グリッド コンピューティングは、多数の異種コンピュータ (通常はデスクトップ) の未使用リソース (CPU サイクルとディスク ストレージ) を、分散通信インフラストラクチャに組み込まれた仮想コンピュータとして利用します。クラスタは、大規模なコンピューティングの問題を解決するためのモデルを提供します。これは、共通の目標を達成するために、地理的に異なる場所に分散されたコンピュータ リソースを結合するコンピューティング インフラストラクチャです。グリッド コンピューティングでは、未使用のリソースをすべて複数のコンピューター上にプールし、それらを使用して単一のタスクを実行します。組織はグリッド コンピューティングを使用して、大規模なタスクを実行したり、1 台のコンピューターでは処理できない複雑な問題を解決したりします。
たとえば、気象学者は気象モデリングにグリッド コンピューティングを使用します。気象モデリングは、複雑なデータ管理と分析を必要とする計算集約的な問題です。 1 台のコンピューターで大量の気象データを処理すると、時間がかかるだけでなく、時間がかかります。これを行うために、気象学者は地理的に分散したグリッド コンピューティング インフラストラクチャで分析を実行し、結果を統合します。
グリッド コンピューティングは一般に、コンピューティング グリッド、欠落グリッド、データ グリッドの 3 つのカテゴリに分類されます。
グリッドコンピューティングの重要性
組織がグリッド コンピューティングを使用する理由はいくつかあります。
- 効率：グリッド コンピューティングを使用すると、大規模で複雑なタスクを複数のサブタスクに分割できます。複数のコンピュータがサブタスクを同時に実行できるため、グリッド コンピューティングが効率的なコンピューティング ソリューションになります。
- 料金：グリッド コンピューティングは既存のハードウェア上で動作するため、既存のコンピュータを再利用し、冗長コンピューティング リソースにアクセスしながらコストを節約し、コスト効率よくクラウド内のリソースにアクセスできます。
- 柔軟性: グリッド コンピューティングは、特定の建物や場所に限定されません。複数の地域にまたがるグリッド コンピューティング ネットワークを構築できます。これにより、異なる国の研究者が同じスーパーコンピューティング能力を使用して共同作業できるようになります。
グリッドコンピューティングのコンポーネント
グリッド コンピューティングでは、コンピューターのネットワークが連携して同じタスクを実行します。以下は、グリッド コンピューティング ネットワークのコンポーネントです。
- ノード: グリッド コンピューティング ネットワーク上のコンピュータまたはサーバーはノードと呼ばれます。各ノードは、CPU、メモリ、ストレージなどの未使用のコンピューティング リソースをグリッド ネットワークに提供します。同時に、ノードを使用して他の無関係なタスクを実行することもできます。グリッド コンピューティングではノードの数に制限はありません。ノードには主に、コントロール ノード、プロバイダー ノード、ユーザー ノードの 3 つのタイプがあります。
- グリッドミドルウェア: グリッド ミドルウェアは、グリッド操作のコンピューティング リソースを高度なアプリケーションと接続する特殊なソフトウェア アプリケーションです。たとえば、グリッド コンピューティング システムからの追加の処理能力の要求を処理します。 ユーザーによる利用可能なリソースの共有を制御して、グリッド コンピューターが過負荷になるのを防ぎます。グリッド ミドルウェアは、グリッド コンピューティングにおけるリソースの不正使用に対するセキュリティも提供します。
- グリッドコンピューティングアーキテクチャ: グリッド アーキテクチャは、グリッド コンピュータの内部構造を表します。次の層はグリッド ノード全体に広がっています。 最上位層は、予測モデリングを実行するアプリケーションなどの高レベルのアプリケーションで構成されます。 2 番目の層はミドルウェアとも呼ばれ、アプリケーションによって要求されたリソースを管理し、割り当てます。 3 番目の層は、CPU、メモリ、ストレージなどの利用可能なコンピュータ リソースで構成されます。最下層では、コンピュータがグリッド コンピューティング ネットワークに接続できるようになります。
参考文献
【1】https://aws.amazon.com/cn/what-is/grid-computing/?nc1=h_ls
【2】https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BD%91%E6%A0%BC%E8%AE%A1%E7%AE%97