D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
Stockage et sauvegarde
Advertisements

Module Systèmes d’exploitation
Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure dInformatique (ESI)
Module 5 : Implémentation de l'impression
ACCUEIL DES NOUVEAUX UTILISATEURS DES RÉSEAUX INFORMATIQUES
D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique
Introduction aux réseaux informatiques
Serveur jeu Le serveur fait partie d'un logiciel de jeu en ligne multi joueur en architecture client serveur. Il répond à des demandes.
Types des systèmes d’exploitation
Internet.
Le serveur NAS Network Attached Storage, (NAS) désigne un périphérique de stockage relié à un réseau dont la principale fonction est le stockage de données.
CLUSTERING Grappe d'ordinateurs.
PLAN du COURS Introduction Structure des Systèmes Informatiques
Reference Model of Open Distributed Processing
IH* – Hachage Multidimensionnel Distribué et Scalable
Le File Transfer Protocol
Les réseaux informatiques
Architecture de machines La mémoire
Système de stockage réseaux NAS - SAN
ARCHITECTURE DES ORDINATEURS
PBST*: une nouvelle variante des SDDS
Etude des Technologies du Web services
Les réseaux informatiques
Les réseaux informatiques
Le protocole FTP.
Un nouveau monde d’échange sur Internet ????
Gestion des bases de données
Développement d’applications réparties
Chapitre 1 : Rappels Module : Système et réseau
Module 2 : Préparation de l'analyse des performances du serveur
Module 3 : Analyse des performances du serveur
Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI)
Partage de mémoire à très grande échelle sur des réseaux pair-à-pair
Mohamed Salah MEDDEB 2014/2015 SUPTECH
CEDCOM architecture haute performance pour des applications “big data” Tanguy Raynaud Projet CEDAR.
© OutilsInformatique, 2014 tous droits réservés 1.Définir des termes et concepts de la gestion de réseau. 2.Comprendre les avantages d’un réseau. 3.Comprendre.
Les réseaux informatiques
Structures de données avancées : Concepts réseaux et protocole de communication. D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique.
Structures de données avancées : Fichiers distribués
Plan Définitions et exemples Composants de cluster
Le contenu est basé aux transparents du 7 ème édition de «Software Engineering» de Ian Sommerville«Software Engineering» de Ian Sommerville B.Shishedjiev.
01 - Notions réseau de base. Les différents systèmes de numérotation Le système décimal Le système binaire représentation des données dans un système.
Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI)
Offre DataCenter & Virtualisation Laurent Bonnet, Architecte Systèmes Alain Le Hegarat, Responsable Marketing 24 Novembre 2009.
Elève: ibtihal bekraoui
Le Traitement Informatique des Données Scientifiques Oleg LODYGENSKY Etienne URBAH LAL, Univ Paris-Sud, IN2P3/CNRS,
Structures de données avancées : Concepts du Multidimensionnel D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique.
Structures de données avancées : LH (Hachage linéaire) D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique.
COMPARAISON ENTRE GNUTELLA ET FREENET
Sécurité et Internet Formation.
Architecture des ordinateurs, Environnement Numérique de Travail
DB2. Universal Database. D. Chamberlin, Morgan-Kaufman Delmal, P. SQL2. INPRES, * A First Course in Database Syst. Ullman, J., Widom, J.,
3.3 Communication et réseaux informatiques
V- Identification des ordinateurs sur le réseau
Réseau maillé à transfert de paquets
Khawla azendag 2/2 Les Réseaux.
Réalisé par : Encadré par : - Keheli adnane Pr L.Lamrini
Structures de données avancées : LH* D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique.
LeS RéSeAuX InFoRmAtIqUeS
Étude de systèmes de fichiers distribués Théorie et pratique Cyril Séguin Directeurs de thèse Gaël Le Mahec Alain Cournier Benjamin Depardon c.
Structures de données avancées : Hachage dynamique
Lellouche Aaron ITIC Paris
Architecture et technologie des ordinateurs II
Gestion des documents internes avec SQL Server 2005 Date de publication : janvier 2006.
Historique L’évolution des architectures du début à nos jours.
1 G ÉNÉRALITÉS Notions et caractéristiques générales.
Travailler dans un environnement numérique évolutif Domaine D1.
PetaSky: Expérimentations avec HadoopDB et Hive 1 Amin Mesmoudi.
ASR5 Système pour architectures multicœurs CSC5001 : Systèmes Hautes Performances Architecte de Services informatiques Répartis Gaël Thomas
Révisions pour l’exam L2 Informatique Obligatoire.
Transcription de la présentation:

D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique Structures de données avancées : SDDS (structures de données distribuées et scalables) D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique

Sdds : - Systèmes distribués - Définition  Un ensemble de machines se partageant les données à stocker et la charge CPU. Les tâches de communication inter-machines sont transparentes à l’utilisateur, L’ensemble du système apparaît comme une seule machine virtuelle.

Sdds : - Architectures Matérielles - Architecture à Mémoire Partagée : Shared-Memory Processeurs indépendant avec une mémoire commune Limité à une dizaine de processeurs ( La mémoire devient un goulot d’étranglement) L’ajout d’un nouveau processeur peut entraîner des modifications importantes au niveau du matériel

Sdds : - Architectures Matérielles - Architecture à Disques Partagés : Shared-Disk Chaque processeur a sa mémoire privée et peut accéder à n’importe quel disque à travers un réseau d’interconnexion Chaque processeur peut ainsi copier des pages d’une base de données sur un disque partagé dans son propre cache disque. Nécessite une gestion des conflits d’accès aux même pages et l’implantation d’un protocole de gestion de cohérence des caches. La complexité de ces mécanismes limite les performances de cette architecture.

Sdds : - Architectures Matérielles - Architecture sans partage : Shared-Nothing Chaque processeur dispose de sa propre mémoire locale et de son propre espace disque ( Chaque nœud apparaît comme un serveur de données local avec sa propre base de données) Cette architecture s’est développée grâce aux réseaux de PCs et de stations de travail qui permettent d’intégrer un grand nombre de processeurs (plusieurs centaines, voire des milliers de processeurs). Extensibilité et disponibilité très séduisantes. Minimiser la quantité de données transférées sur le réseau. Ces systèmes sont cependant difficiles à administrer et à programmer.

Sdds : - Structures de données classiques - Stockage sur un seul site  Limite de taille Mécanisme de calcul d'adresse unique et centralisé  un point d'accumulation Limite sur les performances d'accès Vulnérabilité aux pannes Pas de Scalabilité Serveurs Clients Répertoire d'accès

Sdds : - Structures de données classiques - Schémas de distribution classiques : Partitionnement par intervalle, Partitionnement par hachage Round-Robin , …

Sdds : - Scalable distributed data structures - Une nouvelle classe de structures de données pour des bases de données modernes  SDDS Conçues spécifiquement pour les multiordinateurs d’une grande taille Avec des données multimedia, géographiques, texte,… Assure la Scalabilité Grandissant rapidement en gardant les mêmes performances Assure une haute disponibilité

Sdds : - Multiordinateurs – définitions - Une collection faiblement couplés d'ordinateurs : Station de travail, PC, CPU Interconnectés par un réseau haut-débit (≥ 100 Mb/s)  : LAN (Local Area Network), WAN(Wide Area Network), … Architecture à partage de rien avec passage de messages : Unicast, Multicast et Broadcast

Sdds : - Multiordinateurs – définition - B C Inter réseau A

Sdds : - Multiordinateurs - avantages Bon marchés et souvent ils existent déjà Puissance théorique de ressources en calcul et mémoires impossible pour un super-ordinateur traditionnel  : HP laboratories (1500 WS) = 50 GO de RAM et quelques TO ( Téra octets) de disque. (1 TO = 1020 octets ) UCBerkeleySodaHall (500 WS) = 64 GO de RAM et plus d’un TO de disque Possibilités de bases de données en RAM distribuée :

Sdds : - Multiordinateurs - avantages RAM local RAM distant RAM distant Disque local réseau gigabit Ethernet Temps d'accès 100 nsecs 1 µsecs 100 µsecs 10 msec En proportion 1 mn 10 mn 2 heures 8 jours

Sdds : - Multiordinateurs – Axiomes généraux - Les données sont identifiées par des clés (d1), OID pour les objets Les données sont stockées sur des serveurs et sont accédées par des clients autonomes Il n'y a pas de répertoire central d'accès Image locale par client Mécanisme de vérification et de redirection des requêtes Mécanisme de mise à jour distribué des images des clients Les mises à jour de la structure d'une SDDS ne sont pas envoyées aux clients de manière synchrone

Sdds : - Multiordinateurs – Contraintes - Les IAM font converger l’image d'un client vers l'image réelle du fichier L'ensemble des renvois ne se fait qu'en quelques messages. Contraintes de performance d'accès d'une SDDS Nombre de messages sur le réseau par opération(indépendante des paramètres du réseau) Convergence de vue d’un nouveau client et d'un client peu actif Contraintes de scalabilité Prendre en charge n’importe quelle quantité de données Maintenir les performances quand le volume de données stockées varie

Sdds : - Multiordinateurs – Contraines - Contraintes de distribution Une grande quantité de données Traitement parallèle et distribué Contraintes de disponibilité Assurer la continuité du fonctionnement 24 heures / 7 jours

Sdds : - Multiordinateurs – typologie - Basées sur le hachage : LH*, DDH et EH* Ordonnées : RP*, CTH*, DRT, et Distributed B+-tree Multidimensionnelles : k-RP* , k-DRT et IH* Haute-disponibilité : LH*m, LH*s, LH*g, LH*RS , LH*SA

Sdds : Variantes Arbre Hachage Structure de Données Classiques Arbre Hachage DRT, RP* CTH* 1-dimensionnel LH*, LH*LH DDH, EH* d-dimensionnel IH**