Planificación de Diferentes Clases de Aplicaciones en Entornos No Dedicados Considerando Procesadores Multicore

Abstract

A día de hoy es prácticamente imposible encontrar una gran institución que no disponga de un parque de ordenadores considerable, debido al alto nivel de informatización de la sociedad actual. El enorme potencial que representan estos miles de ordenadores atrae poderosamente la atención en los ámbitos científicos e industriales, generando opciones viables para su aprovechamiento. Las universidades, instituciones que históricamente se han mantenido a la vanguardia en la investigación e innovación científica, representan un caso especialmente bien posicionado a la hora de generar tanto los recursos informáticos como la necesidad de su uso.<br/>El poder de cómputo existente en los laboratorios y aulas de estudio universitarias, agrupaciones naturales de recursos informáticos, crea grandes oportunidades para la computación paralela, animándonos a buscar opciones viables para su aprovechamiento. Como resultado de este interés, nuestro grupo ha creado un entorno de planificación, enfocado hacia los clusters no dedicados. La constante y rápida evolución de los componentes, tanto a nivel de la arquitectura de la CPU como del sistema operativo, así como de las aplicaciones ejecutadas, hace que tengamos que adaptar nuestras propuestas. Nuestra propuesta consiste en crear una Máquina Virtual con doble funcionalidad, ejecutar la carga local de usuario y aprovechar los períodos de inactividad de nodos a efectos de poder usarlos para ejecutar carga paralela. Tanto el tipo de las aplicaciones como las características del hardware del escenario objetivo, y en el momento actual ambas han evolucionado. Nuevos tipos de aplicaciones paralelas con requerimientos periódicos de CPU son cada día más comunes en el mundo científico e industrial. Este tipo de aplicaciones pueden requerir un tiempo de retorno (turnaround) específico o una Calidad de Servicio (Quality of Service, QoS) determinada. <br/>Para nuestro caso particular, reviste especial importancia el conocimiento que poseemos de los usuarios locales, debido a que nuestro entorno está diseñado para trabajar en clusters no dedicados. Un usuario local puede estar visualizando un vídeo almacenado en su ordenador, lo cual implica necesidades de CPU periódicas y un mayor uso de memoria. La aparición de nuevos tipos de aplicaciones, como vídeo bajo demanda ó realidad virtual, que se caracterizan por la necesidad de cumplir sus deadlines, presentando requerimientos periódicos de recursos. Este tipo de aplicaciones, donde la pérdida de deadlines no se considera un fallo severo, han sido denominadas en la literatura aplicaciones soft-real time (SRT) periódicas.<br/>Esta interesante evolución de las necesidades de los usuarios no es el único digno de atención. El crecimiento en la capacidad de cómputo de los procesadores en los últimos años se ha visto frenado a causa de las barreras físicas del espacio y la velocidad de las señales, obligando a los fabricantes de procesadores a explorar otras vías de crecimiento. Desde hace ya algún tiempo el paralelismo de las aplicaciones se ha convertido en una de las grandes apuestas. Hoy en día los procesadores de dos núcleos son la mínima configuración que encontraremos en un ordenador, y se prevé que el número de núcleos continuará creciendo en los próximos años.<br/>Los clusters no dedicados ofrecen un gran potencial de un uso, debido a que los recursos materiales ya están disponibles y el cálculo paralelo se realiza simultáneamente con el del usuario local. Imaginando el escenario actual en los clusters no dedicados, encontramos nuevas aplicaciones de escritorio y paralelas, así como plataformas hardware más potentes y complejas. En esta situación investigar el problema y realizar propuestas relacionadas con la planificación de los diferentes tipos de aplicaciones en clusters no dedicados, considerando las plataformas multicore, supone un nuevo reto a asumir por los investigadores y conforma el núcleo de este trabajo.

Today it is virtually impossible to find an institution that does not have a considerable amount of computers, due to the high level of computerization of society. The enormous potential of these large number of computers attract a lot of attention in science and industry, generating viable options for their use. The universities, institutions that historically have remained at the forefront of research and scientific innovation, represent a case particularly well positioned in generating both, computing resources and the need to use. <br/>The computational power present in laboratories and university study rooms, natural groupings of information resources, creating great opportunities for parallel computing, encouraging us to seek viable options for their use. As a result of this interest, our group has created a parallel scheduling environment, focused on non-dedicated clusters. The constant and fast evolution of the components, both at the architecture of the CPU and the operating system and applications executed, forces us to adapt our proposals. Our proposal is to create a Virtual Machine with dual functionality, run the local load user and take advantage of downtime for the purposes of nodes it can be used to run parallel load. At present both, applications and hardware specifications of the target scenario, have evolved. New types of parallel applications with periodic CPU requirements are becoming more common in science and industry. Such applications may require a return time (turnaround) or a specific QoS (Quality of Service). <br/>Since our framework is designed to work in non-dedicated clusters, having knowledge of the local users behavior is of particular importance. A local user may be viewing a video stored on your computer, which involves periodic CPU requirements and increased use of memory. The emerging new types of applications, such as video on demand or virtual reality are a fact. This new types of applications are characterized by the need to meet their deadlines, presenting periodic resource requirements. This type of application, where the loss of deadlines is not considered a severe failure, has been named in the literature uses soft-real time (SRT) at regular intervals. <br/>This exciting evolution of user needs is not the only one worthy of attention. The growth in computing power of processors in recent years has been hampered because of the physical barriers of space and speed of the signals, forcing chip makers to explore other avenues of growth. For some time the parallelism of the applications has become one of the biggest bets. Today's dual-core processors are the minimum configuration of any computer, and it is expected that the number of nuclei continue to grow in the coming years. <br/>The non-dedicated clusters offer great potential for use, because the computational resources are already available, and parallel computing is performed simultaneously with the local user. Figuring out the current scenario in the non-dedicated clusters, we find new desktop applications, parallel and more powerful and complex hardware platforms. In this situation, research lines related to the planning of the different types of applications in non dedicated clusters, considering multi-core platforms, is a new challenge to be assumed by researchers and constitute the core of this work.