Geração de Cenários para
Desktop Computing
paralela e
Felipe L. Severino
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Geração de Cenários para Desktop Computing
Sumário

Desktop Computing;

BOINC/SETI@HOME;

Objetivos;

Plataforma;

Disponibilidade;

Considerações Finais.
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PDP
Geração de Cenários para Desktop Computing
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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PDP
Geração de Cenários para Desktop Computing
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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PDP
Geração de Cenários para Desktop Computing
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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PDP
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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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PDP
Geração de Cenários para Desktop Computing
Seti@Home
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PDP
Geração de Cenários para Desktop Computing
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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PDP
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Seti@Home
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PDP
Geração de Cenários para Desktop Computing
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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PDP
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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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PDP
Geração de Cenários para Desktop Computing
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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PDP
Geração de Cenários para Desktop Computing
Plataforma
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PDP
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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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PDP
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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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PDP
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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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PDP
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Disponibilidade
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PDP
Geração de Cenários para Desktop Computing
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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PDP
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Disponibilidade

O programa gera um arquivo XML contendo os
hosts e seus históricos de disponibilidade;
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PDP
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Tela principal
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PDP
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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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PDP
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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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PDP
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