Performance Characterization of Descentralized Algorithms for Replica Selection in Distributed Object Systems Carlos Eduardo Benevides BezerraIvan Medeiros.

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1 Performance Characterization of Descentralized Algorithms for Replica Selection in Distributed Object Systems Carlos Eduardo Benevides BezerraIvan Medeiros Monteiro 1 Análise do Artigo CMP167 – Programação com Objetos Distribuidos B Carlos Eduardo Benevides Bezerra Ivan Medeiros Monteiro Instituto de Informática - UFRGS - 2007

2 Performance Characterization of Descentralized Algorithms for Replica Selection in Distributed Object Systems Carlos Eduardo Benevides BezerraIvan Medeiros Monteiro 2 Motivação Uso de réplicas em sistemas distribuídos –robustez –escalabilidade –performance Diversos algoritmos de seleção de réplica Falta de uma comparação de desempenho Buscar um novo algoritmo, mais eficiente

3 Performance Characterization of Descentralized Algorithms for Replica Selection in Distributed Object Systems Carlos Eduardo Benevides BezerraIvan Medeiros Monteiro 3 Problemas a Resolver Comparação de desempenho –Definir parâmetros de comparação –Simular os diferentes algoritmos Criar um novo algoritmo –Buscar uma otimização em relação a um já existente

4 Performance Characterization of Descentralized Algorithms for Replica Selection in Distributed Object Systems Carlos Eduardo Benevides BezerraIvan Medeiros Monteiro 4 Algoritmos Comuns Algoritmos estáticos –Round-robin Seleção cíclica das réplicas –Randômico Réplica é escolhida aleatoriamente –Proporcional Proporção definida pelo administrador Proporções não mudam dinamicamente, mesmo com variações na carga das réplicas

5 Performance Characterization of Descentralized Algorithms for Replica Selection in Distributed Object Systems Carlos Eduardo Benevides BezerraIvan Medeiros Monteiro 5 Algoritmos Comuns Algoritmos dinâmicos –Guloso Réplica com melhor performance esperada Cria a “thundering herd”, perdendo desempenho –Com peso (weighted) Periodicamente, cada réplica recebe um peso proporcional à sua performance esperada (Ni / Qi) As transações são distribuídas entre as réplicas, proporcionalmente a seus pesos Distribui de forma mais equilibrada as transações –Particionado Divide as réplicas em: disponível e indisponível e seleciona randomicamente uma réplica disponível

6 Performance Characterization of Descentralized Algorithms for Replica Selection in Distributed Object Systems Carlos Eduardo Benevides BezerraIvan Medeiros Monteiro 6 Algoritmo Proposto Balanceado (balanced) –Similar ao com pesos, porém o parâmetro é mudado –Ao invés de ser a fração de ocupação da réplica, passa a ser o número de requisições necessárias para sobrecarregá-la Balanceado e particionado (balanced- partitioned) –Executa o algoritmo de particionamento –Em seguida, aplica o balanceado sobre a partição disponível

7 Performance Characterization of Descentralized Algorithms for Replica Selection in Distributed Object Systems Carlos Eduardo Benevides BezerraIvan Medeiros Monteiro 7 Arquitetura Utilizada Cliente –Pergunta ao diretor a quem fazer a requisição –Faz requisições continuamente (intervalo de 30s entre a última resposta e a próxima requisição) Diretor –Executa algum dos algoritmos apresentados –Uma em cada cliente (local ao cliente) Réplica –Envia seu estado (Ni e Qi) periodicamente aos diretores Instalada numa rede local

8 Performance Characterization of Descentralized Algorithms for Replica Selection in Distributed Object Systems Carlos Eduardo Benevides BezerraIvan Medeiros Monteiro 8 Medidas de Desempenho Latência do Servidor (S L ) –SQ + SP É o tempo na fila de requisições do servidor mais o tempo de processamento da transação naquele servidor –Pode ser estimado por Ni / Qi Parâmetro utilizado pelos algoritmos guloso e com peso avgRT –Tempo médio de resposta ao cliente probSE – Probabilidade de selecionar réplica erroneamente (selecionar réplica com requisições na fila acima de determinado limite) probSO –Probabilidade de haver sobrecarga de algum servidor

9 Performance Characterization of Descentralized Algorithms for Replica Selection in Distributed Object Systems Carlos Eduardo Benevides BezerraIvan Medeiros Monteiro 9 Resultados

10 Performance Characterization of Descentralized Algorithms for Replica Selection in Distributed Object Systems Carlos Eduardo Benevides BezerraIvan Medeiros Monteiro 10 Resultados

11 Performance Characterization of Descentralized Algorithms for Replica Selection in Distributed Object Systems Carlos Eduardo Benevides BezerraIvan Medeiros Monteiro 11 Conclusões Foi obtida a caracterização da performance. Introduzido dois novos algoritmos de seleção de réplica. Exposto o problema que deve ser evitado algoritmo guloso. Identificação dos algoritmos com peso e o balanceado como a melhor escolha. Evidenciado que o particionamento pode enfraquecer um bom algoritmo. Pergunta: o algoritmo balanceado é uma contribuição significativa?

12 Performance Characterization of Descentralized Algorithms for Replica Selection in Distributed Object Systems Carlos Eduardo Benevides BezerraIvan Medeiros Monteiro 12 Notas a) Motivação e estado-da-arte: 5 A motivação é boa, pois é interessante haver comparações quantitativas de desempenho entre os diferentes algoritmos. O estado-da-arte é levado em consideração, haja vista o ano de publicação das referências bibliográficas; b) Problemas a resolver e Modelo: 3 O problema a resolver, ainda que simples, é interessante, mas o modelo considerado exclui comunicação não local. Considera-se que a variação da latência de comunicação entre os clientes e os servidores é desprezível, o que não é aconselhável em uma rede instável como a Internet; c) Protótipo, Resultados e Comparação com trabalhos relacionados: 5 Os autores conseguiram provar, no modelo especificado por eles, que determinado algoritmo (weighted) é bem melhor que os outros. Além disso, criaram um algoritmo um pouco mais eficiente que o weighted e evidenciaram que o particionamento não é adequado quando se usa bons algoritmos de seleção; d) Redação e formatação: 4 Embora os autores consigam se fazer entender, algumas afirmações não são suficientemente bem explicadas, exigindo que o leitor deduza a razão de ser de tais afirmações.