PDF de programación - a CLÚSTER DE ALTO RENDIMIENTO EN UN CLOUD: EJEMPLO DE APLICACIÓN EN CRIPTOANÁLISIS DE FUNCIONES HASH

UNIVERSIDAD DE ALMERÍA
Ingeniero en Informática

CLÚSTER DE ALTO RENDIMIENTO EN UN CLOUD:
EJEMPLO DE APLICACIÓN EN CRIPTOANÁLISIS DE FUNCIONES HASH

Autor

Directores

ÍNDICE

1. Introducción
2. Elastic Cluster
3. Pruebas de rendimiento
4. Ejemplo de aplicación: Criptoanálisis de funciones hash
5. Conclusiones
6. Publicaciones y trabajo futuro

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ÍNDICE

1. Introducción
2. Elastic Cluster
3. Pruebas de rendimiento
4. Ejemplo de aplicación: Criptoanálisis de funciones hash
5. Conclusiones
6. Publicaciones y trabajo futuro

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1. INTRODUCCIÓN

Influencia de las Tecnologías de la Información

Modelos de computación

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1. INTRODUCCIÓN

Computación en la nube
Cloud Computing

Ofrecer recursos alojados en la red

Ventajas
Ahorro generalizado costes
Escabilidad
Fiabilidad
Abstracción del hardware
Recuperación ante desastres
Alta disponibilidad y alto rendimiento
Independencia de la localización
Etc.

Desventajas
Tecnología prematura
Sentimiento de inseguridad
Dependencia de conexión a Internet
Dependencia proveedores servicios
Degradación del servicio

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1. INTRODUCCIÓN

Computación en la nube
Cloud Computing

TIPOS

Nubes públicas o externas
Nubes privadas o internas
Nubes híbridas
Nubes combinadas
Nubes comunitarias

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1. INTRODUCCIÓN

Computación en la nube
Cloud Computing

Servicios ofrecidos

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1. INTRODUCCIÓN

Computación en la nube
Cloud Computing

Arquitectura

Front-End

Nodos

Sistema ficheros

Herramientas Open Source

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1. INTRODUCCIÓN

Clústeres
Agrupación de dos o más computadores que se encuentran interconectados y trabajan
de forma conjunta.

Componentes

Nodos
Almacenamiento
Sistema operativo
Conexiones de red
Middleware
Entornos de programación paralela

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1. INTRODUCCIÓN

Clústeres

Clasificación según sus características

Alto rendimiento

Proporcionan altas prestaciones de capacidad de cómputo superior

Alta disponibilidad

Brindan la máxima disponibilidad de los servicios que ofrecen

Alta eficiencia

Enfocados a la ejecución de la mayor cantidad de tareas en el menor tiempo posible

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1. INTRODUCCIÓN

Clústeres
Familias y herramientas

Clúster Beowulf (Alto rendimiento)
Computación paralela en múltiples procesadores siguiendo paradigma cliente/servidor.
Utilizan librerías de paso de mensaje (PVM, MPI, OpenMP)
Implementaciones open source: MPICH, OpenMPI o LAM/MPI

Clúster alta disponibilidad con Linux Virtual Server (LVS)
Utilizados principalmente en granjas de servidores.
Disponen balanceador de carga virtual (master y backup)

Clúster SSI (Single System Image)
Ocultan la naturaleza heterogénea y distribución de los recursos Recurso unificado y sencillo.
Herramientas: OpenMosix y Kerrighed

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1. INTRODUCCIÓN

Sistemas de alto rendimiento
HPC, High Perfomance Computing

Clústeres

Relación coste - rendimiento

Espacio y gestión almacenamiento

Grid Computing o
Cloud Computing

Soluciones escalables, potentes y flexibles

Integrar sistemas heterogéneos

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1. INTRODUCCIÓN

Objetivo del proyecto

Implementación de un clúster alto rendimiento

basado en el paradigma Cloud Computing

ELASTIC CLUSTER

Cloud Computing

Infraestructura clúster

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ÍNDICE

1. Introducción
2. Elastic Cluster
3. Pruebas de rendimiento
4. Ejemplo de aplicación: Criptoanálisis de funciones hash
5. Conclusiones
6. Publicaciones y trabajo futuro

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2. ELASTIC CLUSTER

Puesta en marcha

Implementación de la infraestructura física

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2. ELASTIC CLUSTER

Puesta en marcha

Implementación de la nube

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Puesta en marcha

2. ELASTIC CLUSTER

Implementación del clúster

Clúster Tipo Beowulf (Alto rendimiento)
Computación paralela programas en C
Implementación MPICH2 1.2.1
Conexiones SSH sin contraseña
Directorio compartido mediante NFS

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ÍNDICE

1. Introducción
2. Elastic Cluster
3. Pruebas de rendimiento
4. Ejemplo de aplicación: Criptoanálisis de funciones hash
5. Conclusiones
6. Publicaciones y trabajo futuro

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3. PRUEBAS DE RENDIMIENTO

Elastic Cluster
Flexibilidad para desplegar clústeres adaptables a nuestras necesidades en tamaño y
recursos, escalables, tolerantes a fallos y a un bajo coste.

NO TODO SON VENTAJAS

PÉRDIDA RENDIMIENTO

5 SERVIDORES DELL R210
4 x INTEL XEON X340 - 2,40 GHz, 4GB RAM, 250 GB HDD

Clúster Físico (PHC)
5 servidores de 4 núcleos
Ubuntu Maverick Meerkat 10.10
Mpich2 1.2.1

Clúster Máquinas virtuales (VMC)
10 instancias de 2 núcleos
5 instancias de 4 núcleos
Ubuntu Lucid Lync 10.04 y Mpich2 1.2.1

20 procesadores sobre 5 servidores Dell R210

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3. PRUEBAS DE RENDIMIENTO

Pruebas rendimiento

Benchmark básico

Sistema ficheros: Escritura y lectura fichero disco secuencial 100MB
Memoria RAM: Escritura y lectura de un vector 1MB 1000 veces

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3. PRUEBAS DE RENDIMIENTO

Pruebas rendimiento

Benchmark básico

Potencia procesamiento: Calculo eficiencia del sistema (MPI Benchmark)

PHC
Eficiencia mayor
Sistema más estable

VMC
Perdida rendimiento 8,07%
debido a la capa de
virtualización del cloud

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3. PRUEBAS DE RENDIMIENTO

Pruebas rendimiento

Benchmark NPB (Nas Parallel Benchmarks)
Conjunto de kernels y aplicaciones desarrolladas por la NASA para el estudio del rendimiento de
supercomputadores paralelos (elevado número de comunicaciones).

Benchmark LU:

n
2 procesos

Penalización media VMC: 27,29 %

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3. PRUEBAS DE RENDIMIENTO

Pruebas rendimiento

Benchmark NPB (Nas Parallel Benchmarks)
Conjunto de kernels y aplicaciones desarrolladas por la NASA para el estudio del rendimiento de
supercomputadores paralelos (elevado número de comunicaciones).

Benchmark SP:

2
n procesos

Penalización media VMC: 19,89 %

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3. PRUEBAS DE RENDIMIENTO

Pruebas rendimiento

Análisis de resultados
VMC muestra un comportamiento peor que PHC.
Benchmark NAS: A mayor número de comunicaciones entre procesos, peor rendimiento.
Penalización media del rendimiento del 23,59 %.

Elastic Cluster:
Desventaja: Penalización rendimiento entre 8,07 % y 23,59 %
Ventaja: Tecnología ideal para clústeres alto rendimiento adaptables a

las necesidades del proyecto con un bajo coste

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ÍNDICE

1. Introducción
2. Elastic Cluster
3. Pruebas de rendimiento
4. Ejemplo de aplicación: Criptoanálisis de funciones hash
5. Conclusiones
6. Publicaciones y trabajo futuro

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4. EJEMPLO DE APLICACIÓN
CRIPTOANÁLISIS DE FUNCIONES HASH

Criptografía

“Rama de las Matemáticas, la Informática y la Telemática, que hace uso de
métodos y técnicas con el objeto principal de cifrar, y por tanto proteger, un
mensaje o archivo por medio de un algoritmo, usando una o más claves”.

Funciones Hash

Permiten calcular la huella (o resumen) que identifica de forma
unívoca un determinado conjunto de datos.

MD5

SHA1

LM

NTLM

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4. EJEMPLO DE APLICACIÓN
CRIPTOANÁLISIS DE FUNCIONES HASH

Criptoanálisis de funciones Hash

Ciencia encargada de buscar las vulnerabilidades de los criptosistemas

Principales tipos ataques

Ataque del cumpleaños

Tablas Rainbow

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4. EJEMPLO DE APLICACIÓN
CRIPTOANÁLISIS DE FUNCIONES HASH

Ejemplo de aplicación: Fuerza bruta y tablas Rainbow
Se han utilizado dos entornos de trabajo

Elastic Cluster

Ubuntu Enterprise Cloud

MPICH2

GPGPU
Servidor MX DUAL AZServer Xenon con NVIDIA Tesla S1070
2 procesadores Quad Core Intel Xenon 2,66 GHz
8 módulos de 2 GB de SDRAM y 2 discos duros SATA de 1 TB en RAID 1
4 tarjetas Tesla Procesador T10