Зассоби системи Grid

Одним з практичних рішень забезпечення індустрії обчислень є поява системи Grid у 2005 р. в межах Європейського проекту, як інструментарію підтримки калайдеру з інфраструктурою для глобальних обчислень суперскладних задач з області e–science, фізико-техничних ексреиіментів тощо.

Грід-обчислення (від англ. grid - решітка, мережа) - це форма розподілених обчислень, в якій «віртуальний суперкомп'ютер» представлений у вигляді кластерів з'єднаних за допомогою мережі, слабко пов’язаних гетерогенних комп'ютерів, що працюють разом для виконання величезної кількості завдань (операцій, робіт).

Термін «грід-обчислення» з'явився на початку 1990-х років, як метафора, що демонструє можливість простого доступу до обчислювальних ресурсів як і до електронної (сильної) мережі (англ. Power grid) у збірнику під редакцією Яна Фостера і Карла Кессельмана «The Grid: Blueprint for a new computing infrastructure».

Використання вільного часу процесорів і добровільного комп'ютингу стало популярним після запуску проектів обчислень GIMPS в 1996 році, distributed.net в 1997 році і SETI @ home в 1999 році. Ці перші проекти комп'ютингу використовували потужності приєднаних до мережі комп'ютерів звичайних користувачів для вирішення дослідницьких завдань, що вимагають великих обчислювальних потужностей.

Ідеї грід-системи, включаючи ідеї розподілених обчислень, об'єктно-орієнтованого програмування, використання комп'ютерних кластерів, веб-сервісів та ін.. були зібрані і об'єднані Іеном Фостером, Карлом Кессельманом і Стівом Тікі, яких часто називають батьками грід-технології.

Грід-технологія застосовується для моделювання та обробки даних в експериментах на Великому адронному колайдері.

Найбільш характерними властивостями інформаційно-обчислювальногосередовища GRID є наступні:

1. масштаби обчислювального ресурсу (обсяг пам'яті, кількість процесорів), які багаторазово перевершують ресурси окремого комп'ютера або одного обчислювального комплексу;
2. гетерогенність середовища до її складу можуть входити комп'ютери різної потужності, що працюють під управлінням різних ОС і зібрані на різній елементній базі;
3. просторовий (географічний) розподіл інформаційно-обчислювального ресурсу;

4. об'єднання ресурсів, які не можуть управлятися централізовано (у випадку, якщо вони не належать одній організації);

5. використання стандартних, відкритих, загально доступних протоколів та різних інтерфейсів;

6. Забезпечення інформаційної безпеки.

По своєму призначенні GRID прийнято ділити на обчислювальні системи (computational GRID) і системи, орієнтовані на збереження великих масивів інформації (data GRID).

На GRID можуть використовуватися прикладні завдання, а саме: складне моделювання, спільна візуалізація дуже великих наборів наукових даних,розподілена обробка з метою аналізу даних; зв'язування наукового інструментарію з віддаленими комп'ютерами та архівами даних.

Найбільш ефективним є застосування Рівс для вирішення наступних завдань:
– розподілені високопродуктивні обчислення, рішення дуже великих завдань, що вимагають максимальних процесорних ресурсів, пам'яті і т.д.;

– «високо потокові» обчислення, що дозволяють організувати ефективне використання ресурсів для невеликих завдань, утилізуючи тимчасово простоючі

комп'ютерні ресурси;
– проведення великих разових розрахунків;

– обчислення із залученням великих обсягів розподілених даних, наприклад, в метеорології, астрономії, фізики високих енергій;

– колективні обчислення, тобто одночасна робота декількох взаємодіючих завдань різних користувачів.

Аналіз світового досвіду побудови GRID систем показує, що вони вирішують наступні проблеми:
– об'єднання різнорідних систем;

– спільне використання даних;

– динамічне виділення ресурсів;

– переносність застосувань в гетерогенному середовищі;

– забезпечення інформаційної безпеки.

– застосування відкритих стандартів.

Поняття GRID,GRID-структура, GRID-система є синоніми.

Прикладами ресурсів є обчислювальні ресурси, системи зберігання, каталоги, мережеві ресурси. Вони можуть бути розділені на фізичні і логічні. До фізичних відносяться: оперативна пам'ять, пам'ять на довготривалих носіях, кількість і продуктивність процесорів і т.д. Прикладами логічних ресурсів є розподілена файлова система, комп'ютерний кластер, розподілений пул комп'ютерів, системи проведення деяких обчислень тощо.

Формальний опис форматів повідомлень і наборів правил для обміну повідомлень виконується мережевими протоколами – протоколи нижнього (Ethernet та ін.), середнього (IP, TCP та ін.) та високого(FTP, HTTP та ін.) рівня.

Інтерфейс прикладних програм (API) представляє собою набір функцій (сервісів) специфічної функціональності, що дозволяють ПС здійснювати доступ до ресурсів через обслуговуючу ОС. Розподілене обчислювальне середовище має володіти набором сервісів, які забезпечують контрольоване виконання прикладних програм авторизованих користувачів. Специфіка сервісів GRID визначається характером самого обчислювального середовища: GRID, з динамічним утворенням. З плином часу можуть бути змінені як кількість об'єднаних обчислювальних вузлів, так і їхні якісні характеристики (зміна обчислювального навантаження одного вузла тощо).

При побудові деякої розподіленої системи необхідно забезпечити і ідентифікацію унікальним номером виконуваних програми, за яким проводиться контроль його унікальності засобами спеціального сервісу GRID та авторизація користувача з пріоритетом користувача, необхідним для нормальної роботи служби розподілу обчислювальних ресурсів між прикладними програмами;

GRID забезпечує такі сервіси:

– пошук необхідного програмі ресурсу виконує спеціальний сервіс, який визначає розмір доступного в даний момент часу обчислювального ресурсу, контроль поточного стану системи за описом різнорідних ресурсів, які є у поточний момент часу в складі GRID;

– розміщення на ньому прикладної програми;

– виконання розподілених алгоритмів та паралельних програм;

– доступ до віддалених даних.

– роботу розподілених баз даних

–розподіл ресурсов між різними прикладними програмами;

– виявлення неполадок та забезпечення працездатності включених в обчислювальний процес вузлів;

– забезпечення роботи GRID-системи та змінювання кількості та характеру її сервісів в залежності від призначення варіанту даного обчислювального середовища.

В архітектурі GRID є рівень фабрики (Fabric), який надає необхідні ресурси, спільний доступ до яких забезпечується через протоколи GRID, а також рівень Connectivity, що визначає базові комунікаційні та ідентифікаційні протоколи, необхідні для проведення специфічних для GRID операцій (транзакцій); рівень Resource, базовані на комунікаційному і авторизованому протоколі; рівень Collective для групування протоколів і сервісів, не пов'язаних з будь-яким конкретним ресурсом, а більш глобальними ресурсами за природою для забезпечення колективної взаємодії ресурсів; рівень Application включає в себе за стосунки користувачів, щодо функціонування в середовищі GRID.

Підсистема Etics в Європейскому проекті Grid містить репозиторій програм і даних, виконує збирання готових КПВ, програм, модулів, систем черех конфігураційні файли для виконання по ним обчислень. Нами в ІТК помплексі узято з Etics Grid стандартну мову WSDL для специфікації КПВ з метою подальшого їх подання у глобальному репозиторії Grid.

Для функціонування розподілених прикладних систем нами розроблено загальну модель обчислень, як розвиток моделі взаємодії програм для забезпечення інтероперабельності різнорідних програм і використання необхідних віртуальних даних з оn-line Grid і Cloud. Для обчислень таких задач застосовуються знов розроблені або готові програмні і системні ресурси виду: системи сховищ даних; фонди reuses з багатьох доменів; нові загальні «тули» (конвертори, генератори, трансформатори, верифікатори тощо); глобальні протоколи взаємодії програм у середовищі гетерогенних платформ, географічно розташованих у віддалених адміністративних доменах тощо.

Процес розроблення домену включає багаторівневий аналіз ПрО для встановлення єдиної термінології, вживаної розробниками сімейства і його членів (рис.3) та визначення компонентів, що реалізують завдання домену [ 12, 29, 30].

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Новітні засоби Grid і Cloud для обчислення задач e–sciences	\|	Хмарні обчислення

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.017 сек.