Planificación de Diferentes Clases de Aplicaciones en Entornos No Dedicados Considerando Procesadores Multicore

Resumen

A día de hoy es prácticamente imposible encontrar una gran institución que no disponga de un parque de ordenadores considerable, debido al alto nivel de informatización de la sociedad actual. El enorme potencial que representan estos miles de ordenadores atrae poderosamente la atención en los ámbitos científicos e industriales, generando opciones viables para su aprovechamiento. Las universidades, instituciones que históricamente se han mantenido a la vanguardia en la investigación e innovación científica, representan un caso especialmente bien posicionado a la hora de generar tanto los recursos informáticos como la necesidad de su uso.El poder de cómputo existente en los laboratorios y aulas de estudio universitarias, agrupaciones naturales de recursos informáticos, crea grandes oportunidades para la computación paralela, animándonos a buscar opciones viables para su aprovechamiento. Como resultado de este interés, nuestro grupo ha creado un entorno de planificación, enfocado hacia los clusters no dedicados. La constante y rápida evolución de los componentes, tanto a nivel de la arquitectura de la CPU como del sistema operativo, así como de las aplicaciones ejecutadas, hace que tengamos que adaptar nuestras propuestas. Nuestra propuesta consiste en crear una Máquina Virtual con doble funcionalidad, ejecutar la carga local de usuario y aprovechar los períodos de inactividad de nodos a efectos de poder usarlos para ejecutar carga paralela. Tanto el tipo de las aplicaciones como las características del hardware del escenario objetivo, y en el momento actual ambas han evolucionado. Nuevos tipos de aplicaciones paralelas con requerimientos periódicos de CPU son cada día más comunes en el mundo científico e industrial. Este tipo de aplicaciones pueden requerir un tiempo de retorno (turnaround) específico o una Calidad de Servicio (Quality of Service, QoS) determinada. Para nuestro caso particular, reviste especial importancia el conocimiento que poseemos de los usuarios locales, debido a que nuestro entorno está diseñado para trabajar en clusters no dedicados. Un usuario local puede estar visualizando un vídeo almacenado en su ordenador, lo cual implica necesidades de CPU periódicas y un mayor uso de memoria. La aparición de nuevos tipos de aplicaciones, como vídeo bajo demanda ó realidad virtual, que se caracterizan por la necesidad de cumplir sus deadlines, presentando requerimientos periódicos de recursos. Este tipo de aplicaciones, donde la pérdida de deadlines no se considera un fallo severo, han sido denominadas en la literatura aplicaciones soft-real time (SRT) periódicas.Esta interesante evolución de las necesidades de los usuarios no es el único digno de atención. El crecimiento en la capacidad de cómputo de los procesadores en los últimos años se ha visto frenado a causa de las barreras físicas del espacio y la velocidad de las señales, obligando a los fabricantes de procesadores a explorar otras vías de crecimiento. Desde hace ya algún tiempo el paralelismo de las aplicaciones se ha convertido en una de las grandes apuestas. Hoy en día los procesadores de dos núcleos son la mínima configuración que encontraremos en un ordenador, y se prevé que el número de núcleos continuará creciendo en los próximos años.Los clusters no dedicados ofrecen un gran potencial de un uso, debido a que los recursos materiales ya están disponibles y el cálculo paralelo se realiza simultáneamente con el del usuario local. Imaginando el escenario actual en los clusters no dedicados, encontramos nuevas aplicaciones de escritorio y paralelas, así como plataformas hardware más potentes y complejas. En esta situación investigar el problema y realizar propuestas relacionadas con la planificación de los diferentes tipos de aplicaciones en clusters no dedicados, considerando las plataformas multicore, supone un nuevo reto a asumir por los investigadores y conforma el núcleo de este trabajo.