Diseño de Sistemas Distribuidos · Diseño de Sistemas distribuidos Félix García Carballeira 21 Métodos de acceso remotos § Modelo carga/descarga q Transferencias completas del

Diseño de Sistemas DistribuidosMáster en Ciencia y Tecnología Informática

Curso 2016-2017

Sistemas de ficheros distribuidos y paralelos

Félix García CarballeiraGrupo de Arquitectura de [email protected]

Gestión de datos en entornos distribuidos

§ Arquitecturas de almacenamiento§ Sistemas de ficheros en red y distribuidos§ Sistemas de ficheros de discos compartidos

q NAS file systems, clustered file system§ Sistemas de ficheros paralelos

q PVFS, GPFS, Expand,…§ Sistema de ficheros distribuido de gran escala

q Hadoop file systemq Ceph

Diseño de Sistemas distribuidos Félix García Carballeira 2


Arquitectura tradicional de un sistema de almacenamiento

Servidor de E/S

Red de comunicación

Clientes



Servidor de E/S


Clientes

Red de almacenamiento



Servidor de E/S


Clientes


Arquitectura de almacenamiento de un cluster


•Red de interconexión

•Red de almacenamiento

Almacenamiento local

Clientes / nodos de cómputo

Servidores / nodos de E/S

Almacenamiento

Arquitectura de E/S de un supercomputador (Blue gene)


Sistema de ficheros

§ Un sistema de ficheros establece una correspondencia lógica entre los ficheros y directorios y los dispositivos

§ Funciones: q Organización, almacenamiento,

recuperación, gestión de nombres, coutilización y protección de los ficheros (metadatos)

q Ofrece un mecanismo de abstracción que oculta todos los detalles relacionados con el almacenamiento y distribución de la información en los dispositivos, así como el funcionamiento de los mismos.


Sistema de fichero en red

§ Sistema de ficheros que permite el acceso a los ficheros de un servidor utilizando un determinado protocoloq Extensión de un sistema

de ficheros local



Sistema de ficheros en red

Servidor de E/S


Clientes

§ Ejemplos: NFS, CIFS, FTP, HTTP


Ejemplo: NFS

LAN/home/a/b

Export the file system

NFS server

/home/a/b

/home/a/b

/home/a/b

Clients mount the remote file system

Arquitectura de NFS


Local host

Application

File system API interface

Vnode layer

NFS client

NFS stub

Remote host

File system API interface

Communication network

NFS server

NFS stub

Vnode layer

Local file system Remote file system

•© Cloud Computing: Theory and Practice•Dan C. Marinescu

Sistemas de ficheros distribuidos

§ Sistema de ficheros en red que permite el acceso a ficheros distribuidos por varios servidores (no es un sistema de ficheros paralelo)


SNIA

§ Ejemplos: AFS, DFS, Coda, Sprite

Sistemas de ficheros distribuidos


/

/lib /bin /usr

/usr/d1 /usr/d3

/usr/d3/f2/usr/d3/f1

/

/lib /bin /usr

/

/d1 /d2 /d3

/d3/f2/d3/f1

servidoresclientes

LAN


Componentes de un SFD

Servicio de ficheros

Servicio de directorios

Red

Interfaz del SFD

Programade usuairo

Programade usuairo

Programade usuairo

Servicio de metadatos

Servicio de datos

Resolución de nombres

§ Resolución iterativa

§ Resolución transitiva

§ Resolución recursiva


Ejemplo


C

3/4

/1/2

5/6

SD1

SD2

SD3

/1/2/3/4/5/6 ?

/

1

2

3

4

5

6

Resolución iterativa

§ El cliente envía el nombre al SD

§ El SD realiza la traducción hasta que termina en un componente que pertenece a otro SD

§ El SD envía el resultado al cliente, el cual si no ha terminado la traducción continúa con el SD correspondiente


C

SD1

SD2

SD3

1/2/3/4/5/6

3/4

/1/2

5/6

/3/4/5/6

/5/6

Resolución transitiva

§ Los SD implicados contactan entre si para llevar a cabo la traducción. El último SD devuelve la traducción al cliente

§ Rompe el modelo cliente/servidor (no adecuado para RPC)


C

•/3/4/5/6

SD1

SD2

SD3

/1/2/3/4/5/6

3/4

/1/2

5/6

•/5/66

Resolución recursiva

§ El último SD implicado devuelve el resultado al anterior y así sucesivamente hasta que el primero responde al cliente


C

SD1

SD2

SD3

/1/2/3/4/5/6

3/4

/1/2

5/6

/3/4/5/6

/5/6 6

66


Métodos de acceso remotos

§ Modelo carga/descargaq Transferencias completas del ficheroq Localmente se almacenan en memoria o discos localesq Normalmente utilizan semántica de sesiónq Eficiencia en las transferenciasq Llamada open con mucha latenciaq Múltiples copias de un fichero

§ Modelo de servicios remotosq El servidor debe proporcionar todas las operaciones sobre el fichero.q Acceso por bloquesq Modelo cliente/servidor

§ Empleo de cache en el clienteq Combina los dos modelos anteriores.


Caché de bloques

§ El empleo de caché de bloques permite mejorar el rendimientoq Explota el principio de proximidad de referencias

§ Proximidad temporal§ Proximidad espacial

q Lecturas adelantadas§ Mejora el rendimiento de las operaciones de lectura, sobre

todo si son secuencialesq Escrituras diferidas

§ Mejora el rendimiento de las escrituras§ Otros tipos de caché

q Cache de nombresq Cache de metadatos del sistema de ficheros


Localización de la caché en un SFD

§ Caché en los servidoresq Reducen los accesos a disco

§ Caché en los clientesq Reducen el tráfico por la redq Reducen la carga en los servidoresq Mejora la capacidad de crecimientoq Dos posibles localizaciones

§ En discos localesq Más capacidad,q Más lentoq No volátil, facilita la recuperación

§ En memoria principalq Menor capacidadq Más rápidoq Memoria volátil

Funcionamiento de una cache de bloques•Proceso de usuario

•Cliente

•Cache

•Servidor

•Cache

•Disco



•Cliente

•Cache

•Servidor

•Cache

•Disco

read()


Buscar bloque.•Si no está,•reservar uno

•Cliente

•Cache

•Servidor

•Cache

•Disco

read()



•Cliente

•Cache

•Servidor

•Cache

•Disco

read()



•Cliente

•Cache

•Servidor

•Cache

•Disco

read()

Funcionamiento de una cache de bloques

read()

Proceso de usuario


Buscar bloque.•Si no está,•reservar uno

•Cliente

•Cache

•Servidor

•Cache

•Disco

read()


read()

•Proceso de usuario


•Cliente

•Cache

•Servidor

•Cache

•Disco

read()


read()



•Cliente

•Cache

•Servidor

•Cache

•Disco

read()


read()

•read()



•Cliente

•Cache

•Servidor

•Cache

•Disco

read()


read()

•read()



•Cliente

•Cache

•Servidor

•Cache

•Disco

read()


read()

•read()



•Cliente

•Cache

•Servidor

•Cache

•Disco

read()


read()

•read()

datos•Proceso de usuario


•Cliente

•Cache

•Servidor

•Cache

•Disco

read()



Futuro acceso

•Cliente

•Cache

•Servidor

•Cache

•Disco

read()


datos•Proceso de usuario


Tamaño de la unidad de cache

§ Mayor tamaño puede incrementar la tasa de aciertos y mejorar la utilización de la red pero q Aumentan los problemas de coherencia

§ Depende de las características de las aplicaciones § En memoria cache grandes

q Es beneficioso emplear bloques grandes § En memorias pequeñas

q El uso de bloques grandes es menos adecuado


Políticas de actualización

§ Escritura inmediata (write-through)q Buena fiabilidadq En escrituras se obtiene el mismo rendimiento que en el modelo de

accesos remotosq Las escrituras son más lentas

§ Escritura diferida (write-back)q Escrituras más rápidas. Se reduce el tráfico en la redq Los datos pueden borrarse antes de ser enviados al servidorq Alternativas

§ Volcado (flush) periódico (Sprite)§ Write-on-close§ Write-before-full (ParFiSys)


Motivación de write-before-full•Proceso de usuario

•Cliente

•Servidor

•Disco



•Cliente

•Servidor

read()

•Disco



read()

•Cliente

•Cache

•Servidor

•Disco•Bloque sucio


Motivación de write-before-full

read()

•Cliente

•Cache•Algoritmode reemplazo

•Servidor


•Disco



read()

•Cliente

•Cache

•Servidor


•Disco•Bloque a expulsar



read()

•Cliente

•Cache

•Servidor•write()


•Disco•Bloque limpio



read()

•Cliente

•Cache


•Cache


•Disco•Bloque sucio



read()

•Cliente

•Cache


•Cache•Algoritmode reemplazo


•Disco



read()

•Cliente

•Cache


•Cache


•Disco•Bloque a expulsar



read()

•Cliente

•Cache


•Cache

•write()


•Disco•Bloque limpio



read()

•Cliente

•Cache


•Cache

•write() •read()


•Disco•Bloque solicitado



read()

•Cliente

•Cache


•Cache


•read()


•Disco•Bloque solicitado



read()

•Cliente

•Cache


•Cache


•read()

•datos

•Disco



Problema de coherencia

§ El uso de caché en los clientes de un sistema de ficheros introduce el problema de la coherencia de cache:q Múltiples copias.

§ El problema surge cuando se coutiliza un fichero en escritura:q Coutilización en escritura secuencial

§ Típico en entornos y aplicaciones distribuidas.q Coutilización en escritura concurrente

§ Típico en aplicaciones paralelas.

Problema de la coherencia de cache• Inconsistencia en escritura secuencial debido a la no actualización

de las copias

Cache en el cliente A Cache en el cliente B

Fichero


•Problema de la coherencia de cache• Inconsistencia en escritura secuencial debido a la no actualización

de las copias


Fichero

open



de las copias

• Cache en el cliente A • Cache en el cliente B

Fichero

write



de las copias


Fichero

close



de las copias


Fichero



de las copias


Fichero

open



de las copias


Fichero

read Þ INCONSISTENCIA


•Problema de la coherencia de cache• Inconsistencia en escritura secuencial debido a la utilización de

técnicas de escritura diferida


Fichero


•Problema de la coherencia de cache


Fichero

open

• Inconsistencia en escritura secuencial debido a la utilización de técnicas de escritura diferida



Fichero

read

•Problema de la coherencia de cache• Inconsistencia en escritura secuencial debido a la utilización de

técnicas de escritura diferida




Fichero

• write





Fichero

close





Fichero





Fichero

open





Fichero




•Problema de la coherencia de cache• Inconsistencia debido a la coutilización en escritura concurrente


Fichero


•Problema de la coherencia de cache• Inconsistencia debido a la colutilización en escritura concurrente


Fichero

open open




Fichero

read read

• Inconsistencia debido a la colutilización en escritura concurrente




Fichero

write

• Inconsistencia debido a la colutilización en escritura concurrente



Fichero


•Problema de la coherencia de cache• Inconsistencia debido a la colutilización en escritura concurrente



Soluciones al problema de la coherencia§ No emplear caché en los clientes.

q Solución trivial que no permite explotar las ventajas del uso de cache en los clientes (reutilización, lectura adelantada y escritura diferida)

§ No utilizar caché en los clientes para datos compartidos en escritura (Sprite). q Accesos remotos sobre una única copia asegura semántica UNIX

§ Mecanismos de caché sin replicación de datosq Basado en esquemas cooperativos que definen un único espacio global

formado por la unión de todas las cache del sistema.q Los datos fluyen a través de las caches sin replicación

§ Empleo de protocolos de coherencia de cachéq tokens

Protocolos de coherencia de cache

§ Objetivos: q Permitir el uso de cache en los clientes manteniendo

coherente la información de acuerdo a la semántica de coutilización que define el sistema de ficheros

§ Aspectos de diseño a considerarq Granularidad del protocoloq Mecanismo de validaciónq Mecanismos de actualizaciónq Localización de las copias en las caches de los clientes


Granularidad

§ Tamaño de la unidad sobre la que se mantiene coherencia§ Puede variar desde un único byte hasta el fichero completo§ Ejemplos:

q Sprite: fichero completoq GPFS: byte

§ Con semánticas UNIX, unidades grandes y acceso concurrentes:q Posible falsa coutilización


Falsa coutilización


Proceso A Proceso B

Unidad de coherencia

Validación de la caché

§ Determinar si un dato almacenado en la cache es consistente§ Validación iniciada por el cliente. Contactar con el servidor

para determinar el estado de la copiaq Frecuencia de validación

§ En cada acceso§ Al abrir el fichero§ Periódicamente

q Necesidad de almacenar información sobre la última actualización en caso de escritura diferida.

q Crece el tráfico de la red, consume CPU en el servidor y aumenta el tiempo de servicio de las peticiones


Validación de la caché

§ Validación iniciada por el servidorq El servidor almacena información sobre los datos accedidos

por cada cliente y el modo de accesoq Servidores con estado (implicaciones sobre la tolerancia a

fallos)q Si un dato es accedido por dos o más clientes, al menos uno

en modo escritura, se notifica a los clientes para que invaliden o actualicen las caches

q Rompe el modelo cliente/servidor


Mecanismos de actualización

§ Cuando hay una modificación sobre una copia y es necesario mantener una visión coherente hay que actualizar el resto de copias.

§ Métodos:q Actualización de las copias

§ Excesivo tráfico en la red§ Inviable en sistemas de ficheros

q Invalidación de las copias. Se invalidan las copias y los futuros accesos se realizan sobre una copia consistente.§ Mensajes más cortos, menos tráfico en la red§ Mayor capacidad de crecimiento


Localización de las copias

§ Es necesario conocer qué clientes almacenan copias de datos para realizar las acciones del protocolo

§ Se utilizan esquemas basados en directorios. Cada entrada almacena la lista de clientes con copias en su cache.q Directorio de mapa completoq Directorio limitadoq Lista encadenada

§ Directorios centralizados: un único gestor se encarga de la coherencia de todos los ficheros del sistemaq Posible cuello de botella

§ Directorios distribuidos: existen varios gestoresq Mejor capacidad de crecimiento


Ejemplo

Diseño de Sistemas distribuidos Félix García Carballeira

red

/home1/a/b

§ En cliente operaciones:§ Open, read, write,

close,…q Caché en clientes y

servidoresq Semántica UNIXq Cliente con caché write-

backq ¿Protocolo?

81

Ejemplo de protocolo de coherenciaSprite§ Si acceso concurrente conflictivo (1escritor + otro(s) cliente(s))

q Se anula cache y se usa acceso remoto en nodos implicados§ En open el cliente siempre contacta con servidor especificando:

q Modo de acceso (R, W)q Número de versión de la copia en cache del fichero (si la hay)

§ En close no se vuelca el fichero§ Tratamiento del open en el servidor

q Si la copia del fichero en el servidor no está actualizada§ Solicita al último cliente (last-writer) que vuelque datos del

ficheroq Si no hay conflicto de acceso:

§ Si la versión del cliente es más antigua, se le indica en mensaje de respuesta que la invalide


Ejemplo de protocolo de coherenciaSprite (cont.)§ Tratamiento del open en el servidor (cont.)

q Si la petición produce un conflicto de acceso:§ Se le envía a los clientes con el fichero abierto una orden de

invalidación y desactivación de la cache para ese ficheroq Si era un escritor se le pide un volcado previo

§ Se le envía en la respuesta al cliente una petición para invalidar y desactivar la cache para ese fichero

q Si la petición se encuentra que ya hay conflicto§ Se le envía en la respuesta una petición de invalidar y

desactivar la cache para ese fichero


Sistemas de ficheros de discos compartidos§ Sistema de almacenamiento compartido por múltiples clientes§ Separación entre la localización física y lógica§ Servidores de metadatos (MDS)§ Los clientes acceden directamente al almacenamiento sin pasar

por servidores



MDSclientes

Mecanismo de acceso


SNIA

Ejemplos

§ OCFS (Oracle Cluster file System)§ GPFS§ GFS§ GlusterFS§ Veristas File System



Paralelismo en el acceso a los datos



Dispositivos en paralelo



Sistemas de ficheros paralelos




Computadores paralelos





Aplicaciones paralelas






§ Explotar el paralelismo en múltiples niveles







§ Explotar el paralelismo en múltiples niveles



Sistemas de ficheros paralelos (SFP)



Parallel devices: disk striping

§ The data is broken down into blocks and each block is written to a separate disk drive

§ RAID 0

§ Increase the performanceq By spreading the I/O load across many channels and drives

0 1 2

3 4 5


Parallel File Systems (PFS)

§ Multiple I/O nodesq Increase the bandwidth

§ A file is distributed across the I/O nodesq Parallel access

§ To different files§ To the same file

§ Parallel I/O interfacesq MPI-IO

§ Optimizationsq Collective I/Oq Access to non contiguous data


Acceso paralelo

Accesoparalelo


Acceso paralelo

Accesoparalelo


Acceso paralelo

Accesoparalelo

Aplicaciónparalela


Advantages of a PFS

§ Usage of standard APIs (POSIX) and special APIs (MPI-IO)

§ Parallel access to files (for reading and writing) from several client nodes.

§ Increase the bandwidth by striping the files across multiples disks and I/O nodes.

§ Load balancing between disks and I/O nodes. Maximize the bandwidth.

§ Allows to store huge data sets.


Examples of PFS

§ PVFS

§ GPFS

§ Lustre

§ Expand


PVFS (Parallel Virtual File System)

§ Parallel file system for Linux clustersq Global name spaceq Distributed File dataq Uses TCP on local file

systems§ Mountable like NFS systems§ MPI-IO and optimizations for

non-contiguous data access.§ www.pvfs.org


PVFS 2 components

Computenodes

CN0

CN1

CNn

Network

PVFS2 Server

…

…

I/O Nodes

…Metadata

Nodes

PVFS2 Server

PVFS2 Server

…


Performance

0

5

10

15

20

25

30

1 2 4 8

Number of clients

Ban

dwid

th (M

B/s

)

NFSPVFS


GPFS

§ IBM’s shared disk, parallel file system for AIX, Linux clusters

§ Used in many powerful supercomputers in the world

§ Shared disk: all data and metadata on disk accessible from any node through disk I/O interface (i.e., "any to any" connectivity)Parallel: data and metadata flows from all of the nodes to all of the disks in parallel


GPFS Characteristics

§ Concurrent reads and writes, parallel data access - within a file and across filesq Byte-range locking

§ Support fully parallel access both to file data and metadata§ Client caching enabled by distributed locking§ Large data blocks§ Prefetch, write-behind§ Access pattern optimizations


GPFS Characteristics (Cont.)

§ Scalability – in many respectsq Computing nodes q File system nodesq Disks q Adapters

§ High Availability q Fault-tolerance via logging, replication, RAID supportq Survives node and disk failures

§ Uniform access via shared disks - Single image file system§ High capacity multiple TB per file system, 100s of GB per file§ Standards compliant (POSIX) with minor exceptions and extensions


GPFS Architecture§ File system nodes

q Run user programs, read/write data to/from storage nodesq Implement virtual file system interfaceq Cooperate with manager nodes to perform metadata operations

§ Manager nodesq Global lock managerq File system configuration: recovery, adding disks, …q Disk space allocation managerq Quota managerq File metadata manager - maintains file metadata integrity

§ Storage nodesq Implement block I/O interfaceq Shared access to file system and manager nodesq Interact with manager nodes for recovery (e.g. fencing)q Data and metadata striped across multiple disks -multiple storage nodes


Large File Block Size

§ Conventional file systems store data in small blocks to pack data more densely

§ GPFS uses large blocks (256KB default) to optimize disk transfer speed

0 128 256 384 512 640 768 896 1024I/O Transfer Size (Kbytes)

0

1

2

3

4

5

6

7

Th

rou

gh

pu

t (M

B/s

ec)


Parallel File Access From Multiple Nodes

§ GPFS allows parallel applications on multiple nodes to access non-overlapping ranges of a single file with no conflict

§ Global locking serializes access to overlapping ranges of a file§ Global locking based on "tokens" which convey access rights to an object (e.g. a file) or

subset of an object (e.g. a byte range)§ Tokens can be held across file system operations, enabling coherent data caching in clients§ Cached data discarded or written to disk when token is revoked§ Performance optimizations: required/desired ranges, metanode, data shipping, special token

modes for file size operations


Concurrency Control§ Token based distributed lock

managerq First lock request for an object

requires a message to the token manager to obtain a token

q Subsequent lock requests can be granted locally

q Data can be cached as long as a token is held

q When a conflicting lock request is issued from another node the token is revoked ("token steal")

q Force on steal policy: modified data are written to disk when the token is revoked

q Whole file locking for less frequent operations (e.g., create, trunc, ...). Finer grain locking for read/write


I/O in Parallel Programs

§ Sequential I/Oq All processes send data to rank 0, and 0 writes it to the file

•lack of parallelism limits scalability, performance (single node bottleneck)



§ Each process writes to a separate file

§ Pros: q parallelism, high performance

§ Cons: q lots of small files to manageq difficult to read back data from different number of processes



§ Parallel I/O

q Multiple processes of a parallel program accessing data (reading or writing) from a common file

FILE

P0 P1 P2 P(n-1)


Why Parallel I/O?

§ Non-parallel I/O is simple butq Poor performance (single process writes to one file) orq Not interoperable with other tools (each process writes a

separate file)§ Parallel I/O

q Provides high performanceq Can provide a single file that can be used with other tools

(such as visualization programs)

I/O system layers


I/O system layers


POSIX

Access patterns



Problems with traditional I/O interfaces

With POSIX services:

read();lseek();read();lseek();read();

.

. It needs 23 callsnon-contiguous data access

.


I/O parallel interface: goals

With parallel interface we can define a view

Create_view(fd, size, off);Read_view(fd, buf, size*12);

It readed the two columns with only one call

size

off


MPI-IO

§ Parallel read/write§ non-contiguous data read/write§ non-blocking read/write§ collective read write§ portable data representation across platforms§ Derived data types


File view

etype = MPI_INT

filetype = two MPI_INTs followed bya gap of four MPI_INTs

displacement filetype filetype and so on...

FILEhead of file

Example: writing a shared file

#include<stdio.h>

#include "mpi.h" int main(int argc, char **argv){

int i, rank, size, offset, nints, N=16;

MPI_File fhw;

MPI_Status status; MPI_Init(&argc, &argv);

MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);

MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

int buf[N];

for ( i=0;i<N;i++){ buf[i] = i ;

}


Example: writing a shared file (cont)

offset = rank*(N/size)*sizeof(int);

MPI_File_open(MPI_COMM_WORLD, "datafile3", MPI_MODE_CREATE|MPI_MODE_WRONLY, MPI_INFO_NULL, &fhw); printf("\nRank: %d, Offset: %d\n", rank, offset);

MPI_File_set_view(fhw, offset, MPI_INT, MPI_INT, "native", MPI_INFO_NULL); MPI_File_write(fhw, buf, (N/size), MPI_INT, &status);

MPI_File_close(&fhw);

MPI_Finalize();

return 0;

}

Diseño de Sistemas distribuidos 123Félix García Carballeira


Distintos tipos de paralelismo

Nodos De cómputo

Paralelismo lógicoFichero lógico


Distintos tipos de paralelismo

Nodos De cómputo

Paralelismo lógico

Paralelismo físico

discos

Fichero lógico

Fichero físico


Problema: Muchos accesos a datos no contiguos

Un únicoacceso

discos

Fichero lógico

Fichero físico


Optimizaciones

§ List I/O§ Data sieving§ Two-phase I/O§ Agregation


List I/O

Node make a listList of (file offset, length):

(0,2),(4,2),(8,2),(12,2),(16,2),(20,2),(24,2),(28,2)

•I/O Node: serves the request


Data Sieving

§ Data sieving is used to combine lots of small accesses into a single larger oneq Remote file systems (parallel or not) tend to have high latenciesq Reducing # of operations important

§ Generally very effective, but not as good as having a PFS that supports noncontiguous access


Data Sieving Writes

§ Using data sieving for writes is more complicatedq Must read the entire region firstq Then make our changesq Then write the block back

§ Requires locking in the file systemq Can result in false sharing (interleaved access)q PFS supporting noncontiguous writes is preferred


Two-Phase Collective I/O

§ Problems with independent, noncontiguous accessq Lots of small accessesq Independent data sieving reads lots of extra data

§ Idea: Reorganize access to match layout on disksq Single processes use data sieving to get data for manyq Often reduces total I/O through sharing of common blocks

§ Second ``phase'' moves data to final destinations

Agregation


§ Aggregation refers to the more general application of this concept of moving data through intermediate nodesq Different #s of nodes performing I/Oq Could also be applied to independent I/O

§ Can also be used for remote I/O, where aggregator processes are on an entirely different system


Problems of traditional file systems

§ Traditional PFS does not use standard servers§ Very difficult to use these systems in heterogeneous environments and

clusters

Client

Server Server


Motivación de Expand

§ Proporcionar un sistema de almacenamiento de altas prestaciones con servidores y protocolos estándarq Fácil integración de sistemas heterogéneosq Reutilización y agregación de recursos existentes q Acceso paralelo a los datos

§ ¿Por qué?q Porque un servidor de datos estándar ya incluye

prácticamente toda la funcionalidad necesariaq Están disponible universalmenteq Independencia de la infraestructura de almacenamiento

subyacente


Objetivo de Expand

§ Ofrecer un nuevo enfoque a la construcción de SFP para Clusters y Grid, mediante el empleo de servidores de datos estándar

§ Ventajas:q No requiere cambios en los servidores. Operaciones implementadas en

los clientesq Expand es independiente del sistema operativo utilizado en los clientes

y servidores. Operaciones basadas en el protocolo del servidorq Se simplifica la construcción del SFP. Se aprovechan los mecanismos

de incremento de prestaciones de los servidoresq Permite utilizar servidores con diferentes arquitecturas y sistemas

operativosq Facilita la instalación y configuración


Arquitectura

Servidor Servidor

Acceso paraleloProtocolo del servidor

Partición distribuida

Servidorestándar

Servidorestándar

Nodo de cómputo

Nodo de cómputo

Apps.

ExpandGridFTP RNS-WS Local ....

....

NFS

POSIX MPI-IO

Expand


Arquitectura

Fichero 1Fichero 2

Servidor Servidor

Acceso paraleloProtocolo del servidor


Servidorestándar

Servidorestándar

Nodo de cómputo

Nodo de cómputo

Apps.

ExpandGridFTP RNS-WS Local ....

....

NFS

POSIX MPI-IO

Expand


Estructura de los ficheros

§ Fichero Expand:q Subfichero de metadatosq Varios subficheros de datos

§ Datos distribuidos en diferentes servidores

§ Proyección de los ficheros a los servidores con política flexible Servidor Servidor Servidor

Fichero en Expand






Fichero en Expand






Fichero en Expand

subficheros






2

Fichero en Expand

subficheros 58

0

36

147

0

1 2 3 4 5 6 7 8






2

Fichero en Expand

subficheros 58

0

36

147

0

1 2 3 4 5 6 7 8


Estructura de los directorios

/export1

Dir1 Dir2 Dir3

Dir4

fichero Afichero A fichero A fichero A

/export2 /export3

Dir1 Dir1Dir2 Dir2Dir3 Dir3

Dir4 Dir4

/Expand

Visión lógica Visión física

Proyección

Dir1 Dir2 Dir3

Dir4

Servidor1

Servidor2

Servidor3


Gestión de metadatos

§ Gestión distribuida de metadatos q Dos nivelesq Sin cerrojosq Sin gestor de metadatos

§ Metadatos distribuidos entre los servidoresq Nodo masterq Función hash(nombre)q Equilibrio de carga

Fichero

bloque

0 2 3 4 5 6 7 8

036

147

258

subficheros

Servidor Servidor Servidor

metadatos


Gestión de metadatos

§ Gestión distribuida de metadatos q Dos nivelesq Sin cerrojosq Sin gestor de metadatos

§ Metadatos distribuidos entre los servidoresq Nodo masterq Función hash(nombre)q Equilibrio de carga

Servidor Servidor Servidor

metadatos


Acceso paralelo

Servidor ServidorServidor

Bloques de datos

0 1 2 3 4 5 6 7 8

036

147

258

subfichero


Acceso paralelo

Servidor ServidorServidor

Bloques de datos

read(fd, buffer, count)buffer

0 1 2 3 4 5 6 7 8

036

147

258

subfichero


Acceso paralelo

Threads

Servidor

Expand

ServidorServidor

Threads

Bloques de datos


0 1 2 3 4 5 6 7 8

036

147

258

subfichero


Acceso paralelo

Acceso paralelo filehandle1 filehandle2 filehandle3

Threads

Servidor

Expand

ServidorServidor

Threads

Bloques de datos


0 1 2 3 4 5 6 7 8

036

147

258

subfichero


Acceso paralelo


Threads

Servidor

Expand

ServidorServidor

Threads

Bloques de datos


0 1 2 3 4 5 6 7 8

036

147

258

subfichero


Acceso paralelo


Threads

Servidor

Expand

ServidorServidor

Threads

Bloques de datos


0 1 2 3 4 5 6 7 8

036

147

258

subfichero


Interfaz MPI-IO utilizando ROMIO


Servidor Servidor

ExpandUNIX

NFSPVFS

IBMPIOFS

SGIXFS

MPI-IO

ADIO


Reconfiguración dinámica de particiones

Hash (fichero) = servidor 2

Servidor 1

Servidor2

Servidor 3

036

147

258

Metadatos



Servidor 1

Servidor2

Servidor 3

Servidor 4

036

147

258

Metadatos




?

Servidor 1

Servidor2

Servidor 3

Servidor 4

036

147

258

Metadatos


Servidor 1

Servidor2

Servidor 3

Servidor 4

036

147

258

Metadatos






§ Instantánea§ Diferida

Servidor 1

Servidor2

Servidor 3

Servidor 4

036

147

258

Metadatos



Servidor 1

Servidor2

Servidor 3

Servidor 4

Metadatos03

96

13

1 114

10

157

14

25

128

16


Versiones para ClustersVersión en Java con NFSVersión para Linux con NFS

Java App.

jExpand

Java RPC

JVM JVM

Java App.

jExpand

Java RPC

Acceso paraleloAcceso paralelo

Protocolo NFS Protocolo NFS

Partición distribuida Partición distribuida

Servidor NFS

Servidor NFS

Servidor NFS

Servidor NFS

C App C App

Expand Expand

RPC RPC

Hadoop file system

§ Sistema de ficheros distribuido diseñado por Apache Foundation Inc.

§ http://hadoop.apache.org/hdfs/


Características básicas

§ Adecuado para ejecutar sobre HW de propósito general (clusters)

§ Tolerancia a fallos§ Gran ancho de banda

q El objetivo es gran ancho de banda, no baja latenciaq No está pensado para uso interactivo (procesamiento batch)

§ Adecuado para aplicaciones que procesan grandes cantidades de datosq Grandes ficheros y conjuntos de datos: GB hasta TBq Decenas de millones de ficheros

§ Streaming data access§ Modelo de coherencia: write-once-read-many


Arquitectura

§ Arquitectura maestro/esclavo§ Nodo Namenode (único)

q Gestiona el espacio de nombres (único para todo el cluster) y regula el acceso a los ficheros

q Espacio de nombres jerárquico § DataNodes (normalmente uno por nodo en el cluster)

q Servidor de bloques en el sistema de ficheros local (ej: ext3)q Gestiona el almacenamiento del nodoq Los ficheros se dividen en bloques de 128 MB q Cada bloque se replica en varios DataNodesq Los clientes acceden a los DataNodes directamente


Arquitectura


Fuente: Hadoop.apache.org

Plataforma HW típica

§ Clusters de PC organizados en racks


Espacio de nombres

§ Espacio de nombres jerarquico§ Operaciones: crear, eliminar, renombar, etc.§ El espacio de nombres y los metadatos se almacenan en el

Namenode§ Las aplicaciones pueden especificar el número de réplicas para

un fichero: factor de replicación (se almacena como parte de los metadatos)


Replicación de datos

§ HDFS está diseñado para almacenar grandes ficheros § Cada fichero consta de una secuencia de bloques (64, 128 MB)§ Todos los bloques son del mismo tamaño, excepto el último§ Los bloques se replican en diversos DataNodes§ El NameNode monitoriza el estado de los DataNodes. Recibe

periodicamente un Heartbeat.


Replicación



Metadatos

§ Todos los metadatos se almacenan en el NameNode§ El sistema de ficheros entero se almacena en un fichero

denominado FsImage que se almacena en el sistema de ficheros local del NameNode

§ Mantiene una imagen del sistema de ficheros en memoria§ El NameNode es un punto único de fallo en el sistema§ NameNode secundario


DataNodes

§ Servidor de bloques§ No tienen conocimiento de la estructura de HDFS§ Cada bloque se almacena en un fichero diferente utilizando el

sistema de ficheros local§ No almacena todos los ficheros en el mismo directorio§ Utiliza heurísticas para determinar el número óptimo de

ficheros por directorio


Réplicas

§ Localizaciónq Una réplica se almacena en un nodo del rack local, otra en

otro nodo del mismo rack y otra en un nodo de otro rack. Replicas adicionales se almacenan aleatoriamente

§ Selecciónq Los clientes leen de la réplica más cercanaq Si hay una réplica en el mismo rack del lector se utiliza ésta


Creación de un fichero

§ Cuando un cliente crea un fichero no contacta con el NameNode inmediatamente

§ El cliente HDFS almacena los datos en una cache local.§ Cuando los datos alcanzan el tamaño del bloque se contacta

con el NameNode§ El NameNode inserta el nombre del fichero y asigna bloques§ El NameNode responde al cliente con el destino de las replicas

para el bloque§ El cliente vuelca los datos


Escritura de un fichero


•http://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/17288047

Pipeline de replicación

§ Cuando un cliente vuelca los datos de un bloque lo hace en trozos de 4 KB

§ Cuando el primer trozo de 4 KB llega al primer DataNode escribe su porción en disco y transfiere el bloque al siguiente DataNode y así sucesivamente



Replicación


Ceph (Scalable, High-Performance Distributed File System)


Metadatos distribuidos


Replicación


Otros ejemplos

§ Google File System§ Colossus (GFS)§ BigTable§ Spanner§ Dynamo§ Megastore


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