Alocação Dinâmica e Transparente de Computadores Ociosos em Java

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1 Alocação Dinâmica e Transparente de Computadores Ociosos em Java Márcia Cristina Cera, Rodrigo Righi e Marcelo Pasin {cera, rodrigor, pasin}@inf.ufsm.br Universidade Federal de Santa Maria - UFSM Laboratório de Sistemas de Computação - LSC VI Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho

2 2/25 Roteiro

3 3/25 Programar paralelo de forma intuitiva Arquiteturas paralelas com memória distribuída Sistemas distribuídos Modelos paralelos - programador controla paralelismo Java RMI Assíncrono

4 4/25 Nossa Proposta Cadeo - Controle e alocação dinâmica de estações ociosas Objetivos Possibilitar a utilização de computadores disponíveis em arquiteturas paralelas Desenvolver aplicações de forma simples e intuitiva Oferecer transparência de localização e dinamicidade

5 5/

6 6/25 Rede Aglomerado

7 6/25 Rede Aglomerado

8 6/25 Rede Aglomerado

9 6/25 Rede Aglomerado

10 7/25 Rede Aglomerado

11 7/25 Rede Aglomerado A s= {...}

12 7/25 Rede Aglomerado E A s= {...} E

13 8/25 Decisões de Projeto Linguagem de Programação: Java Linguagem orientada a objetos Write once, run anywhere Modelo de Programação Necessidade de invocação assíncrona de métodos remotos Assincronismo oferecido pelo ProActive Objetos Ativos Migração Comportamento na Perda de Computadores As tarefas em execução serão migradas para computadores disponíveis

14 8/25 Decisões de Projeto Linguagem de Programação: Java Linguagem orientada a objetos Write once, run anywhere Modelo de Programação Necessidade de invocação assíncrona de métodos remotos Assincronismo oferecido pelo ProActive Objetos Ativos Migração Comportamento na Perda de Computadores As tarefas em execução serão migradas para computadores disponíveis

15 8/25 Decisões de Projeto Linguagem de Programação: Java Linguagem orientada a objetos Write once, run anywhere Modelo de Programação Necessidade de invocação assíncrona de métodos remotos Assincronismo oferecido pelo ProActive Objetos Ativos Migração Comportamento na Perda de Computadores As tarefas em execução serão migradas para computadores disponíveis

16 9/25 Decisões de Projeto Modelo das Aplicações Paralelas Tarefas são implementadas em objetos remotos Tarefas podem ser representadas por: Chamadas a métodos: dependentes da execução das chamadas remotas - modelo dividir para conquistar Objetos ativos: chamadas representam interações entre tarefas - modelo sacola de tarefas

17 9/25 Decisões de Projeto Modelo das Aplicações Paralelas Tarefas são implementadas em objetos remotos Tarefas podem ser representadas por: Chamadas a métodos: dependentes da execução das chamadas remotas - modelo dividir para conquistar Objetos ativos: chamadas representam interações entre tarefas - modelo sacola de tarefas

18 9/25 Decisões de Projeto Modelo das Aplicações Paralelas Tarefas são implementadas em objetos remotos Tarefas podem ser representadas por: Chamadas a métodos: dependentes da execução das chamadas remotas - modelo dividir para conquistar Objetos ativos: chamadas representam interações entre tarefas - modelo sacola de tarefas

19 10/25 Decisões de Projeto Foco Principal do Trabalho Estruturação e criação de uma base funcional para o sistema Esta base deve facilmente poder receber adaptações Oferecer transparência de localização e dinamicidade Emprego de políticas de decisão ad hoc

20 11/25 Interação entre Cadeo e Aplicação Paralela Interface proporciona a interação, de forma transparente, entre aplicação e Cadeo Interação acontece através de um objeto da classe Cadeo Métodos da classe: fork() - instancia tarefas remotamente size() - informa tamanho do aglomerado dinâmico em um determinado momento stop() - indica o final da execução da aplicação

21 12/25 Exemplo de Aplicação Paralela - Tarefa 1. public class Tarefa implements Serializable{ 2. String mensagem; 3. public Tarefa() { 4. /* Construtor da Classe */ 5. } 6. public trabalho(parâmetros) { 7. /* Realiza algum processamento */ 8. retorna Resultado; 9. } 10. }

22 13/25 Exemplo de Aplicação Paralela - Principal 1. public class Principal { 2. public static void main(string[] args) { 3. Cadeo c = new Cadeo(endereço_alocador); 4. Tarefa t[] = new Tarefa[num_tarefas]; 5. Resultado res[] = new Resultado[num_tarefas]; 6. for(int i = 0; i < num_tarefas; i++){ 7. t[i]=(tarefa)c.fork(tarefa.class.getname(), new Object[]{}); 8. res[i] = t[i].trabalho(parâmetros); 9. } 10. c.stop(); 11. } 12. }

23 14/25 Metas da Aplicação Desenvolvida Resultados Metas da Aplicação Desenvolvida Resultados 4

24 15/25 Metas da Metas da Aplicação Desenvolvida Resultados Sobre uma determinada aplicação Escolha do tamanho do grão estática dinâmica

25 16/25 Funcionamento da Aplicação Metas da Aplicação Desenvolvida Resultados Escravo Mestre Escravo Escravo

26 16/25 Funcionamento da Aplicação Metas da Aplicação Desenvolvida Resultados Escravo Mestre Escravo Escravo

27 16/25 Funcionamento da Aplicação Metas da Aplicação Desenvolvida Resultados Escravo Mestre Escravo Escravo

28 17/25 Granularidade das tarefas Metas da Aplicação Desenvolvida Resultados Escolha arbitrária de granularidades Execução entre dois computadores Pentium III duais Tempos (em segundos) das granularidades das tarefas granularidade Computação Comunicação

29 18/25 Influência da utilização do Cadeo Metas da Aplicação Desenvolvida Resultados ProActive X Cadeo Ambiente estático de execução com 7 computadores Pentium III duais Distribuição: 1 computador executa o mestre e os demais os escravos

30 19/25 Influência da utilização do Cadeo Metas da Aplicação Desenvolvida Resultados Tempos (em segundos) obtidos em ambiente estático granularidade ProActive Cadeo

31 20/25 Testes com Ambiente Dinâmico Metas da Aplicação Desenvolvida Resultados Quanto custa a migração num ambiente dinâmico? Dinamicidade do sistema é simulada Freqüência de dinamicidade formaliza a simulação

32 21/25 Metas da Aplicação Desenvolvida Resultados Testes com Ambiente Dinâmico 600 "medias" 500 tempo (segundos) Frequencia

33 22/25 Considerações Finais Trabalhos Futuros Considerações Finais Trabalhos Futuros

34 23/25 Considerações Finais Considerações Finais Trabalhos Futuros Cadeo administra computadores disponíveis em sistemas distribuídos Diferencial: transparência Provê escalonamento em dois níveis Pequena sobrecarga

35 24/25 Trabalhos Futuros Considerações Finais Trabalhos Futuros Possibilitar a implementação de aplicações no modelo dividir para conquistar; Pesquisar políticas de escalonamento e balanceamento de cargas que melhor se enquadram no contexto do sistema; Investigar alternativas ao uso da migração de objetos.

36 Alocação Dinâmica e Transparente de Computadores Ociosos em Java Márcia Cristina Cera, Rodrigo Righi e Marcelo Pasin {cera, rodrigor, pasin}@inf.ufsm.br Universidade Federal de Santa Maria - UFSM Laboratório de Sistemas de Computação - LSC VI Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho