Grid Computing. Einführung. Seminararbeit im Fach Informatik im Rahmen des Seminars Grid Computing an der Eberhard Karls Universität Tübingen
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1 Universität Tübingen, Wilhelm-Schickard-Institut für Informatik Arbeitsbereich Technische Informatik Grid Computing Einführung Seminararbeit im Fach Informatik im Rahmen des Seminars Grid Computing an der Eberhard Karls Universität Tübingen Eingereicht bei: Herrn Jörg Behrend unter Leitung von: Herrn Prof. Rosenstil vorgelegt von: Wintersemester 06/07
2 Inhaltsverzeichnis 1 Einführung Thema der Seminararbeit Motivation Was ist Grid? Historisches Grid Anwendung in der Physik Definition Grid-Computing Definition: Carl Kesselmann&&IanFoster Definition: Der Fall Oracle Definition: Der Fall IBM Gridarchitektur Wie funktioniert ein Grid OGSA Virtuelle Organisationen Klassifikation Grid-Projekte EGEE XTreemOS D-Grid Krebsforschungsprojekt BOINC Fazit der Grid-Projekte Zusammenfassung Literaturverzeichnis.21 8 Abbildungsverzeichnis.22 2 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
3 1.Einführung 1.1 Thema der Seminararbeit Diese Seminararbeit verschafft einen groben Überblick über den Bereich des Grid Computings im Zusammenhang mit dem Themengebiet der Informatik und Gesellschaft. Nach der Erläuterung was ein Grid ist und wo der Ursprung dieser Technologie liegt, wird auf die eigentliche Architektur eingegangen. Da diese Ausarbeitung im Rahmen der Informatik und Gesellschaft entstanden ist, wird im weiteren Verlauf auf die Einsatzmöglichkeiten und deren Bedeutung für die Gesellschaft eingegangen und auch die in diesem Zusammenhang stehenden Probleme beschrieben. Verweise zur verwendeten Literatur, den Abbildungen sowie zu weiteren Hintergrundinformationen, die sich im Anhang befinden, runden diese Seminararbeit ab. 3 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
4 1.2. Motivation Der Bedarf heutiger Anwendungen nach immer mehr Kapazitäten benötigt Technologien, die diesen Bedarf decken und auch zukünftig decken sollten. Eine Möglichkeit dies zu realisieren ist das Zusammenschließen von Einzelplatzrechner zu Grids. Die Einführung des World Wide Webs ermöglichte es Informationen global auszutauschen. Während das Web mittels Hypertext-Verbindungen jedoch nur den einfachen Zugang zu statischen Informationen zulässt, bietet das Grid den unkomplizierten Zugriff auf die Ressourcen selbst: Auf Rechner, Speicher, Anwendungen und Daten. Es existieren heute die verschiedensten Arten von Grids. Es existieren Rechengrids, Datengrids, Wissenschaftliche Grids, Cluster Grids, Campus Grids, Tera Grids, etc. um nur einige zur erwähnen. Es stellt sich die Frage was genau ein Grid eigentlich ist, welche im weiteren Verlauf dieser Ausarbeitung beantwortet werden soll. 4 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
5 2.Was ist ein Grid? 2.1 Historisches Der Begriff Grid hat seinen Ursprung in dem Vergleich dieser Technologie zum Stromnetz, dem Power Grid. Die Idee ist es beispielsweise Rechenleistung aus dem Stromnetz zu beziehen, wie man Strom aus einer Steckdose bezieht. Das Grid sollte überall verfügbar sein, ein einheitlicher Zugriff darauf erfolgen können und relativ günstig und zuverlässig sein. Der Benutzer übergibt dabei über genormte Schnittstellen seine Aufträge an das Grid. Es erfolgt automatisch die Ressourcenallokation. Durch das Zusammenfassen der Computer eines Netzwerkes sollte die zeitliche und parallele Lösung eines rechenintensiven Problems ermöglicht werden. Konzepte für die Verteilung von rechenintensiven Problemen hat es bereits in den 60er Jahren gegeben, mit dem Beginn des parallelen Rechnens und dem Clustering in den siebziger Jahren. Die Aspekte der P2P-Computing sind dem Grid sehr nahe. Der Begriff des Grid- Abbildug [1]: Die Entwicklung zum Grid-Computing(siehe [1]) Computing wurde 1998 von Ian Foster und Carl Kesselmann in ihrer Veröffentlichung "The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure" geprägt. Konzepte für die Verteilung von rechenintensiven Problemen hat es bereits in den 60er Jahren gegeben. Die meisten der heutigen Forschungsarbeiten an Grid-Systemen haben ihren Ursprung jedoch in frühen Experimenten mit Hochgeschwindigkeitsnetzen. Ein weiterer wichtiger Aspekt, der für die Entwicklung dieser Technologie spricht ist, dass die Kosten, die im Vergleich zu den Anschaffungskosten eines Supercomputer entstehen, wesentlich geringer sind und trotzdem im Punkt Rechenleistung und Kapazität diese deutlich übertreffen. 5 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
6 2.2 Grid-Anwendungen in der Physik Derzeit wird Grid Computing vor allem für spezielle technisch-wissenschaftliche Anwendungen eingesetzt. Hier werden vor allem Probleme bearbeitet, deren Untersuchung mit klassischen Mitteln der Informatik nicht möglich sind. In der Klimaforschung, der Molekularbiologie, der Genforschung, der Teilchenphysik und der Computermedizin kommen Wissenschaftler immer häufiger an die Grenzen ihrer IT-Ressourcen. Die Gründe sind die explodierende Datenflut und die immer mehr Rechenleistung verschlingenden Anwendungen. Zudem müssen meist große räumliche Distanzen bei Gemeinschaftsprojekten überwunden werden. Pionier und Vorzeigebeispiel für die Entwicklung und Nutzung der Grid- Technologie ist das Kernforschungszentrum CERN in Genf, deren weltweit vernetzte Forschergruppen mit ihren komplexen Rechnerund Auswerteressourcen enorm von Grids profitieren. Es ist das weltweit größte seiner Art und wurde derzeit mit dem Large Hadron Collider Computing Grid (LCG) für die am Abbildung [2]: Teilchenbeschleuniger Anfang dieses Jahres begonnenen Experimente aufgebaut. Das LCG besteht aus mehr als 100 Standorten in 31 Ländern mit den dortigen Universitäten und Forschungseinrichtungen. Dabei verfügt dieses Grid über mehr als CPUs und insgesamt etwa 10 Millionen Gigabyte Speicherplatz. Bei einem internen Leistungstest mit der Speichervirtualisierungssoftware TotalStorage SAN File System von IBM wurden hohe Leistungswerte erzielt. Die internen Lasttests bei CERN sollen eine Schreib-/Leserate auf Platte von mehr als 1 Gigabyte/s bei einer gesamten Eingabe-/Ausgabe- Datenmenge von über einem Petabyte in einer 13-Tage-Periode ergeben haben. Der große Hadron-Beschleuniger wird bei seinen Experimenten wohl enorme Datenmengen erzeugen: Mit bis zu 15 Peta Byte Daten pro Jahr wird gerechnet. 6 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
7 3. Defintion: Grid Computing Es gibt viele verschiedene Versuche einer einheitlichen Definition des Begriffs Grid Computing. So werden häufig Systeme, die in die Bereiche Cluster Computing oder Peer to Peer-Computing oder insbesondere ins Distributed Computing fallen fälschlicherweise als Grid bezeichnet. 3.1 Definition: Carl Kesselmann und Ian Foster Carl Kesselmann und Ian Foster, die auch gern als die Väter des Grid Computings bezeichnet werden, definieren ein Grid als ein System, dass: - Ressourcen koordiniert, die nicht einer zentralen Instanz untergeordnet sind: Als Ressourcen sind hierbei Massenspeicher, Datenbanken, Anwendungen aber auch andere Cluster oder Messgeräte gemeint. Ein Grid koordiniert und integriert Ressourcen und Benutzer unterschiedlicher administrativer Domänen. In diesem Zusammenhang werden auch auf andere Bereiche Rücksicht genommen wie beispielsweise die Sicherheit. Abbildung [3]: IT Grid Ressourcen 7 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
8 - Verwendet offene, standardisierte Protokolle und Schnittstellen: Ein Grid nutzt offene und allgemeine gehaltene Protokolle und Schnittstellen, die grundsätzlich Funktionen für die Authentifizierung, Autorisierung, die Ressourcen-Ermittlung und den Ressourcen-Zugriff gewährleisten. - Nicht trivial Dienstgüten bereitzustellen: Ein Grid verwendet bestehende Ressourcen in einer koordinierten Art und Weise, um verschiedene Dienstgüten bereitzustellen, abhängig von beispielsweise der Antwortzeit, dem Durchsatz, der Erreichbarkeit oder Sicherheit. Oder es erfolgt, um komplexen Benutzererwartungen zu entsprechen, eine Neueinteilung mehrerer Ressourcentypen, damit der Nutzen des kombinierten Systems signifikant größer ist als die Summe seiner Teile. 3.2 Definition: Der Fall Oracle Das Problem bei Oracle besteht darin, dass die Infrastruktur-Ressourcen nur zu 35 % genutzt werden. Dies macht eine Konsolidierung der IT notwendig. Diese Konsolidierung kann in folgenden Bereichen möglich gemacht werden: Abbildung [4]: Firmenlogo Server-Hardware Plattformen Datenbanken Anwendungsplattformen Anwendungen Zugriffe auf Anwendungen und im Bereich der Geschäftsprozesse. Daher definiert Oracle Grid Computing folgendermaßen: Es ist eine Schlüsseltechnologie, die softwarebasiert Dienste und andere IT-Ressourcen virtuell zur Verfügung stellt und deren optimierte Auslastung gewährleistet. Sie wird realisiert durch eine Technologie-Schicht, die in der Lage ist (IT)-Ressourcen zu allokieren und diese 8 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
9 Ressourcen als abstrakte Dienste (Grid Services) Anwendungen und Nutzern flexibel nach deren Bedarf zur Verfügung zu stellen. Grid Computing stellt eine Virtualisierung der IT- Ressourcen dar und eine gridfähige IT-Infrastruktur stellt Software-Dienste dafür bereit. (Quelle: Siehe [II]) 3.3. Definition: Der Fall IBM IBM stellt Grid Computing nach dem Prinzip Business on Demand zu Verfügung. Als Kernstück des Grid Computing ist dabei eine Reihe von offenen Standards und Protokollen, wie beispielsweise die OGSA (siehe 4.2) für die Kommunikation zwischen heterogenen und geographisch voneinander getrennten Systemen. Sie definieren dabei Grid-Computing als die neuste und umfassendste Weiterentwicklung von etablierten Technologien wie Network-Computing, Internet, Peer-to-Peer- Datenverarbeitung und Virtualsierungstechnologien. Abbildung [5]: IBM Firmenlogo IBM wirbt für Ihr Grid Computing On Demand unter folgender Definition eines Grid: Wie beim Internet bleibt auch beim Grid-Computing die Komplexität der Technologie im Hintergrund verborgen: mehrere Benutzer greifen auf die gleiche, einheitliche Funktionalität zu. Anders als beim Internet, das vor allem die Kommunikation fördert, ermöglicht Grid- Computing die Ausrichtung der Zusammenarbeit auf gemeinsame geschäftliche Ziele. Wie die Peer-to-Peer-Datenverarbeitung ermöglicht auch das Grid-Computing die gemeinsame Nutzung von Daten. Anders als bei der Peer-to-Peer-Datenverarbeitung können beim Grid-Computing weitaus mehr Benutzer nicht nur Daten, sondern auch Ressourcen gemeinsam nutzen. Wie bei der Clusterdatenverarbeitung und beim Network-Computing lassen sich auch beim Grid-Computing IT-Ressourcen zusammenführen. Anders als bei der Clusterdatenverarbeitung und beim Network-Computing, für die geographische Nähe und homogenene Betriebsumgebungen unverzichtbar sind, können Grids dezentral und heterogen organisiert sein. 9 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
10 Wie Virtualisierungstechnologien ermöglicht auch Grid-Computing die Virtualisierung von IT-Ressourcen. Anders als bei Virtualisierungstechnologien, mit denen sich einzelne Systeme virtualisieren lassen, ermöglicht Grid-Computing die Virtualisierung verschiedenster umfangreicher IT-Ressourcen. (Quelle: siehe [III]) 4. Gridarchitekur 4.1 Wie funktioniert ein Grid? Um ein funktionierendes Grid zu erzeugen sind mehrere Zwischenstufen notwendig. Reine Vernetzung und Aggregation der Rechenleistung ergibt noch keine Grid-Architektur, sondern entspräche lediglich einem Clustersystem. Es existieren mehrere Konzepte die folgende Gemeinsamkeiten aufweisen: Es gibt (außer) einer nachfragenden Instanz, die beispielsweise ein Benutzer ist, der vom Grid einen gewissen Service wünscht, wie beispielsweise Rechenleistung für eine komplexe Berechnung, eine koordinierende Instanz. Diese hat die Agglomeration von Rechenleistung als Aufgabe und das zusammenführen von Teilleistungen. Eine weitere Gemeinsamkeit ist die, dass eine strenge Hierarchie erforderlich ist, welche die Agglomeration von Rechenleistung nach objektiven Kriterien zulässt oder ausschließt. In diesen Konzepten sind die Computer in einem Grid gleichgestellt, vergleichbar mit dem Peer-to-Peer Computing. Abstrakt gesprochen werden in einem Grid über eine Grid-Software alle verteilten Ressourcen verbunden. Dies sind sehr kleine Software-Sensoren, die in den einzelnen Ressourcen sitzen. Sie überwachen diese und versorgen sie gegebenenfalls mit Aufträgen. Diese Sensoren - und damit die Ressourcen selbst - sind mit einem Master oder Ressourcen- Broker verbunden, der sämtliche Informationen aller verfügbaren Ressourcen in einem Katalog speichert und permanent aktualisiert. Außerdem nimmt er die eingehenden Rechenaufträge entgegen und leitet sie an einen geeigneten, verfügbaren Rechner im Grid weiter. 10 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
11 Andere Komponenten der Grid-Software-Architektur sorgen nun dafür, dass das Grid mit einem Sicherheitssystem ausgestattet ist, so dass nur autorisierte Benutzer vom Grid akzeptiert werden. Weitere Dienste ermöglichen den Zugriff auf die Anwendungen und die Daten des Benutzers, die irgendwo im Grid verteilt sein können, oder sie sorgen nach erfolgreicher Arbeit für die gewünschte Bereitstellung der Ergebnisse 4.2 OGSA Eine mögliche Softwarearchitektur ist die Open Grid Service Architecture (OGSA). Sie wurde von Ian Foster mitentwickelt und basiert auf der Open Grid Infrastructure. Die Grundidee ist, dass man die beteiligten Komponenten, wie beispielsweise Rechner und Speicherplätze als Grid-Services in einer offenen Komponentenarchitektur darstellt. Mit der Erfindung der Web-Services durch das W3C, wurde das Wort Grid-Services zum Synonym für Web-Services welche Grid-Funktionalitäten möglich machen. OGSA schlägt in diesem Zusammenhang den Einsatz von WS-RF (dem Web Services Resource Framework) als grundlegenden Baustein für Service-Grids vor. So bekommen die Webservices, deren Einsatz einheitliche Zugriffsverfahren auf die einzelnen Dienste eines Grids ermöglicht, zusätzlich noch einen Zustand (sie werden stateful). Dies ermöglicht es erst, Funktionalitäten auszuführen, die sich über mehrere Transaktionen erstrecken 11 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
12 4.3 Virtuelle Organisationen Virtuelle Organisation ist eine Form der Organisation, bei der die Teilnehmer für eine gewissen Zeitraum zu einem Geschäftsverbund zusammenschließen. Der Zusammenschluss erfolgt virtuell, beispielsweise über das Internet. Bei den Teilnehmern kann es sich um rechtlich unabhängige Unternehmen und/ oder auch Einzelpersonen handeln. (In der Abbildung[6] mit den Buchstaben A-J gekennzeichnet.) Dritten gegenüber treten diese Zusammenschlüsse als ein einheitliches Unternehmen auf.(in Abbildung[6] mit VO1- VO3 beschrieben) Der physische Standort der einzelnen Teilnehmer der virtuellen Organisation ist nicht von Bedeutung. Abbildung[6]: Virtuelle Organistationen Virtuelle Organisationen verfolgen ein zentrales und hardwareunabhängiges Konzept. Dabei werden die Ihnen zustehenden Ressourcen dynamisch zugewiesen. Dies erfordert eine Infrastruktur, die Datensicherheit, Datenschutz und Anonymität gewährleistet Klassifikation Grid-Computing läßt sich in Klassen einteilen. Anhand einiger soll erläutert werden, was damit gemeint ist. Die Klasse Rechengrid oder Computing Grid ist vergleichbar mit dem Power grid, also dem Stromnetz: Dazu stellt der Verbraucher von Rechenleistung eine Verbindung zum 12 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
13 Rechennetz her, ähnlich wie der Stromverbraucher zum Stromversorgungsnetz. Dort ist alles, was hinter der Steckdose passiert, für den Konsumenten verborgen, er nutzt einfach die angebotene Leistung. In der Klasse Data Grid kooperieren nicht nur die (Hochleistungs-)Computersysteme der Beteiligten, um Rechenleistung zur Verfügung zu stellen, sondern auch Datenbestände werden verknüpft. Zugang zu solchen Grids bietet meist ein Grid-Portal. Daneben wird auch die Bereitstellung von Netzwerkressourcen "gridifiziert", d.h. eine automatische Auswahl aus einem Pool von Ressourcen aufgrund bestimmter QoS 1 -Parameter getroffen. Idealerweise sollte die Wahl der Ressourcen applikationsgetrieben, also abhängig von der Anwendung im Computing Grid oder Data Grid sein. 5. Gridprojekte Nicht nur Unternehmen oder einzelne wissenschaftliche Institutionen benutzen die Grid- Technologie. Anhand einiger Beispiele aktueller Projekte soll veranschaulicht werden, auf welcher Art und Weise Grid Computing eingesetzt wird und wie dabei eine globale Infrastruktur aufgebaut wird. 5.1 EGEE (Enabling Grids for E-sciencE) Es ist das größte Projekt der EU mit weltweitem Einsatzbereich. Es ist ein von der EU- Kommission gefördertes bzw. finanziertes Projekt und vereinigt Experten aus über 30 Ländern. Im März vergangenen Jahres ging dieses Projekt unter diesem Name zu Ende und wird seit April unter EGEE 2 weitergeführt. Es wird von der Emerging Technologies Infrastructures finanziert. Mit Fördermittel von über 30 Millionen Euro ist es das größte seiner Art. Ziel dieses Projektes ist der Aufbau eines konsistenten, robusten und sicheren Grid-Netzes, welches zusätzliche Rechenleistung anzieht. 1 Quality of Service (QoS) ist eine allgemeine Bezeichnung, die das ordnungsgemäße Funktionieren aller zusammenwirkenden Komponenten eines Telekommunikationsnetzes bezeichnet 13 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
14 Momentan wird an glite (einer Middleware) entwickelt, die speziell für den Einsatz in den verschiedensten wissenschaftlichen Disziplinen Einsatz findet. Dabei soll diese Middleware gepflegt und kontinuierlich verbessert werden, damit zuverlässige Dienste für die Benutzer zur Verfügung stehen. Um weitere Benutzer aus der Industrie bzw. Wissenschaft und dem universitären Bereich zu gewinnen stellt man Schulungen und Betreuung auf hohem Niveau bereit. Abbildung [7]: Überblick EGEE / EGEE-II 14 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
15 5.2. XtreemOS Abbildung[8]: XtreemOS-Logo Die vollständige Bezeichung für XtreemOS lautet Building and Promoting a Linux-Based Operating System to Support Virtual Organizations for Next Generation Grids. Es ist ein integriertes Projekt der EU mit Fördermitteln über 14 Millionen Euro. An diesem Projekt sind 17 universitäre und industrielle Partner aus ganz Europa und China beteiligt. Dieses Projekt verfolgt als grundsätzliches Ziel die Entwicklung eines praxistauglichen Open Source Betriebssystems, das in der Lage ist Grid Computing anzubieten. Dazu werden zwei Abstraktionen benutzt. Zum einen das Konzept der Virtuellen Organisationen (siehe 4.3.) und zum anderen das XtreemOS-Grid, das jetzt etwas näher erläutert wird. Das XtreemOS-Grid besitzt eine beliebig große Anzahl von Grid-Knoten innerhalb einer virtuellen Organisation. Diese sind zuständig für das Speichern von Informationen und für die Ausführung von Anwendungen. Dazu wird zunächst evaluiert, welche Dienste für ein Grid- System erforderlich sind. Diese werden dann später entwickelt und optimiert. Zusätzlich sollen diese Dienste ein maximales Maß an Skalierbarkeit, Performance, Sicherheit und Fehlertoleranz aufweisen und eine hohe Verteilungstransparenz besitzen D-Grid Am 1. September 2005 startete die D-Grid Initiative, die eine nachhaltige Grid-Computing- Infrastruktur für den Bereich e-science in Deutschland aufbaut. Sie wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung mit 20 Millionen uro gefördert. Dieses Projekt besteht aus sechs Community-Projekten und einem Integrationsprojekt. Die Abbildung [9] soll veranschaulichen wie die Wissenschaft aus diesem Projekt Gewinn schlägt. Durch die Bündelung von Ressourcen und Diensten ergibt sich eine Erhöhung des Synergie Potentials. Durch standardisierte Zugriffsverfahren gewinnt man an Effizients-und Effektivität. Dadurch werden interdisziplinäre und interorganisationelle Arbeiten gefördert. 15 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
16 Abbildung[9] : e-science Framework Das Ziel ist es, Methoden des e-science zu etablieren, indem man Projekten aus verschiedenen wissenschaftlichen Gebieten eine Grid-Infrastruktur mit den benötigten Diensten und Benutzer-Support zur Verfügung stellt. Beispielsweise implementiert die Middleware (Globus, LCG/gLite, Unicore) einen Authentifikations-, und Authentisierungsdienst, der es einem Teilnehmer eines Experimentes ermöglicht, nur anderen Teilnehmern dieses Experimentes Zugang zu seinen Daten zu gewähren. 16 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
17 5.4. Krebsforschungsprojekt Das Krebsforschungsprojekt baut auf der Grid.org-Plattform auf. Es entstand in Zusammenarbeit mit der der Centre for Computational Drug Discovery der Oxford University sowie der National Foundation for Cancer Research. Auch Wissenschaftler der Universität New Jersey und des Krebsinstitut New Jersey haben gemeinsam mit IBM ein Forschungsprojekt ins Leben gerufen. Help Defeat Cancer' nutzt die Rechenleistung des World Community Grid, dem größten freiwilligen Computernetzwerk für das PC-Besitzer weltweit ungenutzte Rechenleistung spenden können. Allein in Deutschland sind der weltweit mehr als Computer des World Community Grid registriert, die gemeinsam einen virtuellen Supercomputer bilden haben alleine Deutsche PC s 1490 Jahre Rechenzeit für das World Community gespendet BOINC BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) ist eine Weiterentwicklung des SETI@home-Projekts. Genau genommen ist es eine Implementierung des verteilten Rechnens (Distributed Computing). Das Hauptziel ist die Trennung der Projektverwaltung von den wissenschaftlichen Inhalten. BOINC soll die monolithische Einheit von Projekt und Infrastruktur beenden, die bei SETI@home bisher nur für einen Zweck - die Suche nach Signalen aus dem Weltraum - genutzt werden kann.im neuen zweistufigen Aufbau wird BOINC die Entwicklung der Technik für Verwaltung und Verteilung von Daten und Programmen, die Teilnehmerverwaltung und die Statistiken usw. übernehmen. Die wissenschaftlichen Projekte wie SETI@home und Astropulse aus Berkeley, aber auch beliebige andere Projekte, wie z.b. Predictor@home oder ClimatePrediction.net, brauchen sich dieser Techniken dann nur noch zu bedienen. Jedes Projekt muss eine eigene Serverinfrastruktur bereitstellen. Mehrere redundante Server zur Lastverteilung und Erhöhung der Verfügbarkeit sind möglich. Der Projektteilnehmer 17 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
18 muss sich für jedes Projekt anmelden, erhält jeweils eine Account ID und muss auf seinem heimischen PC das BOINC Clientprogramm installieren. Innerhalb des BOINC Netzwerkes werden die Accountinformationen und Konfigurationen zwischen den Projekten ausgetauscht, sodass allgemeine Einstellungen an jedem Server vorgenommen werden können bei dem der Teilnehmer eine Account ID hat. Eingestellt werden können dann z. b. die Nutzung von Festplattenplatz und Netzwerkbandbreite, sowie die Aufteilung der Ressourcen unter den Projekten Fazit der Grid-Projekte Grid-Forschung wird von einzelnen Staaten, aber auch der Europäischen Union vorangetrieben. Die EU-Kommission hat bereits 58 Millionen Euro in verschiedene Grid- Projekte investiert. Bislang lag die Konzentration bei der Entwicklung vor allem auf der Steigerung der Rechenleistung und der Vernetzung. In Zukunft werden Wissens- und Softwaretechnologien die entscheidende Rolle spielen. Das Grid der Zukunft soll mit komplexen Informations- und Kommunikationstechnologien umgehen können. Hierfür sollen Mobile und eingebettete Systeme in dem "unsichtbaren" Grid eingebunden werden. Anhand des Beispiels das intelligente Haus soll verdeutlichen was hierbei gemeint ist. Internet-Einkauf oder Online Banking sind inzwischen normal geworden. Ein vernetztes Haus ist jedoch noch Ausnahme. Das sich in den meisten elektronischen Haushaltsgeräte eine CPU befindet ist heutzutage die Normalität. Als Beispiele wären hier das Fernsehgerät, der Videorecorder, der Mp3-Player etc. aber auch der Kühlschrank, der Rasenmäher und elektronisch verschließbare Fenster zu nennen. Basierend auf dieser Tatsache entstand die Idee, dass man diese Geräte so in Beziehung setzen könnte, dass eine höhere Instanz, unter Benutzung der CPUs der einzelnen Geräte, diese steuert. 18 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
19 Es stellt sich die Frage, ob alle diese Komponenten zusammen zu einem Grid verbunden werden können. Ein Antwort darauf ist das intelligente Haus. Was ist, wenn man vergessen hat das Fenster zu schließen oder es kein Bier mehr im Kühlschrank hat? Kein Problem, denn das intelligente Haus übernimmt diese Aufgaben und könnte noch zahlreiche weitere Bestellung via Internet durchführen. Das Modellhaus der Zukunft, das vom Duisburger Fraunhofer-Institut für mikroelektronische Schaltungen und Systeme (IMS), mit Industriepartnern gebaut wurde, steckt voller mit einander kommunizierender Technik, die seinen Bewohner sicherlich ein angenehmeres Leben bescheren. (siehe [IV] ) 19 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
20 6. Zusammenfassung Die hohen Ansprüche moderner Software erfordern die Entwicklung neuer Technologien, die den Durst nach Kapazität und enormen Rechenleistung stillen soll. Aufgrund dessen, dass beispielsweise bei den meisten Rechner 80% - 90 % der Ressourcen nicht genutzt werden, war u.a. ein Faktor der zur Entstehung des Grid Computing beigetragen hat. Durch das Grid Computing wird ermöglicht, dass man gemeinsam diese Rechenleistung und Ressourcen benutzen kann. Dabei verläuft die Verbindung an das Grid durch Benutzung eines lokal installierten Softwareinterfaces. Nach einer Sicherheitsüberprüfung ist man mit dem Ressource Broker verbunden, was das Herzstück dieses Systems darstellt. Dieser findet die besten Ressourcen um einen Job auszuführen, in dem er auf einen Dienst zugreift, der es ermöglicht alle verfügbaren Hard-, und Software anzuzeigen. Ein weiterer Dienst ermittelt dann die Lokationen der Daten. Nach Ausführung sendet der Ressource Broker das Ergebnis an den Benutzer zurück. Vor allem der Wissenschaft kommt Grid zu Gute. Zunehmende wissenschaftliche Probleme erfordern mehr als nur eine Tafel. In der Biologie beispielsweise entstehen riesige Datenmengen bei der Entschlüsselung der menschlichen Gene. Ein anderes Beispiel wäre die Astronomie. Beobachtungen des Weltalls füllen über 150 CDs pro Tag. Durch die Teilchenphysik werden in Zukunft sogar 20 Peta Bytes pro Jahr an Daten anfallen. Zahlreiche Gridprojekte die gerade laufen bzw. noch in der Entwicklung sind fördern die Globalisierung. Menschen aller Länder vereinigen (zumindest binär) ihre Ressourcen, um anderen Menschen helfen zu können. Man muss nicht unbedingt Wissenschaftler sein oder zuerst eine Organisation gründen bzw. Mitglied einer solchen sein, um beispielsweise aktiv an der Krebsforschung teilzunehmen. Jeder der über einen PC und eine Internetverbindung verfügt, kann sich mit Hilfe der Grid-Technologie aktiv daran beteiligen. Die PC-Besitzer müssen lediglich eine kostenlose, kleine und sichere Software downloaden, die immer dann aktiv wird, wenn Rechenleistung ungenutzt bleibt. Man spendet somit Rechenleistung. Man behauptet daher, dass das Grid Computing die Zukunft so prägen wird, wie damals die Einführung des WorldWideWeb die Gegenwart prägt. 20 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
21 7.Literaturverzeichnis [I] D-Grid Quelle: [II] EGEE/ EGEEII Quelle: [III] Flexibles Business: Moving to the Grid Quelle: [IV] Grid-Technologie: Grundlagen, Dienste und Tools Quelle: [V] IBM: Was ist Grid-Computing? Quelle: [VI] InHause: Intelligente Raum und Gebäudesysteme Quelle: [VII] Teilchenphysik und Informationstechnologie Quelle: [VIII] Virtuelle Organisationen Quelle: [IX] XTreemOS Quelle: Weitere Quellen: Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
22 8. Abbildungsverzeichnis Abbildung [1]: Entwicklung des Grid Quelle: Abbildung [2]: Grid-System enthält alle Elemente, die notwendig sind, um die Computerprobleme der zukünftigen Teilchenphysikexperimente anzugehen. Quelle: Abbildung [3]: IT-Grid Ressourcen bestehend aus Anwendungen, Application Server, Datenbanken, Speichersysteme und Grid Management Quelle: Abbildung [4]: Oracle-Firmenloge Quelle: Abbildung [5]: IBM-Firmenlogo Quelle: Abbildung[6] : Virtuelle Organisationen Die Teilnehmer an virtuellen Organisationen (A-J) können sich dynamisch gruppieren, um verschiedene Ressourcenkombinationen (z.b.datenbanken) zu nutzen. Quelle: Abbildung [7]: EGEE/ EGEE II Quelle: Abbildung [8]: XTreemOS Logo Quelle: Abbildung [9]: E-Science Framework Quelle: _escience.pdf 22 Grid Computing: Einführung Wintersemester 06/07
Grid Computing 19.12.2008. Grid Computing. Luca Debiasi. Siegmar Alber. Grundlagen. Aufbau. Grids im Laufe der Zeit. Vor- und Nachteile.
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