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““COMPUTACIÓN DISTRIBUIDA Y SU COMPUTACIÓN DISTRIBUIDA Y SU APLICACIÓN TECNOLÓGICA PARA APLICACIÓN TECNOLÓGICA PARA INCREMENTAR LA EFICIENCIA DEL INCREMENTAR LA EFICIENCIA DEL

USO DE RECURSOS USO DE RECURSOS INFORMÁTICOS EN RED DE LA INFORMÁTICOS EN RED DE LA

ESPOL”ESPOL”

Luis Vargas V.

Gonzalo Luzardo M.

AgendaAgenda

• Antecedentes.

• Problema y solución.

• Posibles alternativas.

• Diseño.

• Implementación.

• Pruebas y resultados.

• Demostración.

• Conclusiones y recomendaciones.

ANTECEDENTESANTECEDENTES

AntecedentesAntecedentes

• Existen proyectos de investigación que deben analizar gran cantidad de datos; renderización de imágenes, simulación de fenómenos naturales, redes neuronales, son algunos ejemplos.

• Necesitan computadoras de gran capacidad de procesamiento.


• LA IBM BLUE GENE/L , utilizada para aplicaciones de hidrodinámica, química cuántica, dinámica molecular, astronomía e investigación espacial, y modelado climático.

Su construcción tuvo un costo aproximado de 150 millones de dólares.


• Existen otras alternativas que permiten unir el poder de procesamiento de un conjunto de computadoras disponibles en una red.

• Este nuevo paradigma se llama Computación Distribuida.

Computación DistribuidaComputación Distribuida

• La computación distribuida, es un nuevo modelo para resolver problemas de computación masiva utilizando un gran número de computadoras conectadas entre sí mediante una red.

• Dividir el trabajo entre varios computadoras, logrando de esta forma mejorar los tiempos de respuesta de procesamiento.

TerminologíasTerminologías

• Aceleración (Speedup).- Relaciona los tiempos de ejecución de algoritmos secuenciales vs. Paralelos

• Eficiencia.- Relación entre la aceleración de una ejecución paralela y el número de procesadores

• Escalabilidad.- Si al aumentar el tamaño del problema, el desempeño por procesador se mantiene.

PROBLEMA Y SOLUCIÓNPROBLEMA Y SOLUCIÓN

Problema actual en la ESPOLProblema actual en la ESPOL

• Las unidades no disponen de una plataforma que permita el análisis extensivo de datos.

• Esto limita el desarrollo de nuevos proyectos que necesitan procesar una gran cantidad de información en un tiempo razonable.

• Simulación, procesamiento de imágenes, biotecnología, pronóstico del tiempo, modelado financiero, inteligencia de negocios, son algunas aplicaciones que requieren de gran poder de procesamiento.

¿Qué nos ofrece la ESPOL?¿Qué nos ofrece la ESPOL?

• La ESPOL cuenta actualmente con una gran cantidad de recursos informáticos (computadoras).

• La mayor parte realizan tareas de aplicaciones sencillas tales como procesadores de texto, hojas de cálculo, navegadores, correo, entre otras.

• Algunas de estas computadoras se encuentran inactivas una cantidad considerable del tiempo.

• En su mayoría se encuentran conectadas en red.

SoluciónSolución

• En base a esta realidad, nace la idea de unir estos recursos informáticos, para formar una “Computadora Virtual” de gran capacidad de procesamiento.

ObjetivosObjetivos

• Generar un sistema de computación distribuida que use los ciclos ociosos de las computadoras en ESPOL.

• Proveer las herramientas necesarias, que permitan explotar un sistema distribuido para su uso en la investigación y el desarrollo.

• Desarrollar una aplicación que explote las capacidades del supercomputador y demuestre sus posibles usos en la investigación.

Características del sistemaCaracterísticas del sistema

• Dividir un problema en tareas más pequeñas y distribuirlas entre un grupo de computadoras.

• Independiente de la plataforma.• Tolerante a fallos.• Seguro.• Procesamiento controlado. • Ser adaptable en el desarrollo de diferentes

tipos de aplicaciones distribuidas. • Proveer de herramientas que faciliten la

creación de aplicaciones distribuidas.

POSIBLES ALTERNATIVASPOSIBLES ALTERNATIVAS

HardwareHardware

• Computadoras de alto rendimiento – más de 2 millones dólares, 148 megaflops.

• Supercomputadoras – más de 100 millones dólares, 280.600 gigaflops.

• Clusters de alto rendimiento – económico y escalable, 1.2 millones dólares, 350 gigaflops – Clusters dedicados y no dedicados

(computación zombi).

MiddlewareMiddleware

• PVM– Explota la heterogeneidad natural de las

computadoras.– Es portable.– Detalles de paralelización de forma explícita.– No es configurable por usuario.

• MPI– Estándar definido para sistemas MPPs inicialmente.– Es portable.– Nodos de cómputo no pueden ser agregados o

quitados de manera dinámica.– No es interoperable.

BOINCBOINC

• Comparte poder computacional con muchas aplicaciones.

• Distribuye tareas entre los nodos del cluster.

• Arquitectura heterogénea.

• Seguro, tolerante a fallos, escalable.

• Configurable para usuarios.

• Código abierto.

Selección de las alternativas más apropiadasSelección de las alternativas más apropiadas

• Cluster de alto rendimiento– Económico, usa computadoras disponibles.– No es dedicado.– Fácil de construir.

• Middleware BOINC– Alta escalabilidad.– Independiente de la plataforma.– Administra más de una aplicación distribuida.– Permite una fácil configuración de nodos.

DISEÑODISEÑO

Diseño LógicoDiseño Lógico

CLIENTE

APLICACIÓN DISTRIBUIDA

1 1

TRABAJOA REALIZAR

RESULTADO

1

1


SERVIDOR


TRABAJO A REALIZAR

1 2 3

RESULTADOS OBTENIDOS

1

Diseño LógicoDiseño Lógico

• Servidor– Divide el problema en unidades de trabajo (más pequeñas).– Distribuye estas unidades entre un grupo de computadores.– Administra el procesamiento.– Analiza los resultados.

• Cliente– Descarga aplicaciones distribuidas y unidades de trabajo.– Procesa las unidades de trabajo mediante la aplicación

distribuida.– Muestra detalles del procesamiento.– Envía los resultados al servidor.

Diseño físicoDiseño físicoSUPERCOMPUTADOR VIRTUAL

RE

D D

E L

A E

SP

OLRED DEL CTI

SERVIDOR

Internet

CLIENTE CLIENTE

CLIENTE CLIENTE CLIENTE

CLIENTECLIENTE

CLIENTE CLIENTE

CLIENTE

• El servidor se conecta a la red del CTI, posee una IP pública y un dominio registrado.

• Clientes se conectan al servidor a través de la red del CTI, del backbone de la ESPOL o Internet.

Diseño del servidorDiseño del servidor

• Base de datos.

• Servidor de tareas.

• Servidor de datos.

• Servidor Web.

• Utilidades y programas.

• Componentes propios de una aplicación.

Base de datosBase de datos

• Almacena información relevante del sistema tales como clientes (nodos), unidades de trabajo, resultados, aplicaciones, entre otros.

Servidor de tareasServidor de tareas

• Interactúa de manera directa con el cliente (primera comunicación).• Asigna trabajo al cliente.

• Intercambia mensajes con el servidor de tareas, a través del

protocolo HTTP, usando archivos XML como mensajes. – Una descripción de trabajo que debe ser procesado.

– La ubicación del servidor de datos, en donde se almacenan los archivos de entrada y salida del procesamiento.

Servidor de datosServidor de datos

• Almacena tanto los archivos entrada y archivos de salida de la aplicación distribuida.

Componentes de una aplicaciónComponentes de una aplicación

• Son aquellos programas que ejecutan acciones de una aplicación distribuida en particular.– Generar trabajo de cómputo.– Verificar y validar los resultados de cómputo.– Asimilar. – Verificar.

Utilidades y programasUtilidades y programas

• Componentes propios del sistema que nos ayudan a administrar el sistema en su totalidad.

• Suministrar controles para inicializar, detener, reiniciar y verificar el estatus del servidor.

• Suministrar aplicaciones para facilitar la incorporación de aplicaciones distribuidas al sistema y archivos relacionados a ésta.

• Crear trabajo para ser procesado. • Borrar los archivos que no son necesarios para

prevenir errores por insuficiencia de espacio en el disco.

Interacción entre los componentesInteracción entre los componentes

Servidor WebServidor Web

• Interfase Web para el administrador.

• interfase Web para los usuarios

Diseño del clienteDiseño del cliente

• Encargado, entre otras cosas, de procesar las unidades de trabajo, y retornar al servidor los resultados computacionales obtenidos.

Núcleo del clienteNúcleo del cliente

• Encargado de la comunicación con el servidor y llevar el control sobre el procesamiento que se está ejecutando en la estación cliente.

• Obtiene datos específicos de la estación de trabajo para ser enviados al servidor.– Obtener las características generales.– Rendimiento del CPU.– Recursos disponibles.

• Inicia la aplicación distribuida para procesar trabajo, o la reinicia si fue suspendida.

• Suspende la aplicación distribuida.• Inicia la transferencia de archivos.• Elimina archivos si es necesario.

Núcleo del clienteNúcleo del cliente

• Pide trabajo para procesar.

• Descarga las unidades de trabajo.

• Envía los resultados.

• Notifica el procesamiento.

• Pide más trabajo

Aplicación distribuidaAplicación distribuida

• Encargada de procesar las unidades de trabajo provenientes del servidor de tareas.

• Utiliza los archivos de entrada.

• Genera archivos de salida.


• Módulo de procesamiento. Procesa las unidades de trabajo y retornar un resultado computacional.

• Módulo de presentación gráfica. Muestra información gráfica relevante al procesamiento.

Interfaz gráficaInterfaz gráfica

• Encargada de hacer reiteradas llamadas al núcleo cliente para comenzar su ejecución, y llevar control sobre las acciones que éste se encuentre realizando en la estación de trabajo.

• Instalada en el cliente.

IMPLEMENTACIÓIMPLEMENTACIÓNN

ServidorServidor

Procesador Intel Pentium 4 2.80GHz Socket 478 Bus 800 MHz

Placa base Intel D875 PBZLK P4 RAID 800 MHz, LAN Gigabit

Memoria RAM 1024 MB DDR PC 400 KINGSTON

Disco Duro 120 GB Serial ATA 7200 RPM

Video NVIDIA GFORCE 5200 128 MB

CDROM CDR 52x

Periféricos Unidad Floppy 3 1!2” , Mouse óptico,

Teclado Multimedia

Monitor Samsung 15”

PRECIO 1355 USD

(a) Servidor (b) Vista interna del servidor.

Instalación y configuración del servidorInstalación y configuración del servidor

• Sistema operativo Fedora Core 2.• Agente de transporte de correo Sendmail.• Servidor Web Apache II.• PHP.• Base de datos MySQL, PHPMySQL.• Python, PyXML.• Configuración del Firewall, permitir conexiones con el Internet a

través de los puertos: 22 para ssh, 80 para htttp y 443 para https; conexiones locales con los puertos 3306 para MySQL y 21 para sendmail.

• IP pública 200.10.150.5 y dominio supercomp.cti.espol.edu.ec.• Configurado para que salga la Internet a través de la red del CTI.

Instalación y configuración de BOINCInstalación y configuración de BOINC

• Versión 3.04.• Archivos fuentes

compilados y luego instalados en el servidor.

• Se modificaron los archivos util.inc y countries.inc de la carpeta html.

• Conectado a la red del CTI.

Instalación y configuración de los clientesInstalación y configuración de los clientes

• Sistema cliente BOINC versión 3.05.

• El cliente fue instalado en cada una de las cinco computadoras cliente de prueba, tres máquinas de ellas pertenecientes al Centro de Tecnologías de Información (CTI) y dos máquinas particulares conectadas al Internet.

• Registro de clientes al sistema distribuido.

• Configuración de clientes para procesar las unidades de trabajo usando los ciclos ociosos.

IMPLEMENTACIÓN DE IMPLEMENTACIÓN DE UNA APLICACIÓN UNA APLICACIÓN

DISTRIBUIDADISTRIBUIDA

Objetivos de la implementaciónObjetivos de la implementación

• Probar el funcionamiento del sistema.

• Evaluar el rendimiento y escalabilidad de nuestro sistema distribuido.

Esta aplicación distribuida, además de ser paralelizable, debía buscar la solución a un problema

de gran desafío computacional, el cual una computadora común no lo pueda realizar o le tome demasiado tiempo.

Descifrado (desencriptación) de claves RSA

Descifrado de claves RSADescifrado de claves RSA

• Obtener una clave pública a través de una clave privada.

• Basado en la dificultad de factorizar un valor extremadamente grande (64, 128 dígitos, por ejemplo), generado por la multiplicación de dos números primos grandes.

• Según la Criba de Eratóstenes, los factores de un número n, para un número n = p x q

• tenemos que o bien p< o bien q <

n

n n

SoluciónSolución

• El objetivo general consiste en dividir raíz de n en rangos mucho más pequeños y manejables en términos de procesamiento, los cuales serán asignados a los clientes.

• A cada cliente se le asignará un rango de búsqueda diferente.

• El cliente realizará divisiones sucesivas sólo dentro de su rango asignado.

n

Generador de archivos de entradaGenerador de archivos de entrada

• Denominado rsasplitter.• Divide raíz de n en rangos y genera los archivos de

entrada para la aplicación. • Estos archivos de entrada serán convertidos en

unidades de trabajo.n: Representa el valor n de la clave pública, un numero de N dígitos.ninicial: Rango desde donde se comienza a hacer las divisiones sucesivas.nfinal: Rango hasta donde se realizan las divisiones sucesivas.

n

ninicial

nfinal


• Denominada rsadecrypt.• Lee un archivo de entrada.• Busca un factor primo en el rango especificado en el archivo de

entrada, usando el método de divisiones sucesivas (fuerza bruta).• Se detiene si encontró el factor primo o si termino de buscar dentro

del rango.• Genera un resultado computacional.

nfinal: Hasta que numero llegó el cliente a procesar.estado: El estado del resultado, 1 si logró encontrar la clave privada, 0 si no encontró.

nfinal

estado

Aplicación distribuida – Parte gráficaAplicación distribuida – Parte gráfica

• Muestra datos relevantes del procesamiento que le cliente esta realizando.

• Mostrado como protector de pantalla

Interacción entre los componentesInteracción entre los componentes

PRUEBAS Y PRUEBAS Y RESULTADOSRESULTADOS

Pruebas de funcionamientoPruebas de funcionamiento

• Aplicación distribuida para descifrado de claves RSA, para encontrar los factores primos a partir del valor N de la clave pública.

• Se crearon los archivos de entrada para la aplicación distribuida -- rsasplitter

Datos para N = 12 dígitos

• Valor de N = 700933509247.

• Factor primo encontrado= 760531.

• Unidades de Trabajo creadas = 5.

Rango #1: Rango #2: Rango #3:

Desde: 1Hasta: 167443

Desde: 167444Hasta: 334886

Desde: 334887Hasta: 502329

Rango #4: Rango #5:

Desde: 502330Hasta: 669772

Desde: 669773Hasta: 837217

Datos para N = 14 dígitos

• Valor de N = 37095613506571.

• Factor primo encontrado = 5393053.

• Unidades de Trabajo creadas = 5.

Rango #1: Rango #2: Rango #3:

Desde: 1Hasta: 1218123

Desde: 1218124Hasta: 2436246

Desde: 2436247Hasta: 3654369

Rango #4: Rango #5:

Desde: 3654370Hasta: 4872492

Desde: 4872493Hasta: 6090616

Pruebas de funcionamientoPruebas de funcionamiento

• Se crean las plantillas tanto para las unidades de trabajo, como para los resultados.

• Se observa como cada cliente se comunicó con el servidor de tareas, descargó las unidades de trabajo e inició el procesamiento.

ResultadosResultados

• Se utilizó como parámetro el tiempo (en minutos) necesario para la obtención del factor primo del número N.

• Se incrementó de 1 a 5 el número de computadoras clientes para la distribución del procesamiento.

Resultados para N = 12 dígitosResultados para N = 12 dígitos

70

38

4

1922

0

10

20

30

40

50

60

70

80

1 2 3 4 5

Computadoras

Tie

mp

o(m

in)

Número de Computadoras Num/seg

Tiempo en minutos

1 181 70

2 333 38

3 576 22

4 667 19

5 3168 4

Resultados para N = 14 dígitosResultados para N = 14 dígitos

Número de Computadoras Num/seg

Tiempo en minutos

1 345 260

2 642 140

3 1123 80

4 1284 70

5 4730 19

260

140

70

19

80

0

50

100

150

200

250

300

1 2 3 4 5

Computadoras

Tie

mp

o(m

in)

ResultadosResultados

• Los resultados reflejan la alta escalabilidad del sistema de procesamiento distribuido.

• Al incrementar el número de computadoras, se disminuye el tiempo en obtener el resultado.

• Tomar en consideración, que el número de unidades a ser creadas debe ser mayor o igual al número de clientes en el sistema.

No distribuidoNo distribuido

ComputadoraN=12 N=14

Num/seg T (min) Num/seg T (min)

1 186 68 360 249

2 186 68 393 258

3 218 64 413 230

4 232 60 457 222

5 101 138 201 505

Promedio 192 80 374 292

La ejecución se realizó en 5 distintas computadoras independientes

Aceleración y EficienciaAceleración y Eficiencia

Aceleración (Speedup)

# Computadoras N=12 N=14

1 0.78 0.75

2 1.44 1.41

3 2.48 2.46

4 2.88 2.81

5 13.65 10.35

ACELERACIÓN (SPEEDUP)

0

5

10

15

1 2 3 4 5

Computadoras

Tie

mp

o

SpeedUp N=12SpeedUp N=14

EFICIENCIA

0%

50%

100%

150%

200%

250%

300%

1 2 3 4 5

ComputadorasEficiencia N=12

Eficiencia N=14

DEMOSTRACIÓNDEMOSTRACIÓN

CONCLUSIONES Y CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONERECOMENDACIONE

SS

ConclusionesConclusiones

• Es una alternativa efectiva dentro de la ESPOL, con costos de instalación y operación bajos, y resultados bastante aceptables.

• Puede superar en poder de procesamiento a sistemas de súper cómputo convencionales.

• Es altamente escalable.• Protector de pantalla con muchos gráficos,

hace que disminuya su capacidad de procesamiento.

ConclusionesConclusiones

• La aceleración también depende del tiempo de comunicación con las estaciones.

• Se pueden aprovechar de manera efectiva los ciclos ociosos de las computadoras, logrando contribuir en la búsqueda de soluciones a grandes problemas de procesamiento.

RecomendacionesRecomendaciones

• Promocionar a nivel interno y externo el servicio de computación distribuida desarrollado.

• Brindar cursos o talleres de la computación distribuida a los investigadores y profesores de la ESPOL.

• Promover a la comunidad científica de la ESPOL e investigadores externos, el desarrollo de aplicaciones distribuidas

RecomendacionesRecomendaciones

• Incorporar dentro de la materia “Sistemas Distribuidos” el concepto de Computación Voluntaria y desarrollar proyectos utilizando la plataforma BOINC.

• Proponer la creación a futuro de un centro de alto rendimiento computacional.

PREGUNTASPREGUNTAS

GRACIASGRACIAS

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