Sistemi Distribuiti

AA 2004/2005

Prof. Roberto BaldoniIng. Sara Tucci PiergiovanniIng Alessia Milani

Una definizione

Un sistema distribuito è costituito da un insieme di computers spazialmente separati dove sono dislocati componenti hardware e software che comunicano e coordinano tra loro le loro azioni attraverso scambio di messaggi

Obiettivo primario: Condivisione dati/risorse Condivisione dei dati come in

database distribuiti. In questo modo più organizzazioni possono condividere i propri dati.

Problemi: esempio sincronizzazione e coordinamento

Conseguenze

nei sistemi distribuiti le precedenti tecniche devono essere implementate tenendo presente:

1. Concorrenza spaziale oltre che temporale

2. No clock globale

3. Guasti indipendenti

Esempi di sistemi distribuito

inte

rnet

intr

anet

sist

ema

mob

ile

Ma anche.....ExtranetsOverlay NetworksGridUbiquitous Computing

Caratteristiche..e Sfide Eterogeneità Openess Sicurezza Scalabilità Gestione dei guasti Concorrenza Trasparenza

Eterogeneità Networks Hardware Operating Systems Programming Languages Implementations from different Developers

Soluzioni Middleware Mobile code and Virtual Machine

Openess Caratteristica di un sistema di essere esteso e re-

implementato Condizione necessaria documentazione e specifica delle

interfacce software chiave dei componenti di un sistema Interface Definition Language (descrive la sintassi di un

servizio/componente, funzioni disponibili, parametri di input/output eccezioni etc)

Problema: descrizione semantica di un servizio. Descrizioni normalmente date in linguaggio naturale. Eccezioni: web services

La Specifica di un componente/servizio si dice propria se è: Completa. Una specifica è completa se ogni cosa necessaria ad una

implementazione è stata specificata. Se una specifica non è completa l’implementatore deve aggiungere dettagli di specifica che a quel punto dipendono dall’implementazione.

Neutrale. Una specifica e’ neutrale se non offre alcun dettaglio su una possibile implementazione

Openess (ii) Interoperabilità. La capacità di due implementazioni di

sistemi diversi a cooperare usando servizi/componenti specificati da uno standard comune

Portabilità. La capacità di un servizio/componente implementato su un sistema distribuito A, di essere eseguito senza modifiche su un sistema B.

Flessibilità. La capacità di un sistema di configurare/orchestrare componenti da diversi sviluppatori

Estendibilità. La capacità di un sistema distribuito di aggiungere componenti servizi e di essere integrati nel sistema distribuito già in esercizio.

Openess (iii) Altre qualità più recenti:

Evolvability. La capacità di un sistema distribuito di evolvere nel tempo per esempio fare convivere differenti versioni di uno stesso servizio.

Self-* (self organization, self management, self healing etc). La capacità di un sistema distribuito di autoconfigurarsi, auto curarsi etc. senza l’intervento umano.

Il numero a volte elevatissimo (a volte ordine di decine di migliaia) di sviluppatori di software indipendenti rende lo sviluppo di una piattaforma distribuita un lavoro molto complesso e difficile da gestire

Esempi: RFC per internet JBoss per le piattaforme J2EE

Sicurezza Confidenzialità (protezione contro l’intercettazione di dati da parte di

individui non autorizzati)

Integrity (protezione contro l’alterazione di dati)

Availability (protezione contro l’interferenza nell’accesso ad una risorsa)

Scalabilità Un sistema è scalabile se rimane operativo con adeguate prestazioni

anche se il numero di risorse e di utenti aumenta sensibilmente La centralizzazione è contro la scalabilità:

Servizi (singolo servizio per tutti gli utenti) Dati (singola tabella per tutti gli utenti) Algoritmi (fare routing basato su informazioni complete)

Date Computers Web servers

1979, Dec. 188 0

1989, July 130,000 0

1999, July 56,218,000 5,560,866

Computers connected to the internet

Scalabilità (ii) Necessario l’uso di:

Replicazione Servizi Problemi di coordinamento

Replicazione Dati Problemi di consistenza

Algoritmi Distribuiti Nessuna macchina ha lo stato del sistema completo Le macchine basano le loro decisioni solo sui dati in loro possesso Il guasto di una macchina non danneggia l’algoritmo Non c’e’ sincronizzazione tra le macchine

Scalabilità Geografica Implementazioni di servizi/componenti possono essere influenzati da dove saranno fisicamente localizzati i componenti del sistema distribuito.

Comunicazioni sincrone vs comunicazioni asincrone (e.g. eventi)

Scalabilità (iii) Il progetto di un sistema scalabile presenta quattro principali problemi:

Estendibilità del sistema Aggiungere server al volo

Controllare le perdite di prestazioni Usare algoritmi che non richiedono di dialogare con tutto il set di user di un sistema distribuito Usare algoritmi che non richiedono di accedere all’intero set di dati

Prevenire che finiscano le risorse software del sistema Indirizzi IP

Evitare i colli di bottiglia nel sistema Centralizzato vs distributed DNS

Da notare che per motivi di sicurezza l’uso di server centralizzati a volte può essere inevitabile.

Gestione dei Guasti Scoperta dei guasti

Esempio: Checksum per scoprire pacchetti corrotti Mascheramento dei guasti

Esempio: Ritrasmissione sui canali Tolleranza ai guasti

Esempio: intrusion tolerant system Recupero da guasti

Esempio: completamento di long running computation Ridondanza

Esempio: DNS

Concorrenza

Accesso multiplo a risorse condivise Se clienti accedono metodi di read e write di una variabile condivisa Che valori ritornano le read?

Coordinamento Sincronizzazione

Trasparenza Accesso: permette di accedere a risorse locali e remote con le stesse modalità Locazione: permettere di accedere alle risorse senza conoscerne la locazione Concorrenza: permette ad un insieme di processi di operare concorrentemente su

risorse condivise senza interferire tra loro Guasti: permette il mascheramento dei guasti in modo che gli utenti possano

completare le operazioni richieste anche se occorrono guasti hw e/o sw Mobilità: permette di spostare risorse senza influenzare le operazioni utente Prestazioni: permette di riconfigurare il sistema al variare del carico Scalabilità: permette al sistema e alle applicazioni di espandersi in modo scalabile

senza modificare la struttura del sistema e degli algoritmi applicativi

Le prestazioni di una soluzione basata su sistema distribuito non sempre migliorano rispetto ad una basata su sistema centralizzato. Il middleware, necessario per fornire servizi che sfruttano le caratteristiche di un sistema distribuito, in generale può diminuire le prestazioni

Stratificazione hw e sw

Modelli di interazione

client/server peer-to-peer

Modelli di interazione La scelta del modello di interazione impatta su

scalabilità, disponibilità, costo, sicurezza, prestazioni Es. client/server con servizio replicato:

Affidabilità, Scalabilità

Prestazioni: la replicazione impone un lavoro extra per: mantenere la consistenza delle repliche, gestione dei guasti

Web proxy server

Client

Proxy

Web

server

Web

server

serverClient

Web appletsa) client request results in the downloading of applet code

Web server

ClientWeb serverApplet

Applet code

Client

b) client interacts with the applet

Thin clients and compute servers

ThinClient

ApplicationProcess

Network computer or PCCompute server

network

Spontaneous networking in a hotel

Internet

gateway

PDA

service

Music service

serviceDiscovery

Alarm

Camera

Guestsdevices

LaptopTV/PC

Hotel wirelessnetwork

Real-time ordering of eventssend

receive

send

receive

m1 m2

2

1

3

4X

Y

Z

Physical time

Am3

receive receive

send

receive receive receivet1 t2 t3

receive

receive

m2

m1

Processes and channels

process p process q

Communication channel

send

Outgoing message buffer Incoming message buffer

receivem

Middleware: problemi da affrontare Eterogeneità: OS, velocità dei clock, rappresentazione dei dati, memoria,

architettura hw Asincronia locale: anche se i clock fossero gli stessi, il carico (diverso per ogni

nodo), le diverse configurazioni di OS, e gli interrupt creano schedulazioni diverse dei processi in esecuzione (nondeterminismo)

Mancanza di conoscenza globale: la conoscenza si propaga attraverso messaggi i cui tempi di propagazione sono MOLTO più lenti degli eventi interni.

Asincronia di rete: i tempi di propagazione dei messaggi potrebbero essere impredicibili.

Guasti di nodi e/o parti di rete Sicurezza: nei sistemi centralizzati non si espone informazione al mondo esterno

attraverso comunicazioni. Mancanza di un ordinamento globale degli eventi

CIO’ LIMITA L’INSIEME dei problemi computazionalmente risolvibili (algoritmi deterministici) su alcuni SISTEMI DISTRIBUITI