{"id":31148,"date":"2019-10-31T21:39:44","date_gmt":"2019-10-31T18:39:44","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novyj-balansirovshhik-nagruzki-na-cpu-ot-mit\/"},"modified":"2019-10-31T21:39:44","modified_gmt":"2019-10-31T18:39:44","slug":"novyj-balansirovshhik-nagruzki-na-cpu-ot-mit","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/administrirovanie\/novyj-balansirovshhik-nagruzki-na-cpu-ot-mit","title":{"rendered":"Nuevo equilibrador de carga de CPU de MIT","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
El sistema Shenango se planea utilizar en centros de datos.<\/h5>\n

\n\"Nuevo<\/a><\/noindex>
\n\/ \u0444\u043e\u0442\u043e Marco Verch<\/a><\/noindex> CC BY<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

Seg\u00fan uno de los proveedores, los centros de datos utilizan<\/a><\/noindex> tienen solo entre 20 y 40% de la capacidad computacional disponible. En condiciones de alta carga, este porcentaje puede alcanzar el 60%<\/a><\/noindex>. Esta distribuci\u00f3n de recursos lleva a la aparici\u00f3n de los llamados \"servidores zombis\". Son m\u00e1quinas que pasan la mayor parte del tiempo inactivas, desperdiciando energ\u00eda el\u00e9ctrica. Hoy en d\u00eda, el 30% de los servidores en el mundo est\u00e1n sin trabajo<\/a><\/noindex>, consumiendo electricidad por un valor de $30 mil millones al a\u00f1o.<\/p>\n

Decidieron combatir el uso ineficiente de recursos computacionales en el MIT.<\/a><\/noindex><\/p>\n

Un equipo de ingenieros desarroll\u00f3<\/a><\/noindex> un sistema de balanceo de carga para procesadores llamado Shenango. Su objetivo es monitorear el estado del buffer de tareas y redistribuir los procesos \"atascados\" (que no pueden obtener tiempo de CPU) a m\u00e1quinas libres.<\/p>\n

C\u00f3mo funciona Shenango<\/h2>\n

\nShenango es una biblioteca de Linux en lenguaje C con bindings de Rust y C++. El c\u00f3digo del proyecto y las aplicaciones de prueba han sido publicadas en el repositorio<\/a><\/noindex> GitHub.<\/p>\n

La base de la soluci\u00f3n es un algoritmo llamado IOKernel, que se ejecuta en un n\u00facleo dedicado en un sistema multiprocesador. Gestiona las solicitudes al CPU mediante un marco DPDK<\/a><\/noindex>, que permite a las aplicaciones interactuar directamente con los dispositivos de red.<\/p>\n

IOKernel decide a qu\u00e9 n\u00facleos asignar tareas espec\u00edficas. El algoritmo tambi\u00e9n determina cu\u00e1ntos n\u00facleos ser\u00e1n necesarios. Para cada proceso, se definen n\u00facleos principales (guaranteed) y adicionales (burstable) \u2014 los segundos se activan en caso de un aumento repentino en el n\u00famero de solicitudes al CPU.<\/p>\n

La cola de solicitudes de IOKernel est\u00e1 organizada en forma de buffer circular<\/a><\/noindex>. Cada cinco microsegundos, el algoritmo verifica si todas las tareas asignadas al n\u00facleo han sido completadas. Para ello, compara la ubicaci\u00f3n actual de la \"cabeza\" del buffer con la posici\u00f3n anterior de su \"cola\". Si resulta que la cola ya estuvo en la lista en la verificaci\u00f3n anterior, el sistema marca una sobrecarga del buffer y asigna un n\u00facleo adicional al proceso.<\/p>\n

Al distribuir la carga, se da prioridad a los n\u00facleos en los que se ha ejecutado anteriormente un proceso similar y que a\u00fan permanece en cach\u00e9, o a cualquier n\u00facleo inactivo.<\/p>\n

\"Nuevo
\n
\nShenango utiliza adem\u00e1s el enfoque work stealing<\/a><\/noindex>Los n\u00facleos asignados para el funcionamiento de una sola aplicaci\u00f3n supervisan la cantidad de tareas entre s\u00ed. Si un n\u00facleo completa su lista de tareas antes que los dem\u00e1s, \"asume\" parte de la carga de los vecinos.<\/p>\n

Ventajas y desventajas<\/h2>\n

\nPor palabras<\/a><\/noindex> ingenieros del MIT, Shenango puede procesar cinco millones de solicitudes por segundo y mantener un tiempo de respuesta promedio de 37 microsegundos. Los expertos afirman que, en algunos casos, la tecnolog\u00eda puede aumentar la tasa de utilizaci\u00f3n de procesadores en centros de datos hasta un 100%. Como resultado, los operadores de centros de datos podr\u00e1n ahorrar en la compra y mantenimiento de servidores.<\/p>\n

Potencial de la soluci\u00f3n se destaca<\/a><\/noindex> y especialistas de otras universidades. Seg\u00fan un profesor del instituto coreano, el sistema del MIT ayudar\u00e1 a reducir la latencia en el funcionamiento de los servicios web. Por ejemplo, ser\u00e1 \u00fatil para las tiendas en l\u00ednea. En d\u00edas de ventas, incluso un segundo de retraso en la carga de la p\u00e1gina presenta<\/a><\/noindex> conduce a una disminuci\u00f3n del 11% en el n\u00famero de visitas al sitio. La distribuci\u00f3n r\u00e1pida de la carga ayudar\u00e1 a atender a m\u00e1s clientes.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda todav\u00eda tiene desventajas: no soporta sistemas NUMA NUMA<\/a><\/noindex>-sistemas, en los que los chips est\u00e1n conectados a diferentes m\u00f3dulos de memoria y no \"se comunican\" entre s\u00ed. En este caso, IOKernel puede regular el funcionamiento de un grupo separado de procesadores, pero no de todos los chips del servidor.<\/p>\n

\"Nuevo
\n\/ \u0444\u043e\u0442\u043e Tim Reckmann<\/a><\/noindex> CC BY<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

Tecnolog\u00edas similares<\/h2>\n

\nEntre otros sistemas de balanceo de carga para procesadores, destaca Arachne. Este calcula cu\u00e1ntos n\u00facleos necesita la aplicaci\u00f3n al inicio y distribuye los procesos de acuerdo con esa medida. Seg\u00fan los autores, la m\u00e1xima latencia de la aplicaci\u00f3n en Arachne es de alrededor de 10,000 microsegundos.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda se implementa como una biblioteca C++ para Linux, y su c\u00f3digo fuente est\u00e1 disponible en GitHub<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Otro balanceador es ZygOS. Al igual que Shenango, esta tecnolog\u00eda utiliza el m\u00e9todo de robo de trabajo para redistribuir procesos. Seg\u00fan los autores de ZygOS, la latencia promedio de las aplicaciones al usar esta herramienta es de alrededor de 150 microsegundos, y la m\u00e1xima es de aproximadamente 450 microsegundos. El c\u00f3digo del proyecto tambi\u00e9n est\u00e1 disponible p\u00fablicamente<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Conclusiones<\/h2>\n

\nLos centros de datos modernos contin\u00faan expandi\u00e9ndose, especialmente la tendencia de crecimiento es notable en el mercado de centros de datos hyperscale: en la actualidad, en el mundo existe<\/noindex> 430 centros de datos hiperescalables, pero en los pr\u00f3ximos a\u00f1os su n\u00famero podr\u00eda aumentar en un 30%. Por esta raz\u00f3n, las tecnolog\u00edas de balanceo de carga de la CPU ser\u00e1n muy solicitadas. Sistemas como Shenango ya est\u00e1n implement\u00e1ndose<\/a><\/noindex> por grandes corporaciones, y en el futuro el n\u00famero de tales herramientas solo seguir\u00e1 creciendo.<\/p>\n

\nPublicaciones del Primer Blog sobre IaaS corporativo:<\/p>\n