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Systemes - Repartis pptTRANSCRIPT
1
SYSTEMES SYSTEMES REPARTISREPARTIS
CONCEPTS ET CONCEPTS ET ALGORITHMIQUEALGORITHMIQUE
Prof. Yahya SLIMANIProf. Yahya SLIMANI
Département desDépartement des Sciences de l’InformatiqueSciences de l’Informatique
Faculté des Sciences de TunisFaculté des Sciences de TunisTél: 98537921Tél: 98537921
E-mail: [email protected]: [email protected]
Mastère InformatiqueISIG Kairouan
Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 22
Présentation du Présentation du modulemodule ObjectifsObjectifs
Introduire les systèmes répartis ou distribués Concepts Problématique Développement d’applications réparties
Prérequis Architecture, OS, Programmation,
Réseaux
3
IntroductionIntroduction
GénéraleGénérale
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Introduction (1)Introduction (1)
Informatique classiqueInformatique classique Centralisation
Des moyens de calcul Des moyens de stockage Du contrôle Du calcul Des données
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Introduction (2)Introduction (2)
Informatique parallèleInformatique parallèle Motivations
Calcul intensif Applications scientifiques
Gestion de grandes masses de données
Solution Augmenter la puissance de calcul Augmenter le nombre de processeurs
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Introduction (3)Introduction (3)
Informatique répartieInformatique répartie Réalité
Développement des réseaux Intégration d’applications séparées Pénétration de l’informatique dans tous
les domaines
Solution Répartition des ressources et du contrôle
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Introduction (4)Introduction (4)
Informatique mobileInformatique mobile Motivations
Utilisateurs nomades Moyens de traitement légers Informatique intégrée aux objets du
monde réel Téléphone, carte à puce, …
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Introduction (5)Introduction (5)
Informatique pervasiveInformatique pervasive Motivations
Accès à l’information A tout moment De n’importe où Avec n’importe quel composant électronique
Accès à des services au moyen de différents médias
Informatique ubiquitaire, diffuse
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Systèmes répartis (1)Systèmes répartis (1)
PrésentationPrésentation Idée centrale
Répartition Des moyens de calcul Des moyens de stockage Des données Du calcul Du contrôle
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Systèmes répartis (2)Systèmes répartis (2) Définition
Ensemble d’éléments reliés par un réseau
Eléments de calcul Eléments de stockage Equipements spécifiques
Sondes, capteurs, satellites, etc.
Fonctionnement collaboratif Participation à la réalisation de tâches
communes Collaboration grâce au réseau
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Systèmes répartis (3)Systèmes répartis (3)
ExigencesExigences Fonctionnement continu
Tolérer la défaillance d’éléments Fonctionnement dégradé
Résister au réseau Défaillances du système de
communication Perte de messages, déconnexion, …
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Systèmes répartis (3)Systèmes répartis (3) Flexible
Adaptation aux changements
Passage à l’échelle (Scalability) Dispersion géographique Changements de taille
Eléments Utilisateurs …
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Systèmes répartis (4)Systèmes répartis (4) Non vulnérable
La répartition ne doit pas dégrader la sécurité
Fiabilité Rendre des services conformes à leurs
spécifications
Facile à utiliser Cacher la répartition à l’utilisateur
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Systèmes répartis (5)Systèmes répartis (5)
ProblématiquesProblématiques Très nombreuses et très
diverses Absence d’état global du système Forte dynamicité Administration du système très
complexe Influence du réseau sur le système
Asynchronisme lié à la communication
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Schéma d’un système répartiSchéma d’un système répartiSource : S. KrakowiakSource : S. Krakowiak
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Systèmes répartis (6)Systèmes répartis (6)
Problématiques de baseProblématiques de base Comment définir l’état d’un
système Existence d’états locaux uniquement
Comment définir un calcul dans le cas réparti Lancement Suivi de l’exécution Terminaison
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Systèmes répartis (7)Systèmes répartis (7) Comment coordonner différents
calculs Absence de référentiel temporel
commun
Comment partager des données Absence de référentiel spatial commun
Comment garantir la cohérence de données réparties Cas d’une base de donnée répartie
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Systèmes répartis (8)Systèmes répartis (8) Comment assurer le
fonctionnement continu du système Tolérer (accepter des défaillances)
Comment développer et mettre au point des applications réparties
Comment tolérer les aléas du réseau de communication
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ORDONNANCEMENT ORDONNANCEMENT DES EVENEMENTS DES EVENEMENTS
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Ordonnancement (1)Ordonnancement (1)
ProblématiqueProblématique Pourquoi ordonner
Système = { Evénements } Un événement nécessite une réaction Que faire si plusieurs événements
arrivent en même temps Trouver un ordre pour les traiter Décision dépend de cet ordre
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Ordonnancement (2)Ordonnancement (2) Nécessité de connaître l’état
d’un système Suivre l’évolution du système
Ressources Processus
Coordonner des processus Définir des propriétés
Système, processus, ressources, etc.
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Ordonnancement (3)Ordonnancement (3)
Cas centraliséCas centralisé Pas de complexité particulière
Possibilité de connaître l’état d’un système à tout instant
Interruption Prendre une image du système
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Ordonnancement (4)Ordonnancement (4) Pourquoi
Existence de deux référentiels uniques Mémoire commune
Support de l’état du système
Horloge commune Définit l’ordre des événements
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Ordonnancement (5)Ordonnancement (5)
Cas distribuéCas distribué Plus complexe
Pas de référentiels communs Temporel Spatial
Communications asynchrones Temps de communication non borné
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Ordonnancement (6)Ordonnancement (6) Calcul asynchrone
Différentes de vitesses entre sites Temps non borné Charges variables entre sites
Observation différente du même événement
Solution Trouver un modèle temporel Modèle asynchrone
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Modèle asynchrone Modèle asynchrone (1)(1)
Hypothèse de baseHypothèse de base Asynchronisme
Du calcul Des communications
ModèleModèle Asynchrone
Imposer des contraintes (parfois fortes) Fixer des bornes
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Evénements (1)Evénements (1)
TypesTypes 2 types d’événements
Locaux Internes à un processus Ordonnés par l’horloge physique
Communication Emetteur (Send) Récepteur (Receive)
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Evénements (2)Evénements (2)
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Evénements (3)Evénements (3)
Hypothèses sur les messagesHypothèses sur les messages Message
Seul moyen de communication entre processus distants
Propriétés Arrivée d’un message
Garantie Sans possibilité de borner le temps de
transmission
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Evénements (4)Evénements (4) Contenu
Message non modifié
Canal de communication Lien entre deux processus Peut avoir certaines propriétés
FIFO …
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Evénements (5)Evénements (5) Instants
Réception Par le système de communication
Délivrance Remis à son destinataire
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Evénements (6)Evénements (6)
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Evénements (7)Evénements (7)
Exécution localeExécution locale Suite d’événements
Propre à chaque processus Constitue son passé ou son historique Suite ordonnée
Horloge physique du site où se trouve le processus
P1: < e11, e12, …, e1n >
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Evénements (8)Evénements (8)
Exécution globaleExécution globale Définir une suite à partir de deux
suites d’événements Intérêt
Synchroniser deux processus Trouver un ordre entre les événements des
deux suites Exemple: Accès à une ressource critique Définir un ordre d’accès: Fin(P1) <
Début(P2) ou Fin(P2) < Début(P1)
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Evénements (9)Evénements (9)
Ordonnancement globalOrdonnancement global Problématique
Comment définir la suite des événements d’un système réparti
Passage d’un ensemble de suites locales à une suite globale
Relation de Relation de précédenceprécédence
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Evénements (10)Evénements (10) Contrainte
Connaissances locales sur les événements
Solution Définir un opérateur de précédence et lui
associer une sémantique Utiliser le principe de causalité
Cause précèdeprécède toujours l’effet
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Evénements (11)Evénements (11) 3 niveaux de causalité
Processus Evénement local n’agit que sur les
événements futurs Entre processus
Communication Emission précède toujours la réception
Composition Relation transitive
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Causalité (1)Causalité (1)
DéfinitionDéfinition Proposée par Lamport [78] Principe
Evénement e précède causalementprécède causalement l’événement e’
e e’
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Causalité (2)Causalité (2)
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Causalité (3)Causalité (3)
Causalité potentielleCausalité potentielle Propriété de la causalité
Définit uniquement une causalité potentielle
On ne peut pas affirmer que ee est la cause effective de e’e’
Par contre e’e’ ne peut pas être la cause de ee
Affirmation par négation
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Causalité (4)Causalité (4)
Indépendance causaleIndépendance causale Définition
(e e’ ) etet (e’ e) Aucun de ces événements ne peut
influencer l’autre Ils sont causalement indépendants e |||| e’
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Causalité (5)Causalité (5)
PasséPassé Notion rattachée à un
événement Passé(e) = { e* } | (e* e) {e}
Intérêt Indépendance causale
Aucun événement ne fait partie du passé de l’autre
Aucun n’influence l’autre
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Causalité (6)Causalité (6)
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Causalité (7)Causalité (7)
Chaîne causaleChaîne causale e0, ... ,en : ei-1 ei, i=1,...,n
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Horloges logiques (1)Horloges logiques (1)
PrésentationPrésentation Définies par Lamport But
Dater des événements Assurer la condition de validité Déterminée par une connaissance locale
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Horloges logiques (2)Horloges logiques (2)
PrincipePrincipe Horloge logique sur chaque site
Compteur (dater les événements) Site i Horloge Hi Estampille
Datation Evénement e dans site i
H(e) = Hi
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Horloges logiques (3)Horloges logiques (3)
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Horloges logiques (4)Horloges logiques (4)
AlgorithmiqueAlgorithmique Initialisation
Hi = 0 pour tout i Evénement e local (site i)
Hi = Hi + 1 Dater e avec Hi
Emission d’un message m Estampiller m ( m , Hi(m) )
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Horloges logiques (5)Horloges logiques (5) Réception d’un message
Hj = max ( Hj , Hi ) + 1 Dater l’événement de réception avec la valeur
de Hj
La date de l’émission peut influencer la date de réception
IntérêtIntérêt Ordonner les événements d’un
système réparti
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Horloges logiques (6)Horloges logiques (6) Condition de validitéCondition de validité
Ordonnancement par estampille Condition suffisante de validité
e e’ Hi(e) < Hj(e’)
Propriété faible de la validité de l’horloge Implication dans un seul sens
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Horloges logiques (7)Horloges logiques (7)
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Horloges logiques (8)Horloges logiques (8)
Type d’ordreType d’ordre Partiel
L’ordre donné par les estampilles n’est pas strict
Deux événements peuvent avoir la même date
Ils sont causalement indépendants Comment les ordonner ?
Ajouter un autre critère Numéro de processus, Adresse MAC, …
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Horloges logiques (9)Horloges logiques (9) Ordre total
2 événements a sur Si et b sur Sj
a b ssi (H(a) < H(b)) ouou (H(a) = H(b) et i<j)
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Horloges logiques Horloges logiques (10)(10)
Limites des estampillesLimites des estampilles Définissent un ordre total Mais, la relation de dépendance
causale est un ordre partiel Eliminent artificiellement la
dépendance causale e e’ : e e’ ou e |||| e’ He = He’ , He< He’ , He> He’
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Horloges logiques Horloges logiques (11)(11)
Ne sont pas denses Si H(e) < H(e’), on ne peut pas savoir s’il
existe un événement e’’ tel que : e e’’ et e’’ e ’
Problème insoluble Est-ce qu’un événement va arriver ? Si oui Quand ?
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 5656
Horloges logiques Horloges logiques (12)(12)
Effets de l’asynchronismeEffets de l’asynchronisme Ambiguïté des horloges logiques
Exemple 4 processus P1, P2, P3 et P4 P2, P3 et P4 envoient des messages à P1 Contrainte
Délivrés dans l’ordre de leurs estampilles Le message m2(3) a été délivré
Peut-on délivrer m4(8) ?
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 5757
Horloges logiques Horloges logiques (13)(13)
Cas 1 Cas 3Cas 2
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 5858
Datation (1)Datation (1)
ConstatConstat Horloges logiques
Satisfont la propriété de validité faible
Problème Comment caractériser la dépendance
causale ? Définir un système de datation tel que
e e’ Hi(e) < Hj(e’)
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Datation (2)Datation (2)
IdéeIdée Utiliser le passé ou l’historique
d’un événement Passé
Passé(e) = { e* | (e* e)} {e} Passéi(e) = { e* } | (e* e) e* pi
Passé(e) = Passéi(e) , {e}
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 6060
Datation (3)Datation (3) Connaître le passé reviendrait à
définir la dépendance causale e e’ e Passé( e’ ) Comment représenter le passé
Définir des Horloges VectoriellesHorloges Vectorielles Estampillage d’un message avec l’historique
à la place d’une simple valeur d’une horloge logique
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Datation (4)Datation (4)
Définition du passéDéfinition du passé Passé d’un événement
Evénement le plus récent Le connaître c’est connaître le passé Définit par un vecteur de n éléments
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Datation (5)Datation (5)
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Horloges vectorielles Horloges vectorielles (1)(1)
PrésentationPrésentation Proposées par Fidge et Mattern
(88) Principe
Un vecteur de taille n par site Chaque site a une composante dans ce
vecteur Date d’un événement
Valeur du vecteur
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Horloges vectorielles Horloges vectorielles (2)(2)
AlgorithmiqueAlgorithmique Initialement
Tous les vecteurs à 0 Vi = (0,…,0)
Evénement local (Site i) Vi[i] = Vi[i]+1
Envoi d’un message par site i Estampillé par valeur courante de
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 6565
Horloges vectorielles Horloges vectorielles (3)(3)
Réception d’un message (m,Vm) Vi[i] = Vi[i]+1
Vi[i] = max(Vi[i],Vm[i]) pour j = 1..n, j i
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 6666
Horloges vectorielles Horloges vectorielles (4)(4)
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 6767
Horloges vectorielles Horloges vectorielles (5)(5)
PropriétésPropriétés Relation d’ordre partiel
V V’ défini par i : V[i] V’[i] V V’ défini par V V’ et V V’ V |||| V’ défini par (V V’) et (V’ V)
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 6868
Horloges vectorielles Horloges vectorielles (6)(6)
Densité Soient ei Si et ej Sj.
SiSi Vk(ei) Vk(ej), pour kj, alorsalors il existe ek tel que (ek ei) et (ek ej)
Dépendance causaleDépendance causale Lien entre les horloges
vectorielles et la dépendance causale
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 6969
Horloges vectorielles Horloges vectorielles (7)(7)
a,b : a b HVect(a) HVect(b)
a |||| b HVect(a) |||| HVect(b)
Condition forte de validité
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Horloges matricielles Horloges matricielles (1)(1)
PrésentationPrésentation Horloge dans chaque site
HMi = matrice nxn Permet de dater un événement
Signification HMi(j,k)
nombre de messages issus de pj vers pk dont pi a connaissance
envoi est causalement antérieur à l’instant présent
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 7171
Horloges matricielles Horloges matricielles (2)(2)
AlgorithmiqueAlgorithmique Evénement local
HMi[i, i] = HMi[i, i] + 1
Emission d’un message m HMi[i, i] = HMi[i, i] + 1
HMi[i, j] = HMi[i, j] + 1
le message est estampillé par Em=HMi
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 7272
Horloges matricielles Horloges matricielles (3)(3)
Réception d’un message m Contrôler la dépendance causale
Ne délivrer m que si tous les messages qui lui sont antérieurs ont été délivrés
Em[j, i] = HMi[j, i] + 1 (ordre FIFO j i)
k i, j : Em[k, i] = HMi[k, i] (messages des autres sites)
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Horloges matricielles Horloges matricielles (4)(4)
Délivrer et mettre à jour les horloges HMi[i, i] = HMi[i, i] + 1
HMi[j, i] = HMi[j, i] + 1
k i, j et l i : HMi[k, l] = max(HMi[k,l], Em[k,l]
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 7474
Horloges matricielles Horloges matricielles (5)(5)
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 7575
Observation (1)Observation (1)
PrésentationPrésentation Observer un calcul réparti
Introduire un processus observateur Reçoit des messages des autres
processus Informé des événements
Observation Suite des événements reçus Doit être compatible avec la relation de
causalité
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 7676
Observation (2)Observation (2)
Mastère InformatiqueISIG Kairouan
Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 7777
Observation (3)Observation (3)
Mastère InformatiqueISIG Kairouan
Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 7878
Observation (4)Observation (4)
Validité d’une observationValidité d’une observation Principe
Temps de transmission borné : d Instant T
Délivrer, à l’instant T, tous les messages ayant des estampilles < T – d dans l’ordre des estampilles
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 7979
Observation (5)Observation (5)
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 8080
Coupure (1)Coupure (1)
PrésentationPrésentation Notion d’état
Système centralisé Etat global et instantané
Horloge commune Mémoire commune
Système réparti Notion d’état assez floue
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 8181
Coupure (2)Coupure (2)
DéfinitionDéfinition Image « instantanée » de l’état
Ensemble d’événements Permet de définir un passé et un futur
par rapport à la coupure Pour chaque processus
Capturer l’état après le dernier événement avant la coupure
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 8282
Coupure (3)Coupure (3)
CohérenceCohérence Doit vérifier la causalité
(e’ C e e’ ) e C
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 8383
Coupure (4)Coupure (4)
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 8484
Coupure (5)Coupure (5)
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 8585
Coupure (6)Coupure (6)
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Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 8686
Coupure (7)Coupure (7)