1 felipe l. severino geração de cenários para desktop computing felipe l. severino paralela e

1Felipe L. Severino

Geração de Cenários paraDesktop Computing

Felipe L. Severino

paralela e

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Geração de Cenários para Desktop Computing

Felipe L. Severino PDP

Sumário Desktop Computing;

BOINC/SETI@HOME;

Objetivos;

Plataforma;

Disponibilidade;

Considerações Finais.

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Desktop Computing

Computação voluntária; Utilização de ciclos idle de máquinas domésticas; Ambientes computacionais:

Extremamente heterogêneos; Largamente distribuídos; Disponibilidade de hosts variável (estudos em

andamento).

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BOINC

Berkeley Open Infrastructure for Network Computing;

Plataforma para execução de Desktop Computing; Utilização de recursos computacionais ociosos; Utilizado em diversos projetos:

Seti@Home; Rosseta@Home; Climateprediction.net; ...

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BOINC

Existem diversos sites que disponibilizam dados estatísticos sobre os projetos BOINC;

Para este trabalho foi utilizado o site: http://boincstats.com

Considerando-se apenas o projeto Seti@Home;

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Seti@Home

Um dos maiores projetos utilizando BOINC;

Milhares de máquinas em todo o mundo;

Capacidade computacional média de: 718.432 GFLOPS

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Seti@Home

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Seti@Home

Estudo realizado por Javadi monitorou 230.000 hosts durante 1º de Abril de 2007 até 1º de Janeiro de 2009;

O trabalho apresentado por Javadi teve foco no comportamento randômico dos hosts, analisando as disponibilidades destes hosts;

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Seti@Home

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Objetivos

Utilizar os dados coletados para geração de cenários similares aos encontrados no projeto Seti@Home;

Estes cenários poderão ser utilizados em simulações ou testes de escalonamento;

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Plataforma

Para geração de plataforma foram considerados: Número de hosts ativos nos últimos 60 dias (gráfico

mostrado anteriormente); Poder computacional médio (718.432 GFLOPS); Dados da Intel sobre poder computacional de

processadores;

Devido a falta de dados foram desconsiderados: Largura de banda; Latência da rede;

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Plataforma

Poder computacional: Foi feita uma média de poder computacional dividindo-se o poder

total pelo número de hosts;

A partir desta média foi realizada uma distribuição Gaussiana considerando o poder computacional:

Médio: 2604,13 – 2734,34 MFLOPS Mínimo: 100 MFLOPS (Intel Pentium 100 MHz) Máximo: 56.000 MFLOPS (Pentium Xeon, i7)

Resultado pode ser visto na figura seguinte considerando 10.000 hosts;

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Plataforma

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Plataforma

O programa gera um arquivo XML que segue os padrões de entrada do simulador SimGrid, que deverá ser utilizado por outros alunos;

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Disponibilidade

Para geração da disponibilidade foram utilizadas as análises apresentadas por Javadi (gráfico de disponibilidades);

Segundo Javadi, 80% dos intervalos de disponibilidade contribuem para 10% da fração total; 20% contribuem para os demais 90%.

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Disponibilidade

Para a geração da disponibilidade foi estabelecido: Disponibilidade mínima: 30 segundos; Disponibilidade máxima: 200 horas; Quantidade de janelas de disponibilidade por host: 100.

O resultado pode ser visto na figura seguinte, considerando 100 hosts (total de 10.000 janelas de disponibilidade).

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Disponibilidade

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Disponibilidade

O programa, utilizando os dados mostrados anteriormente, gera um histórico de comportamento para cada host;

Os períodos de indisponibilidade seguem os mesmos limites que a disponibilidade, porém com uma distribuição uniforme entre as janelas.

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Disponibilidade

O programa gera um arquivo XML contendo os hosts e seus históricos de disponibilidade;

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Tela principal

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Considerações Finais

O tempo de geração de cenários reais é longo devido ao método de gravação em arquivo (deve ser otimizado);

Foi seguido o padrão XML por ser portável e facilmente manipulável;

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Considerações Finais

As análises estatísticas podem ser confirmadas com estudos de traços reais (BOINC traces);

Alguns dados (p.e., desvio padrão de distribuições) foram utilizados sem um estudo prévio;

Estes valores, porém, não devem influenciar em trabalhos como comparativos entre escalonadores (objetivo deste trabalho).

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