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Trabalho de Arquitetura e Organização de Computadores

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de comunicação interna.
6.5 ALGUMAS DEFINIÇÕES
Rank: Identificador único do processo. Começa do 0 e vai até n-1 (n é a quantidade de processos)
Group (grupo): Conjunto de processos que podem se comunicar. Está sempre associado a um communicator. A principio, todos os processos pertencem a um único communicator (MPI_COMM_WORLD).
Communicator: Objeto local representando o domínio da comunicação, ou seja, estabelece a comunicação os Group’s que se comunicarão entre si.
Application Buffer: Endereço de memória que armazena um dado que o processo precisa receber ou enviar.
System Buffer: Endereço de memória reservado pelo sistema para armazenar mensagem.
Overhead: Desperdício de tempo que ocorre durante a execução do processo. Pode ser de dois tipos:
System Overhead: tempo gasto pelo sistema na transferência de dados para o processo destino;
Synchronization Overhead: tempo gasto para a sincronização de processos.
Embora o MPI seja um sistema complexo, um amplo conjunto de problemas pode ser resolvido usando-se apenas 6 funções, que servem basicamente para: iniciar, terminar, executar e identificar processos, enviando e recebendo mensagens.
Todos os procedimentos acima, exceto os dois primeiros, possuem um manipulador de comunicação como argumento. Esse manipulador identifica o grupo de processos e o contexto das operações que serão executadas.Os comunicadores proporcionam o mecanismo para identificar um subconjunto de processos, durante o desenvolvimento de programas modulares, assegurando que as mensagens, planejadas para diferentes propósitos, não sejam confundidas.
6.6 Cluster Mosix
Mosix é a sigla para Multicomputer Operating System for UNIX. Trata-se de um projeto que teve inicio nos anos 80 em Jerusalem é um conjunto de ferramentas de cluster para Linux, tem como característica principal, fazer com que o cluster se comporte como um grande e único supercomputador lançando mão da migração preemptiva de processos e balanceamento dinâmico de carga.
A implementação da Migração Preemptiva faz com que um processo em um nó com poucos recursos seja transportado para outro nó que tenha maior disponibilidade, melhorando, assim, o desempenho do sistema.
Diferente do Beowulf no Mosix não existe um nó mestre que controle os outros nós do cluster utiliza algoritmos descentralizados a grande vantagem nesse tipo de cluster é a possibilidade de incluir ou remover um computador do cluster sem que o desempenho seja afetado, nenhum distúrbio seja notado.
O Mosix possui também algoritmos que monitoram e identificam qual a velocidade dos nós, a memória livre disponível, a carga da CPU, a comunicação interprocessos (IPC) e a velocidade de acesso de cada processo. Outra vantagem do Mosix e ser transparente para o usuário. Assim que é iniciado um aplicativo o Mosix envia os processos ao melhor computador no momento na rede e monitora sua execução. Tudo isso sem que o usuário perceba ou seja de forma transparente.
O sistema Mosix é utilizado em diversas aplicações dentre elas Processos CPU-bound: processos com longos tempos de execução e baixo volume de comunicação entre processos, ex: aplicações científicas, engenharia e outras aplicações que demandam alta performance de computação, Grandes compilações, Banco de dados que não usem memória compartilhada.
O Mosix é eficiente na tarefa de distribuição dinâmica de processamento entre os computadores do cluster. Esse tipo, assim como o Beowulf, é muito utilizado por universidades em pesquisas e projetos. Por ser baseada em Linux, sua implementação é transparente, além de ser relativamente fácil de instalar.
6.7 QUESTÕES DE CLUSTERIZAÇÃO
	Um cluster consiste de uma coleção de computadores convencionais interconectados entre si que podem atuar com um único e integrado recurso computacional. Cada nó de um cluster é um sistema completo tendo os seus próprios recursos de hardware e software.
	Contudo, eles oferecem ao usuário uma visão de um único sistema através de mecanismos de hardware e software comumente conhecidas como SSI.
6.8 SSI (Single System Image)
	O Single System Image (Sistema Único de Imagem) é ilusão de um único sistema montado com recursos distribuídos. Basicamente, O SSI faz uma coleção de máquinas interligadas parecer como um recurso único para o SO (visão globalizadas dos recursos do sistema).
Existem duas variações de SSI:
– Administração de Sistemas /Escalonamento de Tarefas – um “middleware” que habilita cada nó paraprover os serviços requisitados.
– Núcleo do S.O. – uso transparente de dispositivos remotos ou usar um sistema de armazenamento que é visto pelos usuários como um único sistema de arquivos.
6.9 HPC (High Processing Cluster)
	A utilização de supercomputadores necessita investimento de alto custo, o que para muitos é um grande problema, Os Clusters HPC (Cluster de Alto Processamento) são uma solução alternativa que vem atendendo a necessidade de alta performance de universidades e empresas de forma muito mais viável, além disso apresenta os seus principais conceitos.
Na prática o Cluster HPC é utilizado em diversas aplicações onde haja a necessidade de alto desempenho de processamento como: pesquisas climáticas, sequenciamento genético, estudos geofísicos, simulação de explosões nucleares, servidores web, aplicações financeiras, mecanismos de busca, etc.
7.0 HA (High Availability)
Os modelos de clusters HA (Alta Disponibilidade )são construídos para prover uma disponibilidade de serviços e recursos de forma ininterruptas através do uso da redundância implícitas ao sistema. A idéia geral é que se um nó do cluster vier a falhar (failover), aplicações ou serviços possam estar disponíveis em outro nó. Estes tipos de cluster são utilizados para base de dados de missões críticas, correio, servidores de arquivos e aplicações.
7.1 SOLUÇÕES EXISTENTES
Esta solução combinada visa prover uma solução de alta performance aliada a possibilidade da não existência de paradas críticas. Este cluster combinado é uma solução perfeita para ISP e aplicações de rede nas quais a continuidade de suas operações é muito crítica.
Algumas caracteristicas desta plataforma:
Redirecionamento dos pedidos aos nós falhas para os nós reservas;
Melhoria na qualidade dos níveis de serviço para as aplicações típicas de rede;
Transparente integração para as aplicações stand-alone e não-cluster juntos em uma única rede virtual;
Disponibilizar uma arquitetura de framework altamente escalável.
 CONCLUSÃO
A arquitetura paralela de computadores, como visto nesse trabalho, permite a aplicação de multiprocessamento de dados de uma maneira que isoladamente não seria possivel. Através de mecanismos como o cluster, seja Beowulf, Bccd ou MOSIX, é possivel aumentar a taxa de processamento geral (utilizando o HPC), ou ainda a disponibilidade de acesso a este cluster (utilizando HA), conforme a necessidade. Também foi visto como cluster funciona internamente, usando as bibliotecas de mpi e pvm para a passagem de messagem e assim, funcionamento do cluster.
Referências
Beowulf Cluster – Disponível em - http://www.clubedohardware.com.br/artigos/Computacao-em-cluster/153/3 Acessado em 25 de Junho de 2012.
Ambientes de troca de Mensagem PVM 
http://equipe.nce.ufrj.br/gabriel/progpar/PVM.pdf
http://www.dcc.ufrj.br/~gabriel/arqcomp2/ArqPar6.pdf
 	Acessado em 25 de Junho de 2012.
Ambientes de troca de Mensagem MPI
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-74382002000100007
Acessado em 26 de Junho de 2012.
PINTO, Hudson J. L., SILVA, Michel P. e SILVEIRA, Gabriel D. Ambientes de Alto Desempenho utilizando Cluster de Computadores: 
Universidade de Formiga, Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Sociais Aplicadas e Exatas. Formiga, MG, Brasil.
PITANGA, Marcos. Computação