X Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2018

ГРИД-вычисления - это быстро развивающаяся технология, объединяющая ресурсы тысяч и даже миллионов отдельных компьютеров в гигантскую «виртуальную» систему с огромной вычислительной мощью. Под ГРИД (Grid) обычно понимают географически распределенную инфраструктуру, охватывающую ресурсы разных типов (процессоры, долговременная и оперативная память, хранилища и базы данных, сети), доступ к которым можно получить из любой точки, независимо от того, где они реально расположены. На данный момент потенциал технологий ГРИД оценивается очень высоко: он имеет стратегический характер, в ближайшей перспективе ГРИД должен стать основным вычислительным инструментом для развития высоких технологий в многих сферах деятельности человека [1,2].

Область применения ГРИД сейчас охватывает ядерную физику, медицину, моделирование климатических изменений, численное моделирование в машиностроении и авиастроении, защиту окружающей среды, биологическое моделирование, промышленность и даже бизнес. Также имеет большие перспективы применение в образовании.

ГРИД претендует на роль универсальной инфраструктуры для обработки данных, в которой функционирует множество служб, которые позволяют решать не только конкретные прикладные задачи, но и предлагают сервисные услуги: поиск необходимых ресурсов, сбор информации о состоянии ресурсов, хранение и доставка данных. В обычном режиме каждая из виртуальных организаций решает свои проблемы. Но когда появляется сложная задача, включаются все мощности сети ГРИД и, по сути, она начинает работать как штатский суперкомпьютер [3].

На текущем этапе перспективным является создание собственных ГРИД проектов, средств для объединения вычислительных ресурсов, средств распараллеливания задач.

Реализованные проекты ГРИД [4]:

1. Проект LCG.

Проект LCG (Large Hadron Collider Computing Grid) был создан для моделирования и обработки чрезвычайно больших объемов экспериментальных данных ожидаемых после начала работы Большого адронного коллайдера (Large Hadron Collider, LHC). Объем данных достигает около 15 Петабайт в год, собрать мощности, необходимые для обработки такого потока, непосредственно в Европейском центре ядерных исследований (ЦЕРН, CERN) является трудно выполнимой задачей – и по техническим, и по финансовым причинам.

2. ГРИД в энергетике и окружающей среде (ENEA).

Агентство ENEA стремилось повысить скорость реакции на запросы корпоративных заказчиков, которым необходимо было определить требования к вычислительной мощности и оценить возможность выполнения исследовательских проектов, использующих вычислительную мощность всех исследовательских центров ENEA. Решение, которое выбрало ENEA, с помощью Грид-технологии выполняет визуализацию территориально распределенных ресурсов для повышения эффективности их использования и оптимизации совокупных вычислительных активов.

3. Французский институт нефти (IFP).

IFP собирался увеличить количество предоставляемых пользователям и заказчикам услуг по проведению на своих системах имитационного моделирования различных процессов, таких как нахождение и разработка нефтяных месторождений, буровые работы и добыча, горение топлива в автомобильных двигателях. Для этого IFP совместно с IBM начал работать над Грид-решением, призванным оптимизировать вычислительные ресурсы IFP за счет объединения большей части платформ в единую Грид-структуру.

Используя Грид-технологии и наполняя их конкретным содержанием, можно реализовать ту или иную грид-инфрастурктуру, предназначенную для решения того или иного класса прикладных задач.

Список литературы

А.П. Демичев, В.А. Ильин, А.П. Крюков «Введение в грид-технологии», Москва 2007

А.К. Кирьянов и Ю.Ф. Рябов, “Введение в технологию Грид”, Учебное пособие, 2006.

«Европейский рынок Grid-решений- на подъеме» - http://www.astera.ru/news/?id=32002

Open Grid Forum (OGF): http://www.ogf.org

Код для цитирования: Скопировать