Was ist Grid-Computing?

Grid-Computing ist eine Computinginfrastruktur, die Computerressourcen kombiniert, die an verschiedenen geographischen Standorten sind, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Alle ungenutzten Ressourcen auf mehreren Computern werden zusammengenommen und für eine einzige Aufgabe bereitgestellt. Organisationen benutzen Grid-Computing, um große Aufgaben zu bewältigen oder komplexe Probleme zu lösen, die man auf einem einzelnen Computer nur schwer ausführen kann. 

Meteorologen zum Beispiel benutzen Grid-Computing für Wettermodelle. Die Wettermodellierung ist ein rechenintensives Problem, das eine komplexe Datenverwaltung und -analyse erfordert. Massive Mengen an Wetterdaten auf einem einzigen Computer zu verarbeiten ist langsam und zeitraubend. Darum lassen Meteorologen die Analyse über geographisch verteilte Infrastruktur für Grid-Computing laufen und teilen die Ergebnisse. 

Warum ist Grid-Computing wichtig?

Unternehmen nutzen Grid-Computing aus mehreren Gründen.  

Effizienz

Mit Grid-Computing können Sie eine umfangreiche, komplexe Aufgabe in mehrere Teilaufgaben zerlegen. Mehrere Computer können gleichzeitig an den Teilaufgaben arbeiten, was das Grid-Computing zu einer effizienten Datenverarbeitungs-Lösung macht. 

Kosten

Grid-Computing funktioniert mit vorhandener Hardware, was bedeutet, dass Sie vorhandene Computer wiederverwenden können. Sie können Kosten sparen und gleichzeitig auf Ihre überschüssigen Rechenressourcen zugreifen. Sie können auch kostengünstig auf Ressourcen aus der Cloud zugreifen.

Flexibilität

Grid-Computing ist nicht an ein bestimmtes Gebäude oder einen bestimmten Ort gebunden. Sie können ein Grid-Computing-Netzwerk einrichten, das sich über mehrere Regionen erstreckt. Dies ermöglicht es Wissenschaftlern in verschiedenen Ländern, gemeinsam mit der gleichen Supercomputer-Leistung zu arbeiten. 

Was sind die Anwendungsfälle von Grid-Computing?

Im Folgenden sind einige gängige Anwendungen des Grid-Computing aufgeführt.

Finanzdienstleistungen

Finanzinstitute nutzen Grid-Computing vor allem zur Lösung von Problemen des Risikomanagements. Durch die Nutzung der kombinierten Rechenleistung im Grid können sie die Dauer der Vorhersage von Portfolioänderungen auf volatilen Märkten verkürzen.

Gaming

Die Gaming-Branche nutzt Grid-Computing, um zusätzliche Rechenressourcen für Spieleentwickler bereitzustellen. Das Grid-Computing-System teilt große Aufgaben, wie beispielsweise die Erstellung von Spiel-Designs, auf und verteilt sie auf mehrere Rechner. Dies führt zu einer schnelleren Umsetzung für die Spieleentwickler. 

Unterhaltung

Einige Filme haben komplexe Spezialeffekte, für deren Erstellung ein leistungsstarker Computer erforderlich ist. Die Designer der Spezialeffekte verwenden Grid-Computing, um die Produktionszeit zu verkürzen. Sie verfügen über eine Grid-gestützte Software, die Rechenressourcen zum Rendern der Spezialeffektgrafiken gemeinsam nutzt.

Ingenieurwissenschaft

Ingenieure nutzen Grid-Computing, um Simulationen durchzuführen, Modelle zu erstellen und Entwürfe zu analysieren. Sie führen spezialisierte Anwendungen zeitgleich auf mehreren Rechnern aus, um große Datenmengen zu verarbeiten. So nutzen Ingenieure beispielsweise Grid-Computing, um die Dauer einer Monte-Carlo-Simulation zu verkürzen. Dabei handelt es sich um ein Software-Verfahren, bei dem Daten aus der Vergangenheit verwendet werden, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. 

Was sind die Komponenten des Grid-Computing?

Beim Grid-Computing arbeitet ein Netzwerk von Computern zusammen, um die gleiche Aufgabe zu erfüllen. Im Folgenden werden die Komponenten eines Grid-Computing-Netzwerks beschrieben.

Knoten

Die Computer oder Server in einem Grid-Computing-Netzwerk werden als Knoten bezeichnet. Jeder Knoten bietet dem Grid-Netzwerk ungenutzte Rechenressourcen wie CPU, Arbeitsspeicher und Speicher an. Gleichzeitig können Sie die Knoten auch für andere, unabhängige Aufgaben verwenden. Beim Grid-Computing gibt es keine Begrenzung für die Anzahl der Knoten. Es gibt drei Haupttypen von Knoten: Kontroll-, Anbieter- und Benutzerknoten.

Grid-Middleware

Grid-Middleware ist eine spezialisierte Softwareanwendung, die Rechenressourcen im Grid-Betrieb mit High-Level-Anwendungen verbindet. Es kümmert sich zum Beispiel um Ihre Anforderung nach zusätzlicher Rechenleistung aus dem Grid-Computing-System. 

Es steuert die Freigabe an Benutzer von verfügbaren Ressourcen, um eine Überlastung der Grid-Computer zu verhindern. Die Grid-Middleware bietet auch Sicherheit, um den Missbrauch von Ressourcen im Grid-Computing zu verhindern.

Grid-Computing-Architektur

Die Grid-Architektur stellt die interne Struktur von Grid-Computern dar. Die folgenden Ebenen sind im Allgemeinen in einem Grid-Knoten vorhanden:

  1. Die oberste Schicht besteht aus High-Level-Anwendungen, beispielsweise einer Anwendung zur Durchführung von Prognosemodellen.
  2. Die zweite Schicht, die auch als Middleware bezeichnet wird, verwaltet und weist die von den Anwendungen angeforderten Ressourcen zu.
  3. Die dritte Schicht besteht aus den verfügbaren Computerressourcen wie CPU, Arbeitsspeicher und Speicher.
  4. Die unterste Schicht ermöglicht dem Computer den Anschluss an ein Grid-Computing-Netzwerk. 

Wie funktioniert Grid-Computing?

Grid-Knoten und Middleware arbeiten zusammen, um die Aufgabe des Grid-Computings zu erfüllen. Im Grid-Betrieb erfüllen die drei Haupttypen von Grid-Knoten drei verschiedene Aufgaben.

Benutzerknoten

Ein Benutzerknoten ist ein Computer, der Ressourcen anfordert, die von anderen Computern im Grid-Computing gemeinsam genutzt werden. Wenn der Benutzerknoten zusätzliche Ressourcen benötigt, geht die Anforderung durch die Middleware und wird an andere Knoten im Grid-Computing-System weitergeleitet.

Anbieterknoten

Beim Grid-Computing können die Knoten häufig zwischen der Rolle des Benutzers und des Anbieters wechseln.

Ein Anbieterknoten ist ein Computer, der seine Ressourcen für das Grid-Computing zur Verfügung stellt. Wenn Anbieterrechner Ressourcenanforderungen erhalten, führen sie Teilaufgaben für die Benutzerknoten aus, beispielsweise die Vorhersage von Aktienkursen für verschiedene Märkte. Am Ende des Prozesses sammelt und kompiliert die Middleware alle Ergebnisse, um eine globale Vorhersage zu erhalten.

Steuerknoten

Ein Steuerknoten verwaltet das Netz und steuert die Zuteilung der Grid-Computing-Ressourcen. Die Middleware läuft auf dem Steuerknoten. Wenn der Benutzerknoten eine Ressource anfordert, prüft die Middleware, ob Ressourcen verfügbar sind. Die Aufgabe wird dann einem bestimmten Anbieterknoten zugewiesen.

Welche Arten von Grid-Computing gibt es?

Grid-Computing wird im Allgemeinen wie folgt klassifiziert.

Computational-Grid

Ein Computational-Grid besteht aus Hochleistungsrechnern. Es ermöglicht es den Wissenschaftlern, die kombinierte Rechenleistung der Computer zu nutzen. Forscher nutzen das Computational-Grid-Computing für ressourcenintensive Aufgaben, wie beispielsweise für mathematische Simulationen.  

Scavenging-Grid 

Ähnlich wie bei Computational-Grids gibt es bei CPU-Scavenging-Grids viele normale Computer. Der Begriff Scavenging beschreibt den Prozess der Suche nach verfügbaren Rechenressourcen in einem Netzwerk von regulären Computern. Wenn andere Netzwerkbenutzer auf die Computer für nicht Grid-bezogene Aufgaben zugreifen, nutzt die Grid-Software diese Knoten, wenn sie frei sind. Das Scavenging-Grid wird auch als CPU-Scavenging oder Zyklus-Scavenging bezeichnet.

Daten-Grid

Ein Daten-Grid ist ein Grid-Computing-Netzwerk, das mit mehreren Computern verbunden ist, um große Datenspeichermengen zur Verfügung zu stellen. Sie können auf die gespeicherten Daten wie auf Ihrem lokalen Rechner zugreifen, ohne sich Gedanken über den physischen Standort Ihrer Daten im Netz machen zu müssen. 

Was ist Distributed Computing?

Verteiltes Computing bezieht sich auf ein Computingsystem, bei dem Softwarekomponenten von einer Gruppe vernetzter Computer gemeinsam genutzt werden. Die Benutzer der Software werden jedoch eine einzige kohärente Schnittstelle vorfinden. Eine Web-Suchmaschine zum Beispiel ist ein verteiltes Computersystem. Es ermöglicht Ihnen die Suche nach einer bestimmten Website, indem es die Anforderung an mehrere Server sendet. 

Verteilte Datenverarbeitung im Vergleich zum Grid-Computing

Die verteilte Datenverarbeitung zielt darauf ab, jeweils nur ein einzelnes Ziel zu erreichen. Im Gegensatz dazu agiert das Grid-Computing nicht einheitlich, sondern weist Ressourcen in seinem Netz für mehrere zusammenhängende Teilaufgaben zu. Ein Grid-Computing-Netzwerk kann aus mehreren verteilten Rechnersystemen bestehen. 

Was ist Cluster-Computing?

Cluster-Computing beschreibt ein Netzwerksystem, das aus homogenen Computern besteht. Homogene Computer haben die gleiche Hardware und Software. Sie können sie an ein lokales Hochgeschwindigkeits-Netzwerk anschließen, um einen Computer-Cluster zu bilden, der ähnliche Aufgaben ausführt. Ein zentralisierter Server steuert und koordiniert die Maschinen. 

Cluster-Computing im Vergleich zum Grid-Computing

Cluster-Computing hat eine starre und spezifische Hardware-, Aufgaben- und Kontrollstruktur. Andererseits ist Grid-Computing flexibel, was die gemeinsame Nutzung von Ressourcen angeht. Die Computer in einem Grid-Netzwerk arbeiten unabhängig und sind nicht verpflichtet, Ressourcen gemeinsam zu nutzen. Sie verfügen über eine Ressourcenverwaltung, die ungenutzte Ressourcen während der Laufzeit gemeinsam nutzt. 

Wie funktioniert AWS HPC für Grid-Computing?

High Performance Computing (HPC) auf AWS ist eine Palette von Produkten und Services, mit denen Sie die Grenzen des herkömmlichen Computing überwinden können, besonders in Bezug auf Verarbeitungsleistung, Netzwerk und Dateisystemverwaltung. Mit diesen Services können Sie zum Beispiel die Datenverarbeitungszeit verkürzen und tiefgehende Recherchen durchführen:

  • Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) speichert Workloads in sicheren, skalierbaren und leistungsstarken Cloud-Umgebungen.
  • AWS Batch plant und skaliert Tausende von Computing-Workloads über AWS-Services hinweg.
  • Amazon FSx für Lustre verarbeitet gewaltige Datensätze nach Bedarf und in großem Umfang mit einem Hochleistungs-Dateisystem, das Latenzen von weniger als einer Millisekunde aufweist.

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