Co to jest grid computing?
Grid computing wykorzystuje zasoby informatyczne znajdujące się na dużym obszarze, aby osiągnąć wspólny cel. Innymi słowy, grid computing charakteryzuje się wykorzystaniem wielu komputerów, często rozproszonych geograficznie, które są połączone za pomocą sieci. Wszystkie te komputery pracują razem, aby wykonać jedno zadanie.
Ta platforma obliczeniowa jest szczególnie użyteczna do rozwiązywania problemów związanych z tzw. Grand Challenge, czyli wielkim wyzwaniem, takich jak synteza białek, modelowanie finansowe, symulacja trzęsień ziemi oraz modelowanie klimatu i pogody. Warto zaznaczyć, że to ten rodzaj obliczeń umożliwił uruchomienie Wielkiego Zderzacza Hadronów w CERN. Zastosowania obejmują badania naukowe, systemy business intelligence, analitykę danych i obliczenia o wysokiej wydajności (HPC).
Jak działa grid computing?
Każdy węzeł (komputer) w siatce (gridzie) może być ustawiony do wykonywania innych zadań, co sprawia, że system jest bardziej heterogeniczny w porównaniu do konwencjonalnych systemów obliczeniowych o wysokiej wydajności, takich jak klaster obliczeniowy. Siatki (gridy), które mogą być dość duże i składają się z wielu luźno powiązanych komputerów, są często konstruowane przy użyciu ogólnych bibliotek oprogramowania pośredniczącego.
Typowa sieć grid computing składa się z trzech rodzajów maszyn: węzeł sterujący/serwer, węzły obliczeniowe i węzły danych. Węzeł sterujący to serwer lub grupa serwerów, które zarządzają siatką. Węzły obliczeniowe to komputery, które przeprowadzają obliczenia, a węzły danych przechowują dane wykorzystywane i generowane przez te obliczenia.
System ten działa na bazie specjalnego oprogramowania obecnego na każdym komputerze, które koordynuje i zarządza wszystkimi zadaniami siatki. Zasadniczo oprogramowanie dzieli główne zadanie na podzadania i przydziela je każdemu komputerowi. Komputery mogą więc pracować jednocześnie nad odnośnymi pobranymi zadaniami. Po zakończeniu podzadań, dane wyjściowe wszystkich komputerów są agregowane, aby wykonać większe zadanie główne.
Jakie są rodzaje grid computingu?
Aby zrozumieć, czym jest grid computing, warto zaklasyfikować go do kilku kategorii, obejmujących siatki obliczeniowe (computational grids), siatki współpracy w sieci (collaborative grid networks), sieci przechowywania danych (data storage grid networks) i modułowy grid computing. Każdy typ ma swoje specyficzne zastosowania i jest używany w różnych branżach w zależności od konkretnych wymagań danego zadania.
Obliczeniowy grid computing
Obliczeniowy grid computing koncentruje się na wykorzystaniu mocy obliczeniowej wielu komputerów do wykonywania skomplikowanych obliczeń na dużą skalę.
W siatce obliczeniowej duże zadanie jest podzielone na wiele podzadań. Każde podzadanie jest następnie przypisane do wykonania do innego węzła (komputera) w siatce. Proces ten pozwala na równoległe obliczenia, w ramach których wykonuje się wiele operacji jednocześnie, co znacznie skraca całkowity czas obliczeń.
Po wykonaniu wszystkich podzadań wyniki są łączone w celu uzyskania końcowego rezultatu. Siatki obliczeniowe są idealne do zastosowań, w których istotny jest czas i które wymagają dużych obliczeń. Można z nich korzystać na przykład do generowania raportów biznesowych w ciągu kilku sekund, modyfikowania w czasie rzeczywistym przewidywań giełdowych lub do modelowania pogody.
Data grid computing
Data grid computing koncentruje się na zarządzaniu dużymi zbiorami danych i ich dystrybucji na wielu komputerach lub serwerach dedykowanych. Komputery te wchodzą w bezpośrednią interakcję z sobą, aby koordynować przetwarzanie dużych zadań, często rozmieszczonych w wielu odległych geograficznie lokalizacjach.
Siatki danych są dostosowane do zadań, które można podzielić na mniejsze podzadania, takie jak mikrousługi, a je można następnie uruchamiać równolegle, aby umożliwić skuteczne podejście oparte na zasadzie „Dziel i rządź”. Mogą również stanowić podstawę dla chmur prywatnych, w których komputery są łączone, a podzbiór zasobów tej puli jest dedykowany różnym użytkownikom za pośrednictwem maszyn wirtualnych.
Zaspołowy grid computing
Zespołowy grid computing ma na celu ułatwienie i usprawnienie pracy między osobami lub grupami. Dzięki zespołowemu grid computingowi system wykorzystuje różne technologie, które wspierają pracę między indywidualnymi użytkownikami.
Oznacza to, że poszczególni pracownicy mogą mieć łatwy dostęp do prac innych osób, współdzielić zasoby i współpracować nad pobranymi zadaniami. Ten rodzaj obliczeń umożliwia skoordynowane współdzielenie danych między wszystkimi użytkownikami siatki, co pozwala na bardziej intensywny transfer wiedzy między nimi.
Na przykład siatka danych może być wykorzystywana jako duży magazyn, w którym każda strona internetowa przechowuje swoje dane. W tym przypadku siatka pozwala na skoordynowane udostępnianie danych wszystkim jej użytkownikom. Taka siatka umożliwia współpracę i zwiększony transfer wiedzy między użytkownikami sieci.
Manuscript grid computing
Rozwiązanie manuscript grid computing jest szczególnie przydatne podczas zarządzania dużymi wolumenami bloków obrazów i tekstu. Ten typ siatki pozwala na ciągłą akumulację bloków obrazów i tekstu, jednocześnie przetwarzając i wykonując operacje na poprzednich partiach tych bloków.
Taki typ przetwarzania, koncentrujący się na dużych ilościach tekstu i obrazów, może być realizowany przez prostą platformę grid computing, w której obrazy i manuskrypty są przetwarzane równolegle.
Jest to zatem skuteczne rozwiązanie w przypadku zadań wymagających dużych ilości tekstu lub manuskryptów oraz dużych wolumenów obrazów.
Modułowy grid computing
Modułowy grid computing polega na rozdzieleniu zasobów obliczeniowych w systemie lub obudowie. Zasoby te mogą obejmować przestrzeń dyskową, procesory graficzne, pamięć i sieć.
Idzie o krok dalej w porównaniu z koncepcją prostego grid computingu, rozdzielając zasoby obliczeniowe na moduły. Zespoły IT mogą łączyć te moduły, aby dawały wsparcie dla określonych aplikacji lub usług. Podejście to pozwala na większą elastyczność i personalizację, umożliwiając zespołom IT dostosowanie konfiguracji serwerów do wymagań konkretnych aplikacji.
Na przykład w siatce modułowej zestaw zasobów jest łączony z oprogramowaniem do tworzenia różnych aplikacji. Procesory i dyski GPU mogą znajdować się w obudowach umieszczonych w szafie serwerowej, połączone z szybką siecią szkieletową o niewielkich opóźnieniach w celu utworzenia serwera.
Kluczowe elementy grid computingu
Siatka składa się z komputerów użytkowników, które do koordynowania obciążeń w całym systemie dostarczają zasoby takie jak moc obliczeniowa i przestrzeń dyskowa, oprogramowanie sieciowe i pośrednie. Siatka zawiera również węzły, takie jak centralny serwer kontrolny, który przydziela zadania i agreguje wyniki.
Wszystkie te komponenty działają jak zunifikowany wirtualny superkomputer, który zapewnia większą moc obliczeniową, przestrzeń dyskową i wydajność obliczeniową niż jakakolwiek pojedyncza maszyna. Dzięki podziałowi złożonych zadań na części i wyhodowaniu ich w węzłach dostępnych do przetwarzania równoległego, siatki mogą szybciej i taniej niż tradycyjne rozwiązania alternatywne ukończyć analizy, symulacje i działania o dużym obciążeniu danymi.
Węzły
Węzły
Węzeł oznacza komputer lub serwer, który jest częścią sieci gridowej, dokładając do systemu swoje niewykorzystane zasoby obliczeniowe, takie jak procesor, pamięć i przestrzeń dyskowa. Węzły mogą wykonywać inne niepowiązane zadania i często przełączają się między rolami w zależności od potrzeb sieci grid.
Wyróżniamy trzy ich główne rodzaje: kontrola, która administruje siecią i zarządza alokacją zasobów; dostawca, który dzieli swoje zasoby na potrzeby grid computingu; oraz użytkownik, który wymaga zasobów współdzielonych przez inne komputery w systemie grid computingu.
Węzły mogą zawierać serwery lub komputery PC, które są luźno połączone za pośrednictwem Internetu lub innych sieci i często znajdują się w wielu regionach geograficznych.
Sieci
Sieci
W grid computingu sieć to szkielet, który łączy wiele komputerów, często rozproszonych geograficznie, które współpracują ze sobą, aby realizować wspólne zadania. Sieci te umożliwiają współdzielenie, wybór i agregację zasobów rozrzuconych w wielu domenach administracyjnych w zależności od ich dostępności, pojemności, wydajności, kosztów i wymagań użytkowników dotyczących jakości usług.
Sieci grid computingu mogą być jednorodne, złożone z maszyn o podobnych platformach wykorzystujących ten sam system operacyjny lub niejednorodne, z maszynami działającymi w różnych systemach operacyjnych.
Oprogramowanie
Oprogramowanie
Oprogramowanie sterujące odgrywa kluczową rolę w zarządzaniu i koordynowaniu zadań w całej siatce. Oprogramowanie to, często określane jako grid middleware, jest specjalistyczną aplikacją, która łączy zasoby obliczeniowe w operacjach siatki z aplikacjami wysokiego poziomu. Działa na każdym komputerze siatki.
Podstawową funkcją oprogramowania sterującego jest rozdzielenie głównego zadania na podzadania i przypisanie ich do każdego komputera w siatce. Pozwala to wszystkim komputerom na jednoczesną pracę nad ich podzadaniami, co zwiększa wydajność procesu obliczeniowego. Po wykonaniu podzadań oprogramowanie sterujące agreguje dane wyjściowe wszystkich urządzeń w celu wykonania większego zadania głównego.
Oprócz zarządzania zadaniami, oprogramowanie sterujące obsługuje również zapytania o dodatkową moc obliczeniową z systemu grid computingu. Pozwala on na współdzielenie przez użytkownika dostępnych zasobów w celu uniknięcia przeciążenia sprzętu siatki. Oprogramowanie sterujące zapewnia ponadto bezpieczeństwo, które zapobiega niewłaściwemu wykorzystaniu systemu.
Protokoły
Protokoły
Sieci grid computingu opierają się na zestawie standardów i protokołów, co umożliwia komunikację w zróżnicowanych, rozproszonych geograficznie systemach. Protokoły te są niezbędne do wdrożenia usług ułatwiających skoordynowane współdzielenie zasobów między różnymi organizacjami. Protokoły siatki mogą być podzielone na kilka kategorii w zależności od działań, które wykonują:
- Protokoły komunikacji sieciowej i transferu danych: Obsługują komunikację i transfer danych między różnymi węzłami w siatce. Zapewniają prawidłową wysyłkę i odbiór danych przez sieć.
- Protokoły bezpieczeństwa informacji: Odpowiedzialne za utrzymanie bezpieczeństwa sieci. Umożliwiają przetwarzanie zadań, takich jak uwierzytelnianie, autoryzacja i szyfrowanie, w celu ochrony danych i zasobów przed nieuprawnionym dostępem.
- Protokoły informacji o zasobach: Zarządzają informacjami o zasobach dostępnych w siatce. Monitorują status oraz pomagają w przydzielaniu i planowaniu zadań.
- Protokoły zarządzania: Protokoły te nadzorują ogólne działanie siatki. Zajmują się zadaniami takimi jak oddawanie ukończonych zadań, monitoring i obsługa błędów.
- Protokoły interfejsu: udostępniają interfejs użytkownika umożliwiający interakcję z siatką. Umożliwiają użytkownikom przesyłanie zadań, monitorują ich status i pobierają wyniki.
Przykłady określonych protokołów siatki obejmują architekturę Open Grid Services Architecture (OGSA) i Simple Grid Protocol. OGSA zapewnia ramy do udostępniania danych i zarządzania zasobami, podczas gdy Simple Grid Protocol jest pakietem open source, który zawiera narzędzia oparte na protokołach i oprogramowaniu niezbędne do utworzenia siatki obliczeniowej.
Zalety grid computingu
Grid computing, model rozproszonych obliczeń, przynosi kilka korzyści w kluczowych obszarach, takich jak skalowalność, elastyczność i optymalizacja zasobów.
Skalowalność
Rozwiązanie to zapewnia znaczące korzyści w zakresie skalowalności. Pozwala na dynamiczne dodawanie lub usuwanie zasobów w zależności od potrzeb, umożliwiając systemowi skuteczną obsługę różnych obciążeń. Skalowalność jest kluczowa w środowiskach, w których zapotrzebowanie na obciążenia się zmienia, ponieważ środowisko siatki może być dynamicznie skalowane poprzez dodawanie lub usuwanie zasobów zgodnie z potrzebami.
Elastyczność
Grid computing zapewnia elastyczność w zakresie współdzielenia zasobów i pracy zespołowej. Umożliwia on różnym organizacjom i jednostkom tworzenie wirtualnych organizacji na potrzeby zespołowych obliczeń. Uczestnicy przekazują swoje zasoby i dzielą się nimi w sposób przejrzysty w ramach siatki. Grid computing nie jest ograniczony do określonego budynku lub lokalizacji, co umożliwia konfigurację sieci obejmującej kilka regionów.
Optymalizacja zasobów
Grid computing optymalizuje wykorzystanie dostępnych zasobów poprzez współdzielenie niewykorzystanej lub nie w pełni wykorzystanej mocy obliczeniowej. Poprawia wydajność, ponieważ efektywnie rozdziela obciążenia, co prowadzi do lepszego wykorzystania dostępnej mocy obliczeniowej i skrócenia czasu bezczynności. Co więcej, grid computing działa na istniejącym sprzęcie, co oznacza, że można ponownie wykorzystać dostępny sprzęt, oszczędzając koszty i używając nadmiarowych zasobów obliczeniowych.
Zastosowania i przykłady zastosowania grid computingu
Ta forma przetwarzania danych jest wykorzystywana w różnych dziedzinach do wykonywania dużych zadań obliczeniowych, które pochłaniałyby zbyt wiele zasobów lub byłyby zbyt czasochłonne dla pojedynczego komputera. Oto kilka kluczowych aplikacji i przykładów zastosowania grid computingu:
- Badania naukowe: Grid computing jest powszechnie wykorzystywany w badaniach naukowych do ewaluacji i przechowywania dużych ilości danych. Umożliwia naukowcom na całym świecie współpracę i udostępnianie zasobów obliczeniowych, przyspieszając w ten sposób procesy badawcze i ułatwiając rozwiązywanie złożonych problemów naukowych.
- Inżynieria: W przypadku inżynierów grid computing znacznie obniżył koszty wyspecjalizowanych aplikacji wymagających dużych zasobów. Branże takie jak motoryzacja i lotnictwo, które wymagają intensywnych testów i współpracy w zakresie projektowania, korzystają z grid computingu do przyspieszenia czasochłonnych procedur.
- Analiza danych W związku z eksplozją danych pochodzących z różnych źródeł, takich jak urządzenia IoT, instrumenty naukowe i inteligentne gadżety, grid computing odgrywa kluczową rolę w gromadzeniu, przechowywaniu i analizie danych. Pomaga w interpretacji danych i obserwacji wzorców, dokonując syntezy wiedzy.
- Prognozowanie pogody: Meteorolodzy wykorzystują grid computing do gromadzenia i obliczania ogromnych ilości danych z różnych lokalizacji na potrzeby prognozowania pogody. Technologia ta pozwala na skuteczne przetwarzanie tak dużych zbiorów danych i ułatwia tworzenie dokładniejsze przewidywanie pogody.
- Opieka medyczna W sektorze opieki zdrowotnej grid computing jest wykorzystywany do przechowywania i analizy ogromnych ilości danych pacjentów, co ułatwia prowadzenie badań i rozwoju w medycynie.
Grid computing a cloud computing
Zarówno cloud computing, jak i grid computing to systemy rozproszonych obliczeń, które zapewniają usługi użytkownikom. Cloud computing opiera się na architekturze klient-serwer, w której zasoby są zarządzane centralnie, dzięki czemu są wysoko dostępne i skalowalne.
Użytkownicy mają dostęp do usług za pośrednictwem standardowych protokołów internetowych i płacą za wykorzystane zasoby. Rozwiązanie to jest elastyczne, pozwala na szybkie skalowanie w zależności od zapotrzebowania. Zazwyczaj jest ono własnością dostawców usług i jest przez nich zarządzane.
Z drugiej strony, grid computing opiera się na architekturze rozproszonych obliczeń, którymi zarządza się wspólnie. W porównaniu z chmurą obliczeniową jest to rozwiązanie mniej dostępne i skalowalne.
Dostęp do usług grid computingu zapewnia oprogramowanie pośredniczące (grid middleware). Infrastruktura jest zazwyczaj własnością organizacji, która jej używa i jest przez nią zarządzana, dzięki czemu jest potencjalnie bardziej opłacalna dla firm o spójnych obciążeniach.
Wdrożenie grid computingu
Grid computing zapewnia architekturę do tworzenia wirtualnego superkomputera składającego się z rozproszonych węzłów, często rozmieszczonych w wielu krajach i kontynentach. Niektóre strategie wdrażania i używania grid computingu to:
- Inwestycja w dedykowany sprzęt: Przy początkowym wdrażaniu technologii grid zaleca się zainwestowanie w dedykowaną sieć, w której węzły składowe są homogeniczne. Upraszcza to pracę i minimalizuje zakres optymalizacji aplikacji niezbędnej do efektywnego działania w sieci.
- Zapewnienie jednorodności systemu: Wszystkie systemy i ich oprogramowanie zainstalowane w sieci muszą być identyczne, aby mogły ze sobą współpracować. Jest to kluczowe dla utrzymania optymalnej wydajności i dostępności.
- Korzystanie z oprogramowania pośredniczącego: Oprogramowanie pośredniczące może być używane do podziału i rozdzielania elementów programu między kilka komputerów. Jest to kluczowa strategia w grid computingu.
- Zastosowanie load balancingu: Równoważenie obciążenia jest ważną strategią, która zapewnia równomierną dystrybucję obciążenia obliczeniowego we wszystkich węzłach sieci, maksymalizując wydajność i minimalizując czas odpowiedzi.
Wdrażanie polityki bezpieczeństwa w wielu systemach jest wyzwaniem w grid computingu. Odpowiednie rozwiązania w zakresie bezpieczeństwa, w szczególności techniki uwierzytelniania i autoryzacji, są kluczowe dla udanego wdrożenia systemów grid computingu.
Początki grid computingu w Twojej organizacji
Uruchomienie projektu grid computingu w organizacji składa się z kilku etapów. Oto ogólny opis procedury:
- Sprawdź zapotrzebowanie: Zidentyfikuj zadania lub problemy w organizacji, dla których grid computing może przynieść korzyści. Może to być analiza danych na dużą skalę, obliczenia naukowe lub wszelkie inne zadania, które wymagają dużych zasobów obliczeniowych.
- Zaplanuj infrastrukturę: Zaplanuj infrastrukturę grid computingu w zależności od potrzeb Twojej firmy. Na tym etapie należy wybrać typ sieci, topologię i komponenty niezbędne do zarządzania danymi.
- Wybierz odpowiednie narzędzia: Wybierz narzędzia odpowiednie dla Twojego projektu grid computingu. Aplikacje open source, takie jak Tomcat i Axis, mogą być przydatne do konfiguracji prostego środowiska grid computingu. Inne narzędzia, takie jak pakiet „równoległy" w R, mogą posłużyć do zadań analizy danych na dużą skalę.
- Zaimplementuj siatkę: Przeprowadź wdrożenie środowiska grid computingu w Twojej firmie. Wiąże się to z instalacją wybranego oprogramowania na komputerach w sieci, utworzeniem bezpiecznej i skalowalnej infrastruktury oraz zapewnieniem niezależności maszyn.
Grid computing i OVHcloud
Dowiedz się więcej
Co to jest edge computing?
Edge computing oznacza umieszczenie mocy obliczeniowej i przechowywania danych blisko źródła, w którym te dane są generowane. Dzięki temu w chmurze odbywa się mniej procesów, co rozwiązuje problemy z opóźnieniami i przesyłaniem danych na duże odległości. Do najważniejszych zalet edge computing należą zwiększona dostępność i skrócony czas przesyłania danych.
Różni się on od tradycyjnego modelu przetwarzania i analizy danych w scentralizowanym centrum danych - w chmurze lub we własnej siedzibie firmy - ponieważ dane są przetwarzane na „brzegu" sieci.
Co to jest quantum computing?
Definicja: Quantum computing to technologia, która wykorzystuje mechanikę kwantową do rozwiązywania problemów, z którymi nie radzi sobie standardowy komputer.
Technologia quantum computing została opracowana na początku lat 80. XX wieku przez naukowców, takich jak Paul Benioff, Richard Feynman i Yuri Manin. Jej celem jest wykorzystanie zachowań obiektów kwantowych (w tym fotonów, które są cząstkami elementarnymi z grupy bozonów) do rozwiązywania niektórych problemów szybciej i w prościej niż mogą to robić klasyczne komputery czy nawet superkomputery.