Grid - виртуализация ресурсов
Вопрос "Что значат для Sun Microsystems grid-технологии?" начал звучать несколько лет назад, когда компания приобрела компанию Gridware, разработчика и производителя программных продуктов для Grid-сетей. Разумеется, решаемые ими задачи имеют большое значение для отраслей, где требуются высокопроизводительные вычисления: химическая, фармацевтическая, автомобильная, авиационная промышленность и многие другие. Однако Sun предлагает смотреть на вещи шире и не ограничиваться только большими вычислительными задачами крэш-тестов или моделирования молекул. Возможности мониторинга, анализа и динамического перераспределения вычислительных ресурсов могут быть использованы и для более широкого спектра приложений, основанных на модульной архитектуре.
Технология управления распределенными ресурсами является одной из важнейших составляющих стратегии N1, направленной, прежде всего, на обеспечение управляемости информационной инфраструктуры в условиях возрастающей нагрузки и увеличения числа компонентов сети. Управляемость достигается через виртуализацию ресурсов, путем перехода на более высокий уровень - от коробок, портов и дисков к виртуальным томам хранения данных, виртуальным вычислительным ресурсам и виртуальным подсетям. На сегодняшний день в Sun Microsystems накоплен значительный опыт динамического управления вычислительными ресурсами внутри компьютера: это и многопотоковость, встроенная в операционную систему Solaris, и динамические домены, и Solaris Resource Manager. Применение технологий Grid позволяет строить систему управления распределенными вычислительными ресурсами. В такой ситуации пользователю уже не важно, на каком конкретном узле сети исполняется его задача; он просто потребляет определенное количество виртуальной процессорной мощности, имеющейся в сети.
Grid-системы гармонично дополняют ряд вычислительных архитектур, используемых сегодня. С одного края этого ряда находятся серверы с симметричной многопроцессорной архитектурой: общая память, сильные связи между процессорами, центральный коммутатор с низкой латентностью (сотни наносекунд).
Именно эти параметры и определяют набор задач, которые решаются на этих системах: большие базы данных, сложная аналитика, вычислительные задачи, требующие согласованных операций над большими объемами данных. Следующим шагом являются вычислительные кластеры, состоящие из нескольких узлов (чаще всего многопроцессорных), связанных внешним коммутатором (он может быть построен по технологии SCI, Myrinet, Fast Ethernet и др.) с характерными временами задержки в единицы и десятки микросекунд. Такие системы решают задачи, в которых взаимодействие между отдельными вычислительными узлами организовано в виде передачи сообщений (например, с использованием библиотеки MPI) и которые могут быть разделены на относительно независимые этапы вычислений. Наконец, системы Grid, в которых время взаимодействия между узлами измеряется миллисекундами и секундами, не предназначены для решения параллельных задач, а нацелены по большей части на решение пакетных заданий, когда каждая отдельная задача выполняется целиком на одном узле. Система управления вычислительной сетью занимается диспетчеризацией отдельных заданий, а не взаимосвязью между отдельными блоками одной задачи.
В типичной вычислительной системе могут присутствовать все три архитектуры, каждая для решения своих задач. В Sun Microsystems рассматривают технологии Grid как дополнение к существующему ряду продуктов, который включает в себя мощные SMP-серверы с великолепно масштабируемой операционной системой Solaris, средства для построения вычислительных кластеров HPC Cluster Tools и пакет управления вычислительными ресурсами Solaris Resource Manager.
