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comparison paper/sigos.tex @ 1:e13be99f69b6

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author Nozomi Teruya <e125769@ie.u-ryukyu.ac.jp>
date Tue, 05 May 2015 16:37:38 +0900
parents 0127effb8fcd
children 74e97b9a4caf
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0:0127effb8fcd 1:e13be99f69b6
1 \documentclass[techrep]{ipsjpapers} 1 \documentclass[techrep, ,dvipdfmx]{ipsjpapers}
2 \usepackage[dvipdfm]{graphicx} 2 \usepackage[dvipdfmx]{color}
3 \usepackage[dvipdfmx]{graphicx}
3 \usepackage{url} 4 \usepackage{url}
4 \usepackage{listings} 5 \usepackage{listings}
5 \usepackage{mediabb} 6 \usepackage{mediabb}
6 \lstset{% 7 \lstset{%
7 language={C++},%使用言語 8 language={C++},%使用言語
97 DSはAliceが内部にもつデータベースによって管理されている。DSに対応する一意のkeyが設定されており、そのkeyを用いてデータベースを操作する。 98 DSはAliceが内部にもつデータベースによって管理されている。DSに対応する一意のkeyが設定されており、そのkeyを用いてデータベースを操作する。
98 99
99 CSは実行に必要なDSが揃うと実行されるという性質を持ち、入力されたDSに応じた結果が出力される。 100 CSは実行に必要なDSが揃うと実行されるという性質を持ち、入力されたDSに応じた結果が出力される。
100 CSを実行するために必要な入力DSはInputDS、CSが計算を行った後に出力されるDSはOutput DSと呼ばれる。データの依存関係にないCSは並列実行が可能であるため、並列度を上げるためにはCSの処理内容を細かく分割して依存するデータを少なくするのが望ましい。 101 CSを実行するために必要な入力DSはInputDS、CSが計算を行った後に出力されるDSはOutput DSと呼ばれる。データの依存関係にないCSは並列実行が可能であるため、並列度を上げるためにはCSの処理内容を細かく分割して依存するデータを少なくするのが望ましい。
101 102
102 \subsection{ComputationとMeta Computation}
103 AliceのComputationは、keyで指し示されるDSを待ち合わせてCSを実行させると定義できる。
104 それに対して、AliceのMeta Computationは、AliceのComputationを支えているComputationのプログラミングと定義できる。
105
106 例えば、トポロジーを指定するAPIはMeta Computationである。Aliceが動作するためにはトポロジーを決める必要がある。つまりトポロジーの構成はAliceのComputationを支えているComputationとみなすことができる。トポロジーが決定するとそのトポロジーを構成する計算が行われる。トポロジーを指定するAPIはその構成の計算をプログラミングして変更するものである。
107 他にも再接続の動作を決めるAPIや切断時の動作を決めるAPIはMeta Computationである。
108
109 これらのMeta ComputationがAliceのComputationに影響することはない。プログラマーはCSを記述する際にトポロジーや切断、再接続という状況を予め想定した処理にする必要はない。プログラマーは目的の処理だけ記述する。そして、切断や再接続が起こった場合の処理を記述しMeta Computationで指定する。
110 このようにプログラムすることで、通常処理と例外処理を分離することができるため、シンプルなプログラムを記述できる。
111
112 \subsection{Data Segment} 103 \subsection{Data Segment}
113 複数のスレッドから１つのデータに変更を行うためには、データの不整合を防ぐためのlockが必要になる。複数の関係のない要素を１つのデータオブジェクトで表現した場合、全ての操作でlockが必要になる。このlockがスケラビリティーを低下させる。つまりデータのサイズも並列計算には重要である。 104 複数のスレッドから１つのデータに変更を行うためには、データの不整合を防ぐためのlockが必要になる。複数の関係のない要素を１つのデータオブジェクトで表現した場合、全ての操作でlockが必要になる。このlockがスケラビリティーを低下させる。つまりデータのサイズも並列計算には重要である。
114 105
115 Aliceはデータを細かく分割して記述する。その細かく分割されたデータをDSと呼ぶ。 106 Aliceはデータを細かく分割して記述する。その細かく分割されたデータをDSと呼ぶ。
116 実際には特定のオブジェクトにマッピングされ、マッピングされたクラスを通してアクセスされる。 107 実際には特定のオブジェクトにマッピングされ、マッピングされたクラスを通してアクセスされる。
119 DSは実際にはqueueに保存される。queueには対になるkeyが存在し、keyの数だけqueueが存在する。 110 DSは実際にはqueueに保存される。queueには対になるkeyが存在し、keyの数だけqueueが存在する。
120 このkeyを指定してDSの保存、取得を行う。queueの集合体はデータベースとして捉えられる。このデータベースをAliceではDS Manager（以下DSM）と呼ぶ。DSMにはLocal DSMとRemote DSMが存在する。Local DSMは各ノード固有のデータベースである。Remote DSMは他のノードのLocal DSMのproxyであり、接続しているノードの数だけ存在する。（図\ref{fig:RemoteDSM}）Remote DSMに対して書き込むと対応するノードのLocal DSMに書き込まれる。 111 このkeyを指定してDSの保存、取得を行う。queueの集合体はデータベースとして捉えられる。このデータベースをAliceではDS Manager（以下DSM）と呼ぶ。DSMにはLocal DSMとRemote DSMが存在する。Local DSMは各ノード固有のデータベースである。Remote DSMは他のノードのLocal DSMのproxyであり、接続しているノードの数だけ存在する。（図\ref{fig:RemoteDSM}）Remote DSMに対して書き込むと対応するノードのLocal DSMに書き込まれる。
121 112
122 \begin{figure}[htbp] 113 \begin{figure}[htbp]
123 \begin{center} 114 \begin{center}
124 \includegraphics[width=60mm]{images/remote_datasegment.pdf} 115 \includegraphics[scale=0.3]{images/remote_datasegment.pdf}
125 \end{center} 116 \end{center}
126 \caption{Remote DSMは他のノードのLocal DSMのproxy } 117 \caption{Remote DSMは他のノードのLocal DSMのproxy }
127 \label{fig:RemoteDSM} 118 \label{fig:RemoteDSM}
128 \end{figure} 119 \end{figure}
129 120
130 \subsection{Data Segment API} 121 \subsection{Data Segment API}
131 以下のData Segment APIを用いてデータベースにアクセスする。 122 以下のData Segment APIを用いてデータベースにアクセスする。
132 putとupdateはDSを追加する際に、peekとtakeはDSを取得する際に使用する。 123 putとupdateはDSを追加する際に、peekとtakeはDSを取得する際に使用する。
133 124
134 \begin{itemize} 125 \begin{itemize}
135 \item {\ttfamily void put(String key, Object val)} 126 \item {\ttfamily void put(String managerKey, String key, \\ Object val)}
136 \end{itemize} 127 \end{itemize}
137 DSをqueueに追加するためのAPIである。第一引数に対応するqueueに対してDSを追加している。 128 DSをqueueに追加するためのAPIである。第一引数で指定したDSMの中の、第二引数に対応するqueueに対してDSを追加している。
138 \begin{itemize} 129 \begin{itemize}
139 \item {\ttfamily void update(String key, Object val)} 130 \item {\ttfamily void update(String managerKey, String key, \\ Object val)}
140 \end{itemize} 131 \end{itemize}
141 updateもqueueに追加するためのAPIである。putとの違いは、先頭のDSを削除してからDSを追加することである。そのためAPI実行前後でqueueの中にあるDSの個数は変わらない。 132 updateもqueueに追加するためのAPIである。putとの違いは、先頭のDSを削除してからDSを追加することである。そのためAPI実行前後でqueueの中にあるDSの個数は変わらない。
142 133
143 \begin{itemize} 134 \begin{itemize}
144 \item {\ttfamily void take(String key)} 135 \item {\ttfamily void take(String managerKey, String key)}
145 \end{itemize} 136 \end{itemize}
146 takeはDSを読み込むためのAPIである。読み込まれたDSは削除される。要求したDSが存在しなければ、CSの待ち合わせ （Blocking）が起こる。putやupdateによりDSに更新があった場合、takeが直ちに実行される。 137 takeはDSを読み込むためのAPIである。読み込まれたDSは削除される。要求したDSが存在しなければ、CSの待ち合わせ （Blocking）が起こる。putやupdateによりDSに更新があった場合、takeが直ちに実行される。
147 138
148 \begin{itemize} 139 \begin{itemize}
149 \item {\ttfamily void peek(String key)} 140 \item {\ttfamily void peek(String managerKey, String key)}
150 \end{itemize} 141 \end{itemize}
151 peekもDSを読み込むAPIである。takeとの違いは読み込まれたDSが削除されないことである。 142 peekもDSを読み込むAPIである。takeとの違いは読み込まれたDSが削除されないことである。
152 143
153 144
154 \section{Code Segment} 145 \section{Code Segment}
175 このCSをmainメソッド内でnewし、executeメソッドを呼ぶことで実行を開始させることができる。 166 このCSをmainメソッド内でnewし、executeメソッドを呼ぶことで実行を開始させることができる。
176 167
177 ソースコード \ref{src:StartCodeSegment}は、5行目で次に実行させたいCS（ソースコード \ref{src:CodeSegment}）を作成している。8行目でOutput DSMを通してLocal DSMに対してDSをputしている。 168 ソースコード \ref{src:StartCodeSegment}は、5行目で次に実行させたいCS（ソースコード \ref{src:CodeSegment}）を作成している。8行目でOutput DSMを通してLocal DSMに対してDSをputしている。
178 Output DSMはCSの{\tt ods}というフィールドを用いてアクセスする。 169 Output DSMはCSの{\tt ods}というフィールドを用いてアクセスする。
179 Output DSMは{\tt put}と{\tt update}を実行することができる。 170 Output DSMは{\tt put}と{\tt update}を実行することができる。
180 \begin{itemize}
181 \item \verb+void put(String managerKey, String key, Object val)+
182 \item \verb+void update(String managerKey, String key, Object val)+
183 \end{itemize}
184 TestCodeSegmentはこの"cnt"というkeyに対して依存関係があり、8行目でupdateが行われるとTestCodeSegmentは実行される。 171 TestCodeSegmentはこの"cnt"というkeyに対して依存関係があり、8行目でupdateが行われるとTestCodeSegmentは実行される。
185 172
186 ソースコード\ref{src:CodeSegment}は、0から10までインクリメントする例題である。 173 ソースコード\ref{src:CodeSegment}は、0から10までインクリメントする例題である。
187 2行目で取得されたDSが格納される受け皿を作る。Input DSMがもつcreateメソッド使うことで作成できる。 174 2行目で取得されたDSが格納される受け皿を作る。Input DSMがもつcreateメソッド使うことで作成できる。
188 \begin{itemize} 175 \begin{itemize}
211 runメソッドの内容としては10行目で取得されたDSをInteger型に変換してcountに代入している。 198 runメソッドの内容としては10行目で取得されたDSをInteger型に変換してcountに代入している。
212 16行目で もう一度TestCodeSegmentのCSが作られる。 199 16行目で もう一度TestCodeSegmentのCSが作られる。
213 17行目でcountの値をインクリメントしてLocal DSMに値を追加する。 200 17行目でcountの値をインクリメントしてLocal DSMに値を追加する。
214 13行目が終了条件であり、countの値が10になれば終了する。 201 13行目が終了条件であり、countの値が10になれば終了する。
215 202
203 \subsection{ComputationとMeta Computation}
204 AliceのComputationは、keyで指し示されるDSを待ち合わせてCSを実行させると定義できる。
205 それに対して、AliceのMeta Computationは、AliceのComputationを支えているComputationのプログラミングと定義できる。
206
207 例えば、トポロジーを指定するAPIはMeta Computationである。Aliceが動作するためにはトポロジーを決める必要がある。つまりトポロジーの構成はAliceのComputationを支えているComputationとみなすことができる。トポロジーが決定するとそのトポロジーを構成する計算が行われる。トポロジーを指定するAPIはその構成の計算をプログラミングして変更するものである。
208 他にも再接続の動作を決めるAPIや切断時の動作を決めるAPIはMeta Computationである。
209
210 これらのMeta ComputationがAliceのComputationに影響することはない。プログラマーはCSを記述する際にトポロジーや切断、再接続という状況を予め想定した処理にする必要はない。プログラマーは目的の処理だけ記述する。そして、切断や再接続が起こった場合の処理を記述しMeta Computationで指定する。
211 このようにプログラムすることで、通常処理と例外処理を分離することができるため、シンプルなプログラムを記述できる。
212
213
216 \section{Meta Data Segment} 214 \section{Meta Data Segment}
217 DSは、アプリケーションに管理されているデータのことである。アプリケーションを構成するCSによってその値は変更される。 215 DSは、アプリケーションに管理されているデータのことである。アプリケーションを構成するCSによってその値は変更される。
218 それに対してMeta DSは、分散フレームワークAliceが管理しているデータである。Aliceを構成するCSによってのみ、その値は変更される。一部のMeta DSはアプリケーションに利用することができる。 216 それに対してMeta DSは、分散フレームワークAliceが管理しているデータである。Aliceを構成するCSによってのみ、その値は変更される。一部のMeta DSはアプリケーションに利用することができる。
219 217
220 例えば、"start"というkeyでは、ノードがStart CSを実行可能かどうかの状態を表す。他にも"\_CLIST"というkeyでは、利用可能なRemote DSの一覧が管理されている。ユーザーはこの一覧にある名前を指定することで、動的にDSの伝搬などを行うことができる。 218 例えば、"start"というkeyでは、ノードがStart CSを実行可能かどうかの状態を表す。他にも"\_CLIST"というkeyでは、利用可能なRemote DSの一覧が管理されている。ユーザーはこの一覧にある名前を指定することで、動的にDSの伝搬などを行うことができる。
227 \section{Meta Code Segment} 225 \section{Meta Code Segment}
228 CSはアプリケーションを動作させるために必要なタスクであり、ユーザーによって定義される。 226 CSはアプリケーションを動作させるために必要なタスクであり、ユーザーによって定義される。
229 それに対してMeta CSはAliceを構成するタスクである。つまりMeta CSの群はAliceのComputationと言い換えることができる。一部のみユーザーが定義をすることができ、Aliceの挙動を変更することができる。 227 それに対してMeta CSはAliceを構成するタスクである。つまりMeta CSの群はAliceのComputationと言い換えることができる。一部のみユーザーが定義をすることができ、Aliceの挙動を変更することができる。
230 228
231 229
232 \input{chapter2} 230
231
232 \section{AliceVNC}
233 AliceVNCは、当研究室で開発を行っているTreeVNCをAliceを用いて実装された、授業向け画面共有システムである。
234 Aliceが実用的なアプリケーションを記述する能力をもつことを確認するために作成した。
235
236 授業でVNCを使う場合、１つのコンピュータに多人数が同時につながるため、性能が大幅に落ちてしまう(図\ref{fig:vnc})。この問題をノード同士を接続させ、木構造を構成することで負荷分散を行い解決したものがTreeVNCである(図\ref{fig:treestructure})。TreeVNCは、TightVNCのソースコードを利用して開発されている。
237
238 \begin{figure}[htbp]
239 \begin{center}
240 \includegraphics[width=80mm]{images/vnc.pdf}
241 \end{center}
242 \caption{VNCの構造 }
243 \label{fig:vnc}
244 \end{figure}
245
246 \begin{figure}[htbp]
247 \begin{center}
248 \includegraphics[width=120mm]{images/treestructure.pdf}
249 \end{center}
250 \caption{TreeVNC, AliceVNCの構造 }
251 \label{fig:treestructure}
252 \end{figure}
253
254
255
233 % \input{chapter3} 256 % \input{chapter3}
234 % \input{chapter4}
235 % \input{chapter5} 257 % \input{chapter5}
236 % \input{conclusion} 258 % \input{conclusion}
237 259
238 \nocite{*} 260 \nocite{*}
239 %\nocite{opencl} 261 %\nocite{opencl}