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Adaptierung durch dynamische Bereitstellung von Ressourcen Dependable adaptive Systems Sven Breuner.

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Präsentation zum Thema: "Adaptierung durch dynamische Bereitstellung von Ressourcen Dependable adaptive Systems Sven Breuner."—  Präsentation transkript:

1 Adaptierung durch dynamische Bereitstellung von Ressourcen Dependable adaptive Systems Sven Breuner

2 Seite 2 Inhaltsübersicht 1. Vorüberlegungen 2. Load balancing ...durch Softwarearchitektur ...durch zentrale Instanz ...durch nachträglichen Ausgleich  Virtualisierung  Techniken  Anwendungen  Eine dynamische globale Infrastruktur  Extremere Arten von Last  Systeme zur dynamischen Freigabe und Nutzung von Ressourcen

3 Vorüberlegungen

4 Seite 4 Das klassische Client/Server-Modell Ein Server bedient mehrere Clients Client n Lokales Netzwerk Internet Client n+m Welt

5 Load balancing

6 Seite 6 Lastverteilung durch besondere Softwarearchitektur: Peer-to-Peer-Netzwerke  Jeder Peer ist zugleich Client und Server  nicht mehr „einer bedient alle“-Szenario  Je mehr Clients, desto mehr Server, die die Last unter sich aufteilen  Peers nehmen üblicherweise nicht permanent am Netzwerk teil  Wegfall/Hinzukommen von Peers wird gleich beim Design berücksichtigt (redundante Daten, fehlertoleranter Zugriff)  Dedizierte Server können zusätzlich zur Performancesteigerung verwendet werden  „Internettauschbörsen“ sind erfolgreiche Beispiele

7 Seite 7  Keine Strukturierung, keine klare Aufgabentrennung  Zu komplex, nicht für allgemeine Zwecke geeignet  Zurückverfolgung und Behebung von Fehlern sehr schwer  Üblicherweise offene Protokolle, die von diversen Programmen benutzt werden  Keine Garantie, dass Peers auch Server-Aufgaben übernehmen  Ungleichgewicht zwischen „ordentlichen“ und „unordentlichen“ Peers mit entsprechend langen Warteschlangen  Mangelnde Anonymität, Aktionen der Peers können überwacht werden Lastverteilung durch besondere Softwarearchitektur: Peer-to-Peer-Netzwerke (2)

8 Seite 8 Lastverteilung durch besondere Softwarearchitektur: Peer-to-Peer-Netzwerke (3)

9 Seite 9 Lastverteilung durch zentrale Instanz: Gateways  Zentrale Instanzen existieren bereits in Netzwerken  z.B. Firewalls  Datenaustausch im Internet verläuft häufig nach dem einfachen Request/Response- Schema über HTTP  HTTP ist zustandslos

10 Seite 10 Lastverteilung durch zentrale Instanz: Gateways (2)  Häufig reicht serverseitige Zustandslosigkeit nicht aus (z.B. Warenkorb)  Sessiondaten können in Datenquelle gespeichert werden, aber: verstärkte Belastung der Datenquelle  Gateways benutzen bereits temporäre Zuordnungen  z.B. IP MAC-Adresse, MAC-Adresse Port  Gateway könnte Anfragen desselben Clients immer an denselben Server weiterleiten, aber: kann zu ungleicher Lastverteilung führen  Gateway könnte Kommunikation analysieren, aber: erhöhte Latenz

11 Seite 11 Lastverteilung durch zentrale Instanz: Gateways (3)  Fazit: Auch Gateways sind nicht die perfekte Lösung, eigenen sich aber gut für bestimmte Einsatzzwecke  z.B. dynamische Websites mit einem gewissen CPU-Aufwand (PHP etc.)  Könnten noch weiter ergänzt werden um  Heartbeats zur Vermeidung der Weiterleitung an ausgefallene Server  Protokoll zur Lastabfrage der einzelnen Server zur automatischen Weiterleitung an weniger ausgelastete Server  Relativ statischer Aufbau, beschränkt auf LAN, Zugriff auf Datenquelle kann Bottleneck sein

12 Seite 12 Lastverteilung durch nachträglichen Ausgleich: openMosix  Problem bei anderen Verfahren zur Lastverteilung: Vorher ist nicht bekannt, wieviel Last die Anfrage zur Bearbeitungszeit tatsächlich verursachen wird  also: Ausgleich zur Bearbeitungszeit

13 Seite 13 Lastverteilung durch nachträglichen Ausgleich: openMosix (2)  Prozesse müssen immer Zugriff auf ihr ursprüngliches Environment haben  I/O-intensive Prozesse müssen auf ihren ursprünglichen Node zurück verschoben werden  Bei geeigneten Prozessen (gleichbleibend CPU- oder Arbeitsspeicherintensiv, wenig Festplatten-I/O) bietet openMosix einen optimalen Ausgleich

14 Virtualisierung

15 Seite 15 Virtualisierungstechniken  Virtualisierung erfordert Hardware-unabhängige Zwischenschicht  Zwei Möglichkeiten: Veränderung des Betriebssystems oder vollständig virtuelle Umgebung (Virtualisierung zur Laufzeit des Guest- OS)  Bsp. Xen:  Betriebssystem in virtueller Umgebung, also Host ohne konkreten Hardwarebezug, ist „virtual machine“  Xen ist „virtual machine monitor“ (auch: „Hypervisor“)  Mehrere virtuelle Maschinen können auf einem realen Host laufen

16 Seite 16 Virtualisierungstechniken (2)  Weitere Möglichkeiten  Hypervisor mit vollständiger Virtualisierung (Bsp. VMware ESX-Server in Verbindung mit VirtualCenter erlaubt Migration ohne Downtime)  Host-OS mit Virtualisierungsplattform als Programm (Bsp. GSX-Server, aber keine Migration ohne Downtime mehr)  Virtualisierung der CPU-Architektur  Performance verschlechtert sich zwangsläufig mit höheren Stufen der Virtualisierung

17 Seite 17 Anwendungen der Virtualisierung  Durch Virtualisierung werden Computer zu einer Ressource, die nach belieben reserviert (bei Bedarf sogar mehrfach) und wieder freigegeben werden kann  Bsp. Unternehmen mit Tageszeit-abhängiger Auslastung der Server  Migration ohne Downtime  Keine Änderung der Server-Anzahl  Einfaches Management durch VirtualCenter oder auch automatisiert  Zusätzliche Ausfallsicherheit durch Verfügbarkeit der abstrakten Server auf theoretisch beliebigen Hosts im Netz inkl. Environment  Optimal wären Dienste, die sich flexibel einer dynamischen Anzahl von Hosts anpassen können

18 Eine dynamische globale Infrastruktur

19 Seite 19 Extremere Arten von Last: Sporadisch auftretende Last  Bsp.: Kleine Unternehmen, wissenschaftliche Einrichtungen (detailgetreue Simulationen, komplexe Probleme)  Problem: Ergebnisse nicht wertvoll genug zur Anschaffung eines Clusters Häufig gemeinsame Anschaffung und Nutzung  Ideal wäre Dienst, der Freigabe von überschüssigen Ressourcen erlaubt Ungenutzte Ressourcen existieren in fast jedem Unternehmen

20 Seite 20 Extremere Arten von Last: Andauernde große Last  Personal Computer sind häufig nicht ausgelastet (vgl. P2P-Netze)  Ungenutzte PCs sind in sehr großer Zahl vorhanden  Bsp. zur Nutzung:

21 Seite 21 Extremere Arten von Last: Andauernde große Last (2)  realisiert simples, hierarchisches, Client/Server-artiges Modell mit großer Teilnehmerzahl ohne P2P-Nachteile  Benutzerdaten für andere Nutzer nicht zugänglich  Data-Server als Proxy zu gemeinsam genutztem Speicher  Scheduling und gezielte Verteilung von Jobs möglich durch Erfassung statistischer Daten  Abrechnung möglich durch Anzahl der analysierten Pakete  Benutzer können Freigabe vollkommen dynamisch starten und beenden  Projekt erfordert Akzeptanz der Teilnehmer

22 Seite 22 Das allgemeine System für beliebige Einsatzzwecke…  …wäre viel zu komplex, um noch benutzbar zu sein  …müsste widersprüchliche Anforderungen erfüllen  Einfache Bedienung komplexe Einstellungsmöglichkeiten  Performance Sicherheit/Zuverlässigkeit  …existiert nicht und wäre auch nicht sinnvoll  Spezialisierung erforderlich

23 Seite 23 Grids: Infrastruktur zur dynamischen Freigabe & Nutzung von Ressourcen

24 Seite 24 Das Globus Toolkit: Eine allgemeine Basis für Grids

25 Seite 25 Günstige Anwendungsfälle für Grids  Divide-and-Conquer bzw. massiv verteilbare Berechnungen (vgl.  Jobs mit komplexen Workflows  Problem Solving Environments zur Generierung der Workflows  z.B. Analyse von Sensordaten  Vielleicht irgendwann Unternehmen mit Grid-Nutzung statt eigener Internetserver  Vielleicht irgendwann „mal eben“ ein paar TB Grid-Speicherplatz nutzen oder 50 Nodes zur Berechnung der KI in einem Echtzeit-Strategiespiel...  Grids erfordern allerdings sowohl Akzeptanz der Anbieter (Ressourcen für unbekannte Zwecke zur Verfügung zu stellen) als auch der Verbraucher (Jobs und Daten in unbekannte Hände zu geben)

26 Seite 26 Fazit  Unterschiedliche Problem-Szenarien erfordern unterschiedliche Lösungen  Setzen von Prioritäten hilft bei Auswahl der Lösung  Zuverlässigkeit eines Systems erfordert zuverlässiges Gesamtkonzept  Fehlerfreiheit eines Programms bedeutet nicht Fehlerfreiheit des Systems (Betriebssystem und andere verwendete Komponenten können Fehler haben)  In Grids steckt ein großes Potential für viele Arten der Nutzung – Ob und wann es jedoch voll ausgeschöpft werden kann, lässt sich im Moment noch nicht genau sagen


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