Надає нову якість. Об'єднання ресурсів уGRIDзабезпечує новий рівень сервісу з погляду часу відгуку, пропускної здатності, доступності, безпеки тощо, тобто дає синергетичний ефект

Виходячи з цих критеріїв, з визначення GRID випадають кластерні системи, оскільки вони хоча й забезпечують заданий рівень безпеки, якості обслуговування та інших характеристик, але повністю контролюють індивідуальні компоненти, тобто є системами з централізованим управлінням. З іншого боку, Інтернет також не може називатися GRID:: хоча доступ до розосереджених ресурсів тут забезпечується за допомогою стандартизованих| і відкритих протоколів, ці ресурси не використовуються координовано.

GRID-системи забезпечують побудову з віддалених ресурсів безпечного і масштабованого обчислювального механізму. Основні ресурсні елементи GRID-систем - суперкомп'ютери і суперкомп'ютерні центри, основні інфраструктурні складові - високошвидкісні мережі передачі даних та програмне забезпечення. В основі GRID лежать програмні технології, які використовують нові стандарти і протоколи разом із відомими мережевими й інтернет-протоколами. Найважливішою компонентою GRID-інфраструктури є проміжне програмне забезпечення (middleware), призначене управляти завданнями, забезпечувати безпечний доступ до даних великого об'єму в універсальному просторі імен, переміщати і тиражувати дані з високою швидкістю з одного географічно віддаленого вузла на іншій, організовувати синхронізацію видалених копій. Крім того, об'єднання комп'ютерів у GRID неможливо без надшвидкісних мереж передачі даних, у першу чергу волоконно-оптичних.

Створення GRID-систем вимагає стандартизації у галузі сервісів, інтерфейсів, баз даних тощо. Першим стандартом конструювання GRID-систем де-факто став програмний продукт Globus Toolkit (1998 р.) у вигляді вільно поширюваного проміжного програмного шару Глобус (Globus). Модифікацію проміжного шару gLite на базі Globus покладено в основу європейської GRID-мережі EGEE для наукових досліджень. В 2002 р. в межах версії Globus Toolkit 3.0 була представлена нова системна розробка Open Grid Services Architecture (OGSA), яка інкорпорувала у грід поняття та стандарти веб-сервісів. У цій архітектурі грід-сервіс визначається як спеціальний тип веб-сервера-сервісу, завдяки чому стає можливою робота з ресурсами грід на базі стандартних інтернет-протоколів.

Одним з найважливіших елементів GRID-технологій є технологія управління розподіленими ресурсами, спрямована насамперед на забезпечення керованості інформаційною інфраструктурою в умовах зростання навантаження і збільшення кількості компонентів мережі. Принципи побудови цієї технології стандартні (черга, пошук вільних ресурсів, диспетчеризація, політики та пріоритети), проте застосування технологій GRID дозволяє будувати систему управління розподіленими обчислювальними ресурсами, за якої користувач не відчуває, на якому конкретному вузлі мережі виконується його завдання, а просто споживає певну кількість віртуальної процесорної потужності, наявної в мережі. Таке управління забезпечується спеціальними сервісами (складання каталогів ресурсів і відстеження їхнього стану, авторизації клієнтів і їх доступу до ресурсів; кооперації та координації при використанні ресурсів, забезпечення безпеки та ін.). Доступ до ресурсів здійснюється на основі створення Віртуальної організації (ВО), що складається з підприємств і окремих фахівців, які разом використовують спільні ресурси. Учасники ВО зв’язані між собою за допомогою Інтернету таким чином, що їхні обчислювальні потужності поєднуються. ВО об’єднує обчислювальні ресурси і ресурси зберігання даних, але при цьому кожна організація контролює використання своїх ресурсів. Кожен з учасників ВО надає свої обчислювальні ресурси (або їхню частину) для використання іншими учасниками і у той же час одержує доступ до ресурсів інших учасників ВО.

GRID дає можливість об'єднати обчислювальні ресурси в єдину множину і управляти цією множиною як єдиною системою, що знижує витрати на адміністрування. Оскільки неможливо адмініструвати програмне забезпечення на сотнях і тисячах комп'ютерів одночасно, реалізується ціла інфраструктура самонастроювання, самотестування, самоконфігурації. Перевагою GRID є і те, що як її елементи можна використовувати дешеві комп'ютери і операційні системи.

Основною особливістю GRID-архітектури є наявність проміжного програмного шару (middleware) у вигляді сукупності технологій та інтерфейсів прикладного програмування та засобів розробки, сервісів та протоколів, які забезпечують взаємодію між різними платформами, мовами і програмним середовищем. Оскільки взаємодію елементів розподілених системи та структуру передаваної інформації регламентують протоколи, GRID-архітектура є у першу чергу архітектурою протоколів. Структура багаторівневої GRID-

моделі у порівнянні із багаторівневою архітектурою Internet-протоколів TCP/IP наведена на рис. 6.10

Рис. 6.10. Архітектури протоколів GRID та Інтернет

Ядром багаторівневої моделі є протоколи Resource и Connectivity, на які покладено функції забезпечення поділу індивідуальніх ресурсів. Рівень Collective відповідає за координацію використання наявних ресурсів, доступ до них здійснюється за допомогою протоколів Fabric. Рівень Fabric забезпечує доступ до ресурсів, які розділяються за допомогою протоколів вищого рівня. Ресурсами можуть бути комп'ютери, пристрої масової пам'яті, каталоги, мережеві ресурси, датчики. При цьому ресурс може бути логічною сутністю, наприклад розподіленою файловою системою, або фізичною -- кластером або пулом комп'ютерів.

Рівень Connectivity є ядром комунікацій і містить протоколи аутентифікації, які потрібні для виконання специфічних для Grid Computing мережевих транзакцій. Комунікаційні протоколи відповідають за обмін даними з рівнем Fabric. У їх функції входять транспорт, маршрутизація і присвоєння імен. На цьому рівні зазвичай |використовується стек протоколів TCP/IP.

Рівень Resource розташовується над рівнем Connectivity і використовує його комунікаційні і аутентифікаційні протоколи для узгодження використовуваних методів безпеки, ініціалізації, моніторингу і управління ресурсами. Для доступу і управління локальними ресурсами Resource викликає відповідні функції (сервіси) рівня Fabric.

Рівень включає два основні класи протоколів. Це інформаційні протоколи, призначені для отримання інформації про структуру і стан ресурсу, його конфігурацію, поточне завантаження тощо, і протоколи управління, що забезпечують узгодженість доступу до ресурсу, який розділяється, а також визначають необхідні операції, які повинен виконати останній (наприклад, ініціалізація процесу або доступ до даних). Протоколи рівня Resource призначені виключно для роботи з локальними ресурсами, вони не враховують глобальний стан системи і не відстежують атомарні операції, що виконуються об'єднаними ресурсами. Цим всім займається рівень Collective.

Рівень Collective містить протоколи і сервиси (наприклад, API та SDK), не пов'язані з будь-яким специфічним ресурсом. Це глобальні протоколи, які відповідають за взаємодію всіх елементів пулу ресурсів. Прикладами сервісів цих протоколів є служба директорій, яка дає могу користувачу знайти ресурси та визначити їх властивості; розподіл ресурсів та планування виконання задачі; реплікація даних тощо.

Рівень Applications (рівень додатків) є найвищим рівнем Grid-архитектуры. Він включає призначені для користувача додаткия, які виконуються в середовищі об'єднаних ресурсів. В процесі свого виконання вони викликають служби протоколів нижчих рівнів. На кожному з рівнів повністю визначені протоколи, що забезпечують доступ до необхідних служб: управління ресурсами, доступу до даних, виявлення ресурсу тощо.

GRID-системи нині забезпечують: організацію ефективного використання ресурсів для невеликих задач з утилізацією комп’ютерних ресурсів, що тимчасово простоюють; розподілені суперобчислення при розв’язанні великих задач, що вимагають величезних процесорних ресурсів, пам’яті тощо; обчислення із залученням великих обсягів географічно розподілених даних, наприклад, у метеорології, астрономії, фізиці високих енергій; колективні обчислення, у яких одночасно беруть участь користувачі з різних організацій. До активного використання GRID-технологій спонукають необхідність: а) обробки величезних інформаційних масивів, які зберігаються в різних організаціях, розташованих у різних частинах світу (наприклад, при обробці знімків Землі, отриманих із супутників); б) виконання під час досліджень величезної кількості обчислень та В) швидкого і інтерактивного спільного використання всіма членами наукової крманди, незалежно від їх місцезнаходження, великих масивів даних, аналізу та обговорення отриманих результатів. Серед ключових чинників, котрі сприяють впровадженню Grid, не лише можливість гнучкої адаптації інфраструктури до нових вимог, а й підвищення ефективності використання наявних обчислювальних та людських ресурсів, оскільки, спільно працюючи над різними проектами, фахівці використовують одну й ту ж саму інфраструктуру.

GRID-мережі нині використовуються у найрізноманітніших фундаментальних наукових дослідженнях і проектних роботах: вивчення еволюції протопланетної речовини, планет і Землі; загальне метеорологічне прогнозування та прогноз різних стихійних лих (цунамі, землетрусів, вивержень вулканів); моделювання й аналіз експериментів у ядерній фізиці; дослідження в галузі нанотехнології, проектування аерокосмічних апаратів і автомобілів, розшифровування ДНК й ідентифікація протеїнів, оцінка ефективності заводів та розробка нових моделей автомобілів, розробка проектів нових літаків, моніторинг довкілля тощо. У 1994 році стартував проект створення всесвітньої комп'ютерної мережі GLORIAD (Global Ring Network for Advanced Application Development, Глобальна кільцева мережа для розвитку прикладних досліджень) - волоконно-оптичного кільця в Північній півкулі, об'єднуючого обчислювальні ресурси різних науково-дослідних організацій США, Канади, Європи, Росії, Китаю і Південної Кореї. В 2001 р. у США розпочато проект TeraGrid, Національного наукового фонду науки (NSF) зі створення розосередженої інфраструктури для проведення високопродуктивних (терафлопних) обчислень. У 2004 р. у Євросоюзі створено аналог американського TeraGrid - консорціум DEISA (Distributed European Infrastructure for Supercomputing Applications), який об'єднав у GRID-мережу провідні національні суперкомп'ютерні центри ЄС.

Астрономами Університету Каліфорнии Берклі ініційовано проект SETI@home, у межах якого була створена віртуальна мережа, яка регулярно аналізує дані, що надходять з радіотелескопу Arecibo в Пуэрто-Рико з метою пошуку неземного розуму. За допомогою інтернету SETI об'єднав обчислювальну потужність більше 5 млн персональних комп'ютерів і вже виконав обчисленння, на які знадобилося б більш ніж 600 тис. років роботи одного ПК.

В межах проекту European DataGrid (EDG) у 2004 р. була побудована тестова інфраструктура обчислень і обміну даними для потреб європейської наукової спільноти. На базі цієї інфраструктури здійснюється міжнародний проект організації високопродуктивної GRID-мережі Enabling Grids for E-sciencE (EGEE), у який входять 70 наукових установ з 27 країн світу, об'єднаних в 12 федерацій. За цим проектом передбачено створення найбільшої в світі GRID-мережі з сумарною обчислювальною потужністю 20 000 CPU.

Спільно з проектом EGEE розвивається магістральна європейська мережа для освіти і науки - GEANT, яка охоплює 3 млн користувачів з 3,5 тис. академічних установ у 34 європейських державах (у тому числі і в Україні). Під керівництвом Пенсильванського університету США на базі GRID-технологий створений Національний цифровий центр мамографії із загальним об'ємом даних (мамограм) 5,6 петабайта, який надає медикам можливість миттєвого доступу до записів мільйонів пацієнтів.

У США успішно функціонують чотири національні GRID-мережі: комп'ютерна мережа національного фонду наукових досліджень (NSF Comp. Grid), інформаційна мережа підтримки НАСА (NASA Information Power Grid), глобальна інформаційна мережа міністерства оборони (DOD GI Grid) і мережа суперкомп'ютерної ініціативи міністерства енергетики (DOE ASCI Grid).

В квітні 2006 р. була затверджена Програма «Впровадження грід-технологій і створення кластерів у НАН України», тоді ж Україна приєдналася до WLCG (Worldwide LHC Computing Grid). На початку 2007 р було побудовано перший грід-сегмент НАНУ, що об’єднав кластери семи інститутів НАНУ і Київського національного університету. Зараз грід-сегмент перетворився в достатньо потужну систему грід-кластерів. За 2007-2009 рр. введено в дію 23 грід-кластери в академічних інститутах Києва, Харкова, Львова, Дніпропетровська, Донецька, Сум. Нині ведуться роботи по створенню національної GRID-мережі, яка об’єднає у єдину систему всі національні комп’ютерні ресурси з метою створення і надання користувачеві сукупного потужного комп’ютерного ресурсу.

Питання для самоперевірки

1. Що таке розосереджена обробка даних? У чому причини її виникнення?

2. Яка основна ознака та які різновиди систем розосередженої обробки даних?

3. Чим відрізняються багатопроцесорні та багатомашинні системи обробки даних?

4. Що є децентралізованим у розосереджених системах обробки даних?

5. Чим відрізняються файл-серверна та клієнт-серверна архітектури систем розосередженої обробки даних?

6. Чим «тонкий» клієнт відрізняється від «товстого» за клієнт-серверної архітектури систем розосередженої обробки даних? Який варіант можна рекомендувати, якщо клієнтські комп’ютери є малопродуктивними, а канали зв’язку – швидкісними?

7. Що таке системи телеобробки даних? Які основні групи технічних засобів вони містять?

8. Що таке інформаційно-обчислювальна мережа (ІЛМ)? Які основні складові ІОМ?

9. Чим досягається збільшення ефективності застосування комп’ютерів при об’єднанні у мережу?

10. Які переваги та недоліки ІОМ слід враховувати при прийнятті рішення про об’єднання комп’ютерів у мережу?

11. Що таке робочі станції та сервер ІОМ? Коли доцільна спеціалізація серверів?

12. Які комутатори ІОМ називають маршрутизаторами? Чому маршрутизатори деколи називають дзеркалами?

13. Які основні функції комутатора, моста та повторювача у ІОМ?

14. Які перетворювачі називають концентраторами?

15. Що таке шлюз ІОМ? Як він реалізується апаратно?

16. Що таке продуктивність мережі і якими параметрами вона описується?

17. У чому вимірюється пропускна здатність мережі? Чим середня пропускна здатність відрізняється від миттєвої та максимальної?

18. Якими показниками оцінюють надійність ІОМ?

19. До якого класу за рівнем надійності може бути віднесена ІОМ з коефіцієнтом готовності 0,9999?

20. Що таке достовірність функціонування ІОМ і чим вона відрізняється від надійності?

21. Якими показниками оцінюють достовірність функціонування ІОМ?

22. Якими показниками відбивається здатність мережі до розширення?

23. За якими ознаками мережа може бути віднесена до локальних, регіональних чи глобальних мереж?

24. Які швидкості передачі інформації досягаються у локальних мережах залежно від застосованої лінії зв’язку?

25. Що таке топологія ІОМ? Чим фізична топологія відрізняється від логічної та інформаційної?

26. Як підключаються комп’ютери у мережі з шинною топологією?

27. Яке основне обмеження і які переваги мереж з топологією «шина»?

28. Які основні переваги і недоліки мереж з кільцевою топологією?

29. Як здійснюється обмін інформацією у мережах з топологією «зірка»? Які працюють мережі з «активною» і «пасивною» зірками?

30. Як присвоюються адреси абонентам мережі?

31. Які основні методи організації зв’язку (комутації) використовують у ІОМ?

32. Який метод пакетної комутації – дейтаграмний чи віртуального каналу слід обрати при невеликих обсягах даних та високій частоті їх поступлення?

33. У якому режимі доцільно організовувати зв'язок у ІОМ за методом комутації повідомлень?

34. За допомогою яких методів здійснюють управління обміном даними у ІОМ?

35. Які існують основні моделі розоспереджених обчислень? У чому зміст та переваги моделі GRID?

Розділ 7
ТЕХНОЛОГІЇ МУЛЬТИМЕДІА