Outils dexploitation dune grappe de grande taille Philippe Augerat ID-IMAG Apache-INRIA JTE cluster computing, 2 octobre 2001.

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1 Outils dexploitation dune grappe de grande taille Philippe Augerat ID-IMAG Apache-INRIA JTE cluster computing, 2 octobre 2001

2 Objectifs -Mettre en place des architectures de calcul et de services basées sur des centaines (milliers) de PC -Voir (accéder, administrer, programmer) ces machines comme sil sagissait dune seule

3 Ka Passage à léchelle des outils dexploitation : -installation de système dexploitation -lancement de commandes parallèles -copie de fichiers/systèmes de fichiers -outils de monitoring

4 Installation des machines dune grappe de PC de grande taille Installation un système de fichiers de grande taille : –Sur un grand nombre de machines –Dans un temps relativement court –Avec un minimum d interventions humaines Ajuster quelques paramètres systèmes

5 Variantes/usages dédié à un OS, matériels hétérogènes, système double boot Passage à léchelle Intégré à un environnement de programmation Grappes, salles denseignement, intranet, grilles de grappes Produits : Kickstart, SIS, SCE, FAI, Ghost, Patagonia clonesys

6 Diffusion dun OS Problématique : Très grande quantité de données (ordre du Go), seul le débit de la méthode importe sauf à vouloir aussi minimiser le traffic réseau Solutions techniques : Multicast Arbres couvrants Pipelines

7 Topologies de diffusion chaîne arbre binaire arbre binomial multicast : fiabilisation (?) séquentiel

8 Installation en chaîne : Ka-deploy (Simon Derr 2001) Les clients demandent à la machine source (le serveur) ladresse IP de la fin de la chaîne et s y connectent Serveur Contrôle Données Client 1Client 2Client 3

9 Disque Récupération des données Quand la chaîne est formée, le serveur envoie les données à travers la chaîne Chacun des clients lit les données en provenance de la chaîne, les écrit sur son disque et les envoie au reste de la chaîne Client 1Client 2Client 3 Disque Serveur

10 Plate-forme dévaluation : I-cluster 225 HP e-PC PIII 733 Mhz 385ème au Top500

11 Performances Multicast : 4 Mo/s vers 100 nœuds se dégrade ensuite Par étapes, arbre binomial : Un peu plus lent pour le nombre de machines concerné (6 à 8 étapes nécessaires) Arbre sans étapes : débit ~= 10Mo/s (en théorie débit optimal). Linstallation de 200 machines prends une vingtaine de minutes.

12 Problèmes Synchronisation : l écriture de petits fichiers (lente) vers la fin de la chaîne semble ralentir l écriture de gros fichiers (rapide) sur les premières machines de la chaîne Prise en compte de la topologie du réseau dans la construction de la chaîne –Trie les machines par adresse IP –Doit tenir compte dinformations plus sûres

13 Extensions Déployer Windows : utilisation de dd au lieu de tar pour les copies Extension à la gestion dun Intranet Bibliothèque dalgorithmes Tolérance aux pannes, intrusion Extension aux grilles

14 Extension à linstallation dune grappe sur Intranet Préserver les données du propriétaire de la machine Éventuellement installer un second système Savoir basculer la machine dans un état particulier (utiliser un « screensaver », rebooter en mode cluster)

15 Reboot des machines dans un mode donné –Par le réseau : protocole PXE sur la carte réseau, permet de configurer certains paramètres (DHCP) et de télécharger un programme damorçage Lopération que la machine doit réaliser au boot (étapes dinstallation, démarrage en Windows ou linux, …) est décrite dans un fichier détat accessible par le réseau (TFTP) –Switch pris en charge au niveau du BIOS –Chargement direct dun noyau Linux sous Windows

16 Bibliothèque de communications collectives (Cyrille Martin 2000) But : Lancement rapide de processus sur un grand nombre de nœuds. –Récupération de signaux, entrées/sorties –Utilisation du canal de communication crée entre les processus pour diffuser des données

17 Usages –Gestion des processus et E/S (lancement de programmes ou commandes parallèles, réseau de contrôle dans un environnement de programmation parallèle ou de monitoring) –Déplacement des données (fichiers, opération collectives dans MPI, installation de lOS) –Etc

18 Différents principes utilisés: Avec démons dédiés: –Score, mpid (démons existants reliés en anneau) –... Sans démon dédié: –mpirun (demande d'exécution distante séquentielle "rsh") –Ka-run appel récursif aux démons classiques (rshd, rexecd …) mise en pipeline du client

19 Optimisation du lancement Une étape = un appel d'exécution distante Déroulement d'une étape dans le temps: Demande de connexion Création ou échec de connexion authentification il faut minimiser le nombre d'étapes arbre binomial et faire plus en une étape réaliser les appels dexécution distante de manière asynchrone

20 Optimisation du lancement (2) 2134 Temps arbreséquentielpipeline

21 Lancement

22 Diffusion de données (1)

23 Diffusion de données (2)

24 Diffusion de données (3) -utilisation de NFS -copie des données sur les nœuds avant le lancement de lapplication (Ka-deploy) -Une évaluation de PVFS « négative » -Accès à de grands volumes de données avec un forwarder NFS (Pierre Lombard)

25 Conclusion et perspectives Exploitation très souple dune grappe (installation, upgrade, passage en Windows 2000) Des commandes parallèles performantes Exploitation dun intranet Déploiement adaptatif dans un environnement grille Utilisation dans un environnement de programmation parallèle Intégration à une distribution Mandrake pour cluster

26 Monitoring système -Deux problèmes difficiles liés au passage à léchelle : -Limiter lintrusion de la prise de mesure : -Collecte locale (performance co-pilot) -Collecte réseau (Ka-run) -Accéder à linformation pertinente : -Outil de visualisation interactif (Pajé) -Un problème lié à la ré-utilisabilité des logiciels : -Standardisation du format des données

27 Pajé (Benhur Stein 1999) value Généricité (informations applicatives, systèmes, mixage de plusieurs traces) : XML-like

28 Pajé Scalabilité (filtres interactifs) : accéder à linformation pertinente

29 Plan Objectifs de Ka Déploiement du système dexploitation Gestion de processus Système de fichiers Monitoring Conclusion

30 Background Modèles de performances Opérations de communications collectives Environnements de programmation parallèle Utilisation de logiciels standards (MPI, Posix, NFS, rsh) Ingénierie des OS

31 Utilisation des plateformes parallèles: Utilisation standard : –Réservation et allocation dune partie de la plate- forme –Environnement de programmation parallèle Une image de système pas si unique : –Gestion des processus –Distribution des données : copies, systèmes de fichiers –Monitoring de la plate-forme

32 Questions