Что такое грид-вычисления?

Грид-вычисления означают кластер децентрализованных компьютеров, образующих виртуальный суперкомпьютер. Гибко распределенные вычислительные мощности позволяют выполнять сложные задачи с использованием множества ресурсов одновременно и оптимизировать использование инфраструктуры.

Грид-вычисления: определение

Грид-вычисления — это область распределенных вычислений, которая является общим термином для цифровых инфраструктур, состоящих из автономных компьютеров, объединенных в компьютерную сеть. Компьютерная сеть обычно является аппаратно-независимой. Это означает, что в сеть могут быть объединены компьютеры с различными уровнями производительности и оборудованием. Распределенные приложения и процессы могут работать на устройствах с объединенными в сеть компьютерными блоками. Компьютерные блоки, в свою очередь, могут общаться друг с другом локально и через регионы внутри сети и решать проблемы.

Различие между распределенными вычислениями и grid-вычислениями нечеткое. Распределенные вычисления могут относиться к децентрализованной обработке данных в компьютерных сетях. Грид-вычисления, с другой стороны, относятся к виртуальному суперкомпьютеру, который создается путем соединения слабо связанных компьютеров. Он используется для обработки процессов или задач с интенсивными вычислениями. Связанные серверы и компьютеры предоставляют свои ресурсы и вычислительные мощности для масштабирования до требуемой производительности компьютера.

Как работают вычисления grid?

В вычислениях grid силы компьютерных кластеров не централизованы и используются надрегионально в виде сетей. В то время как компьютерные кластеры обычно состоят из локально ограниченных компьютерных сетей, grid computing обеспечивает доступ к компьютерным мощностям в рамках компьютерной сети на надрегиональной основе. В сеть объединяются не только компьютеры, но и базы данных, оборудование, программное обеспечение и вычислительные мощности. В рамках grid провайдеры связывают глобально и локально распределенные компьютерные ресурсы через интерфейсы (узлы) и промежуточное программное обеспечение. Затем они распределяют их между виртуальными организациями, которые, в свою очередь, определяют, какие ресурсы могут взять на себя выполнение задач или как оптимально распределить вычислительные мощности для приложения.

Грид-вычисления используются как в коммерческих целях, так и для анализа и обработки научных и экономических данных. Если сложные процессы превышают вычислительную мощность одного компьютера или локального компьютерного кластера, грид-вычисления могут помочь интегрировать, оценить или отобразить большие объемы данных. Специальное оборудование не является обязательным условием для grid-вычислений. Скорее, промежуточное ПО (программное обеспечение для обмена данными между приложениями) на связанных компьютерах обеспечивает наличие свободных вычислительных мощностей в виртуальной организации.

Области применения грид-вычислений

Грид-вычисления не ограничиваются конкретными областями применения, поскольку объединение компьютерных кластеров может служить самым разным целям. Известными областями применения виртуальных суперкомпьютеров являются научный и экономический анализ больших данных, работающий с огромными объемами данных и интенсивные вычислительные моделирования. Это относится к исследованиям в области естественных наук и медицины, а также в метеорологии, промышленном секторе или физике частиц. В качестве примера можно привести крупномасштабные эксперименты Большого адронного коллайдера, ЦЕРН.

Обзор классификаций грид-вычислений

Для определения и классификации grid-вычислений по сравнению с другими технологиями, такими как кластерные вычисления или одноранговые вычисления, можно выделить три основных краеугольных камня:

  • Децентрализованная, локальная и глобальная координация ресурсов, таких как компьютерные кластеры, аналитика данных, массовое хранение и базы данных.
  • Стандартизированные, открытые интерфейсы (узлы) и промежуточное программное обеспечение (протоколы или пакеты протоколов), которые соединяют вычислительные единицы с основной сеткой и распределяют задачи.
  • Обеспечение нетривиального качества обслуживания (QoS) для оптимального распределения потоков данных и обеспечения постоянной масштабируемости и надежной передачи данных при высоких вычислительных требованиях.

Помимо этого, грид-вычисления можно разделить на различные классификации:

  • Вычислительные гриды: Наиболее распространенная форма grid-вычислений, когда пользователи grid используют объединенную вычислительную мощность виртуального суперкомпьютера через grid-провайдеров для распределения или масштабирования интенсивных вычислительных процессов.
  • Грид-системы данных: Сетки данных обеспечивают вычислительную мощность взаимосвязанных компьютеров для оценки, отображения, передачи, обмена или анализа больших объемов данных через узлы сетки.
  • Сети знаний: Эта структура использует суперкомпьютерные возможности грид для сканирования, подключения, сбора, оценки или структурирования больших наборов данных и баз знаний.
  • Ресурсные грид-системы: Эти системы определяют взаимосвязанную иерархию провайдеров, пользователей и поставщиков ресурсов в грид. Ролевая модель определяет, какие поставщики ресурсов могут предоставлять хранилища и вычислительные мощности, наборы данных, программное и аппаратное обеспечение, приложения, датчики, измерительные приборы и другие инструменты через интерфейсы.
  • Сервисные сети: В сервисной сети поставщики услуг grid делают компоненты и мощности поставщиков ресурсов доступными для пользователей grid в виде комплексной услуги. Это показывает, что grid computing сочетает в себе ориентацию на услуги и вычислительные услуги.

Грид-вычисления против облачных вычислений: в чем разница?

Грид-вычисления не следует путать с облачными вычислениями. В grid-вычислениях несколько ресурсов соединяются вместе с помощью нецентрализованных, связанных между собой компьютеров, образуя виртуальный суперкомпьютер. В этом случае провайдеры grid владеют инфраструктурой, состоящей из объединенных в сеть компьютеров и приложений. В облачных вычислениях, с другой стороны, провайдеры облачных вычислений предоставляют вычислительную мощность через облачный хостинг вычислительной мощности, емкости для хранения данных и услуги в глобальном масштабе, хотя вычисления происходят централизованно в облаке.

Преимущества облачных вычислений включают в себя аутсорсинг, масштабируемую ИТ-инфраструктуру, облачную емкость хранения данных и снижение накладных расходов на ИТ. Компании и частные пользователи могут использовать облачные сервисы для решения широкого спектра задач экономически эффективно и централизованно, без необходимости предоставлять собственные ресурсы. С другой стороны, преимущества Grid computing заключаются в том, что огромные объемы данных и сложные процессы могут быть обработаны, выполнены и доступны экономически эффективно с помощью объединенных мощностей grid без необходимости в выделенных физических центрах обработки данных.

Грид-вычисления: преимущества и недостатки

Преимущества

  • Координация и управление процессами и задачами на разных устройствах.
  • Экономически эффективное масштабирование бизнес-процессов благодаря объединенным вычислительным мощностям и емкостям хранения данных.
  • Одновременная/параллельная обработка, анализ и представление больших объемов данных через глобальные компьютерные сети.
  • Сложные задачи решаются быстрее и эффективнее.
  • Надежное использование и оптимальное применение ИТ-инфраструктуры благодаря виртуальным организациям и гибкому распределению задач.
  • Низкая восприимчивость к сбоям, поскольку мощности распределяются гибко и модульно в grid.
  • Отсутствие необходимости в больших инвестициях в серверную инфраструктуру.

Недостатки

  • Возможно сложное администрирование и несовместимость компонентов системы.
  • Вычислительная мощность не увеличивается линейно с ростом числа связанных компьютеров.

Оцените статью
cdelat.ru
Добавить комментарий