Rechnerarchitektur SS 2012

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1 Rechnerarchitektur SS 2012 Cluster TU Dortmund, Fakultät für Informatik XII Literatur: Hennessy/Patterson: Computer Architecture, 3. Auflage, 2003, Abschnitte , S. 838ff. Hennessy/Patterson: Computer Architecture, 5. Auflage, 2012, Kapitel 6, S. 431ff. Stand 12. Juli 2012

2 Cluster Einführung von Switches als Teil lokaler Netze (LANs) ermöglichte hohe Bandbreiten und Skalierbarkeit! Parallele Rechner können aus... Standard-Desktop-Maschinen und... Standard-Netzwerkkomponenten aufgebaut werden. (anstelle spezialisierter Hardware [insbes. für Verbindungen]) MP-Systeme dieser Art bezeichnet als Cluster Viele Anwendungen (z.b. Datenbank, Web-Service) auch bei lockerer Kopplung (im Ggs. zu [N]UMA) effizient ausführbar Erfordern aber hohe Verfügbarkeit Einfache Behebung von Hardwarefehlern (repairability) wichtig Rechnerarchitektur SS 2012 º» 1

3 Cluster: Herausforderungen für die Systemleistung Problem 1 : Verbindung der Knoten (lose Kopplung) Kommunikation im Cluster über I/O-Bus der Knotenrechner (im Ggs. zu Speicher-Bus bei Multiprozessor) geringere Bandbreite, höhere Latenz Bedeutet auch: Cluster kommunizieren via Software (Kommunikation in Multiproz. in Hardware) Aber: Verbindungen standardisiert kostengünstig Problem 2 : Aufteilung des Speichers auf Rechenknoten Cluster hat N (vollständig!) unabhängige Speicher und N Kopien des Betriebssystems kann nicht wie in SMP- / DSM-Systemen von allen Knoten als Gesamtheit verwendet werden (weniger Arbeitsspeicher f. Anwendungen) Aber: Preisverfall d. Speicherbausteine relativiert Vorteil v. MPs Rechnerarchitektur SS 2012 º» 2

4 Cluster: Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit Nachteil separater Speicher für Programmgröße wird Vorteil für Systemverfügbarkeit und Erweiterbarkeit Ersetzen einer Maschine im Cluster einfach (ist unabh. von anderen und nur über LAN verbunden) In Shared-memory MP Isolation eines Knotens schwierig, erfordert Aufwand in Hardware (z.b. hot swap -Fähigkeit) Aufbau aus Komplett-Rechnern und unabhängigen skalierbaren Netzwerken einfach erweiterbar Keine aufwendige Rekonfiguration der Verbindungsstruktur Erweiterung ohne Einstellung des Betriebs möglich (d.h. ohne laufende Anwendung herunterzufahren) attraktiv für Web-Service-Provider Rechnerarchitektur SS 2012 º» 3

5 Nachteil: Cost of Ownership Cluster: Vor- und Nachteile Administration eines Clusters mit N Knoten annähernd genauso aufwendig wie von N einzelnen Maschinen Aber: Administration von MP mit N Prozessoren annähernd so aufwendig wie Administration eines Rechners! Vorteil: Preis äquivalenter Rechenleistung Große MP-Systeme i.d.r. geringe Stückzahl hohe Kosten Verwendung von Standardkomponenten (Desktop, LAN) niedrige Hardwarekosten Vorteil: Skalierbarkeit, Isolation/Behebung von Fehlern Nachteil: Eingeschränkte Kommunikationsleistung Einsatzmöglichkeiten von Clustern eingeschränkt! Nachteil durch Aufteilung des Speichers heute zweitrangig Rechnerarchitektur SS 2012 º» 4

6 Cluster: Beispielstrukturen Betrachten (relativ einfache) Cluster mit) jeweils 32 Prozessoren in unterschiedlicher Konfiguration bzgl. Preis des Clusters Uni-Prozessor-basiert = klassischer Cluster 1 Prozessor mit lokalem Speicher und lokaler/n Festplatte(n) 2-fach SMP-Cluster ( hybride Konfiguration) Wie zuvor, jedoch SMP-Systeme mit 2 Prozessoren und lokalem/n Speicher/Platten 8-fach SMP-Cluster (nur 4 Knoten) s.o. mit 8-Prozessor SMPs Fazit: Ähnliche Kosten für Uni-Proz. bzw. 2-fach SMP 8-fach SMP ca. 30% höhere Kosten Rechnerarchitektur SS 2012 º» 5

7 Cluster: Beispielstrukturen II c 2003 Elsevier Science Rechnerarchitektur SS 2012 º» 6

8 Cluster: Beispielstrukturen III c 2003 Elsevier Science Rechnerarchitektur SS 2012 º» 7

9 Cluster: Popularität Wegen geringer Kosten und Skalierbarkeit seit Ende 1990er für Web-Services (viele isolierte Tasks, lose, langsame Kopplung keine Einschränkung) Bedeutung wächst auch im Bereich wissenschaftlichen Rechnens Rechnerarchitektur SS 2012 º» 8

10 Cluster: Popularität II Verteilung der Prozessorarchitekturen (bei Top500-Rechnern) Rechnerarchitektur SS 2012 º» 9

11 Cluster: Popularität III Verteilung der Betriebssysteme (bei Top500-Rechnern): Linux führend! Rechnerarchitektur SS 2012 º» 10

12 Wachsende Bedeutung auch im Datenbank- Bereich wegen gutem Kosten/Leistungsverhältnis Hier: Transaktionsbasierter Benchmark TPC-C Cluster: Popularität VI c 2003 Elsevier Science Rechnerarchitektur SS 2012 º» 11

13 Beispiel: Google Dramatisches Wachstum des World Wide Web und der korrespondierenden Suchanfragen für Web-Seiten: Indizierte Seiten Anfragen/Tag Suchmaschine Zeitpunkt (Millionen) (Millionen) April World Wide Web Worm Nov Alta Vista Dez Google Feb ? Google 2008 ca ? Google 2009? 293 Google Beachte: Anzahl Seiten von 1994 bis 2008! Ziel für Google Hardware: Skalierbarkeit mit Wachtumsrate des Suchproblems Kontinuierliche Verfürbarkeit Geringe Latenz der Suchanfragen (< 0.5s inkl. Netz-Latenz) Hohe Bandbreite für Anfragen und Indizierung des Web Rechnerarchitektur SS 2012 º» 12

14 Der Google-Cluster Struktur des Google-Clusters (Stand Dezember 2000) 6000 Prozessorknoten, (lokale) Festplatten Damals größtes privates Speichersystem Redundanz nicht durch RAID sondern durch redundante sites (1x Virginia, 2x Silicon Valley) Index (einige TB) und gecachte Seiten (einige TB) werden zwischen sites repliziert Innerhalb der sites zusätzlich repliziert zur Lastverteilung 2-Stufige, baumförmige Vernetzung mit redundanten Switches PCs organisiert in Racks zu je 40 (2 Racks ein Gehäuse) PCs: Standard Intel, lokale Platte, Betriebssystem: Linux Rechnerarchitektur SS 2012 º» 13

15 Der Google-Cluster II c 2003 Elsevier Science Redundante Vernetzung der Rechner-Racks: 2 Haupt-Switches für Verbindung nach außen 2 Switches pro Rack zur Vernetzung der PCs Rechnerarchitektur SS 2012 º» 14

16 Der Google-Cluster III Racks mit 40 PCs, je 1HE-Einschübe, lokale Switches Rechnerarchitektur SS 2012 º» 15

17 Data Center Data Center ˆ= Cluster XXL Hauptsächliche Herausforderungen: Modularität bzw. Skalierbarkeit: hierarchisch modulare Struktur ( Racks und Module [v. Google erstmals als Container ausgeführt]) Commodity Hardware Energieeffizienz (PUE ˆ= Power Utilization Efficiency) PUE = Reduktion durch: Gesamtleistungsaufnahme Leistungsaufnahme des IT-Equipments wenige, effiziente Transformationsstufen einfache unterbrechungsfreie Stromversorgung effiziente Kühlung Rechnerarchitektur SS 2012 º» 16

18 PUE für 9 Google Data Centers Data Center: Energieeffizienz Hinweis: Ex. jahreszeitliche Schwankungen wegen der Veränderung der Kühlungsverhältnisse Rechnerarchitektur SS 2012 º» 17

19 Beispiel: Die Google Data Center... Stand ca. 2008/09: Mindestens 36(!) Rechenzentren weltweit (19 USA, 12 Europa, 3 Asien, 1 Russland, 1 Süd-Amerika) Wohl größtes privates System von Rechenzentren bzw. Speicherkapazität Aber: Ex. vergleichbare Systeme von Microsoft, Amazon, Facebook,... Archive.org? Bedient neben Web-Suchanfragen auch verschiedenste andere Google-Dienste (Mail, Maps, YouTube, Docs,...) Rechnerarchitektur SS 2012 º» 18

20 Beispiel: Die Google Data Center Standorte der Google Data Centers weltweit Quelle: royal.pingdom.com nicht Google!, Stand 2008 Rechnerarchitektur SS 2012 º» 19

21 Beispiel: Die Google Data Center Standorte der Google Data Centers in Eurpoa Quelle: royal.pingdom.com nicht Google!, Stand 2008 Rechnerarchitektur SS 2012 º» 20

22 Beispiel: Die Google Data Center Gründe für die Standortwahl der Google Data Center (Quelle: royal.pingdom.com) Große Mengen billiger Elektrizität Grüne Energie, d.h. erneuerbare Energiequellen Nähe zu Flüssen oder Seen [Google verwendet große Mengen an Kühlwasser] Große, abgelegene Grundstücke wg. privacy und Sicherheit Distanz zu anderen Google Data Centern wg. schnellen Netzwerverbindungen zwischen diesen Steuervorteile Rechnerarchitektur SS 2012 º» 21

23 Beispiel: Die Google Data Center Quelle: Elsevier Science Struktur der Server Container Rechnerarchitektur SS 2012 º» 22

24 Luftstrom innerhalb d. Containers Beispiel: Die Google Data Center Quelle: Zentrale cold aisle, Rückführung der Warmluft hinter den Servern, Abkühlung der Warmluft durch Wärmetauscher (und Zirkulationslüfter) im Unterboden Rechnerarchitektur SS 2012 º» 23

25 Beispiel: Die Google Data Center Einzelner Google Server (inkl. Festplatten, Netzteil, und Batterie (r.o.) für unterbrechungsfreie Stromversorgung) Quelle: IEEE Spectrum Rechnerarchitektur SS 2012 º» 24

26 Informationen zu Data Centers... dokumentiert online / in Videos / Präsentationen: Google Data-Center: Efficient Data Center Summit 2009 (Gastgeber: Google) Google data center video tour Server für die Google Data-Center (Detail zu s.o.) Google Data-Center in Hamina, Finland Facebook Data-Center: Das Open Compute Projekt (OpenSource Design und Spezifikation eines Data Centers) Microsoft Cloud Data Centers Rechnerarchitektur SS 2012 º» 25

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