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Modèles et protocoles de Modèles et protocoles de cohérence des données en cohérence des données en environnement volatil environnement volatil Grid Data Service IRISA (Rennes), LIP (Lyon) et LIP6 (Paris) Loïc Cudennec Superviseurs : Gabriel Antoniu, Luc Bougé, Sébastien Monnet

Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil. Grid Data Service IRISA (Rennes), LIP (Lyon) et LIP6 (Paris). Loïc Cudennec Superviseurs : Gabriel Antoniu, Luc Bougé, Sébastien Monnet. - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

Modèles et protocoles de cohérence Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement des données en environnement

volatilvolatil

Grid Data ServiceIRISA (Rennes), LIP (Lyon) et LIP6 (Paris)

Loïc Cudennec

Superviseurs :

Gabriel Antoniu,Luc Bougé,Sébastien Monnet

Page 2: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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Proposition de l’équipe PARIS : JuxMem

Un service de partage de données pour la grille

S’inspire des MVP et du PàP Plate-forme d’expérimentation de protocoles de cohérence tolérants aux fautes Repose sur la plate-forme pair-à-pair JXTA (Sun)

En lien avec Grid’5000, 9 sites en France

Depuis 2003 : 2 thèses, 2 stages de DEA Langages

JAVA (11000 lignes de code) C (6000 lignes de code, en cours de développement)

Page 3: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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JuxMemCohérence et tolérance aux fautes

Home

Toléranceaux fautes

Passage àl’échelle

GDG (Global Data Group)

LDG (Local Data Group)

Modèle de cohérence relâchée : la cohérence à l’entrée

Association entre donnée et objet de synchronisation

Verrou en écriture et en lecture Ecrivain unique Lecteurs multiples

Page 4: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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Communication de groupe Application de mécanismes de tolérance aux fautes

Travail fondamentald’algorithmique distribuée

Propriétés souhaitées Groupes auto-organisants Diffusion atomique

Architecture en couches Basé sur les travaux d’André Schiper (EPFL) Travail de Sébastien Monnet

et Jean-François Deverge (IRISA) Détection hiérarchique de défaillances

Marin Bertier (LIP6)Détecteurs de fautes

Consensus

Diffusion atomique

Communication de goupe

Adaptateur

Cohérence

Page 5: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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Protocole de cohérenceProtocole hiérarchique de JuxMem (Jean-François Deverge)

(1) Demande du verrou en écriture

(2) Envoi du verrou en écriture(3) Demande du verrou en lecture

Page 6: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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Motivations

Applications visées : Applications basées sur le couplage de code Visualisation d’un calcul

Objectif : améliorer l’observation d’une donnée partagée Accélérer l’accès à une donnée Ne pas dégrader les performances des autres sites

Moyen Relâcher les contraintes de cohérence sur les observations

Donnée

EcritureLecture

EcritureLecture

Lecture(observation)

Page 7: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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Protocole de cohérenceContribution 1 : analyse et formalisation du protocole

Analyse du fonctionnement à partir du code Réalisation d’automates (15 états, 42 transitions)

Processus utilisateur

Page 8: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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Le scénario de l’observateur Producteur : 50 écritures Consommateur : 50 lectures Observateur : 50 lectures

La plate-forme experimentale : Grid’5000, site rennais 7 nœuds bi-processeurs 2.2GHz, 2Go RAM Réseau ethernet gigabit

Evaluation du protocole existant Contribution 2 : comportement d’un observateur

Observateur (lecteur)

Producteur (écrivain)Consommateur (lecteur)

Page 9: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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Temps d’accès moyens (1ko) Producteur : 19 ms Consommateur : 19 ms

Evaluation des performances La cohérence à l’entrée

Temps d’accès moyens (1ko) Producteur : 19 ms Consommateur : 19 ms Observateur : 19 ms

Page 10: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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Idée 1 : exploiter des copies « anciennes » Copies disponibles sur le client et son LDG Applications : visualisation, moteurs de recherche

Idée 2 : ne plus prendre le verrou en lecture Rapidité de la lecture Suppression du risque de famine Autoriser les lectures en parallèle des écritures

Que peut-on garantir ?

Proposition d’amélioration Contribution 3 : la lecture relâchée

Page 11: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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Contrôler la fraîcheur de la donnée Borner l’écart entre la version la plus récente et celle retournée

par la lecture relâchée Spécifier une fenêtre de lecture Nouvelle primitive d’accès : rlxRead(tampon, fenetre)

Maîtriser la version de la donnée retournée Limiter le nombre de prises de verrou en écriture successives (D) Limiter l’écart des versions entre le client et son LDG (w)

Proposition d’amélioration Contribution 3 : la lecture relâchée

c

LDG 1

LDG 2

w

D

Page 12: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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Lecture relâchée Modélisation UML

VC >= VLDG – (w – D)

c

LDG 1

LDG 2

w

D

Page 13: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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Le scénario de l’observateur Producteur : 50 écritures Consommateur : 50 lectures Observateur : 50 lectures

La plate-forme experimentale : Grid’5000, site rennais 7 nœuds bi-processeurs 2.2GHz, 2Go RAM Réseau ethernet gigabit

Evaluation du protocole existant Contribution 2 : comportement d’un observateur

Observateur (lecteur)rlxRead

Producteur (écrivain)Consommateur (lecteur)

Page 14: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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Temps d’accès moyens (1ko, D=0, w=0) Producteur : 19 ms Consommateur : 19 ms Observateur : 9 ms

Evaluation des performances La cohérence à l’entrée, extension lecture relâchée

Page 15: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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Evaluation des performances La cohérence à l’entrée, extension lecture relâchée

Temps d’accès moyens (1Mo, D=0, w=0) Producteur : 69 ms Consommateur : 63 ms Observateur : 44 ms

Temps d’accès moyens (1Mo, D=3, w=6) Producteur : 60 ms Consommateur : 61 ms Observateur : 23 ms

Page 16: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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Formalisation d’un protocole de cohérence hiérarchique Analyse du fonctionnement à partir du code Réalisation d’automates (15 états, 42 transitions)

Proposition d’amélioration : lectures relâchées Recherche bibliographique sur le « versioning » des données Formalisation, extension du modèle de cohérence Conception

diagrammes UML extension et modification des automates (16 états, 45 transitions)

Contributions

Page 17: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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Implémentation Protocole existant plus fiable Support de la primitive « rlxRead »

Evaluation des performances Développement d’une application synthétique pour les tests Mesures sur le site rennais de la plate-forme Grid’5000

10 types d’expérimentations réalisées Gain de temps en lecture jusqu’à 50% Mécanisme peu intrusif : pas de dégradation des performances

Contributions

Page 18: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

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Tests multi-sites Déjà testé sur une centaine de nœuds répartis sur 4 sites

Auto-adaptabilité Variation de la fenêtre de lecture Adaptation en fonction de la charge réseau Qualité d’observation

Article en cours de finalisation Soumission à Cohérence des Données en Univers Réparti 2005 Version étendue : HIPS de IPDPS 2006

Conclusion Ouverture

Page 19: Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement volatil

Modèles et protocoles de cohérence Modèles et protocoles de cohérence des données en environnement des données en environnement

volatilvolatil

Grid Data ServiceIRISA (Rennes), LIP (Lyon) et LIP6 (Paris)

Loïc Cudennec

Superviseurs :

Gabriel Antoniu,Luc Bougé,Sébastien Monnet