История распределенной обработки информации: развитие научных методов разработки распределенных систем

Введение
Развитие обработки данных
Цели распределенной обработки данных
Оптимизация использования ресурсов
Упрощение работы пользователя.
Распределение и параллелизм
Прозрачность
МОДЕЛЬ "КЛИЕНТ-СЕРВЕР"
Мультипроцессоры
Мультимашинная организация
Распределенная система на уровне датчики - исполнительные механизмы
Технология LonWorks
Заключение
Литература

История распределенной обработки информации: развитие научных методов разработки распределенных систем

- повысить эффективность посредством распределения данных и видов обработки между машинами, способными наилучшим образом управлять ими;
- предложить новые возможности, вытекающие из повышения эффективности;
- повысить удобство пользования. Пользователю более нет необходимости разбираться в различных системах и осуществлять перенос файлов.
Основные недостатки этого подхода заключаются в следующем:
- зависимость от характеристик и доступности сети. Программа не сможет работать, если сеть повреждена. Если сеть перегружена, эффективность уменьшается, а время реакции систем увеличивается.
- проблемы безопасности. При использовании нескольких систем увеличивается риск, так как появляется зависимость от наименее надежной машины сети.
C другой стороны, преимущества весьма ощутимы:
- распределение и оптимизация использования ресурсов. Это основная причина внедрения распределенной обработки данных;
- новые функциональные возможности и повышение эффективности при решении задач;
- гибкость и доступность. В случае поломки одной из машин, ее пытаются заменить другой, способной выполнять те же функции.
Распределение и параллелизм
Следует отметить, что распределение (или разделение) не является синонимом параллелизма. Распределение видов обработки состоит в том, чтобы поручить их машинам, наилучшим образом приспособленным к этому. Параллелизм подразумевает понятие одновременности обработки. Распределение позволяет иногда проводить параллельную обработку.
Прозрачность
Прозрачностью называется возможность доступа к ресурсам или услугам, не зная их местонахождения. С точки зрения прикладного программиста, речь идет о возмож- ности использования одинаковых примитивов доступа, независимо от местонахождения службы или необходимого ресурса. У пользователя имеется только один прикладной интерфейс и он видит перед собой только один компьютер. С более концептуальной точки зрения, прозрачность определяется как возможность видеть систему как единый организм, а не как собрание независимых друг от друга объектов. Различают несколько разновидностей прозрачности, в частности:
- прозрачность доступа: к локальным или удаленным объектам можно обращаться посредством одинаковых операций;
- прозрачность местонахождения: объекты должны быть доступны без необходимости знать их физическое местоположение;
- прозрачность одновременности доступа: несколько пользователей должны иметь возможность одновременного доступа к данным, без нежелательных последствий;
- прозрачность копирования: должна существовать возможность копировать данные из файлов или из других объектов в целях повышения эффективности или обеспечения доступности незаметно для пользователей;
- прозрачность при неисправностях: пользователи или прикладные программы должны иметь возможность завершить свои задания, даже в случае неисправностей аппаратной или программной части;
- прозрачность при динамических изменениях конфигурации: система может динамически менять свою конфигурацию, в целях повышения эффективности и в зависимости от нагрузки.
МОДЕЛЬ "КЛИЕНТ-СЕРВЕР"
Клиентом называется объект,запрашивающий доступ к службе или ресурсу. Сервер - это объект несущий службу или обладающий ресурсом.
Клиент и сервер могут находиться на одной и той же машине (использование локальных механизмов коммуникации) или на двух разных машинах (использование сетевых средств). В рамках нашего исследования, клиентом и сервером являются два процесса UNIX, связанные между собой через механизм IPC (Interprocess Communication), локальный или сетевой (рис.2.5.).
Рис 2. Модель клиент-сервер
Клиент и сервер не играют симметричную роль. Процесс-сервер инициализируется и, затем, переходит в состояние ожидания запросов от возможных клиентов. Как правило, процесс-клиент запускается в интерактивном режиме и посылает запросы серверу. Сервер исполняет полученный запрос, причем это может подразумевать диалог с клиентом, а может и нет. Затем сервер вновь переходит в состояние ожидания других клиентов.
Различают два типа процессов-серверов:
- итеративные серверы: процесс-сервер сам обрабатывает ответ. Этот тип сервера используется в случае, если время обработки весьма непродолжительно или если сервер используется единственным клиентом.
- параллельные серверы: процесс-сервер вызывает для обработки вызова клиента другой процесс . Этот процесс создается системным вызовом fork (). Порождающий процесс не блокируется по окончании выполнения порожденного процесса и может, таким образом, ждать другие запросы.
С каждым сервером связан служебный (сервисный) адрес. Клиент посылает запросы по этому адресу. В зависимости от вида осуществляемой обработки данных, раз- личают серверы без состояния (stateless) и серверы с состоянием (statefull). Сервер без состояния не сохраняет о своих клиентах никакой информации. Сервер с состоянием сохраняет информацию о состоянии своих клиентов после каждого запроса. В случае разрыва связи, повторный запуск проще у серверов без состояния, но иногда это может привести к случайным срабатываниям.
Мультипроцессоры
В целях увеличения вычислительных возможностей и для достижения большего параллелизма по сравнению с мультипрограммированием, предлагаемым операционными системами, на классические монопроцессорные машины с фоннеймановской архитектурой были установлены дополнительные процессоры. Подобная мультипроцессорная архитектура появилась в начале 1960 г.г. (Burroughs 6000 в 1963 г., IBM/360-67 в 1966 г.), гораздо раньше, чем были разработаны вычислительные сетеи. Системы, разработанные для мультипроцессорных машин, называются параллельными операционными системами (Parallel Operating Systems).
Мультипроцессорные машины подразделяются на два семейства:
- жестко связанные или жестко соединенные мультипроцессоры (tightly coupled), в которых процессоры связаны через общую память (рис.3);
- слабо связанные или слабо соединенные мультипроцессоры (loosely coupled), в которых процессоры связаны через средство связи (как правило, шину), отличное от общей памяти (рис.4).
Необходимо отметить, что эти виды архитектуры могут сочетаться между собой: каждый процессор может обладать локальной памятью и делить с остальными общую память. Кроме того, в настоящее время процессоры обладают одним или двумя уровнями кэширования.
Рис.3. Жестко связанные мультипроцессоры
Рис.4. Слабо связанные процессы
Мультимашинная организация
Появление сетей, предназначенных для взаимной связи различных компьютеров, привело к разработке средств, а затем и операционных систем, позволяющих осуществлять управление, так называемой, мультимашинной архитектурой (рис.5.), то есть совокупности полносоставных компьютеров (процессоры, память, вводы-выводы...), связанных в сеть. В этом случае речь идет о распределенных вычислительных системах.
Рис 5.Мультимашинная организация
Следует отметить большое сходство между мультимашинной организацией и архитектурой слабо связанных мультипроцессоров; в обоих структурах процессоры связаны через канал связи, а не через общую память. Различия заключаются в следующем:
- в случае распределенных систем (мультимашинная архитектура) связь между процессорами осуществляется относительно медленно (сеть), а системы независимы;
- в случае параллельных систем (мультипроцессорная архитектура) связь осуществляется быстро (шина), а системы относительно сильно связаны между собой.
Не существует точного определения этих типов архитектуры и этих систем, кроме того, между этими двумя понятиями наблюдается сходство. Распределенные операционные системы, такие как Mach и Chorus могут применяться как при мультимашинной, так и при мультипроцессорной организации. Впрочем, существует несколько вариантов UNIX для мультипроцессоров (на Cray, на Sun...), в которых сосуществуют совершенно различные средства управления распределением по сети и управления связью между процессорами через шину.
Согласно модели Энслоу (Рис. 6), для достижения по-настоящему высокой степени децентрализации распределенная система должна отвечать пяти критериям. В прошлом из-за высокой стоимости системы, отсутствия необходимого инструментария менеджмента, программного обеспечения и др. для объединения в сеть датчиков и исполнительных механизмов чаще всего применяли системы управления с централизованной обработкой данных. В последние годы возрос интерес к распределенным системам, так как стали нужны более гибкие универсальные управляющие устройства. Учитывая технологический прогресс в области компьютерных и коммуникационных систем, а также то, что стоимость аппаратного обеспечения постоянно падает, можно ожидать, что в будущем распределенные системы управления на уровне датчиков - исполнительных механизмов будут полностью соответствовать определению Энслоу и благодаря ряду преимуществ (модульности и гибкости программного и аппаратного обеспечения, помехозащищенности, совместимости и пр.) их применение станет экономически выгодным.[2]
Рис. 6. Модель типизации распределенных систем Энслоу
Распределенная система на уровне датчики - исполнительные механизмы
Объединение в сеть обладающих интеллектом компонент позволяет оперировать распределенным интеллектом так, что решения, необходимые для определенного участка, будут приниматься непосредственно на этом участке, а в коммуникационной сети будет происходить обмен только глобальными данными. Распределение данных и функций задается непосредственно требованиями распределенного приложения.
Рис. 7. Центральные и автономные механизмы управления в распределенной системе