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Modelos Físicos

Sistemas primitivos, adaptados para Internet, contemporâneos e de sistemas · Computação móvel, pervasiva e ubíqua · Clusters e grids

No contexto de Sistemas Distribuídos, os modelos físicos representam a base concreta sobre a qual os sistemas são implementados. Eles descrevem explicitamente os componentes físicos envolvidos (computadores, servidores, dispositivos móveis, sensores embarcados e outros hardwares), bem como os meios de comunicação que interconectam esses elementos, por exemplo redes locais (LANs), redes geograficamente distribuídas (WANs), redes sem fio e a própria Internet.

• Descrição explícita do sistema: hardware, computadores, dispositivos móveis e embarcados.
• Redes de interconexão para troca de mensagens.
• Busca abstrair detalhes específicos, definindo um modelo físico mínimo.
• Classificações:
  • Sistemas Distribuídos Primitivos
  • Sistemas Distribuídos Adaptados para a Internet
  • Sistemas Distribuídos Contemporâneos
  • Sistemas Distribuídos de Sistemas

Sistemas Distribuídos Primitivos

• Surgiram no final dos anos 70 e início dos 80.
• Redes locais (Ethernet) com conectividade limitada com a Internet.
• Serviços básicos: compartilhamento de impressoras, arquivos, e-mail e transferência de arquivos.
• Geralmente sistemas homogêneos, com qualidade de serviço primitiva.

Sistemas Distribuídos Adaptados para a Internet

• Evolução dos modelos primitivos (anos 90).
• Expansão com o crescimento da Internet (ex.: Google em 1996).
• Sistemas em maior escala, com nós interconectados globalmente.
• Aumento da heterogeneidade: hardware, SO, linguagens e middleware.
• Ênfase em padrões abertos e serviços web.

Sistemas Distribuídos Contemporâneos

• Evolução dos modelos anteriores.
• Impulsionados pela computação móvel, pervasiva/ubíqua e em nuvem.
• Sistemas distribuídos verdadeiramente globais e heterogêneos.
• Smart Environments.

Computação Móvel

Acesso a informações de todos os lugares e a qualquer momento com "computadores" compactos, portados de forma prática pelo usuário. Perceptíveis ao usuário, sempre presentes, algumas vezes coletando informações do ambiente relevantes ao usuário.

Computação Pervasiva

É um paradigma de sistemas distribuídos no qual os dispositivos computacionais se integram de maneira invisível e onipresente ao ambiente, permitindo que serviços e informações estejam disponíveis a qualquer hora e em qualquer lugar.

Em outras palavras, essa abordagem busca tornar a tecnologia parte do cotidiano, com uma rede heterogênea de sensores e dispositivos que se comunicam de forma transparente, suportando mobilidade, escalabilidade e interoperabilidade sem que o usuário precise gerenciar explicitamente os recursos computacionais.

• Meios de computação estão distribuídos pelo ambiente, perceptíveis ou não aos usuários, extraindo informações detalhadas do ambiente.
• Utiliza as informações para construir modelos computacionais, configurando, controlando e ajustando aplicações para atender às necessidades de um dispositivo ou usuário.
• Ambiente povoado de sensores, computação e aplicações, capazes de detectar a existência e interagir com outros integrantes.

Computação Ubíqua

Com ideia de tornar a interação homem-computador invisível e/ou imperceptível, sendo uma união da computação móvel com a pervasiva.

Termo cunhado por Mark Weiser (1988), no artigo "The Computer for the 21st Century" para a Scientific American (1991):

"The most profound technologies are those that disappear. They weave themselves into the fabric of everyday life until they are indistinguishable from it."

• Mobilidade
• Presença distribuída
• Imperceptível
• Inteligente
• Altamente integrada fisicamente
• Interoperabilidade espontânea

Pervasiva × Ubíqua

Pervasiva

• Difundida em toda parte
• Orientada a tecnologia
• Computadores e dispositivos móveis

Ubíqua

• Computação em qualquer lugar
• Orientado a usuário ou aplicação
• Uso de dispositivos em geral

Redes de Sensores

São parte da tecnologia que habilita a computação pervasiva/ubíqua.

• Usadas para processar informações: fazem mais que apenas comunicação, identificando variáveis do sistema, informações do ambiente e mudanças.
• Equipadas com dispositivo(s) de sensoriamento.
• Ligadas por rede sem fio (em geral).
• Recursos limitados: uso eficiente é essencial.
• Aplicações de medição e vigilância.

Clusters e Grids

Relacionados à computação de alto desempenho, podendo fornecer paralelismo de tarefas.

Cluster

• Processamento paralelo e distribuído.
• Cluster (Network of Workstations).
• Máquinas homogêneas, mesmo SO, rede estável e de alto desempenho.
• SSI (Single System Image), facilita gerenciamento de máquinas homogêneas com o mesmo sistema operacional e interconexão estável.

Grids (Grades)

• Máquinas heterogêneas: arquitetura, SO, rede...
• Podem possuir vários domínios administrativos.
• "Cluster de clusters".

Grids em detalhe

Em sistemas distribuídos, os grids (ou grades) consistem em uma infraestrutura que integra recursos computacionais heterogêneos, os quais podem estar espalhados por diferentes locais e sob múltiplos domínios administrativos. Ao contrário dos clusters, que normalmente reúnem máquinas homogêneas com mesmo sistema operacional e configurações similares, os grids agregam nós com arquiteturas, sistemas operacionais e recursos variados, funcionando como um "cluster de clusters".

Essa abordagem possibilita a execução de aplicações de alta demanda computacional, aproveitando a capacidade total dos recursos disponíveis, enquanto oculta a complexidade inerente à sua heterogeneidade e distribuição física. Em outras palavras, os grids oferecem uma visão unificada dos recursos, facilitando o gerenciamento e a execução de tarefas que exigem alto desempenho e escalabilidade.

Sistemas Distribuídos de Sistemas (System-of-Systems)

Sistemas Distribuídos de Sistemas, ou System-of-Systems (SoS), representam uma evolução dos sistemas distribuídos tradicionais, em que vários sistemas autônomos, heterogêneos e distribuídos são interconectados e cooperam para atingir objetivos comuns, mantendo certa independência operacional. Essa abordagem é comum em contextos modernos como cidades inteligentes, ambientes industriais, sistemas de transporte, saúde digital e defesa.

• Autonomia dos sistemas componentes.
• Abordam sistemas ultra em larga escala (Ultra Large Scale).
• Distribuição física e lógica.
• Sistemas complexos.
• Dinamicidade e evolução.
• Sinergia funcional.
• Exemplo: gerenciamento ambiental para enchentes, integrando sensores, clusters, grids e computação móvel.

Características de um SoS em detalhe

Autonomia dos sistemas componentes: cada sistema integrante de um SoS é completo e funcional por si só, com seus próprios objetivos, políticas e mecanismos de controle. Podem operar de forma independente, mesmo fora do contexto colaborativo do SoS.

Distribuição física e lógica: os sistemas componentes estão fisicamente dispersos e interagem via redes, formando uma estrutura altamente distribuída com múltiplas camadas e tecnologias.

Heterogeneidade tecnológica: diferentes sistemas podem utilizar plataformas, linguagens, protocolos e arquiteturas distintas, exigindo integração por meio de middleware, APIs e padrões abertos.

Dinamicidade e evolução: sistemas podem entrar ou sair do SoS dinamicamente, e a configuração do conjunto pode mudar com o tempo, o que exige tolerância a mudanças e mecanismos de adaptação.

Sinergia funcional: a união dos sistemas proporciona capacidades que nenhum deles teria isoladamente, promovendo funcionalidades mais ricas, escaláveis e adaptativas.

Comparativo

Sistemas Distribuídos	Primitivos	Adaptados para Internet	Contemporâneos
Escala	Pequenos	Grandes	Ultragrandes
Heterogeneidade	Limitada, relativamente homogêneas	Significativa em termos de plataformas, linguagens e middleware	Maiores dimensões, incluindo estilos de arquitetura radicalmente diferentes
Sistemas Abertos	Não é prioridade	Prioridade significativa, com introdução de diversos padrões	Grande desafio para a pesquisa, com os padrões existentes ainda incapazes de abranger sistemas complexos
Qualidade de Serviço	Em seu início	Prioridade significativa, com introdução de vários serviços	Grande desafio para a pesquisa, com os serviços existentes ainda incapazes de abranger sistemas complexos

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