Systèmes distribués à large échelle

• Systèmes Distribués à Large échelle : Présentation du plan du cours, incluant la définition, les caractéristiques, les intérêts, les inconvénients, les challenges, les paradigmes de programmation et la virtualisation.

Introduction : Exemples

• Systèmes distribués à grande échelle reposent sur un réseau longue distance comme Internet.

Définition et Rappels

• Un système distribué est une collection d'ordinateurs indépendants qui apparaissent aux utilisateurs du système comme un seul ordinateur (Tanenbaum).

Caractéristiques (2)

• Autonomie : Chaque composant a sa propre unité de contrôle et sa propre mémoire.
• Hétérogénéité : Différents OS, CPU, architectures et couches de communication peuvent coexister.
• Asynchronisme : Résulte de l'absence d'une seule horloge, de l'hétérogénéité et de l'autonomie.

Caractéristiques (1)

• Activités parallèles : Composants autonomes exécutent des tâches concurrentes.
• Communication par transmission de messages ou appels de procédures distantes.
• Mémoire distribuée et non partagée.
• Absence d'état global : Les processus n'ont pas de vision globale du système.
• Absence d'horloge globale impliquant l'impossibilité de synchroniser les horloges de manière précise.

Intérêts des systèmes distribués (1)

• Mise en commun d'un grand nombre de ressources à faible coût.
• Bon rapport performance/prix et puissance globale virtuellement illimitée
• Disponibilité et flexibilité : Un élément peut tomber en panne sans bloquer tout le système.
• Distribution de la charge.

Intérêts des systèmes distribués (2)

• Réponse à la distribution géographique de certains systèmes existants par la réplication locale des ressources globales.
• Partage de ressources coûteuses entre plusieurs utilisateurs/machines.
• Accès à distance à une ressource indisponible en local.
• Accès aux mêmes ressources depuis tous les endroits du système.

Challenges

• Hétérogénéité : Les composants hétérogènes doivent être capables de travailler ensemble.
• Transparence de la distribution : Cacher la distribution des données et des traitements.
• Tolérance aux fautes : Une panne d'un composant ne doit pas entraîner une panne générale. Le système doit fonctionner en mode dégradé.
• Scalabilité : Le système doit pouvoir se redimensionner en fonction des besoins et des nouvelles ressources intégrées.
• Openness (ouverture) : Interfaces doivent être disponibles pour inclure de nouveaux composants.
• Sécurité : Le système doit être utilisé seulement pour ses fonctions prévues.

Défis - Transparence

• Transparence vis-à-vis de l'accès et de l'emplacement : Accès identique en local ou à distance, séparation entre les noms de domaine et les adresses des machines.
• Transparence vis-à-vis des pannes : Le travail est fait malgré les erreurs et les pannes.
• Transparence vis-à-vis de la réplication et de la migration.
• Transparence vis-à-vis de la concurrence et de la performance.
• Transparence vis-à-vis du "dimensionnement"(scalability).

Défis - Scalabilité

• Le système doit fonctionner efficacement lors du passage à l'échelle, en restant performant lorsque le nombre d'utilisateurs ou de ressources augmente.
• Surmonter les challenges de performance et éviter les goulots d'étranglement en utilisant des algorithmes décentralisés.
• La complexité de l'algorithme ne doit pas dépasser un certain seuil lorsque la taille des données augmente.

Défis - Sécurité

• Les ressources sont accessibles aux utilisateurs autorisés et utilisées selon ce qui est convenu.
• Confidentialité : Protection contre la divulgation non autorisée de l'information.
• Intégrité : S'assurer que les données transmises n'ont pas été modifiées.
• Disponibilité : Protéger contre les attaques (Ex. denial of service (DoS, DDoS) attacks)
• Non-repudiation : Preuves d'envoi/réception de messages, signature électronique.

Challenges – Ouverture

• Interopérabilité se définit comme la capacité d'un produit ou d'un système à fonctionner avec d'autres produits ou systèmes existants ou futurs, sans restriction d'accès ou de mise en œuvre, si ses interfaces sont connues.

Paradigmes de programmation des systèmes distribués

• Communication entre les processus par échange de messages (ex: MPI), appel de procédures distantes (ex: Java RMI) ou par mémoire partagée.

Virtualisation (1)

• Elle consiste à exécuter sur une machine hôte dans un environnement isolé, soit des systèmes d'exploitation (virtualisation système), soit des applications (virtualisation applicative).
• La virtualisation des données permet d'unifier les données de plusieurs sources dans une même couche pour un accès simplifié, sans avoir besoin de détails sur la source, l'emplacement et les structures de données d'origine.