Cos'è il Grid Computing?
Il Grid Computing è un’infrastruttura di calcolo che utilizza risorse informatiche distribuite in un'area estesa per raggiungere un obiettivo comune. In altre parole, il Grid Computing è caratterizzato dall’uso di più computer, spesso geograficamente distanti e connessi tramite reti, che lavorano insieme per eseguire un'unica attività.
Questa piattaforma di calcolo è particolarmente utile per risolvere i cosiddetti problemi "Grand Challenge", come ripiegamento delle proteine, modellazione finanziaria, simulazione di terremoti e modellazione meteorologica e climatica. Questo stile di calcolo è stato fondamentale, per esempio, per abilitare il Large Hadron Collider situato presso il CERN. Le applicazioni includono ricerca scientifica, business intelligence, analisi dei dati e calcolo ad alte prestazioni (HPC).
Come funziona il Grid Computing?
Ogni nodo (computer) nella griglia può essere configurato per eseguire un'attività diversa, rendendo il sistema più eterogeneo rispetto ai sistemi di calcolo ad alte prestazioni più convenzionali come il Cluster Computing. Le griglie sono spesso costruite con librerie di software middleware a uso generale, possono essere piuttosto grandi ed essere composte da molti computer debolmente accoppiati.
Una rete di Grid Computing standard è costituita da tre tipi di macchine: nodo di controllo/server, nodi di calcolo e nodi di dati. Il nodo di controllo è un server o un gruppo di server che amministrano la griglia, i nodi di calcolo sono i computer che eseguono i calcoli e i nodi di dati archiviano le informazioni utilizzate e generate dai calcoli.
Il sistema funziona eseguendo software specializzati su ogni computer che coordina e gestisce tutti i processi della griglia. Fondamentalmente, il software suddivide un’attività principale in sottoattività e le assegna a ciascun computer. Le macchine possono quindi lavorare simultaneamente sui rispettivi subtask assegnati. Una volta completate le sottoattività, i risultati di tutti i computer vengono aggregati per completare il compito principale.
Quali sono i tipi di Grid Computing?
Per comprendere cos’è il Grid Computing è importante classificarlo in diverse tipologie: computazionale, collaborativo, di memorizzazione dei dati e modulare. Ogni tipo presenta applicazioni uniche e viene utilizzato in diversi settori in base ai requisiti specifici del task in questione.
Grid Computing computazionale
Il Grid Computing computazionale si concentra sull’utilizzo della potenza di calcolo recuperata di più computer per eseguire calcoli complessi su larga scala.
Nelle griglie di calcolo, i compiti di grandi dimensioni sono suddivisi in varie sottoattività, ognuna delle quali è assegnata a un nodo differente (computer) per essere eseguita. Questo processo consente il calcolo parallelo, in cui diverse operazioni vengono effettuate contemporaneamente, e accelera quindi in modo significativo il tempo di calcolo complessivo.
Una volta completate tutte le sottoattività, i risultati vengono aggregati per produrre l'output finale. Le griglie computazionali sono ideali per applicazioni sensibili al tempo e problemi ad alta intensità di calcolo: per esempio possono essere utilizzate per generare report aziendali in pochi secondi, modificare le previsioni del mercato azionario in tempo reale o eseguire la modellazione meteorologica.
Grid Computing di dati
Il Grid Computing di dati si concentra sulla gestione e distribuzione di ampi dataset su diversi computer o server dedicati. Queste macchine interagiscono direttamente tra loro per coordinare l'elaborazione di operazioni di grandi dimensioni, spesso distribuite su più siti geograficamente distanti.
Le griglie di dati sono adatte per processi che possono essere suddivisi in sottoattività più piccole, come i microservizi, eseguibili in parallelo per consentire un approccio efficiente di tipo "divide et impera". Possono inoltre essere utilizzate come base per i Cloud privati, in cui i computer sono raggruppati e un sottoinsieme delle risorse del pool è dedicato a vari utenti tramite macchine virtuali.
Grid Computing collaborativo
Il Grid Computing collaborativo ha l’obiettivo di facilitare e migliorare il lavoro individuale e di gruppo. Con il calcolo collaborativo il sistema utilizza varie tecnologie che supportano il lavoro tra individui
e, in questo modo, ogni lavoratore può accedere facilmente al lavoro degli altri, condividere le risorse e collaborare alle attività. Questo tipo di soluzione permette una condivisione coordinata dei dati tra tutti gli utenti della griglia, favorendo il trasferimento delle conoscenze tra di loro.
Una griglia di dati può essere utilizzata per esempio come un grande datastore in cui ogni sito Web salva i propri dati. In questo caso, la griglia consente la condivisione coordinata dei dati tra tutti gli utenti che ne fanno parte. Questo tipo di Grid Computing favorisce la collaborazione e il trasferimento delle conoscenze tra gli utenti della griglia.
Grid Computing di manoscritti
Il Grid Computing di manoscritti è particolarmente utile quando si gestiscono grandi volumi di immagini e blocchi di testo. Questo tipo di griglia consente di continuare ad accumulare blocchi di testo e immagini, elaborando ed eseguendo contemporaneamente operazioni su batch precedenti di questi blocchi.
Grazie al focus sulla gestione di grandi quantità di testo e immagini, questo lavoro può essere eseguito da un semplice framework di Grid Computing in cui immagini e manoscritti sono elaborati in parallelo.
Queste caratteristiche lo rendono una soluzione efficace per attività che richiedono elevate quantità di testo o manoscritti e grandi volumi di immagini.
Grid Computing modulare
Il Grid Computing modulare implica la disaggregazione delle risorse di calcolo all'interno di un sistema o uno chassis. Queste risorse possono comprendere storage, GPU, memoria e reti.
Questa soluzione si spinge oltre il concetto classico di Grid Computing, in quanto scompone le risorse di calcolo in moduli che possono essere combinati per supportare applicazioni o servizi specifici. Questo approccio consente una maggiore flessibilità e personalizzazione, permettendo ai team IT di decidere le configurazioni dei server per rispondere alle esigenze di applicazioni specifiche.
Per esempio, in una griglia modulare, un insieme di risorse è combinato con software per utilizzi distinti. CPU e unità GPU possono trovarsi in un rack di server ed essere interconnesse a una struttura ad alta velocità e bassa latenza per creare un server.
Componenti chiave del Grid Computing
La griglia è costituita da computer di utenti che forniscono risorse come potenza di elaborazione e storage, software middleware per coordinare i carichi di lavoro nel sistema e nodi come un server di controllo centrale che assegna le attività e aggrega i risultati.
Insieme, questi componenti funzionano come un supercomputer virtuale unificato che offre maggiore potenza computazionale, storage ed efficienza rispetto a qualsiasi macchina singola. Dividendo le attività complesse in pezzi e assegnandole ai nodi disponibili per l'elaborazione parallela, le griglie possono completare analisi, simulazioni e altri carichi di lavoro con elevato consumo di dati in modo più rapido e a un costo inferiore rispetto alle alternative convenzionali.
Nodi
Nodi
Per nodo si intende un computer o server che fa parte della rete della griglia e mette a disposizione le proprie risorse di calcolo inutilizzate come CPU, memoria e storage. I nodi possono effettuare altre attività non correlate e cambiare spesso ruolo in base alle esigenze della rete della griglia.
Esistono tre tipologie principali: controllo, che amministra la rete e gestisce l'assegnazione delle risorse; provider, che condivide le proprie risorse per il Grid Computing; utente, che richiede risorse condivise da altri computer nel sistema di Grid Computing.
I nodi possono includere server o PC, collegati tra loro tramite Internet o altre reti e comunemente distribuiti geograficamente.
Reti
Reti
Nel Grid Computing, le reti sono la backbone che connette più computer, spesso ripartiti geograficamente per lavorare insieme per svolgere attività congiunte. Queste reti permettono di condividere, selezionare e aggregare risorse distribuite su più domini amministrativi in base a disponibilità, capacità, prestazioni, costi e requisiti di qualità del servizio degli utenti.
Le reti di Grid Computing possono essere omogenee, se formate da macchine con piattaforme simili che utilizzano lo stesso sistema operativo, oppure eterogenee, con macchine eseguite su diversi sistemi operativi.
Software
Software
Il software di controllo svolge un ruolo fondamentale nella gestione e nel coordinamento delle attività all'interno della griglia. Questo software, anche conosciuto come grid middleware, è un'applicazione specializzata che connette le risorse di calcolo in operazioni di grid con applicazioni di alto livello. Viene eseguito su tutti i computer che fanno parte della rete della griglia.
La funzionalità più importante del software di controllo è suddividere il compito principale in sottoattività e assegnarle a ogni computer nella griglia. In questo modo tutte le macchine possono lavorare simultaneamente alle rispettive sottoattività, migliorando così l'efficienza del processo computazionale. Una volta completate le sottoattività, il software di controllo aggrega gli output di tutto l'hardware per portare a termine il task principale più grande.
Oltre alle attività, il software di controllo gestisce anche le richieste di potenza di elaborazione aggiuntiva del sistema di Grid Computing. Controlla la condivisione delle risorse disponibili da parte dell'utente per evitare il sovraccarico dell'hardware della griglia e garantisce la sicurezza contro eventuali abusi.
Protocolli
Protocolli
Le reti di Grid Computing si basano su un insieme di standard e protocolli per permettere la comunicazione tra sistemi diversi e geograficamente distribuiti. Questi protocolli sono cruciali per l’implementazione di servizi che facilitano la condivisione coordinata delle risorse tra le diverse organizzazioni. I protocolli Grid possono essere classificati in varie categorie a seconda delle attività gestite:
- Protocolli di comunicazione di rete e trasferimento dati: gestiscono la comunicazione e il trasferimento di dati tra i diversi nodi della griglia. Assicurano la corretta trasmissione e ricezione dei dati in rete.
- Protocolli di sicurezza delle informazioni: sono responsabili del mantenimento della sicurezza della griglia. Gestiscono attività come autenticazione, autorizzazione e crittografia per proteggere dati e risorse da accessi non autorizzati.
- Protocolli di informazioni sulle risorse: gestiscono le informazioni relative alle risorse disponibili nella griglia. Tengono traccia dello stato e aiutano nell’assegnazione e pianificazione.
- Protocolli di gestione: supervisionano il funzionamento complessivo della griglia. Gestiscono attività come invio di job, monitoraggio e gestione degli errori.
- Protocolli di interfaccia: forniscono un'interfaccia utente per interagire con la griglia. Permettono agli utenti di inviare job, monitorare il loro stato e recuperare i risultati.
Tra gli esempi di protocolli di Grid Computing specifici, figurano Open Grid Services Architecture (OGSA) e Simple Grid Protocol. OGSA fornisce un framework per la condivisione dei dati e la gestione delle risorse, mentre Simple Grid Protocol è un pacchetto open source che include il protocollo e gli strumenti software necessari per configurare una griglia computazionale.
Vantaggi del Grid Computing
Il Grid Computing, modello di calcolo distribuito, offre numerosi vantaggi in aree chiave come scalabilità, flessibilità e ottimizzazione delle risorse.
Scalabilità
Il Grid Computing offre vantaggi significativi in termini di scalabilità: grazie alla possibilità di aggiungere o rimuovere risorse in modo dinamico e on demand, permette al sistema di gestire in modo efficace carichi di lavoro variabili. Questa scalabilità è fondamentale negli ambienti in cui il carico di lavoro è soggetto a fluttuazioni, perché l'ambiente grid può essere scalato dinamicamente aggiungendo o rimuovendo risorse in base alle necessità.
Flessibilità
Il Grid Computing offre flessibilità in termini di condivisione delle risorse e collaborazione. Permette a diverse aziende o entità di formare un'organizzazione virtuale per il calcolo collaborativo. I partecipanti mettono a disposizione le proprie risorse e le condividono in modo trasparente attraverso la griglia. Il Grid Computing non è vincolato a una struttura o area specifica, consentendo la configurazione di una rete che si estende in più localizzazioni.
Ottimizzazione delle risorse
Il Grid Computing ottimizza l'utilizzo delle risorse disponibili condividendo la potenza di calcolo inutilizzata o sottoutilizzata. Migliora l'efficienza distribuendo i carichi di lavoro in modo ottimale, per migliorare l’utilizzo della potenza di elaborazione disponibile e minimizzare i tempi di inattività. Il Grid Computing funziona inoltre con l’hardware esistente: è possibile riutilizzare il proprio hardware per risparmiare sui costi accedendo alle risorse computazionali eccedenti.
Applicazioni e casi d'uso del Grid Computing
Questa forma di calcolo è utilizzata in diversi campi per eseguire operazioni computazionali di grandi dimensioni che richiederebbero un consumo eccessivo di risorse o di tempo per un singolo computer. Ecco alcune applicazioni e casi d’uso del Grid Computing:
- Ricerca scientifica: il Grid Computing è ampiamente utilizzato nella ricerca scientifica per valutare e archiviare grandi volumi di dati. Permette agli scienziati di tutto il mondo di collaborare e condividere risorse di calcolo, accelerando così i processi di ricerca e facilitando la gestione di problemi scientifici complessi.
- Ingegneria: il Grid Computing ha ridotto in modo significativo i costi delle applicazioni di ingegneria che consumano molte risorse. Settori come quello automobilistico e aerospaziale, che richiedono strutture di test intensive e sforzi di progettazione collaborativa, hanno adottato il Grid Computing per velocizzare le procedure.
- Analisi di dati: con l’aumento esponenziale di dati provenienti da diverse sorgenti come dispositivi IoT, strumenti scientifici e dispositivi intelligenti, il Grid Computing svolge un ruolo fondamentale nella raccolta, archiviazione e analisi dei dati. Questo sistema aiuta a interpretare i dati e osservare i modelli per sintetizzare le conoscenze.
- Previsioni meteorologiche: il Grid Computing viene utilizzato dai meteorologi per raccogliere e calcolare enormi quantità di dati da varie localizzazioni per le previsioni meteorologiche. Questa tecnologia permette di gestire in modo efficiente dataset di grandi dimensioni e aiuta a effettuare previsioni meteorologiche accurate.
- Sanità: il Grid Computing viene utilizzato nel settore sanitario per archiviare e analizzare i dati dei pazienti e contribuire così alla ricerca e allo sviluppo in ambito medico.
Grid Computing vs Cloud Computing
Cloud Computing e Grid Computing sono due tipi di sistemi di calcolo distribuiti che offrono servizi agli utenti. Il Cloud computing si basa su un'architettura client-server in cui le risorse vengono gestite in modo centralizzato e sono quindi altamente disponibili e scalabili.
Gli utenti accedono ai servizi tramite protocolli Web standard e pagano le risorse utilizzate. Questa soluzione è flessibile, consente una scalabilità rapida in base alla domanda ed è solitamente gestita da un service provider che ne è anche il proprietario.
Il Grid Computing utilizza invece un'architettura di calcolo distribuito gestita in modo collaborativo ed è quindi meno accessibile e scalabile rispetto al Cloud computing.
L’accesso ai servizi di Grid Computing è possibile tramite il grid middleware. L'infrastruttura è solitamente di proprietà e gestita dall'organizzazione che la utilizza, e per questo è potenzialmente più conveniente per le aziende con carichi di lavoro costanti.
Implementazione del Grid Computing
In linea di principio, il Grid Computing fornisce un'architettura per creare un supercomputer virtuale costituito da nodi distribuiti, eseguiti spesso in diversi Paesi e continenti. Alcune strategie per l’implementazione e il deploy del Grid Computing includono:
- Investire in hardware dedicato: per il deploy iniziale della tecnologia grid, è consigliato investire in una griglia dedicata con nodi omogenei. Questo semplifica il lavoro e riduce al minimo le ottimizzazioni necessarie alle applicazioni per un’esecuzione efficiente sulla griglia.
- Verificare l'omogeneità del sistema: per lavorare insieme, tutti i sistemi e i software installati nella griglia devono essere identici. Questo aspetto è fondamentale per mantenere prestazioni e disponibilità ottimali.
- Utilizzare il middleware: il middleware può essere utilizzato per suddividere e ripartire porzioni di un programma tra più computer. Si tratta di una strategia chiave nel Grid Computing.
- Implementare il Load Balancing: il Load Balancing è una strategia importante per assicurare che il carico computazionale sia distribuito in modo uniforme tra tutti i nodi della griglia, massimizzando l'efficienza e riducendo al minimo i tempi di risposta.
L'applicazione di politiche di sicurezza su un’ampia gamma di sistemi è una sfida nel Grid Computing: adottare soluzioni di sicurezza adeguate, in particolare tecniche di autenticazione e autorizzazione, è fondamentale per un deploy di successo di questi sistemi.
Iniziare a utilizzare il Grid Computing
Avviare un progetto di Grid Computing a livello aziendale richiede diversi step. Ecco una panoramica del processo:
- Identificare le necessità: individua le attività o i problemi dell’azienda che potrebbero trarre vantaggio dal Grid Computing. Potrebbe trattarsi di analisi di dati su larga scala, calcoli scientifici o qualsiasi altra operazione che richiede una quantità significativa di risorse computazionali.
- Pianificare l’infrastruttura: organizza l’infrastruttura di Grid Computing in base alle esigenze aziendali. Questa fase include la scelta del tipo di griglia, topologia e componenti necessari per la gestione dei dati.
- Scegliere strumenti adeguati: scegli gli strumenti più adatti al progetto di Grid Computing. Le applicazioni open source come Tomcat e Axis possono essere utilizzate per configurare un ambiente Grid Computing semplice mentre altri strumenti come il pacchetto "parallel" in R sono adatti per l’analisi dei dati su larga scala.
- Implementare la griglia: implementa l'ambiente di Grid Computing nella tua azienda, installando il software scelto sui computer della rete, creando un'infrastruttura sicura e scalabile e garantendo l'indipendenza della macchina.
Grid Computing e OVHcloud
Per saperne di più
Cos’è l'Edge Computing?
L'edge computing consiste nel collocare la potenza di calcolo e lo storage dei dati vicino alla fonte da cui vengono generati. Questo significa che nel Cloud devono essere eseguiti meno processi, permettendo così di superare i problemi di latenza e trasmissione dei dati a lunga distanza. I principali vantaggi sono una maggiore disponibilità e tempi di trasmissione dei dati ridotti.
L'edge computing è diverso dal tradizionale modello informatico di elaborazione e analisi dei dati in un datacenter centralizzato (nel Cloud o nei locali di un’azienda), poiché l'elaborazione dei dati avviene ai “margini” (edge) della rete.
Cos'è il calcolo quantistico?
Il calcolo quantistico spiegato semplice: il calcolo quantistico è una tecnologia emergente che utilizza la meccanica quantistica per risolvere problemi che non possono essere gestiti dai computer standard.
Il calcolo quantistico (o quantum computing) è stato concepito per la prima volta nei primi anni ottanta da ricercatori come Paul Benioff, Richard Feynman e Yuri Manin. Il suo obiettivo è utilizzare i comportamenti quantistici degli oggetti quantistici (tra cui i fotoni, che non sono particelle atomiche) per risolvere alcuni problemi in modo più veloce e semplice rispetto ai computer classici o persino ai supercomputer, utilizzando una potenza inferiore.