Optimización de clusters como plataformas multimedia utilizando clientes predictivos multihilo

Resumen

En esta tesis doctoral se pretende hacer un estudio de los problemas principales de los clusters de computadoras utilizando aplicaciones multimedia. Enfrentamos la dos partes, arquitectura y aplicaciones y, además, lo hacemos de una forma "real", sin simulaciones. Se va a partir de una plataforma real, formada por un cluster de alta velocidad, y de una aplicación multimedia totalmente flexible como para emular el patrón de tráfico de otras. Esta aplicación va a inyectar la carga multimedia al cluster y va a exigir unos requisitos particulares. El gran reto actual de los cluster es la entrada/salida de alto rendimiento, ya que la computación de alto rendimiento está conseguida. Expondremos los principales problemas y daremos una solución que mejore los resultados obtenidos inicialmente. En entrada/salida existen numerosos e interesantes trabajos. Todos han intentado aportar alguna novedad, con el propósito de mejorar algún punto negro de la entrada/salida. En nuestro trabajo se ha hecho un estudio exhaustivo de todos esos trabajos con el fin de plantear un nuevo método híbrido de adelantamiento de datos para arquitecturas cliente-servidor, en uno de los sistemas de ficheros en red más utilizado actualmente, NFS (network File System). Pero no sólo va a ser un planteamiento algorítmico y teórico, sino que se va a implementar en el mismo núcleo del sistema operativo, donde NFS aparece como módulo, y se realizarán los experimentos para confirmar las mejoras de la implementación desarrollada. Inicialmente, nos planteamos la posibilidad de cambiar la forma de trabajar del servidor, pero después realizmos el traslado al cliente, mucho más manejable y abierto a mejoras de este tipo. Planteamos el diseño de la técnica híbrida de prefetching, una técnica basada en grafos de acceso, con el propósito de adelantar datos no sólo del fichero actual que se está leyendo (que eso ya se hacía) sino, también, a través de d