Cтраница 3
Одним из важнейших принципов реализации системы протоколов является прозрачность. Прозрачность протокола означает, что следующий, более высокий в иерархии протокол может использовать сервис, предоставляемый предыдущим уровнем, так, как если бы он был идеальным средством, реализующим соответствующую функцию без каких-либо ошибок. Например, прозрачный по двоичным символам протокол освобождает протоколы высших уровней от необходимости проверки последовательности бит с точки зрения их доступности для протоколов низшего уровня и гарантирует, что любые комбинации символов будут пропущены без изменения. Последовательное соблюдение этого принципа ведет к тому, что сеть для каждого протокола, включая протоколы нижнего уровня, представляет собой некоторую коммуникационную среду. [31]
Метафора масштабирования может быть сформулирована следующим образом: при определенных ограничениях выбирается конфигурация ресурсов, необходимая для оптимальной или эффективной в заданном смысле ( при наличии нескольких критериев) реализации конкретной прикладной программы. Особенно актуальным становится этот подход для повышения эффективности обработки в вычислительных средах, подсистемы которых являются масштабируемыми. Так, коммуникационная подсистема называется масштабируемой, если пропускная способность каналов связи не зависит от числа процессорных узлов, участвующих в вычислениях. В рамках традиционных моделей составления расписаний подобные явления не учитываются, да и просто недопустимы. Практические же примеры масштабируемых коммуникационных сред, используемых, например, в кластерах, известны: Memory Channel, Myrinet, SCI и др. При этом одной из важнейших является задача балансировки нагрузки [2] - эффективного распределения данных и процессов по процессорным узлам. [32]
Статическое планирование процессов осуществляется до начала выполнения программы. Таким образом, порядок следования процессов уже известен к моменту компоновки объектных модулей в загрузочные, исполняемые модули. Динамический план формируется в ходе прогона программы. В случае, когда вся необходимая информация о состоянии вычислительной системы и потребностях процессов в ресурсах известна, можно говорить об оптимальном планировании, используя соответствующий критерий оптимальности. В случае, когда получение оптимального решения из-за проблем вычислительного характера невозможно, ищут близкое к нему приемлемое, субоптимальное решение. Здесь возможно построение приближенных и эвристических планов. Как правило, эвристики базируются на использовании наблюдаемых параметров, косвенно влияющих на эффективность планирования. Так, степень связности процессов по данным и распределение процессов по узлам влияет на загруженность коммуникационной среды. Однако не всегда и не только эти факторы непосредственно определяют реальную производительность вычислительной системы. [33]