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SYSTEMES SYSTEMES REPARTISREPARTIS

CONCEPTS ET CONCEPTS ET ALGORITHMIQUEALGORITHMIQUE

Prof. Yahya SLIMANIProf. Yahya SLIMANI

Département desDépartement des Sciences de l’InformatiqueSciences de l’Informatique

Faculté des Sciences de TunisFaculté des Sciences de TunisTél: 98537921Tél: 98537921

E-mail: [email protected]: [email protected]

Mastère InformatiqueISIG Kairouan

Yahya SLIMANI - Yahya SLIMANI - FST TunisFST Tunis 22

Présentation du Présentation du modulemodule ObjectifsObjectifs

Introduire les systèmes répartis ou distribués Concepts Problématique Développement d’applications réparties

Prérequis Architecture, OS, Programmation,

Réseaux

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IntroductionIntroduction

GénéraleGénérale



Introduction (1)Introduction (1)

Informatique classiqueInformatique classique Centralisation

Des moyens de calcul Des moyens de stockage Du contrôle Du calcul Des données




Informatique parallèleInformatique parallèle Motivations

Calcul intensif Applications scientifiques

Gestion de grandes masses de données

Solution Augmenter la puissance de calcul Augmenter le nombre de processeurs




Informatique répartieInformatique répartie Réalité

Développement des réseaux Intégration d’applications séparées Pénétration de l’informatique dans tous

les domaines

Solution Répartition des ressources et du contrôle




Informatique mobileInformatique mobile Motivations

Utilisateurs nomades Moyens de traitement légers Informatique intégrée aux objets du

monde réel Téléphone, carte à puce, …




Informatique pervasiveInformatique pervasive Motivations

Accès à l’information A tout moment De n’importe où Avec n’importe quel composant électronique

Accès à des services au moyen de différents médias

Informatique ubiquitaire, diffuse



Systèmes répartis (1)Systèmes répartis (1)

PrésentationPrésentation Idée centrale

Répartition Des moyens de calcul Des moyens de stockage Des données Du calcul Du contrôle



Systèmes répartis (2)Systèmes répartis (2) Définition

Ensemble d’éléments reliés par un réseau

Eléments de calcul Eléments de stockage Equipements spécifiques

Sondes, capteurs, satellites, etc.

Fonctionnement collaboratif Participation à la réalisation de tâches

communes Collaboration grâce au réseau




ExigencesExigences Fonctionnement continu

Tolérer la défaillance d’éléments Fonctionnement dégradé

Résister au réseau Défaillances du système de

communication Perte de messages, déconnexion, …



Systèmes répartis (3)Systèmes répartis (3) Flexible

Adaptation aux changements

Passage à l’échelle (Scalability) Dispersion géographique Changements de taille

Eléments Utilisateurs …



Systèmes répartis (4)Systèmes répartis (4) Non vulnérable

La répartition ne doit pas dégrader la sécurité

Fiabilité Rendre des services conformes à leurs

spécifications

Facile à utiliser Cacher la répartition à l’utilisateur




ProblématiquesProblématiques Très nombreuses et très

diverses Absence d’état global du système Forte dynamicité Administration du système très

complexe Influence du réseau sur le système

Asynchronisme lié à la communication



Schéma d’un système répartiSchéma d’un système répartiSource : S. KrakowiakSource : S. Krakowiak




Problématiques de baseProblématiques de base Comment définir l’état d’un

système Existence d’états locaux uniquement

Comment définir un calcul dans le cas réparti Lancement Suivi de l’exécution Terminaison



Systèmes répartis (7)Systèmes répartis (7) Comment coordonner différents

calculs Absence de référentiel temporel

commun

Comment partager des données Absence de référentiel spatial commun

Comment garantir la cohérence de données réparties Cas d’une base de donnée répartie



Systèmes répartis (8)Systèmes répartis (8) Comment assurer le

fonctionnement continu du système Tolérer (accepter des défaillances)

Comment développer et mettre au point des applications réparties

Comment tolérer les aléas du réseau de communication



ORDONNANCEMENT ORDONNANCEMENT DES EVENEMENTS DES EVENEMENTS



Ordonnancement (1)Ordonnancement (1)

ProblématiqueProblématique Pourquoi ordonner

Système = { Evénements } Un événement nécessite une réaction Que faire si plusieurs événements

arrivent en même temps Trouver un ordre pour les traiter Décision dépend de cet ordre



Ordonnancement (2)Ordonnancement (2) Nécessité de connaître l’état

d’un système Suivre l’évolution du système

Ressources Processus

Coordonner des processus Définir des propriétés

Système, processus, ressources, etc.




Cas centraliséCas centralisé Pas de complexité particulière

Possibilité de connaître l’état d’un système à tout instant

Interruption Prendre une image du système



Ordonnancement (4)Ordonnancement (4) Pourquoi

Existence de deux référentiels uniques Mémoire commune

Support de l’état du système

Horloge commune Définit l’ordre des événements




Cas distribuéCas distribué Plus complexe

Pas de référentiels communs Temporel Spatial

Communications asynchrones Temps de communication non borné



Ordonnancement (6)Ordonnancement (6) Calcul asynchrone

Différentes de vitesses entre sites Temps non borné Charges variables entre sites

Observation différente du même événement

Solution Trouver un modèle temporel Modèle asynchrone



Modèle asynchrone Modèle asynchrone (1)(1)

Hypothèse de baseHypothèse de base Asynchronisme

Du calcul Des communications

ModèleModèle Asynchrone

Imposer des contraintes (parfois fortes) Fixer des bornes



Evénements (1)Evénements (1)

TypesTypes 2 types d’événements

Locaux Internes à un processus Ordonnés par l’horloge physique

Communication Emetteur (Send) Récepteur (Receive)




Hypothèses sur les messagesHypothèses sur les messages Message

Seul moyen de communication entre processus distants

Propriétés Arrivée d’un message

Garantie Sans possibilité de borner le temps de

transmission



Evénements (4)Evénements (4) Contenu

Message non modifié

Canal de communication Lien entre deux processus Peut avoir certaines propriétés

FIFO …



Evénements (5)Evénements (5) Instants

Réception Par le système de communication

Délivrance Remis à son destinataire




Exécution localeExécution locale Suite d’événements

Propre à chaque processus Constitue son passé ou son historique Suite ordonnée

Horloge physique du site où se trouve le processus

P1: < e11, e12, …, e1n >




Exécution globaleExécution globale Définir une suite à partir de deux

suites d’événements Intérêt

Synchroniser deux processus Trouver un ordre entre les événements des

deux suites Exemple: Accès à une ressource critique Définir un ordre d’accès: Fin(P1) <

Début(P2) ou Fin(P2) < Début(P1)




Ordonnancement globalOrdonnancement global Problématique

Comment définir la suite des événements d’un système réparti

Passage d’un ensemble de suites locales à une suite globale

Relation de Relation de précédenceprécédence



Evénements (10)Evénements (10) Contrainte

Connaissances locales sur les événements

Solution Définir un opérateur de précédence et lui

associer une sémantique Utiliser le principe de causalité

Cause précèdeprécède toujours l’effet



Evénements (11)Evénements (11) 3 niveaux de causalité

Processus Evénement local n’agit que sur les

événements futurs Entre processus

Communication Emission précède toujours la réception

Composition Relation transitive



Causalité (1)Causalité (1)

DéfinitionDéfinition Proposée par Lamport [78] Principe

Evénement e précède causalementprécède causalement l’événement e’

e e’




Causalité potentielleCausalité potentielle Propriété de la causalité

Définit uniquement une causalité potentielle

On ne peut pas affirmer que ee est la cause effective de e’e’

Par contre e’e’ ne peut pas être la cause de ee

Affirmation par négation




Indépendance causaleIndépendance causale Définition

(e e’ ) etet (e’ e) Aucun de ces événements ne peut

influencer l’autre Ils sont causalement indépendants e |||| e’




PasséPassé Notion rattachée à un

événement Passé(e) = { e* } | (e* e) {e}

Intérêt Indépendance causale

Aucun événement ne fait partie du passé de l’autre

Aucun n’influence l’autre




Chaîne causaleChaîne causale e0, ... ,en : ei-1 ei, i=1,...,n



Horloges logiques (1)Horloges logiques (1)

PrésentationPrésentation Définies par Lamport But

Dater des événements Assurer la condition de validité Déterminée par une connaissance locale




PrincipePrincipe Horloge logique sur chaque site

Compteur (dater les événements) Site i Horloge Hi Estampille

Datation Evénement e dans site i

H(e) = Hi




AlgorithmiqueAlgorithmique Initialisation

Hi = 0 pour tout i Evénement e local (site i)

Hi = Hi + 1 Dater e avec Hi

Emission d’un message m Estampiller m ( m , Hi(m) )



Horloges logiques (5)Horloges logiques (5) Réception d’un message

Hj = max ( Hj , Hi ) + 1 Dater l’événement de réception avec la valeur

de Hj

La date de l’émission peut influencer la date de réception

IntérêtIntérêt Ordonner les événements d’un

système réparti



Horloges logiques (6)Horloges logiques (6) Condition de validitéCondition de validité

Ordonnancement par estampille Condition suffisante de validité

e e’ Hi(e) < Hj(e’)

Propriété faible de la validité de l’horloge Implication dans un seul sens




Type d’ordreType d’ordre Partiel

L’ordre donné par les estampilles n’est pas strict

Deux événements peuvent avoir la même date

Ils sont causalement indépendants Comment les ordonner ?

Ajouter un autre critère Numéro de processus, Adresse MAC, …



Horloges logiques (9)Horloges logiques (9) Ordre total

2 événements a sur Si et b sur Sj

a b ssi (H(a) < H(b)) ouou (H(a) = H(b) et i<j)



Horloges logiques Horloges logiques (10)(10)

Limites des estampillesLimites des estampilles Définissent un ordre total Mais, la relation de dépendance

causale est un ordre partiel Eliminent artificiellement la

dépendance causale e e’ : e e’ ou e |||| e’ He = He’ , He< He’ , He> He’




Ne sont pas denses Si H(e) < H(e’), on ne peut pas savoir s’il

existe un événement e’’ tel que : e e’’ et e’’ e ’

Problème insoluble Est-ce qu’un événement va arriver ? Si oui Quand ?




Effets de l’asynchronismeEffets de l’asynchronisme Ambiguïté des horloges logiques

Exemple 4 processus P1, P2, P3 et P4 P2, P3 et P4 envoient des messages à P1 Contrainte

Délivrés dans l’ordre de leurs estampilles Le message m2(3) a été délivré

Peut-on délivrer m4(8) ?




Cas 1 Cas 3Cas 2



Datation (1)Datation (1)

ConstatConstat Horloges logiques

Satisfont la propriété de validité faible

Problème Comment caractériser la dépendance

causale ? Définir un système de datation tel que

e e’ Hi(e) < Hj(e’)




IdéeIdée Utiliser le passé ou l’historique

d’un événement Passé

Passé(e) = { e* | (e* e)} {e} Passéi(e) = { e* } | (e* e) e* pi

Passé(e) = Passéi(e) , {e}



Datation (3)Datation (3) Connaître le passé reviendrait à

définir la dépendance causale e e’ e Passé( e’ ) Comment représenter le passé

Définir des Horloges VectoriellesHorloges Vectorielles Estampillage d’un message avec l’historique

à la place d’une simple valeur d’une horloge logique




Définition du passéDéfinition du passé Passé d’un événement

Evénement le plus récent Le connaître c’est connaître le passé Définit par un vecteur de n éléments



Horloges vectorielles Horloges vectorielles (1)(1)

PrésentationPrésentation Proposées par Fidge et Mattern

(88) Principe

Un vecteur de taille n par site Chaque site a une composante dans ce

vecteur Date d’un événement

Valeur du vecteur




AlgorithmiqueAlgorithmique Initialement

Tous les vecteurs à 0 Vi = (0,…,0)

Evénement local (Site i) Vi[i] = Vi[i]+1

Envoi d’un message par site i Estampillé par valeur courante de




Réception d’un message (m,Vm) Vi[i] = Vi[i]+1

Vi[i] = max(Vi[i],Vm[i]) pour j = 1..n, j i




PropriétésPropriétés Relation d’ordre partiel

V V’ défini par i : V[i] V’[i] V V’ défini par V V’ et V V’ V |||| V’ défini par (V V’) et (V’ V)




Densité Soient ei Si et ej Sj.

SiSi Vk(ei) Vk(ej), pour kj, alorsalors il existe ek tel que (ek ei) et (ek ej)

Dépendance causaleDépendance causale Lien entre les horloges

vectorielles et la dépendance causale




a,b : a b HVect(a) HVect(b)

a |||| b HVect(a) |||| HVect(b)

Condition forte de validité



Horloges matricielles Horloges matricielles (1)(1)

PrésentationPrésentation Horloge dans chaque site

HMi = matrice nxn Permet de dater un événement

Signification HMi(j,k)

nombre de messages issus de pj vers pk dont pi a connaissance

envoi est causalement antérieur à l’instant présent




AlgorithmiqueAlgorithmique Evénement local

HMi[i, i] = HMi[i, i] + 1

Emission d’un message m HMi[i, i] = HMi[i, i] + 1

HMi[i, j] = HMi[i, j] + 1

le message est estampillé par Em=HMi




Réception d’un message m Contrôler la dépendance causale

Ne délivrer m que si tous les messages qui lui sont antérieurs ont été délivrés

Em[j, i] = HMi[j, i] + 1 (ordre FIFO j i)

k i, j : Em[k, i] = HMi[k, i] (messages des autres sites)




Délivrer et mettre à jour les horloges HMi[i, i] = HMi[i, i] + 1

HMi[j, i] = HMi[j, i] + 1

k i, j et l i : HMi[k, l] = max(HMi[k,l], Em[k,l]



Observation (1)Observation (1)

PrésentationPrésentation Observer un calcul réparti

Introduire un processus observateur Reçoit des messages des autres

processus Informé des événements

Observation Suite des événements reçus Doit être compatible avec la relation de

causalité




Validité d’une observationValidité d’une observation Principe

Temps de transmission borné : d Instant T

Délivrer, à l’instant T, tous les messages ayant des estampilles < T – d dans l’ordre des estampilles



Coupure (1)Coupure (1)

PrésentationPrésentation Notion d’état

Système centralisé Etat global et instantané

Horloge commune Mémoire commune

Système réparti Notion d’état assez floue




DéfinitionDéfinition Image « instantanée » de l’état

Ensemble d’événements Permet de définir un passé et un futur

par rapport à la coupure Pour chaque processus

Capturer l’état après le dernier événement avant la coupure




CohérenceCohérence Doit vérifier la causalité

(e’ C e e’ ) e C

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