Ampliación de Sistemas Operativos: distribuidos, paralelos y en tiempo real

ASIGNATURA

Ampliación de Sistemas Operativos GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA

Introducción a los sistemas distribuidos, paralelos y en tiempo real

Autor: Lorena Calavia Domínguez UEMO universidad online UEMC Universidad Europea Miguel de Cervantes

Introducción a los sistemas distribuidos, paralelos y en tiempo real

Unidad didáctica

Tema 1: Introducción a los sistemas distribuidos paralelos y en tiempo real

INDICE

1. PRESENTACION 3
2. OBJETIVOS. 4
3. ESQUEMA 5
4. CONTENIDO 5
1. Introducción a los sistemas distribuidos y paralelos.
2. Comparación entre los sistemas distribuidos y paralelos 7
3. Introducción a los sistemas paralelos. 8
1. Formas de paralelismo 8
2. Problemas presentes. 9
4. Introducción a los sistemas distribuidos 10
1. Modelos arquitectónicos 10
1. Capas de software 10
2. Arquitecturas de sistema 11
2. Problemas presentes. 14
5. Conceptos básicos de los sistemas en tiempo real 15
1. Sistemas operativos en Tiempo Real (RTOS) 16
5. RESUMEN 17
6. BIBLIOGRAFIA 18

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I. PRESENTACION

Los sistemas distribuidos, paralelos y en tiempo real son áreas clave en el campo de la informática que abordan la gestión de recursos computacionales para resolver problemas complejos y mejorar el rendimiento de las aplicaciones. Estos sistemas se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, desde el procesamiento de grandes volúmenes de datos hasta la simulación de fenómenos físicos y la gestión de infraestructuras críticas.

La primera y segunda parte del tema se centran en la motivación de los sistemas paralelos y distribuidos comparando ambos y presentando las ventajas que aportan en comparación con los sistemas secuenciales.

La tercera parte del tema se centra en los sistemas paralelos introduciendo las diferentes formas de paralelismo y los problemas que presentan estos sistemas. La cuarta parte, trata de los sistemas distribuidos entrando en detalle en los diferentes modelos arquitectónicos y, como en el caso anterior, en los problemas que presentan.

Para finalizar, se introducen los sistemas en tiempo real aportándose distintas clasificaciones y exponiendo los sistemas operativos en tiempo real (RTOS) analizando diferentes algoritmos de planificación de tareas para conseguir una respuesta puntual.

El tema se va a dividir en los siguientes puntos:

• Objetivos de los sistemas distribuidos y paralelos
• Comparación entre los sistemas distribuidos y paralelos . Introducción a los sistemas paralelos . Introducción a los sistemas distribuidos
• Conceptos básicos de los sistemas en tiempo real

No es necesario tener conocimientos previos para tener éxito en el estudio y superación de este tema.

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II. OBJETIVOS

• Comprender las limitaciones de los sistemas secuenciales y la necesidad de desarrollar sistemas distribuidos y paralelos como alternativas más eficientes.
• Analizar las características y ventajas de los sistemas distribuidos y paralelos.
• Diferenciar entre sistemas distribuidos y sistemas paralelos, entendiendo sus enfoques y aplicaciones específicas.
• Valorar el potencial de los sistemas distribuidos y paralelos en el procesamiento eficiente de problemas complejos y la simulación de fenómenos del mundo real.
• Explorar la importancia y las características de los sistemas en tiempo real, destacando su necesidad de respuesta precisa y puntual en aplicaciones críticas.
• Reconocer las aplicaciones de los sistemas en tiempo real en diversos campos, como el control de procesos industriales, sistemas médicos y de seguridad.

III. ESQUEMA

El tema se va a estructurar de la siguiente manera:

Introducción a los sistemas distribuidos, paralelos y en tiempo real

Objetivos de los sistemas distribuidos y paralelos

Comparación entre los sistemas distribuidos y paralelos

Introducción a los sistemas paralelos

Introducción a los sistemas distribuidos

Conceptos básicos de los sistemas en tiempo real

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IV. CONTENIDO

1. Introducción a los sistemas distribuidos y paralelos.

Tradicionalmente, el software se ha escrito para el cálculo en serie: Un problema se divide en una serie discreta de instrucciones que se ejecutan secuencialmente (una tras otra) en un solo procesador de manera que solo se puede ejecutarse una instrucción cada momento.

problema instrucciones procesador IN 13 12

Figura 1. Ejemplo de computación secuencial

Los sistemas secuenciales tienen las siguientes limitaciones:

• Tamaño de componentes y calor disipado
• Límite económico: es más caro hacer un procesador más rápido que usar más de uno para obtener el mismo o mejor rendimiento

Para poder abordar estas limitaciones el problema computacional debe ser capaz de descomponerse en piezas discretas de trabajo que puedan resolverse simultáneamente; ejecutandose múltiples instrucciones de programa a la vez y así resolver en menos tiempo con varios recursos informáticos el mismo problema.

Cuando hablamos de recursos informáticos estos pueden ser:

• Una sola computadora con múltiples procesadores/núcleos
• Un número arbitrario de tales computadoras conectadas por una red

En el sentido más simple, la computación paralela es el uso simultáneo de múltiples recursos informáticos para resolver de manera conjunta una tarea empleando así menos tiempo que el que tardaría un solo recurso computacional para resolver la misma tarea. En este caso el problema se divide en partes discretas que se pueden resolver al mismo tiempo. Cada parte se divide en una serie de instrucciones que se ejecutan simultáneamente en diferentes procesadores utilizando un mecanismo general para el control/coordinación de los mismos.

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instrucciones problema procesador procesador procesador procesador IN 13 t2 11

Figura 2. Ejemplo de computación paralela

Como alternativa y, en función de dónde se encuentran los múltiples recursos informáticos, aparece la computación distribuida. En este caso, al igual que en la computación paralela, el problema se divide en partes discretas que se pueden resolver al mismo tiempo. Cada parte se va a ejecutar en un conjunto de computadoras conectadas en red que trabajan juntas. En este modelo de computación, cada computadora en la red es responsable de una parte del procesamiento, lo que permite dividir la carga de trabajo entre varias máquinas y acelerar el tiempo de procesamiento. Al igual que en computación paralela será necesario un mecanismo de control/coordinación.

Process Node Job Processed Task Completed / Management Server / Master Node HII Job Data Network

Figura 3. Ejemplo de computación distribuida

En comparación con la computación en serie, la computación en paralelo o distribuida es mucho más adecuada para modelar, simular y comprender fenómenos complejos del mundo real. Un solo recurso informático solo puede hacer una cosa a la vez, sin embargo, múltiples recursos informáticos pueden hacer muchas cosas simultáneamente. De manera general, dedicar más recursos a una tarea acortara su tiempo de finalización, con posibles ahorros económicos.

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Además, muchos problemas son tan grandes y/o complejos que es poco práctico o imposible resolverlos usando un programa en serie, especialmente dada la memoria limitada de la computadora.

Actualmente las computadoras, incluso las portátiles, tienen una arquitectura paralela con múltiples procesadores/núcleos. En la mayoría de los casos, los programas en serie que se ejecutan en estas computadoras "desperdician" el poder de cómputo potencial. Pero hay software paralelo diseñado específicamente para hardware paralelo con múltiples núcleos, subprocesos, etc.

Por tanto, con la utilización de un sistema distribuido o paralelo se van a tener las siguientes ventajas:

• Habitualmente suelen tener una mejor relación precio/rendimiento que un sistema centralizado
• Pueden alcanzar rendimientos inexistentes en máquinas centralizadas.
• Permiten compartir recursos de forma rápida y transparente

2. Comparación entre los sistemas distribuidos y paralelos

Los sistemas distribuidos y paralelos son dos enfoques diferentes para una ejecución de tareas más eficiente que la solución secuencial.

Los sistemas distribuidos son aquellos en los que múltiples dispositivos o sistemas independientes se coordinan para realizar una tarea. Estos sistemas se caracterizan por la descentralización, en la que los recursos informáticos (procesamiento, almacenamiento y memoria) se distribuyen entre varias máquinas en una red. En un sistema distribuido, cada máquina puede trabajar en tareas diferentes y comunicarse con otras máquinas para compartir datos y resultados. Algunos ejemplos de sistemas distribuidos serían aplicaciones web, bases de datos distribuidas o sistemas de procesamiento de transacciones en línea.

Por otro lado, los sistemas paralelos son aquellos en los que multiples procesadores trabajan juntos en una sola tarea. En este tipo de sistema, la tarea se divide en múltiples subprocesos que se ejecutan simultáneamente en diferentes procesadores. Algunos ejemplos de sistemas paralelos incluyen supercomputadoras y sistemas de procesamiento de imágenes y videos.

A continuación, se especifican algunas de las diferencias entre los sistemas distribuidos y paralelos:

1. Escalabilidad: Los sistemas distribuidos son más escalables que los sistemas paralelos. En un sistema distribuido, es posible agregar más máquinas a la red para aumentar la capacidad de procesamiento. En cambio, en un sistema paralelo, el número de procesadores está limitado por el hardware de la máquina.

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1. Fallos: Los sistemas distribuidos son más tolerantes a fallos que los sistemas paralelos. En un sistema distribuido, si una máquina falla, las tareas que se estaban ejecutando en esa máquina pueden ser asignadas a otras máquinas. En cambio, en un sistema paralelo, si un procesador falla, la tarea completa puede fallar salvo que pueda asignarse para su ejecución a otro procesador activo.
2. Comunicación: Los sistemas distribuidos dependen más de la comunicación entre máquinas que los sistemas paralelos. En un sistema distribuido, las máquinas deben comunicarse continuamente para compartir información. En cambio, en un sistema paralelo, la comunicación se realiza principalmente entre los procesadores de la misma máquina.
3. Coste: Los sistemas distribuidos pueden ser más económicos que los sistemas paralelos. En un sistema distribuido, es posible utilizar hardware más barato y añadir máquinas si fuera necesario. En cambio, en un sistema paralelo, el coste está impuesto por el precio de los procesadores y la memoria de la máquina.

A pesar de estas diferencias, los sistemas distribuidos y paralelos tienen las siguientes características en común:

1. En ambas soluciones se utilizan habitualmente múltiples procesadores interconectados de alguna forma.
2. Habrá múltiples procesos ejecutándose que cooperan unos con otros.
3. El problema es dividido en partes que se ejecutarán en un procesador distinto.

3. Introducción a los sistemas paralelos

3.1. Formas de paralelismo

Existen diferentes formas de paralelismo que se pueden utilizar para mejorar el rendimiento de los procesadores:

• Segmentación o pipeline: Es una técnica de paralelismo que divide las operaciones de una instrucción en varias etapas, permitiendo que varias instrucciones se ejecuten al mismo tiempo. Cada etapa se encarga de una tarea específica, y una vez que se completa esa tarea, la instrucción se transfiere a la siguiente etapa. De esta forma, se pueden ejecutar varias instrucciones en un solo ciclo de reloj, lo que aumenta la velocidad de procesamiento.
• Paralelismo a nivel de proceso (PLP): Distintos procesos se ejecutan en diferentes procesadores paralelos o en diferentes núcleos de procesador o a diferentes CPUs, lo que permite que varios procesos se ejecuten en paralelo. Esto es especialmente útil para tareas

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