Questionário Redes

Processamento Distribuído Revisitado

1. Discorra sobre os fatores para classificação dos sistemas distribuídos.

O grau de acoplamento - indica quanto fortemente as unidades de processamento estão interligadas. Este fator é determinante no desempenho das comunicações;

A estrutura de interconexão - determina a topologia da rede: estrela, árvore, anel, etc.;

A interdependência entre os componentes - determina o nível de dependência operacional entre as unidades de processamento.

2. Quais são as principais diferenças entre sistemas distribuídos e sistemas paralelos?

O sistema distribuído pode mudar enquanto o sistema esta operando, em função de falhas ou adições nos canais de comunicação, ou mesmo pela adição ou remoção de unidades de processamento. Isto faz com que surjam atrasos imprevisíveis nas comunicações e no processamento, como exemplo temos a Internet. Por sua vez, em um sistema paralelo o aspecto disponibilidade de comunicações e unidades de processamento é bem mais estável.

3. Resuma as duas possibilidades em termos de fluxo de dados e instruções disponíveis comercialmente para arquiteturas paralelas.

Múltiplo fluxo de Instruções, Múltiplo fluxo de Dados (MIMD) e fluxo Simples de Instruções e Múltiplo fluxo de Dados (SIMD).

Em sistemas MIMD múltiplos processadores podem simultaneamente executar diferentes instruções sobre diferentes dados. São formados por computadores assíncronos independentes. Estes sistemas são voltados para exploração de paralelismo com tarefas de granulosidade elevada (nível de subprogramas e rotinas).

Equipamentos SIMD por sua vez são síncronos, no qual os processadores executam a mesma instrução no mesmo momento, podendo alguns, em determinados instante, permanecem inoperantes. São apropriados para paralelismo de baixa granulosidade (nível de instrução).

4. Discorra resumidamente sobre quatro frentes de atuação de processamento paralelo e distribuído.

Avaliação de desempenho - sistemas distribuídos e paralelos necessitam de outros indicadores de desempenho, além dos usuais MIPS (Milhões de Instruções Por Segundo) e MFLOPS (Milhões de Instruções de Ponto Flutuante por Segundo).

Mesmo uma rápida análise em um indicador bastante utilizado em processamento paralelo, o Speedup, já indica diversas questões em aberto: qual a influência da dimensão do problema no Speedup? Como o desempenho cresce a medida que são adicionados processadores? Responder perguntas semelhantes a estas através de simulações e modelos para as diferentes arquiteturas existentes, é uma frente de trabalho e pesquisa bastante atual.

Escalonamento de tarefas - A programação paralela e distribuída enfrenta um problema que não existe na programação seqüencial: as partes concorrentes devem ser organizadas no tempo e no espaço para otimizar o desempenho. Este problema de escalonamento é bastante complexo (NP-completo) e conduz a um elevado número de heurísticas, cada qual tendo melhor desempenho em função das circunstâncias. Uma vez definidas as heurísticas, muito trabalho ainda se faz necessário para fazer sua codificação, avaliação e eficiente aplicação em sistemas paralelos e distribuídos reais.

Portabilidade de código - A forma rápida como avança a tecnologia utilizada em processamento paralelo e distribuído, faz da portabilidade de código uma questão significativa. O objetivo central das pesquisas nesta área é transportar os programas existentes para novas plataformas sem que se tenha perda de desempenho ou se façam necessárias muitas alterações ao nível de código.

Ferramentas CASE - O desenvolvimento de software ganha complexidade quando se defronta com os detalhes do paralelismo, como: não-determinismo, sincronização, escalonamento e o desempenho das tarefas.

Uma grande diversidade de ferramentas CASE se fazem necessárias para ajudar os programadores na concepção, codificação, e na depuração de aplicações paralelas e distribuídas.

5. Discorra sobre a frente de atuação “avaliação de desempenho”.

Avaliação de desempenho - sistemas distribuídos e paralelos necessitam de outros indicadores de desempenho, além dos usuais MIPS (Milhões de Instruções Por Segundo) e MFLOPS (Milhões de Instruções de Ponto Flutuante por Segundo).

Mesmo uma rápida análise em um indicador bastante utilizado em processamento paralelo, o Speedup, já indica diversas questões em aberto: qual a influência da dimensão do problema no Speedup? Como o desempenho cresce a medida que são adicionados processadores? Responder perguntas semelhantes a estas através de simulações e modelos para as diferentes arquiteturas existentes, é uma frente de trabalho e pesquisa bastante atual.

6. Discorra sobre a frente de atuação “escalonamento de tarefas”.

Escalonamento de tarefas - A programação paralela e distribuída enfrenta um problema que não existe na programação seqüencial: as partes concorrentes devem ser organizadas no tempo e no espaço para otimizar o desempenho. Este problema de escalonamento é bastante complexo (NP-completo) e conduz a um elevado número de heurísticas, cada qual tendo melhor desempenho em função das circunstâncias. Uma vez definidas as heurísticas, muito trabalho ainda se faz necessário para fazer sua codificação, avaliação e eficiente aplicação em sistemas paralelos e distribuídos reais.

Potencialidades e Limites na Exploração da Distribuição e do Paralelismo

1. Comente, resumidamente, sobre 3 aspectos que estimulam a adoção do paralelismo e da distribuição.

Suporte a tolerância a falhas - Alguns processadores podem monitorar e registrar a operação do sistema, no momento que for detectado alguma disfunção, as partes envolvidas podem ter suas funções continuadas por outras. Deste modo, no caso de falhas, o equipamento paralelo pode manter a computação corrente, possivelmente ocorrendo uma diminuição no desempenho na prestação dos serviços.

A relação custo-benefício dos processadores de ultima geração - devido aos custos de projeto e fabricação de cada nova geração de processadores. A cada novo processador mais poderoso, o preço da geração anterior cai consideravelmente; desde modo, agrupar em um equipamento paralelo processadores mais antigos provê uma alternativa computacional de custo competitivo.

Paralelismo