Uma arquitetura otimizada para a detecção de falhas em grades computacionais.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-19072013-115312/ |
Resumo: | A detecção de falhas em uma plataforma distribuída é um componente essencial para uma grande quantidade de estratégias de tolerância a falhas, como a restauração do estado das aplicações distribuídas através de checkpointing e message logging. Porém, esta detecção frequentemente depende da comunicação confiável entre os nós de processamento e os módulos de detecção de falhas. Em grades computacionais hierárquicas com limitações de conectividade, a comunicação direta entre nós e módulos de detecção é muitas vezes impossível. Outro fator que dificulta a detecção de falhas em grades computacionais é a localização geograficamente esparsa entre as instituições e os recursos computacionais disponíveis na grade e a consequente utilização de redes de longa distância para os conectar. Esta dissertação apresenta uma arquitetura para a detecção de falhas em plataformas distribuídas otimizada para o funcionamento em grades computacionais hierárquicas, levando suas limitações e requisitos em consideração. A arquitetura, denominada GFDA (Grid Fault Detection Architecture), é estruturada em módulos de detecção das falhas que afetam nós computacionais disponibilizados na grade, módulos de detecção de falhas das aplicações distribuídas, e módulos de coleção, processamento e encaminhamento das notificações de falha e recuperação emitidas pelos módulos de detecção. Detalhes da implementação e da verificação do funcionamento correto da arquitetura são apresentados, bem como resultados obtidos através da execução de componentes da arquitetura em um cluster de computadores simulado através de máquinas virtuais. São propostas técnicas para a otimização da qualidade de serviço de detecção de falhas. Os resultados obtidos com a utilização destas técnicas são comparados com resultados obtidos com abordagens tradicionais. Observa-se que as técnicas implementadas na arquitetura GFDA para o processamento de notificações de falha e recuperação e a introdução de redundância nas mensagens trocadas entre os módulos de detecção de falhas traz resultados positivos em condições adversas de conectividade. Conclui-se que a arquitetura GFDA contribui para o estabelecimento de uma solução viável para a detecção de falhas em uma grade computacional hierárquica em que há restrições de conectividade entre os nós computacionais. |
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Uma arquitetura otimizada para a detecção de falhas em grades computacionais.A failure detection architecture optimized for grid computing platforms.Detecção de falhasDetecção distribuída de falhasDistributed fault detectionFault detectionFault toleranceGrades computacionaisGrid computingTolerância a falhasA detecção de falhas em uma plataforma distribuída é um componente essencial para uma grande quantidade de estratégias de tolerância a falhas, como a restauração do estado das aplicações distribuídas através de checkpointing e message logging. Porém, esta detecção frequentemente depende da comunicação confiável entre os nós de processamento e os módulos de detecção de falhas. Em grades computacionais hierárquicas com limitações de conectividade, a comunicação direta entre nós e módulos de detecção é muitas vezes impossível. Outro fator que dificulta a detecção de falhas em grades computacionais é a localização geograficamente esparsa entre as instituições e os recursos computacionais disponíveis na grade e a consequente utilização de redes de longa distância para os conectar. Esta dissertação apresenta uma arquitetura para a detecção de falhas em plataformas distribuídas otimizada para o funcionamento em grades computacionais hierárquicas, levando suas limitações e requisitos em consideração. A arquitetura, denominada GFDA (Grid Fault Detection Architecture), é estruturada em módulos de detecção das falhas que afetam nós computacionais disponibilizados na grade, módulos de detecção de falhas das aplicações distribuídas, e módulos de coleção, processamento e encaminhamento das notificações de falha e recuperação emitidas pelos módulos de detecção. Detalhes da implementação e da verificação do funcionamento correto da arquitetura são apresentados, bem como resultados obtidos através da execução de componentes da arquitetura em um cluster de computadores simulado através de máquinas virtuais. São propostas técnicas para a otimização da qualidade de serviço de detecção de falhas. Os resultados obtidos com a utilização destas técnicas são comparados com resultados obtidos com abordagens tradicionais. Observa-se que as técnicas implementadas na arquitetura GFDA para o processamento de notificações de falha e recuperação e a introdução de redundância nas mensagens trocadas entre os módulos de detecção de falhas traz resultados positivos em condições adversas de conectividade. Conclui-se que a arquitetura GFDA contribui para o estabelecimento de uma solução viável para a detecção de falhas em uma grade computacional hierárquica em que há restrições de conectividade entre os nós computacionais.In distributed platforms, fault detection is an essential requirement to a wide range of fault tolerance techniques, such as restoring the state of distributed applications with checkpointing and message logging. However, fault detection often depends on reliable communication between the processing nodes and detection fault modules. Direct communication between the nodes and detection modules is often impossible in hierarchical grid computing platforms. The physical distance between the institutions and resources available on the grid, and thus the requirement of long distance networks connecting them, is another factor that makes direct fault detection in computer grids a challenge. This thesis presents a fault detection architecture for distributed platforms, optimized for usage in hierarchical grids and thus taking into account its restrictions and requirements. The architecture, named GFDA (Grid Fault Detection Architecture), is structured as fault detection modules for faults that affect the computing nodes available on the grid, detection modules for faults that affect the distributed applications, and modules that perform the collection, processing and forwarding of the fault and recovery notifications generated by the detection modules. This thesis presents implementation details, an evaluation of the correctness of the designed architecture, and results obtained through the deployment of parts of the architecture in a simulated cluster that uses virtual machines to simulate computing nodes. Techniques to optimize the quality of the detection fault service are proposed. The results obtained through the usage of such techniques are compared to the results obtained through traditional approaches. Positive results were extracted even under adverse connectivity conditions by using techniques such as the processing of fault and recovery notifications and the introduction of redundant information in the messages exchanged between the detection modules. It is concluded that the GFDA architecture contributes to the establishment of a viable solution for fault detection in a hierarchical grid computing platform that presents connectivity restrictions between the nodes.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPSato, Liria MatsumotoLemos, Fernando Tarlá Cardoso2012-11-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-19072013-115312/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:10:36Zoai:teses.usp.br:tde-19072013-115312Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:10:36Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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