Лекция 12 (Лекции по микропроцессорной технике), страница 2

Масштабируемость SMP- и МРР-структур достаточно ограничена. При большом числе процессоров в SMP-структурах возрастает число конфликтов при обращении к общей памяти, а в МРР-структурах плохо решаются задачи преобразования и разбиения приложений на отдельные задания процессорам. В кластерах же администраторы сетей получают возможность увеличивать пропускную способность сети за счет включения в них дополнительных серверов, даже уже из числа работающих, с учетом того, что балансировка и оптимизация нагрузки будут выполняться автоматически.

Следующей важной целью создания кластера является повышение надежности и готовности системы в целом. Именно эти качества способствуют популярности и развитию кластерных структур. Избыточность, изначально заложенная в кластеры, способна их обеспечить. Основой этого служит возможность каждого сервера кластера работать автономно, но в любой момент он может переключиться на выполнение работ другого сервера в случае его отказа.

Коэффициент готовности систем рассчитывается по формуле

К_г=Т_р/(Т_р+Т₀),

где: Т_р — полезное время работы системы;

Т_о — время отказа и восстановления системы, в течение которого она не могла выполнять свои функции.

Большинство современных серверов имеет 99%-ную готовность. Это означает, что около четырех дней в году они не работают. Подчеркнем, что готовность 99,9%, достигаемая обычно "спаркой" серверов — основного и резервного, означает годовой простой около 500 мин., 99,999% — 5 мин., а 99,9999% — 30 с.

Появление критически важных приложений в областях бизнеса, финансов, телекоммуникаций, здравоохранения и др. требует обеспечения коэффициента готовности не менее чем «заветные пять девяток» и даже выше.

Повышение суммарной производительности кластера, объединяющего несколько серверов, обычно не является самоцелью, а обеспечивается автоматически. Ведь каждый сервер кластера сам является достаточно мощной вычислительной системой, рассчитанной на выполнение им всех необходимых функций в части управления соответствующими сетевыми ресурсами. С развитием сетей все большее значение приобретают и распределенные вычисления. При этом многие компьютеры, в том числе и серверы, могут иметь не очень большую нагрузку. Свободные ресурсы домашних компьютеров, рабочих станций локальных вычислительных сетей, да и самих серверов можно использовать для выполнения каких-либо трудоемких вычислений.

При этом стоимость создания подобных вычислительных кластеров очень мала, так как все их составные части работают в сети и только при необходимости образуют виртуальный (временный) вычислительный комплекс.

Совокупные вычислительные мощности кластеров могут быть сравнимы с мощностями суперЭВМ и даже превышать их при неизмеримо меньшей стоимости. Такие технологии применительно к отдельным классам задач хорошо отработаны. Например, существует задача анализа сигналов, принимаемых радиотелескопами, с целью поиска внеземных цивилизаций; имеется проект distributed.net, реализующий алгоритм дешифрирования, и др. Круг подобных задач не очень широк, но число одновременно привлекаемых компьютеров для этих целей может быть громадным — десятки, сотни и даже тысячи.

Работа кластера под управлением единой операционной системы позволяет оперативно контролировать процесс вычислений и эффективно перераспределять нагрузки между компьютерами кластера.

Управление такими проектами требует создания специального клиентского и серверного программного обеспечения, работающего в фоновом, режиме. Компьютеры при этом периодически получают задания от сервера, включаются в работу и возвращают результаты обработки. Последние версии браузеров (browser) еще более упрощают процесс взаимодействия, так как на клиентской машине можно активизировать выполнение различных программ-сценариев (скриптов).

Эффективное управление и контроль работы системы подразумевает возможность работы отдельно с каждым узлом, вручную или программно отключать его для модернизации либо ремонта с последующим возвращением его в работающий кластер. Эти операции скрыты от пользователей, они просто не замечают их. Кластерное ПО, интегрированное в операционные системы серверов, позволяет работать с узлами как с единым пулом ресурсов (Single System Image, SSI), внося необходимые общие изменения с помощью одной операции для всех узлов.

Какие же средства имеются для построения кластеров?

Существуют различные методы и средства построения надежных систем с резервированием. Они рассматриваются как по отношению к средствам обработки, так и по отношению к средствам хранения данных. Например, есть источники бесперебойного питания и резервные блоки питания, способные устранять влияние сбоев и отказов в электроснабжении. Имеются также дисковые массивы RAID, обеспечивающие непрерывную обработку запросов к информации, хранящейся на дисках, даже в случае выхода из строя одного или нескольких из них. Но нам более интересны средства обработки.

Кластеры объединяют несколько серверов под единым управлением. Все новые серверы, как правило; являются многопроцессорными и относятся к SMP-структурам, что обеспечивает многоступенчатую возможность переключения нагрузки отказавшего элемента как внутри кластера, так и внутри сервера. Существуют серверы с различным количеством процессоров (от 2 до 16). Правда, фирма Sun работает над созданием 64-процессорной SMP-модели сервера. IBM предполагает с появлением микропроцессора 1А-64 Merced (новое название его — Itanium) выпустить SMP-систему, рассчитанную на 16 процессоров. Напротив, фирма Dell считает, что применение более восьми процессоров в SMP-структуре нецелесообразно из-за трудностей преодоления конфликтов при обращении их к общей оперативной памяти.

Большой интерес к построению кластеров стала проявлять фирма Microsoft. В связи с широкой популярностью операционной системы Windows NT, предназначенной для управления сетями крупных предприятий, появились различные варианты кластерного обеспечения. Сама фирма Microsoft предлагает бесплатную версию своего кластерного ПО, встроенного в Windows NT и поддерживающего Microsoft Cluster Server (MSCS). Этот кластерный продукт, известный под названием Wolfpack («волчья стая»), еще достаточно слаб, но уверенно прогрессирует. В настоящее время он обеспечивает разделение нагрузки между двумя узлами-серверами и то только путем замены одного сервера другим, а не путем ее перераспределения.

Достаточно трудно решается и проблема масштабирования, так как четырехузловая схема эквивалентна лишь двойному увеличению производительности по сравнению с одним узлом. Предполагается, что в будущем Wolfpack будет поддерживать до 16 узлов в кластере.

Унификация инженерно-технических решений предполагает соответственно и стандартизацию аппаратных и программных процедур обмена данными между серверами. Для передачи управляющей информации в кластере используются специальные магистрали, имеющие более высокие скорости обмена данными. В качестве такого стандарта предлагается интеллектуальный ввод-вывод (Intellident Input/ Output — I₂O), Спецификация I₂O определяет, унифицированный интерфейс между операционной системой и устройствами ввода-вывода, освобождая процессоры и их системные шины от обслуживания периферии.

Как и у любой новой технологии, у кластеризации имеются свои недостатки:

• задержки разработки и принятия общих стандартов;

• большая доля нестандартных и закрытых разработок различных фирм, затрудняющих их совместное использование;

• трудности управления одновременным доступом к файлам;

• сложности с управлением конфигурацией, настройкой, развертыванием, оповещениями серверов о сбоях и т.п.

3. Организация функционирования вычислительных систем

Управление вычислительными процессами в ВС осуществляют операционные системы, которые являются частью общего программного обеспечения. В состав ОС включают как программы централизованного управления ресурсами системы, так и программы автономного использования вычислительных модулей. Последнее условие необходимо, поскольку в ВС обычно предусматривается более высокая надежность функционирования, например требование сохранения работоспособности при наличии в ней хотя бы одного исправного модуля. Требование увеличения производительности также предполагает возможность параллельной и даже автономной работы модулей при обработке отдельных заданий или пакетов заданий.

В зависимости от структурной организации ВС можно выявить некоторые особенности построения их операционных систем.

Операционные системы многомашинных ВС являются более простыми. Обычно они создаются как надстройка автономных ОС отдельных ЭВМ, поскольку здесь каждая ЭВМ имеет большую автономию в использовании ресурсов (своя оперативная и внешняя память, свой обособленный состав внешних устройств и т.д.). В них широко используются программные методы локального (в пределах вычислительного центра) и дистанционного (сетевая обработка) комплексирования.

Общим для построения ОС многомашинных комплексов служит тот факт, что для каждой машины ВС другие машины играют роль некоторых внешних устройств, и их взаимодействие осуществляется по интерфейсам, имеющим унифицированное программное обеспечение. Все обмены данными между ЭВМ должны предусматриваться пользователями путем включения в программы специальных операторов распараллеливания вычислений. По этим обращениям ОС ВС включает особые программы управления обменом. При этом ОС должна обеспечивать распределение и последующую пересылку заданий или их частей, оформляя их в, виде самостоятельных заданий. Такие ОС, организуя обмен, должны формировать и устанавливать связи, контролировать процессы обмена, строить очереди запросов, решать конфликтные ситуации.

В многомашинных ВС диспетчерские функции могут решаться на централизованной или децентрализованной основе. Связь машин обычно устанавливается в порядке подчиненности: «главная ЭВМ — вспомогательная ЭВМ». Например, в пакете Norton Commander имеется возможность установить подобную связь: Master — Slave,

Программное обеспечение многопроцессорных ВС отличается большей сложностью. Это объясняется глубинной сложностью всестороннего анализа процессов, формируемых в ВС, а также сложностью принятия решения в каждой конкретной ситуации. Здесь все операции планирования и диспетчеризации связаны с динамическим распределением ресурсов (оперативной и внешней памяти, процессоров, данных системных таблиц, программ, периферийного оборудования и т.п.). Центральное место в этом отводится степени использования и методам управления общей оперативной памятью. Здесь очень часто могут формироваться множественные конфликты, требующие сложных процедур решения, что приводит к задержкам в вычислениях. Как таковые автономные ОС отдельных процессоров отсутствуют.

Для обеспечения эффективной работы многопроцессорных систем их операционные системы специализируют на следующие типовые методы взаимодействия процессоров:

• «ведущий — ведомый»;

• симметричная или однородная обработка во всех процессорах;

• раздельная независимая работа процессоров по обработке заданий.

Выбор метода «ведущий — ведомый» в наибольшей степени соответствует ВС с централизованным управлением. Здесь имеется определенная аналогия с многомашинными системами, организованными по принципу «главная ЭВМ — вспомогательная ЭВМ». Диспетчерские функций выполняются только одним процессором системы. Закрепление этих функций может быть фиксированным и плавающим.

Для этого выделяется специализированный процессор или обычный процессор универсального типа, переключающийся и на выполнение вычислений.

Системы типа «ведущий — ведомый» отличаются довольно простым аппаратным и программным обеспечением. Они должны получить распространение в МРР-структурах, но следует иметь в виду, что длительное время планирования может быть причиной простоев ведомых вычислителей.

Симметричная или однородная обработка в матрице процессоров возможна при использовании однотипных процессорных элементов, каждый из которых имеет непосредственные связи по передаче данных с другими элементами. В отличие от ОКМД-структур ранних выпусков, в которых синхронизировалось выполнение отдельных команд, в МРР-структурах симметричная обработка должна обеспечивать синхронизацию выполнения целых процессов. К сожалению, ни один из существующих языков программирования не содержит эффективных средств управления параллельными вычислениями. Такая система имеет большие преимущества. Она обладает повышенной живучестью и сохраняет работоспособность при выходе из строя даже нескольких процессоров матрицы, так как здесь имеется более высокий уровень резервирования. В ней обеспечивается более полная загрузка процессоров с лучшим использованием их процессорного времени. Расход других общесистемных ресурсов также выше.

В связи с успехами микроэлектроники появилась возможность реализовывать эти структуры в виде сверхбольших интегральных схем (СБИС), что позволяет получить дополнительные преимущества:

• короткие соединительные линии между процессорными элементами. Это приводит к расширению полосы пропускания и уменьшению задержек;

• регулярность структуры, позволяющая увеличивать плотность упаковки СБИС и упрощать ее разработку;

• высокая степень распараллеливания вычислений, что позволяет обеспечить высокую производительность.

Для управления процессом вычислений из однородной среды процессорных элементов выделяется один, играющий роль ведущего. Эти функции при необходимости могут передаваться от одного процессора к другому.

Раздельная или независимая работа вычислителей в многопроцессорных ВС осуществляется при параллельной обработке независимых заданий. Это позволяет получить максимальную производительность системы. Процедуры управления ею достаточно просты и уже опробованы на практике.