VMWare e tecniche di virtualizzazione: un caso di studio

Il lavoro svolto da Fabrizio Amici ha suscitato immediatamente il mio interesse in primo luogo perché quando si parla di virtualizzazione con vari fornitori e commerciali, questi la indicano come una soluzione che possa coprire a 360 gradi le esigenze di un Datacenter. Questo è vero nella misura in cui il progetto di virtualizzazione e consolidamento dei Server sia svolto sotto certi criteri progettuali. Per esperienza personale non ho trovato in letteratura lavori che potessero fornire indicazioni approfondite sui parametri da considerare per una corretta progettazione di sistemi di virtualizzazione, spesso ci si avvale di vari fornitori che accennano ad eventuali criticità. Un lavoro come quello proposto da Fabrizio va esattamente nella direzione di rispondere a quelle domande che nascono quando si affronta la tematica della virtualizzazione e soprattutto cerca di capire quali siano i limiti intrinseci della virtualizzazione. In particolare nei vari confronti che, con piacere, ho avuto con Fabrizio, il mio suggerimento è stato quello di esasperare il sistema che aveva assemblato, caricando i test sino ad osservarne i limiti. Dai vari test sono emerse sia conferme, sia inaspettati comportamenti del sistema che rendono ancora più chiaro che solo una prova sperimentale può essere il banco di prova di un sistema complesso. L'elemento che colpisce maggiormente analizzando i risultati è il diverso comportamento in funzione delle CPU utilizzate. I risultati indicano chiaramente che le prestazioni sono fortemente influenzate da come si distribuiscono i core nelle macchine virtuali. Dalla lettura dei risultati viene confermato che i sistemi virtualizzati devono essere progettati per non raggiungere il 70-80% della componente più critica (RAM, CPU) ma anche che sono fortemente sensibili alle disponibilità prestazionali dei sistemi al contorno (Rete, SAN/Dischi). L'approccio metodico sperimentale ed i risultati forniscono una serie di elementi che permettono di affrontare la tematica della virtualizzazione in un quadro generale più solido, offrendo fra l'altro spunti di ricerca ulteriori anche in previsione di nuove soluzioni che vari costruttori, sviluppatori e system integrator proporranno nei prossimi anni. Ing. Massimiliano Casali Esperto di Gestione ICT, Pubblica Amministrazione,Repubblica di San Marino

Sistema per la gestione di basi di dati relazionali da XML

Nello sviluppo di sistemi informatici si sono affermate numerose tecnologie, che vanno utilizzate in modo combinato e, possibilmente sinergico. Da una parte, i sistemi di gestione di basi di dati relazionali consentono una gestione efficiente ed efficace di dati persistenti, condivisi e transazionali. Dall'altra, gli strumenti e i metodi orientati agli oggetti (linguaggi di programmazione, ma anche metodologie di analisi e progettazione) consentono uno sviluppo efficace della logica applicativa delle applicazioni. E’ utile in questo contesto spiegare che cosa s'intende per sistema informativo e sistema informatico. Sistema informativo: L'insieme di persone, risorse tecnologiche, procedure aziendali il cui compito è quello di produrre e conservare le informazioni che servono per operare nell'impresa e gestirla. Sistema informatico: L'insieme degli strumenti informatici utilizzati per il trattamento automatico delle informazioni, al fine di agevolare le funzioni del sistema informativo. Ovvero, il sistema informatico raccoglie, elabora, archivia, scambia informazione mediante l'uso delle tecnologie proprie dell'Informazione e della Comunicazione (ICT): calcolatori, periferiche, mezzi di comunicazione, programmi. Il sistema informatico è quindi un componente del sistema informativo. Le informazioni ottenute dall'elaborazione dei dati devono essere salvate da qualche parte, in modo tale da durare nel tempo dopo l'elaborazione. Per realizzare questo scopo viene in aiuto l'informatica. I dati sono materiale informativo grezzo, non (ancora) elaborato da chi lo riceve, e possono essere scoperti, ricercati, raccolti e prodotti. Sono la materia prima che abbiamo a disposizione o produciamo per costruire i nostri processi comunicativi. L'insieme dei dati è il tesoro di un'azienda e ne rappresenta la storia evolutiva. All'inizio di questa introduzione è stato accennato che nello sviluppo dei sistemi informatici si sono affermate diverse tecnologie e che, in particolare, l'uso di sistemi di gestione di basi di dati relazionali comporta una gestione efficace ed efficiente di dati persistenti. Per persistenza di dati in informatica si intende la caratteristica dei dati di sopravvivere all'esecuzione del programma che li ha creati. Se non fosse cosi, i dati verrebbero salvati solo in memoria RAM e sarebbero persi allo spegnimento del computer. Nella programmazione informatica, per persistenza si intende la possibilità di far sopravvivere strutture dati all'esecuzione di un programma singolo. Occorre il salvataggio in un dispositivo di memorizzazione non volatile, come per esempio su un file system o su un database. In questa tesi si è sviluppato un sistema che è in grado di gestire una base di dati gerarchica o relazionale consentendo l'importazione di dati descritti da una grammatica DTD. Nel capitolo 1 si vedranno più in dettaglio cosa di intende per Sistema Informativo, modello client-server e sicurezza dei dati. Nel capitolo 2 parleremo del linguaggio di programmazione Java, dei database e dei file XML. Nel capitolo 3 descriveremo un linguaggio di analisi e modellazione UML con esplicito riferimento al progetto sviluppato. Nel capitolo 4 descriveremo il progetto che è stato implementato e le tecnologie e tools utilizzati.

Large-scale Network Analysis on Distributed Architectures

Questa dissertazione esamina le sfide e i limiti che gli algoritmi di analisi di grafi incontrano in architetture distribuite costituite da personal computer. In particolare, analizza il comportamento dell'algoritmo del PageRank così come implementato in una popolare libreria C++ di analisi di grafi distribuiti, la Parallel Boost Graph Library (Parallel BGL). I risultati qui presentati mostrano che il modello di programmazione parallela Bulk Synchronous Parallel è inadatto all'implementazione efficiente del PageRank su cluster costituiti da personal computer. L'implementazione analizzata ha infatti evidenziato una scalabilità negativa, il tempo di esecuzione dell'algoritmo aumenta linearmente in funzione del numero di processori. Questi risultati sono stati ottenuti lanciando l'algoritmo del PageRank della Parallel BGL su un cluster di 43 PC dual-core con 2GB di RAM l'uno, usando diversi grafi scelti in modo da facilitare l'identificazione delle variabili che influenzano la scalabilità. Grafi rappresentanti modelli diversi hanno dato risultati differenti, mostrando che c'è una relazione tra il coefficiente di clustering e l'inclinazione della retta che rappresenta il tempo in funzione del numero di processori. Ad esempio, i grafi Erdős–Rényi, aventi un basso coefficiente di clustering, hanno rappresentato il caso peggiore nei test del PageRank, mentre i grafi Small-World, aventi un alto coefficiente di clustering, hanno rappresentato il caso migliore. Anche le dimensioni del grafo hanno mostrato un'influenza sul tempo di esecuzione particolarmente interessante. Infatti, si è mostrato che la relazione tra il numero di nodi e il numero di archi determina il tempo totale.

Nuove tecnologie per l'implementazione di memorie non volatili

Il presente elaborato di tesi fornisce una descrizione delle principali caratteristiche implementative delle tecnologie attualmente maggiormente diffuse per la realizzazione di memorie a semiconduttore volatili e non. Inoltre espone in modo più dettagliato quali sono i materiali utilizzati, i principi alla base del funzionamento, le implementazioni architetturali ed i problemi delle nuove memorie non volatili Magnetoresistive (MRAM), Ferroelettriche (Fe-RAM) ed a Cambiamento di Fase (PCM). Infine, viene proposto un confronto tra le prestazioni delle diverse classi di dispositivi.