Grid Computing. Guilherme Aschauer, e TU-Wien Mai 2007

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1 Grid Computing Guilherme Aschauer, e TU-Wien Mai 2007 Im Bereich des verteilten Rechnens hat seit Beginn der 90er Jahre des vergangenen Jahrhunderts das Modell des Grid Computings immer größere Bedeutung erlangt. Hier können Dienste wie Rechenleistung und Datenspeicher ähnlich konsumiert werden wie Strom aus der Steckdose. Die Vorteile von Grid Computing liegen in der Skalierbarkeit des gesamten Systems und dem Resource Sharing. Dies ist möglich, weil alle Teilnehmer virtualisiert werden und dadurch eine einfache Kommunikation und Plattformunabhängigkeit gegeben ist. Vorerst wird Grid Computing noch von Forschern eingesetzt und weiterentwickelt, allerdings wird angenommen, dass es in Zukunft eine ähnliche Verbreiten wie das Stromnetz finden wird. Im Folgenden sollen die historischen und technischen Hintergründe von Grid Computing, sowie die Abgrenzungen zu anderen Vertretern des verteilten Rechnens dargelegt werden. 1 Was ist Grid Computing? Der Begriff wurde erstmalig in den 90er Jahren verwendet und entspringt einer Analogie zum Stromnetz (engl. Power Grid). Wenn man ein Gerät an die Steckdose anschließt, kann man davon ausgehen, dass genügend Strom zur Verfügung steht, um den Bedarf zu decken, und man muss nicht wissen, woher der Strom kommt und wie er generiert wurde. Ähnlich, so die Vision, soll es sich mit Grid Computing verhalten. Wenn man Rechenleistung, Speicherplatz, Datenbanken, Software,... benötigt, stellt einem das Grid diese Dinge einfach zur Verfügung. Das Grid ist dabei im Prinzip ein Zusammenschluss heterogener Systeme, die zu einer virtuellen Organisation zusammengefasst werden, die über eine spezielle Middleware Software solche Aufgaben übernehmen kann. Dadurch, dass Computer immer leistungsfähiger werden und im Allgemeinen so konzipiert sind, dass sie Spitzenlasten, welche in der Regel selten anfallen, abdecken können, verbleiben den Großteil der Zeit wertvolle Ressourcen ungenutzt. Diese Ressourcen effektiv zu nutzen ist nun unter anderem das Ziel des Grid Computing. Dabei kann ein Teilnehmer zb Rechenleistung zur Verfügung stellen, weil er diese gerade nicht benötigt und im nächsten Augenblick von anderen in Anspruch nehmen. Ein Grid ist also ein Zusammenschluss mehrerer heterogener Systeme, die über wohldefinierte, offene Schnittstellen Ressourcen zur Verfügung stellen und konsumieren können. Eine wesentliche Eigenschaft des Grids ist dabei die Virtualisierung. Federführend in der Entwicklung und Etablierung dieser Technologie sind Wissenschafter und Forscher, die immer komplexere Simulationen durchführen wollen bzw. bei ihren Versuchen mit e @student.tuwien.ac.at 1

2 enormen Datenmassen, die es zu verarbeiten gilt, konfrontiert sind (zb LHC (Large Hadron Collider) in CERN). Natürlich wird es noch lange Zeit dauern, bis diese Vision Realität wird falls dies überhaupt geschehen wird. Deswegen kann Grid Computing auch als Gesamtheit aller Bemühungen und Implementierung einzelner Technologien und Lösungen zur Erreichung dieses Ziels gesehen werden [1]. 2 Definition von Grid Computing Ian Foster, der als einer der Gründerväter für Grid Computing angesehen wird und noch immer sehr aktiv in diesem Bereich ist, sah 2002 die Notwendigkeit einer eindeutigen Definition, da der Begriff inflationär und zu Marketingzwecken verwendet wurde. In einem häufig zitierten Dokument [6] beschreibt er die Notwendigkeit einer genauen Definition und verglich den damals herrschenden Zustand mit jenem des frühen Internet. Ian Foster und Carl Kesselman schrieben 1998 das Buch The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure. in dem sie folgende Definition verwendeten: A computational grid is a hardware and software infrastructure that provides dependable, consistent, pervasive, and inexpensive access to high-end computational capabilities verfeinerten sie in dem Artikel The Anatomy of the Grid [3] ihre Definition und erklärten unter anderem: The sharing that we are concerned with is not primarily file exchange but rather direct access to computers, software, data, and other resources. Im gleichen Absatz beschreiben sie, dass klare Regeln und Bestimmungen für die zur Verwendung angebotenen Dinge definiert werden müssen und dass alle Personen und/oder Institutionen, die durch solche Regeln definiert werden, als virtuelle Organisation bezeichnet werden. Schließlich erstellt er eine drei Punkte umfassende Checklist, mit der festgestellt werden kann, was ein Grid System ist: 1. coordinates resources that are not subject to centralized control... Ein Grid koordiniert Rechner und Systeme über verschiedene Kontrollbereiche hinweg und kümmert sich um Dinge wie Sicherheit, Bezahlung, Mitgliedschaft, etc., die aus dem Anwendungsbereich entstehen using standard, open, general-purpose protocols and interfaces... Diese Protokolle müssen Dinge wie Authentifikation, Autorisierung, Auffindung von Ressourcen und deren Benutzung ermöglichen to deliver nontrivial qualities of service. Das System bzw. einzelne Teilnehmer müssen so koordiniert bzw. konfiguriert werden können, dass sie verschiedene Anforderungen an die Dienstgüte (engl. quality of service) erfüllen, wie zb Antwortzeit und Verfügbarkeit. Nach Punkt zwei wären die Projekte (zb folding@home, SETI@home) keine Grids, allerdings werden sie trotzdem oftmals als solche bezeichnet [8]. Punkt 3 wiederum schließt p2p Systeme aus, da unter anderem festgeschrieben wird, dass Grids nicht nur vom Anbieten von Rechenleistung von Desktop PCs abhängig sein soll, sondern eher von Load Balancing zwischen großen Systemen wie Cluster. IBM verwendet in einem Whitepaper [13] diese Definition: Grid Computing is the ability, using a set of open standards and protocols, to gain access to applications and data, processing power, storage capacity and a vast array of other computing resources over the Internet. A Grid is a type of parallel and distributed system that 2

3 enables the sharing, selection, and aggregation of resources distributed across multiple administrative domains based on their (resources) availability, capability, performance, cost, and users quality-of-service requirements. 3 Geschichtliches Die Idee Computer zu vernetzen um mehr Rechenleistung zu erlangen wurde schon 1965 von Entwicklern des Multics Betriebssystems formuliert: We view a large open-shop computer facility as a utility like a power company or water company. [2] J. C. R. Licklider und Robert W. Taylor verfassten 1968 den Artikel The Computer as a Communications Device, in dem sie bereits Grid ähnliche Technologien vorhersagten [5]. Doch erst 1995 wurden wieder erwähnenswerte Fortschritte bei der Verwirklichung von Grids durch das I-WAY (Information Wide Area Year) erzielt. Bei diesem Projekt wurden Supercomputer mittels bereits bestehender Netzwerke verbunden und das wirklich Besondere war die Verwendung eines Ressource- Brokers [8], ähnlich wie er bei heutigen Grids in Verwendung ist. Ein anderes erwähnenswerte Projekt wurde ebenfalls 1995 gestartet und hieß FAFNER (Factoring via Network-Enabled Recursion). Dabei ging es um die Multiplikation großer Zahlen für kryptographische Anwendungen, die durch die Aufteilung in kleinere Berechnungen und anschließende Verteilung auf mehrere Teilnehmer erreicht wurde. Viele dieser Techniken kamen später bei verschiedenen Formen des Verteilten Rechnen zum Einsatz. Der nächste entscheidende Schritt zur Entwicklung des Grid Computing wurde 1998 getan, als Ian Foster, der bereits bei I-WAY involviert war, gemeinsam mit Carl Kesselman das Buch The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure veröffentlichten, was gemeinhin als die Geburtsstunde des Begriffs Grid Cumputing gilt [9]. 4 Überblick über Arten des verteilten Rechnens Die Definition alleine beschreibt zwar den Begriff mehr oder weniger genau, doch ist dem Leser vielleicht nicht klar, wo jetzt die Unterschiede zu anderen Formen des Distributed Computing liegen, weshalb hier ein grober Überblick gegeben wird: Cluster Laut der Seite sind heute bereits 72,6 % der leistungsstärksten Computer der Welt sogenannte Cluster (Haufen, Schwarm). Sie werden heute oft als kostengünstige Alternative zu teuren Mainframe Lösungen angesehen und haben weiters den Vorteil, dass sie leicht erweiterbar und vielfältig einsetzbar sind. Im Prinzip werden bei Clustern PCs oder teilweise auch spzialisierte Computer miteinander vernetzt und treten anschließend als ein (virtualisierter) Rechner auf. Hierbei ist entscheidend, dass die einzelnen PCs durch ein schnelles lokales Netzwerk miteinander verbunden sind. Die Aufgaben eines Clusters verändern sich nach der Anschaffung im Prinzip nicht [11] (zb Load Balancing) und die einzelnen Clustermaschinen haben keine zusätzlichen Aufgaben. Verteilte Systeme Falls für einige Aufgaben eine große Rechenleistung benötigt wird, der Ankauf eines speziellen Rechners oder Clusters nicht lohnend wäre, so werden häufig die bereits vorhandenen (evtl. heterogenen) Computer zu einer Einheit zusammengefasst und für die Berechnung herangezogen. Da das System über keinen gemeinsamen Speicher verfügt, erfolgt die Kommunikation zwischen den Rechnern in Form von Nachrichten. Dieser Begriff beschreibt prinzipiell den Zusammenschluss mehrerer Rechner [8], weshalb Grid Computing auch als eine Form des Distributed Computing angesehen werden kann. 3

4 Peer to Peer Computing Dadurch wird ein Zusammenschluss von Rechnern beschrieben, in dem alle Teilnehmer gleichberechtigt sind. Das bedeutet, dass das gewohnte Client/Server Prinzip aufgehoben wird bzw. alle Teilnehmer beide Funktionen einnehmen können. Heute werden mit peer to peer (Abgk. p2p) häufig Tauschbörsen assoziiert, doch das Diskussionssystem Usenet zb ist eigentlich ein p2p System. Ian Foster [7] versteht darunter Applikationen, die sich Ressourcen an den Rändern des Internets zu Nutzen machen und daher mit dezentralem, unvorhersehbaren Verhalten und häufig wechselnden Verbindungen umgehen müssen. Anschließend werden als Beispiele für Vertreter Napster und genannt, was allerdings oftmals auch als Grid angesehen wird ein Beweis für die unklaren Abgrenzungen und verschiedenen Definitionen, die im Bereich des verteilten Rechnens existieren. Internet Computing Die Projekte werden unter diesem Begriff zusammengefasst. Dabei werden oftmals sehr heterogene Systeme (zb ist die Spielkonsole Playstation 3 inzwischen ein wichtiger Teilnehmer am Folding@Home Projekt) über das Internet mit der Lösung kleiner Teilaufgaben betraut. Wenn die Berechnungen fertig sind, wird die Lösung an den Server geschickt, der die Ergebnisse auswertet und zusammenfügt. 5 Technische Details und genauere Erklärung Die Gründe für den Einsatz eines Grids können verschiedener Natur sein, weshalb sich auch verschiedene Klassifikationen ergeben. Vordergründig besteht natürlich die Möglichkeit, ungenutzte Ressourcen (zb auf normalen Arbeitsplatzrechnern, die die meiste Zeit nicht einmal annähernd ausgelastet sind) zu verwenden. Doch Leistung und Festplattenspeicher sind nicht die einzigen Dinge, die genutzt werden können. So führt IBM in ihrem Redbook zu Grid Computing [1] weitere Beispiele auf, wie zb: ein Benutzer müsste für eine Data Mining Suchmaschine seine Internetbandbreite erweitern, doch stattdessen kann er die Aufgaben auf mehrere Grid Maschinen verteilen, die jeweils über einen unabhängigen Internetzugang verfügen. Doch auch der Zugang zu peripherer Hardware wie einem Elektronenmikroskop ist ohne weiteres möglich. Vielleicht nicht ganz so offensichtlich ist das Anbieten von Software, was sich vor allem dann auszahlt, wenn die Kosten für eine Lizenz sehr hoch sind und man daher nicht bereit ist, jeden Rechner damit auszustatten. Benötigt ein Job nun diese Software, so wird er einfach an einen Rechner gesandt, der über die Software samt zugehöriger Lizenz verfügt und der Auftraggeber erhält das Ergebnis, ohne je Besitzer einer Lizenz gewesen zu sein. Ein weiterer großer Vorteil von Grids ist die hohe Zuverlässigkeit, die sich schon alleine aus der geographischen Verteilung ergibt und somit unter Umständen teure Hardware Lösungen überflüssig macht. Je nach Einsatzzweck lassen sich unterschiedliche Arten von Grids bilden, die auf einen speziellen Einsatzzweck optimiert wurden. Computational Grids Ziel von Computational Grids (rechenbetont) ist es, möglichst viel Rechenleistung zu bündeln, um rechenintensive Aufgaben, deren Lösung auf einer Maschine nur bedingt bzw. gar nicht möglich wäre, zu bewältigen; daher stehen auch Leistung und Skalierbarkeit im Vordergrund. Auch der Begriff Distributed Supercomputing ist hierfür gebräuchlich. Eine Unterart (manchmal auch als eigene Kategorie angeführt) bilden Scavenging Grids. Hierbei werden ebenfalls rechenintensive, jedoch unabhängige Aufgaben auf nicht benutzte bzw. kaum ausgelastete Arbeitsplatzrechner verteilt und der Besitzer des jeweiligen Rechners kann bestimmen, wann er wieviel Ressourcen zur Verfügung stellt. 4

5 Prinzipiell gibt es zwei Arten, externe Rechenleistung in Anspruch zu nehmen. Am einfachsten ist es, eine vorhandene Anwendung nicht lokal, sondern auf einem Rechner des Grids ausführen zu lassen. Weiters besteht noch die Möglichkeit, mehrere Subjobs zu erstellen und diese auf verschiedenen Rechnern auszuführen, sodass nur noch die Ergebnisse gesammelt werden müssen. Dafür ist es allerdings notwendig, dass sich die Applikation in mehrere unabhängig voneinander operierende Subjobs aufsplitten lässt, da sonst aufgrund der notwendigen Kommunikation der Jobs untereinander der Geschwindigkeitsvorteil womöglich aufgebraucht wird. Weiters sollten diese Subjobs nicht alle von Eingaben von einer einzigen Datenquelle (zb Datenbank, Datei) abhängig sein, da die Leseoperationen möglicherweise zum Flaschenhals werden. Data Grid Ein Data Grid kümmert sich um die Organisation von großen Datenmengen innerhalb einer virtuellen Organisation. Dabei kann das Datenaufkommen auch regional über eine Vielzahl von Maschinen verteilt werden. Falls Datenbanken über mehrere Rechner verteilt werden, ergibt sich schon allein dadurch ein höherer Datendurchsatz, da die Bandbreite bzw. Leseoperationen einer Maschine nicht mehr der Flaschenhals sind. Außerdem können je nach Einstellung die Daten redundant gespeichert werden, wodurch sich sowohl eine höhere Datensicherheit als auch eine unter Umständen verkürzte Lesezeit ergibt. Eine gute Grid Software ist darüber hinaus in der Lage, die Geschwindigkeit noch zu erhöhen, indem die Jobs auf Maschinen ausgeführt werden, bei denen der Weg zu den Daten minimal ist. Um die skalierbaren Virtuellen Organisationen bilden zu können, sind eine Menge Schnittstellen und Protokolle erforderlich. Im Abschnitt 2 wurde bereits die Wichtigkeit von offenen Protokollen und Schnittstellen erwähnt, wie sie im Internet bereits verwendet werden. Die Architektur der Grid Protokolle lässt sich dabei gut durch das Prinzip des hourglass model (Abb. 1) darstellen. The narrow neck of the hourglass defines a small set of core abstractions and protocols (e.g. TCP and HTTP in the Internet), onto which many high level behaviors can be mapped (the top of the hourglass), and which themselves can be mapped onto many different underlying technologies (the base of the hourglass). [3] Diese Protokolle müssen von allen Teilnehmern des Grids implementiert werden, weshalb ihnen auch eine zentrale Rolle zukommt. Fabric Layer In dieser Schicht werden alle physikalischen Ressourcen und deren elementare Verwaltung kategorisiert. So finden sich CPUs, Datenspeicher, Netzwerkschnittstellen und andere Hardware ebenso wie Dateisysteme. Mit existierenden Abfragemöglichkeiten für die Art, den Zustand/Auslastung und die Möglichkeiten bzw. Einsatzzweck der Ressource sowie einer einfachen Verwaltung derselben sind Ressourcen im Prinzip schon für die Verwendung in Grids geeignet. Allerdings existieren noch typenunterschiedliche Anforderungen: Computational Resources Lösungen für die Verwaltung von Prozessen (Starten, Stopen, Pausieren, Überwachung) sind ebenso verlangt wie die Information über die Auslastung und die Warteschlange. Storage Resources Zuverlässiges Speichern und Weitergeben von Daten muss gewährleistet sein. Eine redundante Datenspeicherung ist hierfür unerlässlich und Möglichkeiten zur Abfrage von vorhandenem Speicher, Art der eingesetzten Hardware und Software sowie der möglichen Bandbreite müssen implementiert sein. Network Resources Der Transfer aller Dateien und die Kommunikation wird hierüber abgewickelt. Wert sollte auf die Dienstgüte (Quality of Service) gelegt werden (La- 5

6 tenzzeit, Bandbreite, Verlässlichkeit,... ), da hier ein potentieller Flaschenhals von Grid Computing liegt [9]. Connectivity Protocols Hier werden Kernprotokolle definiert, die die Kommunikation zwischen den Teilnehmern regelt, sowie darauf aufbauend Authentifikationsprotokolle, die eine sichere Verifizierung eines Benutzers am Grid gewährleisten. Dabei kann auf bereits bestehende Lösungen in Form von TCP/IP zurückgegriffen werden. Folgende Anforderungen werden an die Authentifzierung gestellt: Single sign on Eine Anmeldung am System muss genügen, um automatisch Zugriffsrechte auf verschieden Ressourcen zu haben, ohne sich jedes mal neu authentifizieren zu müssen. Delegation Die Vererbung von Rechten eines Benutzers auf ein ausgeführtes Programm muss problemlos und automatisch vonstatten gehen. Das heißt, dass dem Programm Zugriffsrechte auf alle Ressourcen gewährt werden muss, die auch auch der Besitzer hat. Unter Umständen kann sogar das Programm seinerseits wieder die Rechte weitergeben. Resource Protocols Aufbauend auf den Protokollen der vorangegangen Schicht werden hier ausgereiftere Formen der Kommunikation für die Verwendung eines Grids definiert. Hier werden grundsätzlich zwei Arten unterschieden: Information- und Managementprotokolle. Während erstere dazu verwendet werden, aktuelle Informationen über eine Ressource (zb Einstellungen, Auslastung, Aufbau, Kosten der Benutzung,... ) zu erhalten, sind die Aufgaben der Managementprotokolle schon umfangreicher. Sie müssen im Prinzip die gesamte Kommunikation vom Verbindungsaufbau bis zum Abbruch bzw. Beendigung einer Operation abdecken. Trotz der vielfältigen Aufgaben sollte die Anzahl der verwendeten Protokolle nicht zu groß werden, da noch eine weitere Schicht darauf aufbaut und die Komplexität erheblich steigen würde. Collective Services Während die vorherige Schicht lediglich für die Interaktion mit einem Gerät bzw. Ressource zuständig war, sind die nun definierten Services für die Interaktion mit mehreren Ressourcen bzw. eine Gruppe von diesen auf einmal ausgelegt. Leistungen, die hier angeboten werden, reichen von Directory Services zur Abfrage bzw. Auffinden von Ressourcen anhand gegebener Parameter von Verzeichnisdiensten, über Scheduling und Reservierung von Leistungen bis zu Überwachungs- und Diagnosefunktionen [9]. User Applications/Services Die letzte Schicht des Modells repräsentiert die Benutzeranwendungen, die in einer virtuellen Organisation arbeiten. Diese benutzen dabei Protokolle und Services von darunterliegenden Schichten Ein Beispiel für die Verwendung dieses Modells liefern Foster et al. [3] anhand zweier Systeme, die sich allerdings nur in der applikationsspezifischen Ebene voneinander unterscheiden. 6

7 Abbildung 1: Hourglass Modell Abbildung 2: Beispiel für Gridarchitektur Collective (application-specific) Collective (generic) Resource Connectivity Fabric Multidisciplinary Simulation Ray Tracing Solver coupler, distributed data archiver gement, failover, staging Checkpointing, job mana- Resource discovery, resource brokering, system monitoring, community authorization, certificate revocation Access to computation; access to data; access to information about system structure, state, performance Communication (IP), service discovery (DNS), authentication, authorization, delegation Storage systems, computers, networks, code repositories, catalogs In der Literatur gibt es viele verschieden Beispiele für den Aufbau eines funktionierenden Grids. Diese reichen von komplexen Systemen mit einer Vielzahl diverser Komponenten, die in einfacheren Modellen gruppiert und zusammengefasst werden bis zu schlichter verständlicher auf die Grundfunktionen beschränkte Architektur, die gerade für den Einsteiger übersichtlicher und leichter zu verstehen ist. Außerdem ist ihre Struktur auch abhängig vom Einsatzzweck, den Nutzungsbedingungen (frei bzw. kostenpflichtig) usw., da die heute eingesetzten Grids zumeist eine spezielle Lösung für Teilprobleme sind. Bei dem hier vorgestellten Modell wird ein Grid über das Internet benutzt. Die Schnittstelle dazu stellt hier ein Webportal dar (Abb. 2). Grid Access Portal Um die geforderte Plattformunabhängigkeit zu gewährleisten, sind Webportale ein beliebtes Mittel, um das Grid zu bedienen. Die Vorteile dieser Lösung sind eine völlige Unabhängigkeit der zugrunde liegenden Architektur, da nur ein Browser für das Bedienen eines Grids Voraussetzung ist. Falls trotzdem noch zusätzliche Applikationen notwendig sein sollten (zb der Grid Job Builder beim Fraunhofer Resource Grid [10]), wird hier gerne auf Java zurückgegriffen, weil solche Applikationen mit einer installierten Java Runtime Environment sogar direkt aus dem Webportal gestartet werden können. Resource Management Dieser Punkt ist auf der abgebildeten Grafik nicht extra angeschrieben, da Dienste wie der Job Scheduler und der Job Broker darunter zusammengefasst werden. Im Grid gibt es üblicherweise eine zentrale Stelle, die Überblick über die vorhandenen Ressourcen behält und so leicht feststellbar macht, welchem Teilnehmer noch Aufgaben übergeben werden können. Der Job Broker (häufig auch Resource Broker genannt) muss 7

8 daher den Anforderungen des jeweiligen Jobs entsprechende Ressourcen finden können. Als Eingabe erhält er eine Beschreibung des Jobs und gibt eine Liste der möglichen verwendbaren Maschinen aus. Für diese Aufgaben wurden auch einige neue Sprachen geschaffen, die auch teilweise in den verschiedenen Projekten variieren (zb Job Description Language, Grid Resource Definition Language) Der Job Scheduler erhält die Ergebnisse des Job Brokers und führt diese häufig unter Zuhilfenahme eines Prioritätensystems aus. Dies geschieht meistens durch die Verwendung mehrerer Warteschleifen [1]. Ein guter Scheduler reagiert auf die aktuelle Auslastung des Grids und versucht hohe Auslastungen zu vermeiden, indem er Jobs zu nicht genutzten Maschinen weiterleitet und bei konstant hoher Beanspruchung die Aufträge mit niedriger Priorität für einige Zeit aussetzt, was einer Lastbalancierung entspricht. Common Pool Als Common Pool werden hier die Zusammenfassung aller Ressourcen bezeichnet. Auch wenn es in Abb. 2 nicht so scheint, so können diese durch große regionale Distanzen voneinander getrennt sein und durchaus auch über verschieden Hard- und Software verfügen. Other Data Management Services Je nach Einsatzzweck des Grids können noch eine Vielzahl weiterer Dienste hinzugefügt werden. Als Beispiel sei hier GridFtp [11] genannt, das auf dem bereits vom Internet bekannten File Transfer Protocol aufbaut und eine einfache Möglichkeit für den Up- und Download von Dateien bietet. Neben dem Austausch von ganzen Dateien muss natürlich auch der Austausch von Jobs und Programmen untereinander möglich sein. Man stelle sich nur einmal vor, dass ein Programm in eine Vielzahl von Jobs aufgeteilt werden kann, welche unter Umständen alle von unterschiedlichen Ressourcen abgearbeitet werden, aber trotzdem zu einem gewissen Zeitpunkt Informationen untereinander austauschen müssen. Hinzugefügt sei noch, dass zumindest im Moment nicht ein Grid existiert bzw. existieren wird, wie es beim Internet der Fall ist, sondern mehreren Projekten nachgegangen; deswegen wird auch auf Expertenseite häufig die Meinung vertreten, dass schlussendlich mehrere Grids für verschiedene Anwendungszwecke existieren werden. Die Forscher bzw. Interessengruppen, die gleiche oder ähnliche Ziele verfolgen und sich zu einem Grid zusammenschließen, werden als virtuelle Organisation (VO, engl. virtual organization) bezeichnet.... This sharing is, necessarily, highly controlled, with ressource providers and consumers defining clearly and carefully just what is shared, who is allowed to share, and the conditions under witch sharing occurs. A set of individuals and/or institutions defined by such sharing rules form what we call a virtual organization (VO). [3] 6 Sicherheitsaspekte von Grid Portalen Weiter oben wurde bereits erwähnt, dass Webportale eine große Beliebtheit als Zugang zu Grids erlangten, weshalb ihnen als zentraler Punkt bei der Bedienung in Sicherheitsaspekten eine große Bedeutung zukommt. Mit einer schlechten oder gar nicht vorhandenen Sicherheitsrichtlinie ergeben sich für einen Angreifer ungeahnte Möglichkeiten für Attacken nach außen (zb denial of service), aber auch nach innen (zb Blockieren des Grids, Löschen von Daten). Da ein Grid nicht bloß zum Datenaustausch verwendet wird, sondern für das Ausführen von Programmcodes gemacht wird [1], setzen manche Systeme deswegen ein Programm in eine Sandbox, damit es zu keinen Unterbrechungen oder gar Ausfällen kommt, falls ein Problem 8

9 während der Ausführung auftritt. Die drei grundlegenden Funktionen, die ein Webportal in Bezug auf Informationssicherheit beherrschen sollte, sind nach [12] Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit. Die Authentifikation in Webportalen wird vornehmlich über Formulare durchgeführt, weshalb man unbedingt eine verschlüsselte Verbindung verwenden sollte (HTTPS). Ein Problem bei Benutzernamen/Passwort Authentifizierung ist, dass manche Personen dazu neigen, einfache Passwörter, die sich schlimmstenfalls schon aus dem Namen ableiten lassen, zu verwenden. Im Internet existieren zb schon umfangreiche MD5 Listen mit häufig verwendeten Passwörtern. Als Alternative dazu wird eine Authentifikation auf Zertifikatbasis gesehen. Diese Zertifikate müssen von einer vertrauenswürdigen Stelle vergeben und verwaltet werden, bei der auch die Echtheit überprüft werden muss, weshalb sie auch eine der wichtigsten Stellen in Bezug auf die Sicherheit darstellt [1]. Als Autorisierung wird der Prozess, nach dem Rechte oder Zutritte zu einem System oder eine Ressource gewährt werden bezeichnet [12]. Bei der Verteilung sollten immer nur soviel Rechte und Privilegien verteilt werden, wie zur Ausführung eines Vorhabens minimal notwendig sind; nie jedoch mehr. Unter Auditierung wird das regelmäßige Prüfen aller sicherheitsrelevanten Mechanismen verstanden. Wichtig hierbei ist, dass alle Aktivitäten und Vorkommnisse entsprechend mitprotokolliert werden und die Protokolldatein vor An- und Zugriffen von außen geschützt sind. Beim Session Management sollte auf bereits vorhanden Funktionen der API bzw. Programmierumgebung zurückgegriffen werden. Literatur [1] Jacob B., Brown M., Fukui K., Trivedi N. (2005). Introduction to Grid Computing. IBM Redbook, ISBN [2] Vyssotsky V.A., Corbató F.J., Graham R.M Fall Joint Computer Conference, http: // [3] Foster I., Kesselmann C., Tuecke S. (2001). The Anatomy of the Grid - Enabling Scalable Virtual Organizations. Int J. Supercomp. Appl. 15(3) [4] Foster I., Kesselmann C. (Eds). (1998). The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure. Morgan Kaufmann Publishers Inc., ISBN [5] Foster I. (2002). The Grid: A New Infrastructure for 21st Century Science. Physics Today 55(2): [6] Foster I. (2002). What Is the Grid? A Three Point Checklist. gov/ foster/articles/whatisthegrid.pdf [7] Foster I., Iamnitchi A. (2003). On Death, Taxes, and the Convergence of Peer-to-Peer and Grid Computing, anda/papers/foster grid vs p2p.pdf [8] [9] Hirtenfelder J. (2005). Evolution of Grid Computing. Diplomarbeit TU-Wien. [10] Falkner J., Weisbecker A. (2005). Dienste zur einfachen Nutzung von Computing Grids. In: Kommunikation in Verteilten Systemen. Berlin, Springer Verlag. ISBN (Online). 9

10 [11] [12] Del Vecchio D., Hazlewood V., Humphrey M. (2006). Evaluating Grid Portal Security. humphrey/papers/evaluatinggridportalsecurity. pdf [13] N.N. (2002). IBM Solutions Grid for Business Partners. IBM Whitepaper www-304.ibm.com/jct09002c/isv/marketing/emerging/grid wp.pdf 10