VAX-кластер обладает следующими свойствами:
· Разделение ресурсов. Компьютеры VAX в кластере могут разделять доступ к общим ленточным и дисковым накопителям. Все компьютеры VAX в кластере могут обращаться к отдельным файлам данных как к локальным;
· Высокая готовность. Если происходит отказ одного из VAX-компьютеров, задания его пользователей автоматически могут быть перенесены на другой компьютер кластера. Если в системе имеется несколько контроллеров внешних накопителей и один из них отказывает, другие контроллеры автоматически подхватывают его работу;
· Высокая пропускная способность. Ряд прикладных систем могут пользоваться возможностью параллельного выполнения заданий на нескольких компьютерах кластера;
· Удобство обслуживания системы. Общие базы данных могут обслуживаться с единственного места. Прикладные программы могут инсталлироваться только однажды на общих дисках кластера и разделяться между всеми компьютерами кластера;
· Расширяемость. Увеличение вычислительной мощности кластера достигается подключением к нему дополнительных VAX-компьютеров. Дополнительные накопители на магнитных дисках и магнитных лентах становятся доступными для всех компьютеров, входящих в кластер.
Работа любой кластерной системы определяется двумя главными компонентами: высокоскоростным механизмом связи процессоров между собой и системным программным обеспечением, которое обеспечивает клиентам прозрачный доступ к системному сервису.
В настоящее время широкое распространение получила также технология параллельных баз данных. Эта технология позволяет множеству процессоров разделять доступ к единственной базе данных. Распределение заданий по множеству процессорных ресурсов и параллельное их выполнение позволяет достичь более высокого уровня пропускной способности транзакций, поддерживать большее число одновременно работающих пользователей и ускорить выполнение сложных запросов. Существуют три различных типа архитектуры, которые поддерживают параллельные базы данных:
· Симметричная многопроцессорная архитектура с общей памятью (Shared Memory SMP Architecture). Эта архитектура поддерживает единую базу данных, работающую на многопроцессорном сервере под управлением одной операционной системы. Увеличение производительности таких систем обеспечивается наращиванием числа процессоров, устройств оперативной и внешней памяти;
· Архитектура с общими (разделяемыми) дисками (Shared Disk Architecture). Это типичный случай построения кластерной системы. Эта архитектура поддерживает единую базу данных при работе с несколькими компьютерами, объединенными в кластер (обычно такие компьютеры называются узлами кластера), каждый из которых работает под управлением своей копии операционной системы. В таких системах все узлы разделяют доступ к общим дискам, на которых собственно и располагается единая база данных. Производительность таких систем может увеличиваться как путем наращивания числа процессоров и объемов оперативной памяти в каждом узле кластера, так и посредством увеличения количества самих узлов;
· Архитектура без разделения ресурсов (Shared Nothing Architecture). Как и в архитектуре с общими дисками, в этой архитектуре поддерживается единый образ базы данных при работе с несколькими компьютерами, работающими под управлением своих копий операционной системы. Однако в этой архитектуре каждый узел системы имеет собственную оперативную память и собственные диски, которые не разделяются между отдельными узлами системы. Практически в таких системах разделяется только общий коммуникационный канал между узлами системы. Производительность таких систем может увеличиваться путем добавления процессоров, объемов оперативной и внешней (дисковой) памяти в каждом узле, а также путем наращивания количества таких узлов.
Таким образом, среда для работы параллельной базы данных обладает двумя важными свойствами: высокой готовностью и высокой производительностью. В случае кластерной организации несколько компьютеров или узлов кластера работают с единой базой данных. В случае отказа одного из таких узлов, оставшиеся узлы могут взять на себя задания, выполнявшиеся на отказавшем узле, не останавливая общий процесс работы с базой данных. Поскольку логически в каждом узле системы имеется образ базы данных, доступ к базе данных будет обеспечиваться до тех пор, пока в системе имеется по крайней мере один исправный узел. Производительность системы легко масштабируется, т.е. добавление дополнительных процессоров, объемов оперативной и дисковой памяти, и новых узлов в системе может выполняться в любое время, когда это действительно требуется.
Параллельные базы данных находят широкое применение в системах обработки транзакций в режиме on-line, системах поддержки принятия решений и часто используются при работе с критически важными для работы предприятий и организаций приложениями, которые эксплуатируются по 24 часа в сутки.
2. Серверы Escala компании Bull
Группа компаний, объединенных под общим названием Bull, является одним из крупнейших производителей информационных систем на мировом компьютерном рынке и имеет свои отделения в Европе и США.
Архитектура PowerScale, представляет собой первую реализацию симметричной мультипроцессорной архитектуры (SMP), разработанной Bull специально для процессоровPowerPC. В начале она была реализована на процессоре PowerPC 601, но легко модернизируется для процессоров 604 и 620. Эта новая SMP-архитектура используется в семействе систем Escala.
Микропроцессор PowerPC поддерживает мультипроцессорную обработку, в частности, модель тесно связанных вычислений в разделяемой (общей) памяти. Работа тесно связанных процессоров предполагает использование разными процессорами одной общей памяти и одной операционной системы, которая управляет всеми процессорами и аппаратурой системы. Процессоры должны конкурировать за разделяемые ресурсы.
В симметричной мультипроцессорной системе все процессоры считаются функционально эквивалентными и могут выполнять операции ввода/вывода и другие вычисления.
Разработанное Bull семейство Escala обеспечивает масштабируемость и высокую готовность систем, центральным местом которых является симметричная мультипроцессорная архитектура, названная PowerScale, позволяющая производить постепенную модернизацию и объединять в системе от 1 до 8 процессоров.
В современных системах SMP наиболее актуальным вопросом разработки является создание высокопроизводительной подсистемы памяти для обеспечения высокоскоростных RISC-процессоров данными и командами. Общее решение этой проблемы заключается в использовании большой высокоскоростной кэш-памяти, т.е. в создании иерархии памяти между процессорами и разделяемой глобальной памятью. Архитектура PowerScale предлагает новый подход к решению вопросов традиционного узкого горла, ограничивающего производительность SMP-систем, а именно, новую организацию управления кэш-памятью и доступа к памяти.
При моделировании прикладных систем, для работы которых необходимо манипулирование огромными объемами данных и разделения доступа к этим данным между многими пользователями или программами, на системах SMP, были замечены два особых эффекта:
· Из-за малой вероятности нахождения соответствующих данных в кэш-памяти возникает весьма интенсивный трафик между системной памятью и кэшами ЦП.
· В традиционной SMP-системе по умолчанию одна из задач планировщика заключается в том, чтобы запустить следующий разрешенный для выполнения процесс на первом же процессоре, который становится свободным. Поэтому по мере того, как увеличивается число процессоров и процессов, вероятность перемещения процессов с одного процессора на другой, также увеличивается. Эта побочная миграция процессов приводит к существенному увеличению уровня трафика между кэшами ЦП. Поэтому ключевым вопросом обеспечения высокой системной производительности становится физическая реализация когерентности кэш-памяти.
В традиционной SMP-архитектуре связи между кэшами ЦП и глобальной памятью реализуются с помощью общей шины памяти, разделяемой между различными процессорами. Как правило, эта шина становится слабым местом конструкции системы и стремится к насыщению при увеличении числа инсталлированных процессоров. Это происходит потому, что увеличивается трафик пересылок между кэшами и памятью, а также между кэшами разных процессоров, которые конкурируют между собой за пропускную способность шины памяти.
В архитектуре PowerScale компании Bull интерфейс памяти реализован с учетом указанного выше профиля приложений и рассчитан на использование нескольких поколений процессоров со все возрастающей производительностью. В действительности архитектура PowerScale с самого начала была разработана в расчете на поддержку до 8 процессоров PowerPC 620.
В архитектуре PowerScale (Рис. 1) основным средством оптимизации доступа к разделяемой основной памяти является использование достаточно сложной системной шины. В действительности эта "шина" представляет собой комбинацию шины адреса/управления, реализованной классическим способом, и набора магистралей данных, которые соединяются между собой посредством высокоскоростного матричного коммутатора. Эта система межсоединений получила название MPB_SysBus. Шина памяти используется только для пересылки простых адресных тегов, а неблокируемый матричный коммутатор - для обеспечения более интенсивного трафика данных. К матричному коммутатору могут быть подсоединены до 4 двухпроцессорных портов, порт ввода/вывода и подсистема памяти.
Главным преимуществом такого подхода является то, что он позволяет каждому процессору иметь прямой доступ к подсистеме памяти. Другим важным свойством реализации является использование расслоения памяти, что позволяет многим процессорам обращаться к памяти одновременно.
Ниже приведена схема, иллюстрирующая общую организацию доступа к памяти (Рис. 2) Каждый процессорный модуль имеет свой собственный выделенный порт памяти для пересылки данных. При этом общая шина адреса и управления гарантирует, что на уровне системы все адреса являются когерентными.
В системе используются большие кэши второго уровня (L2), дополняющие кэши первого уровня (L1), интегрированные в процессорах PowerPC. Это позволяет оптимизировать уровень миграции процессов между процессорами и увеличивает общую пропускную способность системы. Очевидно, что всегда полезно выполнять процесс на одном и том же процессоре и иметь более высокий коэффициент попаданий в кэш, чем при выполнении процесса на следующем доступном процессоре. Используя алгоритмы, базирующиеся на средствах ядра системы, можно определить наиболее подходящее использование пула процессоров с учетом текущего коэффициента попаданий в кэш.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
