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OurGrid
Grids Computacionais: Da Computação de Alto Desempenho a Serviços sob Demanda
Walfredo Cirnewalfredo@dsc.ufcg.edu.br
Elizeu Santos-Netoelizeu@dsc.ufcg.edu.br
Laboratório de Sistemas Distribuídos - LSDUniversidade Federal de Campina Grande - UFCG
2
Grids Computacionais• A metáfora da Rede Elétrica
Grid Computacional(fonte de serviços e
recursos)
3
Para que serve um Grid?
4
Para que serve um Grid?
5
Para que serve um Grid?
6
Para que serve um Grid?
7
O Impacto de Grids
VR Simul
Grid Auditing
MegaCiclos
Databank Inc.
Mastercard
Embratel
8
Histórico de Grids
• A idéia de Grid surgiu na comunidade de Computação de Alto Desempenho há pouco menos de 10 anos– Agora os primeiros Grids para Alto Desempenho
começam a entrar em produção
• Há 3 anos, o mainstream da computação percebeu a possibilidade de usar tecnologia Grid para transformar computação em serviço– A tecnologia Grid está se fundindo com Web Services
• Grids para Alto Desempenho = Grids de Serviço + Serviço de Execução Remota
9
Agenda
• Histórico
• Grids de Serviços– Aspectos Fundamentais
• Grids para Alto Desempenho– Desafios adicionais
10
Serviços Computacionais
• Definição de Serviço– Mercadoria imaterial provida por uma entidade
legal para satisfazer as necessidades de outra entidade
• Arquiteturas Orientadas a Serviços (SOA)• Já existiam tecnologias para SOA
– Ex.: CORBA, RMI, etc...
• Interoperabilidade é muito importante– Padronização– Fraco acoplamento– Web Services
11
Grids de Serviços
• Infra-estrutura de Serviços sob Demanda
• Características– Heterogeneidade– Dispersão– Controle Distribuído– Vários Domínios Administrativos
• Interoperabilidade– Padronização
12
Aspectos Fundamentais
• Descoberta de Serviços
• Autenticação e Autorização
• Auditoria de Serviços
• Composição de Serviços
• Incentivos para Disponibilização de Serviços
• Padronização
13
Descoberta de Serviços
• Fundamental para Serviços sob Demanda
• Uma visão simples da arquitetura“Catálogo”
Cliente Provedor de Serviços
requisição
resposta
publicaconsulta
14
Descoberta de Serviços
• Universal Description, Discovery and Integration (UDDI)
15
UDDI
• Baseado em padrões– HTTP, XML, XML Schema e SOAP
• Tipos de buscas– Encontrar implementações que seguem uma
dada interface– Determinar os protocolos de segurança e
transporte suportados por um dado serviço– Por palavra chave
• Permite esquema publish/subscribe
16
MDS
• Monitoring and Discovery System– Index Service– Trigger Service– Aggregator Service
• Utilização – Escalonamento e seleção de réplicas– Avaliar estado dos serviços– Notificação sobre a situação de serviços e
recursos
• Globus Toolkit 4 (MDS4)
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Pesquisa em Descoberta de Serviços• Abordagem P2P
– WSPDS – Web Service P2P Discovery Service
• Baseado na especificação do protocolo Gnutella
• Provê busca semântica– Semantic-annotated WSDL é tendência
• Não permite esquema de publish/subscribe
• Não provê um esquema semelhante ao Trigger Service
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Aspectos Fundamentais
• Descoberta de Serviços
• Autenticação e Autorização
• Auditoria de Serviços
• Composição de Serviços
• Incentivos para Disponibilização de Serviços
• Padronização
19
Autenticação e Autorização
• Com vários domínios administrativos, como se dá a autenticação e autorização?
• Idealmente gostaríamos de ter um login único
• Segurança é um aspecto muito importante
• Algumas especificações– WS-Security
• Mensagens SOAP assinadas e criptografadas
– WS-SecureConversation• Contexto seguro para troca de mensagens
– WS-Policy• Define políticas de uso do serviço
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Autenticação e Autorização
• Globus GSI – Grid Security Infrastructure– Transport-level security
• Privacidade no canal de comunicação
– Message-level security• Proteção das mensagens SOAP
• Autenticação baseada em:– Certificados X.509 / Login
• Autorização baseada em:– grid-mapfile – SAML – Security Association Markup
Language
21
Autenticação e Autorização
Mensagem
Autorização
SOAP SOAP SOAP
SAML/gridmap gridmap SAML/gridmap
Message LevelX.509 Certificates
Delegação
Autenticação
WS-SecurityWS-SecureContext
X.509 WS-Trust
X.509 login
Proteção daMensagem
WS-Security TLS (a.k.a. SSL)
Transport LevelX.509 Certificates
Message LevelLogin
X.509 WS-Trust
X.509
22
Aspectos Fundamentais
• Descoberta de Serviços
• Autenticação e Autorização
• Auditoria de Serviços
• Composição de Serviços
• Incentivos para Disponibilização de Serviços
• Padronização
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Auditoria de Serviços
• Clientes e Provedores desejam garantias
• SLA – Service Level Agreements (contrato)
• Falta de confiabilidade entre as partes– Provedor pode não fornecer o serviço como
prometido no contrato– Cliente pode não cumprir o contrato de
utilização do serviço
• Mecanismos de Auditoria
• Monitoração de Serviços e Clientes
24
Auditoria de Serviços
• O consumidor pode confirmar o cumprimento através de um inspetor
25
Auditoria de Serviços
• Ainda é necessário um auditor para tornar o processo de verificação completo
• A intervenção pode ser indesejada
26
Auditoria de Serviços
• Reduzindo a possibilidade de intervenção
• Auditor pode sugerir mudanças– Ex.: bloqueio na comunicação
27
Aspectos Fundamentais
• Descoberta de Serviços
• Autenticação e Autorização
• Auditoria de Serviços
• Composição de Serviços
• Incentivos para Disponibilização de Serviços
• Padronização
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Composição de Serviços
• Construção de novos serviços através da agregação de funcionalidades
• Novos serviços baseados em serviços mais básicos
• Uma agência de turismo fornece o serviço de venda de pacotes de viagens compondo serviços de reserva em hotéis, locadora de carros, consulta em administradoras de cartões de crédito, etc...
29
Composição de Serviços
• Vantagens– Abstração da Complexidade– Reutilização de funcionalidades
• Paradigmas de composição– Orquestração– Coreografia
• Linguagens para composição– Definem um fluxo para integração de serviços– XLANG, WSFL, BPEL– BPEL = WSFL (IBM) + XLANG (Microsoft)
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Algo mais sobre BPEL
• BPEL é baseada no paradigma de Orquestração
• Exemplo de elementos da sintaxe
<invoke>, <receive>, <reply>, <assign><throw>, <wait>, <terminate>
<sequence>, <flow>, <switch>, <while>, <pick>
31
Aspectos Fundamentais
• Descoberta de Serviços
• Autenticação e Autorização
• Auditoria de Serviços
• Composição de Serviços
• Incentivos para Disponibilização de Serviços
• Padronização
32
Incentivando Participação
• Um Grid é composto por vários sites, de domínios administrativos distintos
• Usuários querem garantias sobre seus serviços e recursos locais
• Usuários querem mais serviços e recursos além dos seus locais
• Como incentivar sites a disponibilizar serviços em um Grid?
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Modelos Econômicos
• Alguns Modelos:– Commodity Market, Posted Price Market,
Auction, etc
• Ex.: GRACE - GRid Architecture for Computational Economy– Baseado em Posted Price Market
• Depende de uma infra-estrutura pesada:– Moeda digital, bancos, etc...
• Nem todas aplicações precisam de garantias de QoS
34
OurGrid: Um Grid Best Effort
• Será que todas aplicações exigem Qos?
• Será que é possível incentivar a criação de grids sem a motivação financeira?
• OurGrid: Uma Rede de Favores – Usuários locais sempre têm prioridade nos
recursos locais– Recursos ociosos são doados para
comunidade– A grande questão é como fazer esta doação de
forma justa
35
Evitando free riders
• É fundamental ter um mecanismo que incentive os participantes a doarem recursos ociosos– Em sistemas como KaZaA, a maioria é free rider
• OurGrid usa um sistema de reputação peer-to-peer– Todos os peers mantém um balanço local de todos os
peers conhecidos
– Peers com maior balanço têm prioridade
– O comportamento emergente do sistema como um todo é “quanto mais você doa, mais você recebe”
– Isso funciona sem requerer infra-estrutura adicional
36
cliente A
B
C
D
E
Rede de Favores [1]
ConsumerFavorProviderFavorReport
*
*
* = sem recursos ociososB 60
D 45
37
Rede de Favores [2]
A
B
C
D
E
B 60
D 45
E 0
ConsumerQuery
ProviderWorkRequest
*
* = sem recursos ociosos
*
cliente cliente
38
E o free rider?
• Epsilon é a fração dos recursos consumida por free riders
39
Equidade entre colaboradores
40
Aspectos Fundamentais
• Descoberta de Serviços
• Autenticação e Autorização
• Auditoria de Serviços
• Composição de Serviços
• Incentivos para Disponibilização de Serviços
• Padronização
41
Padronização
• Open Grid Services Architecture – OGSA– Define padrões arquiteturais e requisitos para a
infra-estrutura– OGSA = O que?
• Open Grid Services Infrastructure – OGSI– Define o comportamento e relacionamento dos
componentes da arquitetura– OGSI = Como?– Globus Toolkit 3
• Alinhamento com Web Services– Web Service Resource Framework - WSRF
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WSRF• Stateless ou Stateful• OGSI define:
– Stateful Web Services = Grid Services
• WSRF evoluiu de OGSI– Stateful Web Services = Web Service + Stateful
Resources– Introdução do conceito WS Resource– Quem possui estado agora é um “Recurso” controlado
pelo Serviço– Padronização no gerenciamento de estados– Recurso tem uma conotação diferente daquela usada
pela comunidade de Alto Desempenho, o que torna esta discussão um pouco confusa
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Esclarecendo...
Apache ApolloGlobus Toolkit 4
Apache Muse
Apache Addressing
Apache Hermes
HTTP Server
Application Server
SOAP Engine
Web Service
End Point Reference
Web Service
WSRFWS-NotificationWSDM
Apache HTTP ServerMicrosoft IIS
TomCatWebSphere
Apache Axis
WS-Addresing
44
Agenda
• Histórico
• Grids de Serviços– Aspectos Fundamentais
• Grids para Alto Desempenho– Desafios Adicionais
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Grids para Alto Desempenho
• Grids surgiram como plataformas de execução de aplicações paralelas– São os grids para alto desempenho
• Grids para alto desempenho necessitam do serviço de execução remota– Maior flexibilidade
• Serviço pode ser convertido em qualquer outro
– Maior complexidade• Segurança• Escalonamento
46
Plataformas de Execução de Aplicações Paralelas
• SMPs acoplamento
• MPPs
• NOWs
• Grids distribuição
47
SMP: Symmetric MultiProcessor
Memória
CPU
CPU
...
CPU
48
MPP: Massive Parallel Processor
CPU
Mem.
CPU
Mem.
CPU
Mem.
...
Escalonador
requisições
49
NoW: Network of Workstations
CPU
Mem.
CPU
Mem.
CPU
Mem.
...
requisições requisições requisições
50
Grids
CPU
Mem.
CPU
Mem.
CPU
Mem.
...
Internet
51
Características das Plataformas de Execução
SMPs MPPs NOWs Grids
Conectividade excelente muito boa boa média/ruim
Heterogeneidade nula baixa média alta
Compartilhado não não sim sim
Imagem única comum comum múltipla
Escala 10 1.000 1.000 100.000
52
Grids podem diferir bastante
• TeraGrid – 4 centros de supercomputação norte-americanos
– Cada centro com milhares de processadores dedicados ao TeraGrid
– Canais de altíssima velocidade (40 GBits/s)
– Poder agregado de 13,6 TeraFlops
• SETI@home– Ciclos ociosos de 3.6 milhões de processadores
espalhados em 224 países
– Computa em média a uma velocidade de 14 Teraflops
53
Desafios Adicionais em Grids para Alto Desempenho• Execução Remota e Identidade Local
• Imagem do Sistema
• Proteção dos Recursos e das Aplicações
• Escalonamento
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Globus GRAM e GSI
• Mapeamento seguro da identificação GSI global para um userid local– Global: C=US, O=University of California San
Diego, OU=Grid Computing Lab, CN=Walfredo Cirne
– Local: walfredo (em thing1), u15595 (em bh)
• Submissão e controle de tarefas via GRAM– Independência do escalonador de recurso– Proxy para delegação de autenticação
55
Globus GRAM e GSI
56
Imagem do Sistema
• Imagem do sistema são as abstrações que nos permite lidar com um sistema computacional– Arquivo, diretório, processo, usuário, grupo, etc
• Com vários domínios administrativos, a imagem do sistema é heterogênea– Complica tremendamente o uso do Grid
• Soluções– Imagem do sistema implementada a nível de usuário
[exemplo: Condor]
– Novas abstrações para se lidar com o Grid [exemplo: MyGrid]
57
Redirecionamento de System Calls do Condor
58
Abstrações OurGrid
• Máquina base máquina do grid
• Tarefa = inicial + remota + final– inicial e final rodam na máquina do grid– remota roda na máquina do grid
• Armazenamento– Playpen– Storage– Transferência de arquivos/Espelhamento
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Fatorando com OurGrid
task:init: put ./Fat.class $PLAYPENremote: java Fat 3 18655 34789789799 output-$TASKfinal: get $PLAYPEN/output-$TASK results
task:init: put ./Fat.class $PLAYPENremote: java Fat 18656 37307 34789789799 output-$TASKfinal: get $PLAYPEN/output-$TASK results
task:init: put ./Fat.class $PLAYPENremote: java Fat 37308 55968 34789789799 output-$TASKfinal: get $PLAYPEN/output-$TASK results
....
60
Segurança
• Autenticação e Autorização– Requisito de qualquer grid, porém insuficiente
quando há execução remota
• Proteção do Recurso– Recurso roda código de terceiros
• Proteção da Aplicação– Aplicação roda em recurso de terceiros
• Privacidade dos Dados– Dado é processado em recurso de terceiros– Problema muito complexo!!
61
Proteção ao Recurso
• Política por aplicação através de interceptação de system call– Fácil de instalar, suporta qualquer linguagem,
difícil de configurar para garantir segurança
• Virtualização específica: Java– Fácil de instalar, suporta linguagem específica,
fácil de configurar
• Virtualização geral: VMWare, Virtual PC, Xen– Difícil de instalar (especialmente Xen), suporta
qualquer linguagem, fácil de configurar
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GridBox: Interceptação de System Call
• Interceptação pela substituição de shared libraries
• Define política de acesso por aplicação#Allow read-write access#to "input.txt"and "output.txt"rule fopen allow input.txtrule fopen allow output.txt#Allow read-only access to#/etc/hosts filerule fopen readonly /etc/hosts#Disable all other accessesrule fopen deny *#Limit maximum file sizelimit FILE_SIZE 1000000
#Allow connections to trusted machinesrule connect allow 200.18.98.120:80rule connect allow 200.18.98.132:80rule connect allow 200.18.99.221:80#Allow SSH connectionrule connect allow 200.18.98.22:22#Disallow any other connectionrule connect deny *:*
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SWAN: Segurança no OurGrid
• Aplicações Bag-of-Tasks só precisarem se comunicar para receber a entrada e devolver a saída – Isto é feito pelo próprio OurGrid
• A tarefa remota roda dentro de uma máquina virtual Xen, sem acesso a rede, e com acesso a disco limitado “por hardware” a uma partição especifica
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Uma segunda linha de defesa
• Nós podemos também reiniciamos a máquina para adicionar uma segunda linha de defesa
• Isto também tem a vantagem extra de possibilitar o uso de um SO diferente– Ou seja, mesmo que a máquina seja Windows,
nós ainda podemos ter Linux
• Retornar ao Windows é muito rápido graças a hibernação
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Arquitetura SWAN
reboot
Guest OS
Grid OS
Grid Middleware
Grid Application
Host OS
NativeApplication
reboot
Guest OS
Grid OS
Grid Middleware
Grid Application
Guest OS
Grid OS
Grid Middleware
Grid Application
Host OS
NativeApplication
Host OS
NativeApplication
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Escalonamento de Aplicação
• Não é possível ter um escalonador controlando o Grid– Tamanho e dispersão– Múltiplos domínios administrativos
• Escalonadores de recurso– Controlam alguns recursos no Grid
• Escalonadores de aplicação– Escolhem quais recursos usar– Particionam o trabalho da aplicação
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Escalonamento de Aplicação
...
Application Scheduler
Application Scheduler
Resource Scheduler
...
...
Resource Scheduler
Resource Scheduler
...
Escalonador de Aplicação
Escalonador de Aplicação
Escalonador de Recurso
Escalonador de Recurso
Escalonador de Recurso
68
Escalonador de Aplicação
• Necessita de informações sobre o Grid– Sistemas de monitoramento: NWS, Remos– Informações de monitoração são usadas em
previsões de performance
• Necessita de um modelo de performance da aplicação– Portanto, funciona apenas para uma classe de
aplicações
69
Distribuição de Trabalho Jacobi para um MPP
70
Jacobi AppLeS• Escalonador pioneiro para Jacobi 2D
• Escolhe quais processadores usar
• Distribui o trabalho entre os processadores escolhidos
• Usa predições NWS
• Usa um modelo de performance de Jacobi– Ti = Ai Pi + Ci, onde:
– Ti é o tempo para o processador i executar uma iteração
– Ai é a área da submatriz alocada ao processador i
– Pi é o tempo que o processador i leva para computar um elemento
– Ci é o tempo que o processador i leva para comunicar suas
fronteiras
71
Distribuição de Trabalho AppLeS Jacobi
72
Work Queue with Replication
• Solução de escalonamento para aplicações Bag of Tasks
• Não depende de informação sobre o Grid ou sobre as tarefas
• Envia uma tarefa para cada máquina disponível
• Quando não há mais tarefas para enviar, as ainda em execução são replicadas
• Eficiente, mas desperdiça ciclos • Escalonador do OurGrid
73
Desempenho do WRQ
76
Usando o Grid contra a AIDS
B,c,F
HIV-2HIV-1
M
O ABCD FGHJK
N?prevalent in Europe and Americasprevalent in Africa
majority in the world
18% in Brazil
77
HIV protease + Ritonavir
Subtype B
Subtype F
78
OurGrid da luta contra AIDS
• 55 máquinas em 6 sites no Brasil e EUA
• Tarefa = 3.3 MB entrada, 1 MB saída, 4 a 33 minutos de execução dedicada
• Rodou 60 tarefas em 38 minutos
• Speed-up = 29.2 (com 55 máquinas)
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http://status.ourgrid.org
80
Conclusões e Tendências
• Grids de Alta Performance estão se consolidando
• Grids de Serviços fazem parte do futuro da computação distribuída– Interoperabilidade e Padronização são
palavras de ordem– WSRF e padrões correlatos tendem a se tornar
um padrão de fato
81
Algumas Referências
• http://www.ourgrid.org
• http://www.globus.org
• http://www.cs.wisc.edu/condor/
• http://ggf.org
• http://gridcafe.web.cern.ch/gridcafe/
82
Muito Obrigado!
Slides em http://walfredo.dsc.ufcg.edu.bre http://www.lsd.ufcg.edu.br/~elizeu
83
Fim
Recommended