz A.Barroso, Jeffrey Dean, Urs Hölze Frank Juergen Knaesel

2 Introdução/Motivação Poucos web services necessitam tanto poder computacional quanto um sistema de busca Em média, cada query realizada no Google lê centenas de Mbytes e consome dezenas de bilhões de ciclos de CPU Para atender a esta demanda, é necessária uma infraestrutura comparada à das instalações dos maiores supercomputadores do planeta

3 Web Search for Planet Introdução/Motivação Combinando mais de COTS (Commercial Off-The-Shelf) com tolerância a falhas implementada no nível do software, foi criada uma solução que possui custobenefício mais atraente do que as soluções feitas com poucos computadores de alto custo/desempenho.

4 Objetivo Apresentar como a fragmentação/replicação (paralelização) de um BD (Banco de Dados) pode proporcionar alta disponibilidade e alto desempenho nas aplicações que fazem uso deste.

5 Overview da Arquitetura Google A arquitetura Google fornece confiabilidade em software, ao invés de hardware: Desta forma podem ser utilizados COTS, que custam muito mais barato do que as soluções de confiabilidade baseadas em hardware Os índices de busca são particionados: As queries podem rodar em múltiplos processadores. Assim, não é necessário ter performance máxima em um único processador.

6 Overview da Arquitetura Google A confiabilidade/alta disponibilidade dos web services do Google foi feita no nível de software, efetuando a replicação dos serviços em máquinas diferentes, detectando e manipulando falhas de forma automática.

7 Servindo uma Query Quando um usuário entra com uma query, o browser do usuário faz primeiro uma busca DNS para resolver o domínio para um endereço IP em particular. Para fornecer capacidade suficiente para manipular o tráfego de queries, existem vários clusters distribuídos geograficamente. Cada cluster possui mais de 1000 máquinas e a configuração geográfica distribuída provê proteção contra falhas catastróficas do data center (terremotos, longos períodos sem energia, etc...).

8 Servindo uma Query Um sistema de balanceamento de carga baseado em DNS seleciona um cluster pela proximidade geográfica do usuário com o cluster físico. Além disso, o sistema de balanceamento de carga considera a capacidade disponível nos clusters para minimizar o tempo de resposta. Depois disto o browser do usuário envia uma requisição HTTP para um destes clusters e a query é processada localmente.

9 Servindo uma Query No cluster local, um segundo sistema balanceador de carga monitora o conjunto disponível de GWS (Google Web Servers) para servir a query. Depois de receber uma query, o GWS coordena a execução da query e formada os resultados em uma resposta para o browser do usuário.

10 Servindo uma Query

11 Parte 1 Primeiramente, os servidores de índice (que são particionados para diminuição da carga e paralelização da query) consultam um índice invertido que mapeia cada palavra para uma lista de documentos selecionados (hit list). Os servidores então fazem a intersecção das hit lists encontradas para determinar um conjunto de documentos relevantes para a query e calculam uma pontuação que será utlizada para ordenar os resultados.

12 Parte 1 Desafio: Os documentos originais compreendem algumas dezenas de TBytes, enquanto os índices invertidos também é da ordem de alguns TBytes Felizmente, a pesquisa é altamente paralelizada dividindo os índices em pedaços, cada um deles contendo um subconjunto randômico do índice global. Para cada pedaço do índice, existe um conjunto de máquinas destinadas a serví-lo.

13 Parte 1 Cada requisição escolhe uma máquina dentro do conjunto utilizando um sistema balanceador de carga intermediário. Se uma destas máquinas "cai", o balanceador de carga redireciona automaticamente a requisição para outra máquina (interrupção do nodo e redução da capacidade).

14 Parte 1 De qualquer sorte, o sistema permanece ininterrupto e todas as partes do índice continuam disponíveis, porque cada uma destas partes do índice estão replicadas em vários outros servidores. O resultado final da primeira parte da execução da query é uma lista ordenada de identificadores de documentos

15 Parte 2 A segunda parte da execução da query envolve o processo de pegar esta lista ordenada de identificadores e obter a partir dela, o título e a url destes documentos (doc servers). Os "doc servers" devem ter acesso online a uma cópia de baixa latência de toda a Web. De fato, devido a replicação necessária para performance e alta disponibilidade dos serviços, o Google armazena dezenas de cópias da Web em seus clusters.

16 Parte 2 Assim como na fase de busca aos índices dos documentos (index servers), a estratégia e particionar o processamento deste processo pela: distribuição randômica dos documentos em pedaços menores (paralelização) possuir múltiplas réplicas para manipulação e alta disponibilidade de cada pedaço roteamento de requisições através de um sistema de balanceamento de carga

17 Outras Tarefas Complementando a fase de busca aos index servers e aos doc servers, o GWS também efetua: verificação e sugestão ortográfica sistema de anúncios relevantes à query Depois de concluídas cada uma das fases, o GWS gera a página HTML e a devolve ao usuário.

18 Replicação Alta Disponibilidade/Tolerância a Falhas O acesso aos índices e outras estruturas de dados é feita somente para leitura. Atualização não ocorrem com freqüência Execução de atualizações através do desvio das queries Particionamento dos índices x fusão barata Speed-up linear

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