Was ist Grid Computing?
Grid Computing nutzt über ein großes Gebiet verteilte Computerressourcen, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Mit anderen Worten zeichnet sich Grid Computing durch den Einsatz mehrerer, oft geografisch verteilter Computer aus, die über Netzwerke miteinander verbunden sind. Und all diese Computer zusammen, um eine einzige Aufgabe zu bewältigen.
Diese Computing-Plattform wird vor allem eingesetzt, um die sogenannten „Großen Herausforderungen“ (oder „Grand Challenges“) wie Proteinfaltung, Finanzmodellierung, Erdbebensimulation sowie Klima- und Wettermodellierung zu lösen. Dementsprechend spielte dieser Computing-Typ unter anderem eine wesentliche Rolle in der Entwicklung des Large Hadron Collider am CERN. Zu den möglichen Anwendungen gehören wissenschaftliche Forschung, Business Intelligence, Datenanalysen und High Performance Computing (HPC).
Wie funktioniert Grid Computing?
Jeder Node (Computer) im Grid („Raster“) kann für eine andere Aufgabe eingerichtet werden, wodurch dieses System heterogener ist als herkömmliche High-Performance-Computing-Systeme wie Cluster Computing. Grids werden oft mithilfe von allgemeinen Grid-Middleware-Softwarebibliotheken aufgebaut, können recht groß ausfallen und viele lose miteinander verbundene Computer umfassen.
Ein typisches Grid-Computing-Netzwerk enthält drei verschiedene Arten von Computern: Control-Nodes bzw. -Server, Compute-Nodes und Data-Nodes. Beim Control-Node handelt es sich um einen Server oder eine Servergruppe, die für die Administration des Grids zuständig sind. Die Compute-Nodes sind die Computer, die die Berechnungen durchführen, und die Data-Nodes speichern die bei diesen Berechnungen verwendeten und generierten Daten.
Auf jedem Computer wird eine spezielle Software ausgeführt, die alle Aufgaben des Grids koordiniert und steuert. Im Wesentlichen unterteilt diese Software die Hauptaufgabe in mehrere Unteraufgaben (oder Subtasks) und weist diese einem bestimmten Computer zu. Auf diese Weise können die Computer gleichzeitig an den ihnen zugeteilten Subtasks arbeiten. Sind alle Unteraufgaben abgeschlossen, wird der Output aller Computer zusammengeführt, um die größere Hauptaufgabe abzuschließen.
Welche Arten von Grid Computing gibt es?
Für ein tieferes Verständnis von Grid Computing lohnt es sich, es in mehrere Typen wie Computational Grids, Collaborative-Grid-Netzwerke, Datenspeicher-Grid-Netzwerke und Modular Grid Computing zu unterteilen. Jeder Typ eignet sich für spezielle Anwendungsbereiche und wird in verschiedenen Branchen entsprechend den spezifischen Anforderungen einer Aufgabe eingesetzt.
Computational Grid Computing
Der Fokus des Computational Grid Computing liegt auf der Nutzung der von mehreren Computern bereitgestellten Rechenleistung, um groß angelegte, komplexe Berechnungen durchzuführen.
In einem Computational Grid wird eine große Aufgabe in mehrere Subtasks aufgeteilt. Jeder Subtask wird anschließend einem eigenen Node (Computer) im Grid zur Ausführung zugewiesen. Dieser Prozess ermöglicht so parallele Berechnungen, wobei mehrere Operationen gleichzeitig ausgeführt werden, was die Gesamtberechnungszeit erheblich reduziert.
Sobald alle Subtasks abgeschlossen sind, werden die Ergebnisse zusammengeführt, um das Endergebnis auszugeben. Computational Grids eignen sich besonders für zeitabhängige Einsatzbereiche sowie rechenintensive Aufgaben. Sie können zum Beispiel verwendet werden, um innerhalb von Sekunden Geschäftsberichte zu generieren, Börsenprognosen in Echtzeit anzupassen oder Wettermodelle zu erstellen.
Data Grid Computing
Data Grid Computing wird für die Verwaltung und Verteilung großer Datensätze über mehrere Computer oder Dedicated Server hinweg eingesetzt. Diese Computer interagieren direkt miteinander, um die Verarbeitung großer Tasks zu koordinieren, und sind oft über mehrere geografisch getrennte Standorte verteilt.
Data Grids eignen sich für Aufgaben, die in kleinere Subtasks aufgeteilt werden können (z. B. Microservices), die parallel ausgeführt werden und damit einen effizienten Divide-and-Conquer-Ansatz ermöglichen. Außerdem können sie Private Clouds als Grundlage dienen, wobei Computer in Pools zusammengefasst werden und ein Teil der Ressourcen eines Pools über virtuelle Maschinen verschiedenen Benutzern zugewiesen wird.
Collaborative Grid Computing
Das Ziel von Collaborative Grid Computing ist, die Arbeit zwischen Einzelpersonen oder Gruppen zu erleichtern und zu optimieren. Beim Collaborative Grid Computing nutzt das System verschiedene Technologien, die die Zusammenarbeit zwischen Personen unterstützen.
Auf diese Weise können einzelne Mitarbeiter problemlos auf die Arbeit anderer zugreifen, Ressourcen teilen und für erteilte Aufgaben zusammenarbeiten. Diese Art des Computing ermöglicht eine koordinierte Datenfreigabe für alle Benutzer eines Grids und sorgt damit für einen verbesserten Wissenstransfer.
Ein Data Grid kann zum Beispiel als großer Datastore genutzt werden, wobei jede Website ihre Daten im Grid speichert. Das Grid ermöglicht eine koordinierte gemeinsame Datennutzung für alle Grid-Benutzer. Damit sorgt ein derartiges Grid für eine gute Zusammenarbeit sowie einen verstärkten Wissenstransfer zwischen den Benutzern.
Manuscript Grid Computing
Manuscript Grid Computing eignet sich besonders für die Verwaltung großer Mengen an Bild- und Textblöcken. Mit diesem Grid-Typ können Bild- und Textblöcke kontinuierlich angesammelt werden, während gleichzeitig bereits vorhandene Batches solcher Blöcke ver- und bearbeitet werden.
Mit dem Fokus auf der Verwaltung großer Mengen von Texten und Bildern genügt hierzu ein einfaches Grid-Computing-Framework, in dem Bilder und Manuskripte parallel verarbeitet werden.
Das macht es zu einer effizienten und effektiven Lösung für Aufgaben, die große Mengen an Dokumenten oder Manuskripten sowie eine Vielzahl von Bildern umfassen.
Modular Grid Computing
Beim Modular Grid Computing werden die in einem System oder Chassis enthaltenen Computing-Ressourcen aufgeteilt. Diese Ressourcen können Speicher, GPUs, Arbeitsspeicher und Netzwerkressourcen umfassen.
Es führt das Prinzip von Grid Computing noch einen Schritt weiter, indem die Computing-Ressourcen in Module unterteilt werden. IT-Teams können diese Module dann kombinieren, um bestimmte Anwendungen oder Dienste zu unterstützen. Damit sorgt dieser Ansatz für eine größere Flexibilität und Anpassbarkeit, sodass IT-Teams Serverkonfigurationen auf die Anforderungen spezifischer Anwendungen abstimmen können.
In einem Modular Grid können zum Beispiel eine Reihe von Ressourcen mit Software für bestimmte Anwendungen kombiniert werden. Die CPUs und GPUs eines Server-Racks können in einer High-Speed-Fabric mit geringer Latenz miteinander verbunden werden, um gemeinsam einen Server zu bilden.
Hauptkomponenten des Grid Computing
Ein Grid besteht aus den Computern von Benutzern, die Ressourcen wie Rechenleistung und Speicher bereitstellen, Grid-Middleware-Software zur Koordination der Workloads im System sowie aus Nodes wie beispielsweise einem zentralen Control-Server, der Aufgaben zuweist und Ergebnisse zusammenführt.
Zusammengenommen fungieren diese Komponenten als ein einheitlicher virtueller Supercomputer, der mehr Rechenleistung, Storage und Effizienz bietet, als mit einer einzelnen Maschine möglich ist. Durch die Aufteilung komplexer Aufgaben in Subtasks und deren Verteilung auf verfügbare Nodes zur parallelen Verarbeitung sind Grids dazu in der Lage, Analysen, Simulationen und andere datenintensive Workloads schneller und kostengünstiger durchzuführen als traditionelle Alternativen.
Nodes
Nodes
Bei einem Node handelt es sich um einen Computer oder Server, der Teil des Grid-Netzwerks ist und seine ungenutzten Computing-Ressourcen wie CPU, Arbeitsspeicher und Storage zur Verfügung stellt. Nodes können andere unabhängige Tasks durchführen und je nach Bedarf des Grids oft zwischen verschiedenen Rollen wechseln.
Von diesen Rollen gibt es drei Haupttypen: Control, d. h. der Node verwaltet das Netzwerk und weist die Ressourcen zu; Provider, wobei der Node seine Ressourcen für das Grid Computing bereitstellt; und User, der die von anderen Computern im Grid-Computing-System bereitgestellten Ressourcen anfordert.
Die Nodes können Server oder Computer sein, die alle lose über das Internet oder andere Netzwerke miteinander verbunden und in der Regel über mehrere geografische Regionen verteilt sind.
Netzwerke
Netzwerke
Im Grid Computing bilden Netzwerke das Backbone, das mehrere, oft geografisch verteilte Computer miteinander verbindet, damit diese gemeinsam an Aufgaben arbeiten können. Diese Netzwerke ermöglichen die Freigabe, Auswahl und Aggregation von Ressourcen über mehrere administrative Bereiche hinweg entsprechend ihrer Verfügbarkeit, Kapazität, Leistung, Kosten sowie den Quality-of-Service-Anforderungen der User.
Grid-Computing-Netzwerke können sowohl homogen sein und aus Maschinen mit ähnlichen Plattformen und demselben Betriebssystem bestehen als auch heterogen sein, wobei die Maschinen verschiedene Betriebssysteme nutzen.
Software
Software
Steuerungssoftware spielt eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung und Koordination von Aufgaben im Grid. Bei dieser Software, oft auch als Grid-Middleware bezeichnet, handelt es sich um eine spezielle Anwendung, die Computing-Ressourcen im Grid-Betrieb mit übergeordneten Anwendungen verbindet. Sie wird auf jedem Computer im Grid ausgeführt.
Die Hauptfunktion der Steuerungssoftware ist die Aufteilung des Haupttasks in Subtasks und deren anschließende Zuweisung an die einzelnen Computer im Grid. Auf diese Weise können alle Computer gleichzeitig an ihrer jeweiligen Subtask arbeiten, was die Effizienz des Rechenprozesses erhöht. Sobald die Subtasks abgeschlossen sind, führt die Steuerungssoftware die Ergebnisse aller Hardwaregeräte zusammen, um die Hauptaufgabe abzuschließen.
Neben der Aufgabenverwaltung verarbeitet die Steuerungssoftware auch Anfragen nach zusätzlicher Rechenleistung aus dem Grid-Computing-System. Es kontrolliert die Nutzung der verfügbaren Ressourcen durch die User, um eine Überlastung der Grid-Hardware zu vermeiden. Darüber hinaus bietet die Steuerungssoftware auch ein gewisses Maß an Sicherheit, um einen Missbrauch zu verhindern.
Protokolle
Protokolle
Grid-Computing-Netzwerke basieren auf einer Reihe von Standards und Protokollen, um die Kommunikation über verschiedene, geografisch verteilte Systeme hinweg zu ermöglichen. Diese Protokolle sind zur Einrichtung von Diensten unerlässlich, die für eine koordinierte Ressourcenfreigabe über verschiedene Organisationen hinweg verwendet werden. Grid-Protokolle können je nach ihren Aufgabenbereichen in verschiedene Kategorien eingeteilt werden:
- Netzwerkkommunikations- und Datenübertragungsprotokolle: zuständig für Kommunikation und Datentransfers zwischen verschiedenen Nodes im Grid. Diese Protokolle sorgen dafür, dass Daten ordnungsgemäß über das Netzwerk versendet und empfangen werden.
- Informationssicherheitsprotokolle: verantwortlich für die Aufrechterhaltung der Grid-Sicherheit. Diese Protokolle steuern Tasks wie Authentifizierung, Autorisierung und Verschlüsselung, um Daten und Ressourcen vor unbefugten Zugriffen zu schützen.
- Protokolle für Ressourceninformationen: verwalten die Informationen zu den im Grid verfügbaren Ressourcen. Diese Protokolle behalten den Status im Blick und helfen bei Zuweisung und Scheduling.
- Verwaltungsprotokolle: steuern den allgemeinen Grid-Betrieb. Diese Protokolle werden für Aufgaben wie die Übermittlung von Jobs, Monitoring und Fehlerbehebung verwendet.
- Schnittstellenprotokolle: stellt ein Benutzerinterface für die Interaktion mit dem Grid zur Verfügung. Diese Protokolle ermöglichen es Benutzern, Jobs zu senden, ihren Status zu überwachen und Ergebnisse abzurufen.
Konkrete Beispiele für Grid-Protokolle sind Open Grid Services Architecture (OGSA) und Simple Grid Protocol. OGSA bietet ein Framework für Ressourcenfreigabe und -management, wohingegen es sich beim Simple Grid Protocol um ein Open-Source-Paket handelt, das das Protokoll sowie die Softwaretools enthält, die zum Einrichten eines Computational Grids erforderlich sind.
Vorteile des Grid Computing
Grid Computing ist ein verteiltes Computing-Modell, das in den Schlüsselbereichen Skalierbarkeit, Flexibilität und Ressourcenoptimierung gleich mehrere Vorteile bietet.
Skalierbarkeit
Grid Computing bietet erhebliche Vorteile in der Skalierung. Ressourcen können nach Bedarf dynamisch hinzugefügt oder entfernt werden, wodurch das System unterschiedliche Arbeitslasten effektiv bewältigen kann. Eine derartige Skalierbarkeit ist gerade in Umgebungen mit schwankenden Workloads unerlässlich, da die Grid-Umgebung durch Hinzufügen oder Entfernen von Ressourcen on demand dynamisch skaliert werden kann.
Flexibilität
Was die gemeinsame Nutzung von Ressourcen und Zusammenarbeit betrifft, bietet Grid Computing eine große Flexibilität. Es ermöglicht es verschiedenen Organisationen oder Instanzen, sich für Collaborative Computing zu einer virtuellen Organisation zusammenzuschließen. Die Teilnehmer stellen eigene Ressourcen bereit und teilen sie transparent über das Grid. Da Grid Computing nicht auf ein bestimmtes Gebäude oder Gebiet beschränkt ist, ermöglicht es außerdem die Einrichtung eines Netzwerks über mehrere Regionen hinweg.
Ressourcenoptimierung
Grid Computing optimiert die Nutzung verfügbarer Ressourcen, indem ungenutzte oder nicht ausgelastete Rechenleistung weitergegeben wird. Es steigert die Effizienz durch eine sinnvolle Verteilung der Workloads, wodurch wiederum die verfügbare Rechenleistung besser genutzt und Leerlaufzeiten reduziert werden. Darüber hinaus arbeitet Grid Computing mit vorhandener Hardware, sodass Sie Ihre bestehende Hardware wiederverwenden können und damit Kosten sparen, während Sie gleichzeitig überschüssigen Rechenressourcen ausschöpfen.
Einsatzzwecke und Use Cases von Grid Computing
Diese Art des Computing wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, um umfangreiche Verarbeitungsaufgaben zu bewältigen, die für einen einzelnen Computer zu ressourcenintensiv oder zeitaufwendig wären. Hier sind einige der häufigsten Anwendungsbereiche und Use Cases für Grid Computing:
- Wissenschaftliche Forschung: Grid Computing ist in der wissenschaftlichen Forschung weit verbreitet, um große Datenmengen auszuwerten und zu speichern. Es ermöglicht es Wissenschaftlern, weltweit zusammenzuarbeiten und Computing-Ressourcen zu teilen, was Forschungsprozesse beschleunigt und die Bearbeitung komplexer wissenschaftlicher Probleme erleichtert.
- Engineering: Für Ingenieure hat Grid Computing die Kosten für ressourcenintensive Engineering-Anwendungen erheblich reduziert. Branchen wie Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt, für die umfangreiche Testeinrichtungen und kollaborative Entwicklungsarbeiten erforderlich sind, setzen heute auf Grid Computing, um zeitaufwendige Verfahren zu beschleunigen.
- Datenanalyse: Mit dem explosionsartigen Anstieg der Datenmengen aus verschiedenen Quellen wie IoT-Geräten, wissenschaftlichen Instrumenten und Smart Gadgets spielt Grid Computing heute eine entscheidende Rolle bei der Erhebung, Speicherung und Analyse von Daten. Es hilft bei der Interpretation der Daten sowie der Erkennung von Mustern, um neue Erkenntnisse zu generieren.
- Wettervorhersage: Meteorologen verwenden Grid Computing, um riesige Datenmengen von verschiedenen Standorten zu sammeln und zu verarbeiten und damit Wettervorhersagen zu treffen. Diese Technologie ermöglicht eine effiziente Handhabung derart umfangreicher Datensätze und hilft bei der Erstellung präziser Wetterprognosen.
- Gesundheitswesen: Im Gesundheitssystem wird Grid Computing zur Speicherung und Analyse riesiger Mengen von Patientendaten verwendet, um die medizinische Forschung und Entwicklung zu unterstützen.
Grid Computing vs. Cloud Computing
Sowohl Cloud Computing als auch Grid Computing sind Arten von verteilten Computersystemen (auch Distributed Computing genannt), die Dienste für Benutzer bereitstellen. Cloud Computing basiert auf einer Client-Server-Architektur, in der Ressourcen zentral verwaltet werden, was es zu einer besonders zugänglichen und hoch skalierbaren Lösung macht.
Benutzer greifen über Standard-Internetprotokolle auf Dienste zu und zahlen für von ihnen verbrauchte Ressourcen. Es ist flexibel, erlaubt eine schnelle Skalierung nach Bedarf und wird in der Regel von Dienstanbietern betrieben und gemanagt.
Grid Computing seinerseits basiert auf einer Distributed-Computing-Architektur, die gemeinschaftlich verwaltet wird. Im Vergleich zum Cloud Computing ist es daher weniger zugänglich und auch schwieriger zu skalieren.
Grid-Computing-Dienste können über eine spezielle Grid-Middleware genutzt werden. Die Infrastruktur gehört meistens der Organisation, die Grid Computing verwendet, und wird auch von dieser verwaltet. Für Unternehmen mit konsistenten Workloads kann dies gegebenenfalls die kosteneffizientere Lösung sein.
Umsetzung von Grid Computing
Im Prinzip bietet Grid Computing eine Architektur für die Erstellung eines virtuellen Supercomputers, der aus verteilten, oft in mehreren Ländern und Kontinenten deployten Computer-Nodes besteht. Einige strategische Punkte für die Implementierung und Einrichtung von Grid Computing sind:
- In dedizierte Hardware investieren: Für die Ersteinrichtung von Grid-Technologie empfiehlt es sich, in ein dediziertes Grid mit homogenen Nodes zu investieren. Das verringert den Gesamtaufwand und reduziert das Ausmaß der erforderlichen Anwendungsoptimierung für einen effizienten Grid-Betrieb.
- Systemhomogenität sicherstellen: Alle Systeme im Grid und die darauf installierte Software müssen übereinstimmen, um zusammenarbeiten zu können. Dies ist unerlässlich, um eine optimale Leistung und Verfügbarkeit aufrechtzuerhalten.
- Middleware verwenden: Middleware kann eingesetzt werden, um Teile eines Programms auf mehrere Computer aufzuteilen. Dies ist eine der Schlüsselstrategien des Grid Computing.
- Load Balancing einrichten: Load Balancing ist eine wichtige Methode zur Gewährleistung einer gleichmäßigen Verteilung der Rechenlast auf alle Nodes im Grid, wodurch die Effizienz gesteigert und die Antwortzeit minimiert wird.
Das Einrichten von Sicherheitsrichtlinien für eine Vielzahl von Systemen ist eine große Herausforderung im Grid Computing. Daher sind angemessene Sicherheitslösungen und insbesondere Authentifizierungs- und Autorisierungsverfahren für ein erfolgreiches Deployment von Grid-Computing-Systemen absolut unerlässlich.
Erste Schritte mit Grid Computing
Die Umsetzung eines ersten Grid-Computing-Projekts in einem Unternehmen erfordert mehrere Schritte. Hier ein allgemeiner Überblick zu diesem Prozess:
- Bedarf ermitteln: Identifizieren Sie die Aufgaben oder Probleme in Ihrer Organisation, die von Grid Computing profitieren könnten. Dabei kann es sich um umfangreiche Datenanalysen, wissenschaftliche Berechnungen oder beliebige andere Aufgaben handeln, für die enorme Rechenressourcen erforderlich sind.
- Infrastruktur planen: Planen Sie die Grid-Computing-Infrastruktur entsprechend den Anforderungen Ihres Unternehmens. Dazu gehört die Auswahl des Grid-Typs, der Topologie sowie der für das Datenmanagement nötigen Komponenten.
- Die richtigen Tools auswählen: Wählen Sie geeignete Tools für Ihr Grid-Computing-Projekt aus. Open-Source-Anwendungen wie Tomcat und Axis können verwendet werden, um eine einfache Grid-Computing-Umgebung einzurichten. Für umfangreiche Datenanalyseaufgaben können andere Tools wie das parallel-Paket in R genutzt werden.
- Grid einrichten: Deployen Sie die Grid-Computing-Umgebung in Ihrer Organisation. Hierzu gehört die Einrichtung der ausgewählten Software auf den Computern im Grid, der Aufbau einer sicheren und skalierbaren Infrastruktur sowie die Gewährleistung der Geräteunabhängigkeit.
OVHcloud und Grid Computing
Weiterführende Informationen
Was ist Edge Computing?
Im Edge Computing werden Rechenleistung und Datenspeicher nahe an der Quelle platziert, an der die Daten erzeugt werden. Das bedeutet, dass weniger Prozesse in der Cloud durchgeführt werden müssen, wodurch Probleme in der Datenfernkommunikation sowie Latenzprobleme vermieden werden. Die Hauptvorteile sind eine höhere Verfügbarkeit und kürzere Datentransportzeiten.
Edge Computing unterscheidet sich vom traditionellen Computing-Modell mit Datenverarbeitung und -analyse in einem zentralen Rechenzentrum – in der Cloud oder vor Ort am Unternehmensstandort –, da die Daten am Rand (engl. „edge“) des Netzwerks verarbeitet werden.
Was ist Quantencomputing?
Quantencomputing erklärt: Das Quantencomputing ist eine neue Technologie, die sich auf die Quantenmechanik stützt, um Probleme zu lösen, die mit einem Standardcomputer nicht gelöst werden können.
Das erste Konzept des Quantencomputings stammt aus den frühen 1980er-Jahren und geht auf Forscher wie Paul Benioff, Richard Feynman und Yuri Manin zurück. Beim Quantencomputing wird das Verhalten von Quantenobjekten genutzt (z. B. von Photonen, die weder klassische atomare noch subatomare Teilchen sind), um bestimmte Aufgaben schneller, einfacher und mit geringerem Energieaufwand zu lösen, als es mit herkömmlichen Computern oder sogar Supercomputern möglich wäre.