{"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\/ro\/blog\/administrirovanie\/novyj-balansirovshhik-nagruzki-na-cpu-ot-mit","title":{"rendered":"\u00cencarc\u0103torul de echilibru pentru CPU de la MIT","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Sistemul Shenango este planificat s\u0103 fie folosit \u00een centrele de date.<\/h5>\n

\n\"\u00cencarc\u0103torul<\/a><\/noindex>
\n\/ \u0444\u043e\u0442\u043e Marco Verch<\/a><\/noindex> CC BY<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

Conform datelor unui provider, centrele de date utilizat\u0103<\/a><\/noindex> dispun de doar 20\u201340% din puterea de calcul disponibil\u0103. La \u00eenc\u0103rc\u0103ri mari, acest procent poate ajunge p\u00e2n\u0103 la 60%<\/a><\/noindex>. O astfel de distribu\u021bie a resurselor duce la apari\u021bia a\u0219a-numitelor \u201eservere zombie\u201d. Acestea sunt ma\u0219ini care stau inactive \u00een cea mai mare parte a timpului, consum\u00e2nd energie electric\u0103 \u00een mod inutil. \u00cen prezent, 30% din serverele din lume stau f\u0103r\u0103 activitate<\/a><\/noindex>, consum\u00e2nd electricitate \u00een valoare de 30 miliarde de dolari pe an.<\/p>\n

Pentru a combate risipa ineficient\u0103 de resurse de calcul, s-au decis la MIT.<\/a><\/noindex><\/p>\n

Echipa de ingineri a dezvoltat<\/a><\/noindex> un sistem de echilibrare a \u00eenc\u0103rc\u0103turii pe procesoare denumit Shenango. Scopul s\u0103u este de a monitoriza starea bufferului de sarcini \u0219i de a redistribui procesele \u201eblocate\u201d (care nu pot ob\u021bine timp de procesor) pe ma\u0219ini disponibile.<\/p>\n

Cum func\u021bioneaz\u0103 Shenango<\/h2>\n

\nShenango este o bibliotec\u0103 Linux scris\u0103 \u00een C, cu binding-uri Rust \u0219i C++. Codul proiectului \u0219i aplica\u021biile de testare sunt publicate \u00een repository<\/a><\/noindex> pe GitHub.<\/p>\n

Solu\u021bia se bazeaz\u0103 pe un algoritm IOKernel, care ruleaz\u0103 pe un nucleu dedicat al unui sistem multiprocesor. Acesta gestioneaz\u0103 cererile c\u0103tre CPU prin intermediul unui cadru DPDK<\/a><\/noindex>, care permite aplica\u021biilor s\u0103 interac\u021bioneze direct cu dispozitivele de re\u021bea.<\/p>\n

IOKernel decide c\u0103ror nuclee s\u0103 aloce o sarcin\u0103 specific\u0103. Algoritmul decide, de asemenea, c\u00e2te nuclee sunt necesare. Pentru fiecare proces, sunt definite nuclee principale (guaranteed) \u0219i suplimentare (burstable) \u2014 cele secundare sunt activate \u00een cazul unei cre\u0219teri bruste a num\u0103rului de cereri c\u0103tre CPU.<\/p>\n

Coada cererilor IOKernel este organizat\u0103 sub forma unui buffer circular<\/a><\/noindex>. La fiecare cinci microsecunde, algoritmul verific\u0103 dac\u0103 toate sarcinile desemnate nucleului au fost \u00eendeplinite. Pentru aceasta, compar\u0103 pozi\u021bia curent\u0103 a \u201ecapului\u201d bufferului cu pozi\u021bia anterioar\u0103 a \u201ecozii\u201d sale. Dac\u0103 se constat\u0103 c\u0103 coada a fost deja \u00een r\u00e2ndul cererilor la ultima verificare, sistemul semnaleaz\u0103 o suprasarcin\u0103 a bufferului \u0219i aloc\u0103 un nucleu suplimentar pentru proces.<\/p>\n

\u00cen distribuirea \u00eenc\u0103rc\u0103turii, prioritatea este dat\u0103 nucleelor pe care se executase anterior o astfel de sarcin\u0103 \u0219i care au r\u0103mas par\u021bial \u00een memoria cache, sau oric\u0103ror nuclee inactivate.<\/p>\n

\"\u00cencarc\u0103torul
\n
\nShenango utilizeaz\u0103 suplimentar abordarea furti\u0219ag de lucru<\/a><\/noindex>Nuclee dedicate pentru func\u021bionarea unei aplica\u021bii monitorizeaz\u0103 num\u0103rul de sarcini dintre ele. Dac\u0103 un nuclee \u00ee\u0219i finalizeaz\u0103 lista de sarcini \u00eenaintea celorlalte, atunci \"\u00ee\u0219i reduce\" o parte din sarcina celor vecini.<\/p>\n

Avantaje \u0219i dezavantaje<\/h2>\n

\nDup\u0103 vorbelor lor<\/a><\/noindex> inginerii de la MIT, Shenango este capabil s\u0103 proceseze cinci milioane de cereri pe secund\u0103 \u0219i s\u0103 men\u021bin\u0103 un timp mediu de reac\u021bie de 37 microsecunde. Speciali\u0219tii sus\u021bin c\u0103, \u00een anumite condi\u021bii, tehnologia poate cre\u0219te coeficientul de utilizare a procesoarelor \u00een centrele de date p\u00e2n\u0103 la 100%. Astfel, operatorii de centre de date vor putea economisi la achizi\u021bionarea \u0219i \u00eentre\u021binerea serverelor.<\/p>\n

Potent\u021bialul solu\u021biei pun accent pe<\/a><\/noindex> \u0219i speciali\u0219ti din alte universit\u0103\u021bi. Potrivit unui profesor de la institutul coreean, sistemul de la MIT va ajuta la reducerea \u00eent\u00e2rzierilor \u00een func\u021bionarea serviciilor web. De exemplu, va fi util \u00een func\u021bionarea magazinelor online. \u00cen zilele de reduceri, chiar \u0219i o \u00eent\u00e2rziere de o secund\u0103 la \u00eenc\u0103rcarea paginii duce<\/a><\/noindex> duce la o sc\u0103dere cu 11% a vizualiz\u0103rilor site-ului. Distribu\u021bia rapid\u0103 a sarcinilor va ajuta la deservirea unui num\u0103r mai mare de clien\u021bi.<\/p>\n

Tehnologia are \u00eens\u0103 \u0219i dezavantaje - nu suport\u0103 NUMA<\/a><\/noindex>-sisteme multiprocesor, \u00een care cipurile sunt conectate la module de memorie diferite \u0219i nu \"comunic\u0103\" \u00eentre ele. \u00cen acest caz, IOKernel poate reglementa func\u021bionarea unui grup separat de procesoare, dar nu a tuturor cipurilor serverului.<\/p>\n

\"\u00cencarc\u0103torul
\n\/ \u0444\u043e\u0442\u043e Tim Reckmann<\/a><\/noindex> CC BY<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

Tehnologii similare<\/h2>\n

\nPrintre celelalte sisteme de echilibrare a sarcinilor pe procesoare se num\u0103r\u0103 Arachne. Aceasta calculeaz\u0103 c\u00e2te nuclee va necesita aplica\u021bia la momentul lans\u0103rii \u0219i distribuie procesele \u00een func\u021bie de aceast\u0103 metric\u0103. Potrivit autorilor, \u00eent\u00e2rzirea maxim\u0103 \u00een func\u021bionarea aplica\u021biei \u00een Arachne este de circa 10.000 microsecunde.<\/p>\n

Tehnologia este implementat\u0103 sub form\u0103 de bibliotec\u0103 C++ pentru Linux, iar codul s\u0103u surs\u0103 este disponibil pe GitHub<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Un alt instrument de echilibrare - ZygOS. La fel ca Shenango, tehnologia utilizeaz\u0103 metoda work stealing pentru redistribuirea proceselor. Conform autorilor ZygOS, \u00eent\u00e2rzirea medie \u00een func\u021bionarea aplica\u021biilor utiliz\u00e2nd acest instrument este de aproximativ 150 microsecunde, iar \u00eent\u00e2rzirea maxim\u0103 de aproximativ 450 microsecunde. Codul proiectului este de asemenea disponibil publicului<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Conclusions<\/h2>\n

\nCentrele de date moderne continu\u0103 s\u0103 se extind\u0103, iar tendin\u021ba de cre\u0219tere este vizibil\u0103 \u00een special pe pia\u021ba centrelor de date hyperscale: \u00een prezent, \u00een lume exist\u0103<\/noindex> 430 de centre de date hipermasive, dar \u00een urm\u0103torii ani num\u0103rul lor ar putea cre\u0219te cu 30%. Din acest motiv, tehnologiile de echilibrare a sarcinii pe procesoare vor fi foarte c\u0103utate. Sisteme precum Shenango sunt deja implementate de<\/a><\/noindex> companii mari, iar \u00een viitor num\u0103rul acestor instrumente va continua s\u0103 creasc\u0103.<\/p>\n

\nPost\u0103ri din Primul blog despre IaaS enterprise:<\/p>\n