Что такое грид

Технологии Grid

Grid — это активно развивающаяся прогрессивная технология, созданная для разделения большого числа глобально распределенных ресурсов и поддержки высокопроизводительных вычислений. Основная задача Grid — реализация гибкого, защищенного, скоординированного пространства для совместного использования ресурсов между динамически меняющимися сообществами пользователей, организаций и ресурсов. Технологии Grid позволяют построить интегрированную распределенную среду на основе архитектуры SOA, к которой отдельные системы могут моментально подключаться по аналогии с подключением бытовых приборов к электросети.

Зарождение технологий Grid проходило еще в середине 90-х, область исследований тогда получила название «метакомпьютинг». Метакомпьютером назвали объединение различных вычислительных машин (гетерогенных, распределенных географически, соединенных сетью, возможно Интернет) в виде одной виртуальной машины. Идеи метакомпьютинга были реализованы в многочисленных проектах, существующих и по сей день. Из самых известных стоит упомянуть поиск внеземных цивилизаций в проекте SETI@home, взлом шифрованной фразы RSA Challenges в рамках Distributed.net и один из самых известных локальных менеджеров виртуального пула ресурсов — пакет Condor.

В 1999 году двое американских учёных Ян Фостер (Ian Foster) и Карл Кессельман (Karl Kesselman) своей книгой «The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure» привлекли внимание к данной тематике сначала научных кругов, заинтересованных в получении доступа к вычислительным системам огромной мощности (производительность виртуальной машины, построенной на технологиях Grid в Японии, составила около 40TFlop), а затем и массовый интерес в коммерческих кругах. Они по праву считаются «отцами-основателями» Grid. Идеи книги приобрели четкие очертания после выхода в свет двух статей, «The Anatomy of the Grid» и «The Physiology of the Grid», в которых описывается архитектура и требования к инфраструктуре Grid-сети. Также в них было сформулировано «официальное» определение: Grid — это гибкое, защищённое, координированное совместное использование ресурсов группами пользователей, организаций и других ресурсов. В 2001г. Фокс и Гэннон определили Grid как «скоординированное разделение ресурсов и решение проблем в динамической, многокомпонентной виртуальной организации», где виртуальная организация — это группа предприятий, объединяющих свои вычислительные ресурсы в единую Grid и совместно их использующая.

В начале 2000-ых несколько крупных компаний, таких как IBM, Sun, Microsoft, были вовлечены в эту революцию вычисления. Было создано множество коммерческих и некоммерческих продуктов для построения Grid-инфраструктур.

Сейчас идет процесс переосмысления того, что такое Grid, и мнения делятся в соответствии с потребностями целевой аудитории. Можно выделить три основных типа систем для каждого из пониманий: первый — Grid-среды данных (имеются в виду данные, рассредоточенные между разными организациями и распределенные географически), второй — научные Grid-среды (с них все начиналось, и по замыслу они должны собирать гетерогенные вычислительные ресурсы в единую виртуальную вычислительную машину), третий — корпоративные Grid-среды. В последнем случае идея Grid сводится к удовлетворению потребностей предприятия — гибкое, эффективное и надежное использование существующей ИТ-инфраструктуры для эффективного решения бизнес-задач.

Grid-среда предполагает наличие стандартизованного набора сервисов программного обеспечения промежуточного слоя (middleware services) для совместного координированного использования общих распределенных ресурсов. Такие Grid-среды базируются на концепции SOA, и в этом случае сервисы работают поверх компьютерной сети, но на уровень ниже приложений. На данный момент уже созданы некоторые стандарты в этой области, например, Web Services Resource Framework (WSRF) и Web Services Event Notifications (WSEN).

Наша компания предлагает высококвалифицированные услуги по внедрению Grid-технологий и созданию Grid-сред «под ключ» как на основе открытых решений, так и коммерческих Grid-платформ. Мы имеем существенный опыт внедрения и эксплуатации Grid-решений.

Грид

Грид-вычисления (англ. grid — решётка, сеть) — это форма распределённых вычислений, в которой «виртуальный суперкомпьютер» представлен в виде кластеров соединённых с помощью сети, слабосвязанных, гетерогенных компьютеров, работающих вместе для выполнения огромного количества заданий (операций, работ). Эта технология применяется для решения научных, математических задач, требующих значительных вычислительных ресурсов. Грид-вычисления используются также в коммерческой инфраструктуре для решения таких трудоёмких задач, как экономическое прогнозирование, сейсмоанализ, разработка и изучение свойств новых лекарств.

Грид с точки зрения сетевой организации представляет собой согласованную, открытую и стандартизованную среду, которая обеспечивает гибкое, безопасное, скоординированное разделение вычислительных ресурсов и ресурсов хранения [1] информации, которые являются частью этой среды, в рамках одной виртуальной организации. [2]

Концепция грид

Грид является географически распределённой инфраструктурой, объединяющей множество ресурсов разных типов (процессоры, долговременная и оперативная память, хранилища и базы данных, сети), доступ к которым пользователь может получить из любой точки, независимо от места их расположения. [3]

Идея грид-компьютинга возникла вместе с распространением персональных компьютеров, развитием интернета и технологий пакетной передачи данных на основе оптического волокна (SONET, SDH и ATM), а также технологий локальных сетей (Gigabit Ethernet). Полоса пропускания коммуникационных средств стала достаточной, чтобы при необходимости привлечь ресурсы другого компьютера. Учитывая, что множество подключенных к глобальной сети компьютеров большую часть рабочего времени простаивает и располагает ресурсами, большими, чем необходимо для решения их повседневных задач, возникает возможность применить их неиспользуемые ресурсы в другом месте.

Сравнение грид-систем и обычных суперкомпьютеров

Распределённые или грид-вычисления в целом являются разновидностью параллельных вычислений, которое основывается на обычных компьютерах (со стандартными процессорами, устройствами хранения данных, блоками питания и т. д.) подключенных к сети (локальной или глобальной) при помощи обычных протоколов, например Ethernet. В то время как обычный суперкомпьютер содержит множество процессоров, подключенных к локальной высокоскоростной шине.

Основным преимуществом распределённых вычислений является то, что отдельная ячейка вычислительной системы может быть приобретена как обычный неспециализированный компьютер. Таким образом можно получить практически те же вычислительные мощности, что и на обычных суперкомпьютерах, но с гораздо меньшей стоимостью.

Типы грид-систем

В настоящее время выделяют три основных типа грид-систем:

Добровольные гриды — гриды на основе использования добровольно предоставляемого свободного ресурса персональных компьютеров;
Научные гриды — хорошо распараллеливаемые приложения программируются специальным образом (например, с использованием Globus Toolkit);
Гриды на основе выделения вычислительных ресурсов по требованию (коммерческий грид, англ.enterprise grid ) — обычные коммерческие приложения работают на виртуальном компьютере, который, в свою очередь, состоит из нескольких физических компьютеров, объединённых с помощью грид-технологий.

История

Термин «грид-вычисления» появился в начале 1990-х годов, как метафора, демонстрирующая возможность простого доступа к вычислительным ресурсам как и к электрической сети (англ. power grid ) в сборнике под редакцией Яна Фостера и Карла Кессельмана «The Grid: Blueprint for a new computing infrastructure».

Использование свободного времени процессоров и добровольного компьютинга стало популярным в конце 1990-х годов после запуска проектов добровольных вычислений GIMPS в 1996 году, distributed.net в 1997 году и SETI@home в 1999 году. Эти первые проекты добровольного компьютинга использовали мощности подсоединённых к сети компьютеров обычных пользователей для решения исследовательских задач, требующих больших вычислительных мощностей.

Идеи грид-системы (включая идеи из областей распределённых вычислений, объектно-ориентированного программирования, использования компьютерных кластеров, веб-сервисов и др.) были собраны и объединены Иэном Фостером, Карлом Кессельманом и Стивом Тики, которых часто называют отцами грид-технологии. [1] Они начали создание набора инструментов для грид-компьютинга Globus Toolkit, который включает не только инструменты менеджмента вычислений, но и инструменты управления ресурсами хранения данных, обеспечения безопасности доступа к данным и к самому гриду, мониторинга использования и передвижения данных, а также инструментарий для разработки дополнительных грид-сервисов. В настоящее время этот набор инструментария является де факто стандартом для построения инфраструктуры на базе технологии грид, хотя на рынке существует множество других инструментариев для грид-систем как в масштабе предприятия, так и в глобальном.

Грид-технология применяется для моделирования и обработки данных в экспериментах на Большом адронном коллайдере (грид используется и в других задачах с интенсивными вычислениями). На платформе BOINC в настоящее время ведутся активные вычисления более 60 проектов. Например, проект Fusion (юг Франции, разработка метода получения электричества с помощью термоядерного синтеза на экспериментальном реакторе ITER) также использует грид (EDGeS@Home). Под названием CLOUD начат проект коммерциализации грид-технологий, в рамках которого небольшие компании, институты, нуждающиеся в вычислительных ресурсах, но не могут себе позволить по тем или иным причинам иметь свой суперкомпьютерный центр, могут покупать вычислительное время грида. [4]

Структура грид-cистемы ЦЕРНа

Основная статья: LHC Computing Grid

Грид-cистема ЦЕРНа, предназначенная для обработки данных, получаемых с Большого адронного коллайдера, имеет иерархическую структуру. [4]

Самая верхняя точка иерархии, нулевой уровень — CERN (получение информации с детекторов, сбор «сырых» научных данных, которые будут храниться до конца работы эксперимента). За первый год работы планируется собрать до 15 петабайт (тысяч терабайт) данных первой копии.

Первый уровень, Tier1 — хранение второй копии этих данных в других уголках мира (11 центров: в Италии, Франции, Великобритании, США, на Тайване, а один центр первого уровня — CMS Tier1 — в ЦЕРНе). Центры обладают значительными ресурсами для хранения данных.

Tier2 — следующие в иерархии, многочисленные центры второго уровня. Наличие крупных ресурсов для хранения данных не обязательно; обладают хорошими вычислительными ресурсами. Российские центры: в Дубне (ОИЯИ), три центра в Москве (НИИЯФ МГУ, ФИАН, ИТЭФ), Троицке (ИЯИ), Протвино (ИФВЭ), Санкт-Петербурге (СПбГУ) [5] и Гатчине (ПИЯФ). Кроме того, в единую сеть с этими центрами связаны и центры других стран-участниц ОИЯИ — в Харькове, Минске, Ереване, Софии, Баку и Тбилиси.

Более 85 % всех вычислительных задач Большого адронного коллайдера по состоянию на 2010 год выполнялось вне ЦЕРНа, из них более 50 % на центрах второго уровня. [4]

Примечания

↑ 12Amy M. Braverman.Father of the Grid. Архивировано из первоисточника 18 февраля 2012.
↑GRIDCLUB.ru: Интернет-портал по грид-технологиям
↑http://gridclub.ru/about Концепция грид
↑ 123Интернет-коллайдер
↑http://www.egee-rdig.ru/documents/open/65/grid2008abst09.pdf

Читать:

Как выйти из волнохода геншин импакт на телефоне

Ссылки

Интернет-портал по Grid-технологиям
Davies, Antony (June 2004). «Computational Intermediation and the Evolution of Computation as a Commodity» (pdf). Applied Economics.
Foster IanThe Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure. — Morgan Kaufmann Publishers. — ISBN ISBN 1-55860-475-8
Plaszczak PawelGrid Computing «The Savvy Manager’s Guide». — Morgan Kaufmann Publishers. — ISBN ISBN 0-12-742503-9
Berman FranGrid Computing: Making The Global Infrastructure a Reality. — Wiley. — ISBN ISBN 0-470-85319-0
Li MaozhenThe Grid: Core Technologies. — Wiley. — ISBN ISBN 0-470-09417-6
Catlett, Charlie; Larry Smarr (June 1992). «Metacomputing». Communications of the ACM35 (6).
Smith, RogerGrid Computing: A Brief Technology Analysis. CTO Network Library (2005). Архивировано из первоисточника 18 февраля 2012.
Buyya, Rajkumar (July 2005). «Grid Computing: Making the Global Cyberinfrastructure for eScience a Reality». CSI Communications (Computer Society of India (CSI)) 29 (1). ISSN 0970-647X.
Berstis, ViktorsFundamentals of Grid Computing. IBM. Архивировано из первоисточника 18 февраля 2012.
Ferreira, Luis; et.al.Grid Computing Products and Services. IBM. Архивировано из первоисточника 18 февраля 2012.
Ferreira, Luis; et.al.Introduction to Grid Computing with Globus. IBM. Архивировано из первоисточника 18 февраля 2012.
Jacob, Bart; et.al.Enabling Applications for Grid Computing. IBM. Архивировано из первоисточника 18 февраля 2012.
Ferreira, Luis; et.al.Grid Services Programming and Application Enablement. IBM. Архивировано из первоисточника 18 февраля 2012.
Jacob, Bart; et.al.Introduction to Grid Computing. IBM. Архивировано из первоисточника 18 февраля 2012.
Ferreira, Luis; et.al.Grid Computing in Research and Education. IBM. Архивировано из первоисточника 18 февраля 2012.
Ferreira, Luis; et.al.Globus Toolkit 3.0 Quick Start. IBM. Архивировано из первоисточника 18 февраля 2012.
Surridge, Mike; et.al.Experiences with GRIA – Industrial applications on a Web Services Grid. IEEE. Архивировано из первоисточника 18 февраля 2012.
Stockinger, Heinz; et al. (to be published in 2007). «Defining the Grid: A Snapshot on the Current View» (pdf). Supercomputing.
Global Grids and Software Toolkits: A Study of Four Grid Middleware Technologies
Черняк, Леонид (April 2004). «Распределённые вычисления, GRID-технологии или кластеры?». Открытые Системы4 (4).
Ривкин, Марк (December 2003). «Платформа для коммерческих GRID». Открытые Системы12 (12).
AZGRID | Грид сегмент Института Физики НАН Азербайджана
JRES| Java Remote Execution Service

См. также

Добровольные вычисления
Sun Grid Engine
Solaris Grid Compiler
Облачные вычисления
Виртуализация серверов

Архитектура распределённых вычислений
Грид-вычисления

Wikimedia Foundation . 2010 .

Сегмент GRID системы

В институте установлены и настроены следующие GRID системы:

Грид-вычисления — это форма распределённых вычислений, в которой «виртуальный суперкомпьютер» представлен в виде кластера соединённых с помощью сети, слабосвязанных, гетерогенных компьютеров, работающих вместе для выполнения огромного количества заданий (операций, работ). Эта технология применяется для решения научных, математических задач, требующих значительных вычислительных ресурсов. Грид-вычисления используются также в коммерческой инфраструктуре для решения таких трудоёмких задач, как экономическое прогнозирование, сейсмоанализ, разработка и изучение свойств новых лекарств.

Грид с точки зрения сетевой организации представляет собой согласованную, открытую и стандартизованную среду, которая обеспечивает гибкое, безопасное, скоординированное разделение вычислительных ресурсов и ресурсов хранения информации, которые являются частью этой среды, в рамках одной виртуальной организации.

Идея грид-компьютинга возникла вместе с распространением персональных компьютеров, развитием интернета и технологий пакетной передачи данных на основе оптического волокна , а также технологий локальных сетей. Полоса пропускания коммуникационных средств стала достаточной, чтобы при необходимости привлечь ресурсы другого компьютера. Учитывая, что множество подключенных к глобальной сети компьютеров большую часть рабочего времени простаивает и располагает ресурсами, большими, чем необходимо для решения их повседневных задач, возникает возможность применить их неиспользуемые ресурсы в другом месте.

В состав сегмента грид-системы входят следующие узлы:

172.23.64.34 — управляющий сервер CUDA
172.23.64.35 — управляющий сервер MPI
172.23.64.36 — сервер грид-системы NorduGrid
172.23.64.37 — сервер грид-системы Unicore
172.23.64.38 — сервер грид-системы GlobusToolkit

Доступ посредством локальной сети университета и сети Интернет осуществляется по адресу clasterknit.bsu.edu.ru.

Grid система на основе globus-toolkit

Globus Toolkit — набор программного обеспечения и служб, созданный партнерством Globus Alliance. Является базисом для построения грид и приложений для него. Последняя версия этого пакета Globus Toolkit 5 (GT5) включает средства разработки служб грид-систем, среду их функционирования, а также базовый набор служб: управления заданиями, передачи файлов, информационного обслуживания и безопасности. В GT5 имеется три основных функции:

Управление заданиями (Execution Management) для управления, мониторинга и координации удаленного выполнения заданий
Информационные службы (Information Services) для описания служб и ресурсов
Управление данными (Data Management), позволяющее пользователям иметь доступ, передавать и управлять распределенными данными

Globus Toolkit признан ведущими производителями программного обеспечения и является стандартом дефакто для грид.

Nordugrid

Коллаборация NorduGrid ставит целью создание и поддержку надёжного, масштабируемого, переносимого и функционально завершённого программного продукта для глобально распределённых Грид-систем, обслуживающих вычислительные задачи и поддерживающих хранение и обработку данных. NorduGrid разрабатывает и обслуживает набор свободно доступных утилит и сервисов, — так называемое подпрограммное обеспечение Advanced Resource Connector (ARC).

Основные задачи коллаборации NorduGrid таковы:

Разработка и поддержка подпрограммного обеспечения ARC
Координация вкладов в разработку исходного кода ARC
Определение стратегических направлений разработки подпрограммного обеспечения ARC, следуя современным тенденциям в Грид-технологиях
Содействие распространению продукта ARC в различных областях разработки применения Грид-технологий
Вклад в разработку стандартов Грид, в том числе через участие в организации Open Grid Forum

С командами пользовательского интерфейса, а так же примерами работы в Nordugrid можно ознакомиться в Инструкции.

UNICORE

Унифицированный интерфейс с вычислительными ресурсами — UNICORE (UNiform Interface to COmputing REsources) предоставляет ученым и инженерам ресурсы суперкомпьютерных центров, объединенных в грид, и делает их доступными через интернет. Среда Грид UNICORE поддерживает высокий уровень безопасности, а аутентификация осуществляется совместимым между ресурсами и прозрачным для пользователей способом. Различия между платформами полностью скрыты, так что UNICORE можно рассматривать как портал, открывающий бесшовный дистанционный доступ к суперкомпьютерам, компиляции и выполнению приложений и пересылке данных ввода-вывода.

Выигрыш, который получает пользователь UNICORE — однородный доступ к разного рода системам, а значит и больше возможностей по получению ресурсов. Вычислительные центры, применяющие UNICORE, извлекут пользу от уменьшения количества документации для пользователей, усилий на поддержку их работы, а также смогут более эффективно использовать свои вычислительные ресурсы.

C примером работы с платформой UNICORE можно ознакомиться в Инструкции.

Для получения доступа к кластеру факультета необходимо ознакомиться с правилами доступа к интрасети БелГУ и заполнить Заявление. Заполненное заявление предоставить в каб. 1-9 (к.14).

CSS Grid понятно для всех

Grid представляет собой пересекающийся набор горизонтальных и вертикальных линий — один набор определяет столбцы, а другой строки. Элементы могут быть помещены в сетку, соответственно строкам и столбцам.

Поддержка браузерами

В 2020 году поддержка браузерами достигает 94 %

Grid контейнер

Мы создаем grid контейнер, объявляя display: grid или display: inline-grid на элементе. Как только мы это сделаем, все прямые дети этого элемента станут элементами сетки.

   Header
 
 Navbar
 
 Article
 
 Ads

grid-template-rows — это CSS свойство, которое определяет названия линий и путь размера функции grid rows.

CSS свойство grid-row определяет с какой строки в макете сетки будет начинаться элемент, сколько строк будет занимать элемент, или на какой строке завершится элемент в макете сетки. Является сокращенным свойством для свойств grid-row-start и grid-row-end.

Свойство CSS grid-gap является сокращенным свойством для grid-row-gap и grid-column-gap , определяющего желоба между строками и столбцами сетки.

Свойство grid-template-areas определяет шаблон сетки ссылаясь на имена областей, которые заданы с помощью свойства grid-area.

Повторение названия области приводит к тому, что содержимое охватывает эти ячейки. Точка означает пустую ячейку. Сам синтаксис предоставляет визуализацию структуры сетки.

С помощью свойства grid-area мы можем назначить каждой из этих областей свое собственное имя. Именование областей еще не создает никакого макета, однако теперь у нас есть именованные области, которые мы можем в нем использовать.

.header < grid-area: header; >.nav < grid-area: nav; >.article < grid-area: article; >.ads

Создаем шаблон сайта с CSS Grid:

Изменяем шаблон

Вы можете изменить шаблон просто перераспределив грид-области в grid-template-areas .

Таким образом, если мы сменим на это:

grid-template-areas: "nav header header" "nav article ads"; >

То в результате получим такой шаблон:

Гриды с медиа запросами

Одной из сильных сторон гридов является то, что вы можете создать уже совершенно другой шаблон за секунды.

Это делает CSS Grid идеальным для медиа запросов. Мы можем просто переназначить значения в ASCII-графике и обернуть результат в конечный медиа запрос.

@media all and (max-width: 575px) < .row < grid-template-areas: "header" "article" "ads" "nav"; grid-template-rows: 80px 1fr 70px 1fr ; grid-template-columns: 1fr; >>

В результате получим:

Таким образом, все дело состоит в переназначении значений в свойстве grid-template-areas .

Заключение

В данной статье мы рассмотрели всего лишь верхушку CSS Grid Layout айсберга. Иногда сложно поверить своим глазам какие штуки удается сделать при помощи CSS Grid. Это разрыв всех шаблонов. И мне это нравится.

Я вам советую обратить внимание на данную спецификацию и потратить немного своего времени на ее изучение. Поверьте, в будущем вам это точно пригодится и не важно, пишете вы на React, Angular, Vue (вставьте свое). Grid’ы пришли надолго.