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Computación: Sistemas Distribuidos – Presente y Futuro




Enviado por Pablo Turmero



Partes: 1, 2


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    Agenda
    Introducción
    Definiciones básicas
    Tendencias
    Conclusiones
    Investigación ITM

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    Evolución de la Computación
    50’s-70’s: “Una computadora múltiples usuarios”

    80’s-90’s: “Una computadora un usuario”

    2000’s: “Un usuario múltiples computadoras”

    Actualmente la información es totalmente distribuida, aunque los datos centralizados se siguen utilizando.

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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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    Tarjeta madre

    Tarjeta madre
    Sistemas multiprocesadores
    CPU 1
    CPU n
    CPU 2
    Memoria
    Modelo de n procesadores

    CPU
    N1
    Nn
    Memoria
    Modelo de n núcleos

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    Cómputo de Alto Desempeño

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

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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.

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    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
    C1
    C2
    Cn
    P2P
    Simétrico
    C0
    Coordinador
    C1
    C2
    Cn

    Cluster
    Asimétrico
    Planificador
    CPU
    Memoria
    Disco
    C1
    Planificador
    CPU
    Memoria
    DISCO
    C2
    Planificador
    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
    B
    C
    D
    A
    B
    C
    D
    P1
    P2
    P3
    P4
    Homoparalelismo
    A
    B
    C
    D
    A
    B
    C
    D
    P1
    P2
    P3
    P4
    Hetereoparalelismo

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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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