Sistemas Distribuidos: Presente y Futuro

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Sistemas Distribuidos Presente y Futuro

• CONTECSI 2007

• M.C. Juan Carlos Olivares Rojas

• León, Guanajuato, México, 27 de Septiembre de 2007

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Agenda
Introducción
Definiciones básicas
Tendencias
Conclusiones
Investigación ITM
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Estado Actual de Cómputo
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ENIAC
5
Supercomputadora
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Evolución de la Computación

• 50s-70s Una computadora múltiples usuarios
• 80s-90s Una computadora un usuario
• 2000s Un usuario múltiples computadoras
• Actualmente la información es totalmente
  distribuida, aunque los datos centralizados se
  siguen utilizando.

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Agenda
Introducción
Definiciones básicas
Tendencias
Conclusiones
Investigación ITM
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Qué es un Sistema Distribuido?

• Es una colección de computadoras independientes
  que aparecen ante los usuarios del sistema como
  una única computadora (Principio de
  transparencia)
• Qué es un sistema?
• Componentes de Hardware (Procesadores,
  mecanismos de interconexión)
• Componentes Software (programación de sistemas y
  aplicaciones)

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Arquitecturas de cómputo

• Taxonomía de Flynn
• SISD (Single Instruction Single Data) Procesador
  único.
• SIMD (Single Instruction Multiple Data).
  Procesadores vectoriales (multimedia)
• MISD (Multipe Instruction Single Data). No
  implementada
• MIMD (Multiple Instruction Multiple Data).
  Cómputo distribuido

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Cómputo Distribuido

• La distribución del cómputo puede realizarse de
  diversas formas de acuerdo a su grado de
  acoplamiento en
• Fuertemente acopladas Multiprocesadores (memoria
  compartida). UMA (Uniform Memory Acces)
• Débilmente acopladas Multicomputadoras (memoria
  privada). NUMA (Non Uniform Memory Access)

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Sistemas multiprocesadores
Tarjeta madre
Tarjeta madre
CPU 1
CPU n
CPU 2

CPU
N1
Nn

Memoria
Memoria
Modelo de n procesadores
Modelo de n núcleos
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Cómputo de Alto Desempeño
http//www.top500.org/ Blue Gene
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Sistemas multicomputadoras

• Están basados en el modelo cliente/servidor
• Este modelo se basa en un protocolo solicitud
  respuesta. El cliente envía una solicitud de
  cierto servicio al servidor, el servidor realiza
  el trabajo y regresa el resultado de la
  operación.
• La principal ventaja de este protocolo es su
  sencillez, únicamente se necesita la ubicación
  del servidor.

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Sistemas Distribuidos
Cliente 1
Servidor
Servidor
Solicitud
. .
Cliente
Respuesta
Cliente n
Modelo Cliente/Servidor Tradicional
Modelo Cliente/Servidor Concurrente
Proxy en el lado cliente
Proxy en el lado servidor
Cliente
Cliente
Modelo Cliente/Servidor de n capas
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Sistemas Distribuidos

• P2P (Peer to Peer) los procesos son totalmente
  descentralizados, funcionan como clientes y
  servidores a la vez, existen diversas
  arquitecturas.
• Cluster es una agrupación de computadoras
  intercomunicadas entre sí a través de un nodo
  central y cuyo objetivo es realizar una tarea
  específica.
• Grid computing es muy parecido a P2P y al cluster.

16
Sistemas Distribuidos

• Grid computing se parece al cluster en que
  consisten en una asociación de computadoras con
  la única diferencia de que no existe un nodo
  centralizador. Está característica lo asemeja a
  P2P.
• La idea del grid es que el poder de cómputo
  siempre esté presente a semejanza de la red
  eléctrica.
• Esto a dado pie al software bajo demanda.

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Sistemas Distribuidos
C2
C0 Coordinador
C1
C1
C2
Cn

Cn
P2P Simétrico
Cluster Asimétrico
Planificador
Planificador
Planificador
. . .
CPU Memoria Disco C1
CPU Memoria DISCO C2
CPU MEMORIA Disco Cn
Grid computing
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Evolución de Sistemas Distribuidos
Esquema básico de Arpanet en 1969 Amoeba
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Cómputo paralelo

• Es el cómputo paralelo un sistema distribuido?
• Sí y No. Depende de la implementación.
• Los objetivos de la programación en paralelo son
  
• Reducir el tiempo de procesamiento utilizado por
  un algoritmo convencional
• Reducir la complejidad del algoritmo

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Paralelismo
A
P1
Homoparalelismo
B
P2
A
B
C
D
C
P3
D
P4
A
P1
B
P2
Hetereoparalelismo
A
B
C
D
C
P3
D
P4
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Paralelismo

• El problema del paralelismo radica en que muchos
  algoritmos no pueden paralelizarse (son seriales
  o secuenciales).
• Existen dos tecnologías principales para realizar
  paralelismo
• PVM (Parallel Virtual Machine)
• MPI (Message Passing Interface)

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Sistema de Red vs. Distribuido

• Un Sistema de Red es totalmente autónomo en su
  administración (local) mientras que las
  decisiones en un Sistema Distribuido son
  globales.
• La mejor forma de tener una aplicación
  distribuida es a través del sistema operativo.
• Ejemplos de SOD Amoeba, Mach, Chorus, Sprite,
  Plan9

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Plan 9
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Áreas de los SD

• Redes de computadoras (Internet e intranet).
• Sistemas operativos distribuidos.
• Sistemas multimedia distribuidos.
• Cómputo paralelo.
• Bases de datos distribuidas.

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Áreas de los SD

• Sistemas de tiempo real distribuidos.
• Cómputo Móvil y ubicuo.
• Comercio Electrónico.
• Sistemas Distribuidos Inteligentes.

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Ventajas de los SD

• Compartir información y otros recursos.
• Economizar el rendimiento (procesamiento y
  almacenamiento).
• Crecimiento incremental.
• Alta disponibilidad
• Confiabilidad (tolerancia a fallos)

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Desventajas de los SD

• Administración más compleja (requerimientos de
  mayores controles de procesamiento y acceso).
• Costos.
• Interconexión de componentes.
• Fallas de propagación.

28
Fallas en Sistemas Distribuidos
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Desventajas de los SD

• Localización, recuperación y coordinación de
  recursos (sistema de nombre DNS, JNDI).
• No se tiene disponibilidad de una memoria global
  y un reloj global.
• Seriabilización (Marshalling).
• Se requiere de sincronización para actualizar el
  estado del sistema.

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Sincronización
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Desventaja de los SD

• Concurrencia.
• Seguridad.
• Tiempo de respuesta limitado debido a las
  comunicaciones (ancho de banda).
• Se requiere más capacidad y mejores formas de
  almacenamiento (NFS, Coda, GFS).

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Técnicas de Especificación Formal
Red de Petri que representa la cena de 5
filósofos comensales
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Tecnologías Distribuidas

• Sockets (API Berkeley, WinSocks) C, Java, C,
  etc.
• RPC (Remote Procedure Call) C
• RMI (Remote Method Invocation) Java
• DCOM (Distributed Component Object Model)
  Propietario de Microsoft

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Tecnologías Distribuidas

• CORBA (Common Object Request Broker
  Architecture) C, C, Java, etc,
• .NET Remoting C, C, J, etc.
• Servicios Web (SOA), XML (SOAP, WSDL, UDDI)
• Agentes móviles (JADE)
• Código Móvil (Applets, ActiveX)

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Agenda
Introducción
Definiciones básicas
Tendencias
Conclusiones
Investigación ITM
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Investigación
37
Investigación
38
Investigación
39
Investigación
40
Investigación
41
Investigación
42
Agenda
Introducción
Definiciones básicas
Tendencias
Conclusiones
Investigación ITM
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Pronóstico IDC 2007

• Virtualización
• Grid Computing
• Arquitectura orientada a servicios (SOA)
• Enterprise Information Management (EIM)
• Código abierto
• Acceso a la información
• Ajax
• Mashup Composite Model
• Computación Distribuida en el Ambiente (del
  inglés, Pervasive Computing)
• Recolección inteligente de datos.

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Pronóstico Gartner 2007

• Código abierto
• Virtualización
• Registro de servicios y repositorios
• Suites para la gestión de procesos de negocios
• Enterprise Information Management
• Cómputo ubicuo
• Acceso a la información
• Web 2.0 AJAX Rich Clients
• Web 2.0 - Mashup Composite Model
• Inteligencia colectiva y comunidades

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Otras Tendencias

• Web Semántica (Web 3.0?)
• WOA (Web Oriented Architectures).
• Hardware buses y redes de alta velocidad
  (infiniband), ahorro energético.
• Domótica.

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Web semántica
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Conclusiones
Área de mayor crecimiento? Sistemas
Distribuidos Área de mayor demanda? Sistemas
Distribuidos Área que ofrece mayores
expectativas? Sistemas Distribuidos Área que
hay que estudiar? Sistemas Distribuidos
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Preguntas?
Email jcolivar_at_itmorelia.edu.mx MSN
juancarlosolivares_at_hotmail.com Web http//antare
s.itmorelia.edu.mx/jcolivar/