1. На счет grid

Технологии grid из игрушки ученых и разработчиков становятся инструментами, активно используемыми в бизнесе. Однако под этим термином разные компании подразумевают немного разные вещи. Общепринятым сегодня считается деление систем класса grid на вычислительные и бизнес-системы, хотя и оно достаточно условное. Системы для объемных вычислений используются в работе финансовых учреждений, а распределенные базы данных, характерные для бизнес-систем, функционируют на вычислительных кластерах. Этот небольшой обзор технологий grid и участия различных производителей в их развитии и продвижении на рынок коснется именно сетевых вычислений — тема бизнес-grid сама по себе достаточно велика и заслуживает отдельного рассмотрения.

Сетевые вычисления ( grid computing ), о которых так много говорят последние два года, в сущности, не являются новым явлением. Идея использования простаивающих вычислительных ресурсов, лежащая в центре концепции grid, владеет умами компьютерных специалистов с 80-х и даже с 70-х годов XX века. Сам термин возник в середине 90-х годов и обозначал распределенную вычислительную инфраструктуру для сложных инженерных и научных расчетов. Постоянный прогресс в этой области и решение все новых классов задач привели к расширению понятия. Сегодня, говоря о grid, обычно имеют в виду промежуточное ПО (middleware), программный инструментарий и прикладные программы, способные работать в географически распределенной и неоднородной вычислительной среде.

Grid возник из потребности ученых не только обмениваться данными по сети, но и совместно использовать программное обеспечение, вычислительные ресурсы и даже уникальное специализированное оборудование, такое, как телескопы или микроскопы. В коммерческих организациях также существуют задачи, требующие объединения вычислительной техники в географически распределенной среде. Это укрупнение центров обработки данных, объединение корпоративных прикладных систем, информационное обслуживание по запросу, взаимодействие бизнесов через Интернет, а также все, что требует ресурсоемких расчетов: геологоразведка, финансовый анализ, моделирование лекарственных препаратов, прогноз погоды и т. д. Переход grid-технологий с академических на коммерческие рельсы проходит по сценарию, похожему на тот, что был сыгран в Интернете: от лабораторной технологии к широкому применению в бизнесе.

Рост потребностей в вычислительных ресурсах и стремление сократить расходы на оборудование — основные движущие стимулы развития grid-технологий. Несмотря на то что сегодняшний персональный компьютер мощнее суперЭВМ Cray 15-летней давности, спрос на вычислительные мощности сегодня так же далек от насыщения, как и тогда — увеличение точности анализа финансового рынка или прогноза u1087 погоды на проценты требует увеличения времени расчетов в разы. Решение проблемы с помощью grid выглядит очень заманчиво: вместо того чтобы приобретать суперкомпьютер, можно добавить в систему стойку недорогих стандартных серверов или даже ПК. А можно использовать мощности уже имеющихся компьютеров в сети предприятия — средняя загрузка их процессоров, как правило, не превышает нескольких процентов.