CC BY
211
Раздел IV. Информатика, моделирование, методы вычислений
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Сух иное AM. Двумерные схемы расщеплен ня и некоторые их приложения. - М.: Макс-пресс, 2005. - 407 с.
2. Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. - СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 599 с.
3. Хокни Р., Джессхоуп К. Параллельные ЭВМ. - М.: Радио и связь, 1986. - 389 с.
. . ., . . .
Долгой Вячеслав Евгеньевич
Технологический институт федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г. Таганроге.
E-mail: nikitina.vm@gmail.com.
347928, г. Таганрог, пер. Некрасовский 44.
Тел.: 88634371606.
Кафедра высшей математики; аспирант.
Dolgoy Vaycheslav Evgenievich
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Autonomy Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
E-mail: nikitina.vm@gmail.com.
44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia.
Phone: +78634371606.
The Department of Higher Mathematics; Postgraduate Student.
УДК 681.03.06
B.B. Хашковский, ИХ. Данилов
ПРИМЕНЕНИЕ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ И GRID-ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ КОЛЛЕКТИВНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ В НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ
И УЧЕБНОЙ РАБОТЕ
Современные технологии зачастую настораживают терминологической разрозненностью и слабой определенностью критериев разграничения различных понятий. Данная работа направлена усиление определенности в области использования понятийного аппарата, описания базовых технологий и их комбинации для применения современных вычислительных архитектур в среде научных и образовательных организаций. Рассматриваются концепции , - -.
Облачные вычисления; грид-технологии; коллективное использование вычислительных ресурсов; виртуализация.
V.V. Khashkovsky, I.G. Danilov
APPLICATION OF CLOUD- AND GRID-COMPUTATIONS FOR COLLABORATIVE USE OF COMPUTING RESOURCES IN RESEARCH
AND EDUCATION
Modern technology is often alarming terminology fragmentation and weak defined criteria distinguish different concepts. This work is aimed increasing certainty in the use of the terminology describing basic technologies and their combination for the application of modern computing architectures in the medium of scientific and educational organizations.
We consider the concept of virtualization, the concept of cloud computing and grid computing and opportunities sharing.
Cloud and grid computing; collaborative use of computing resources; virtualization.
Сегодня широко используется терминология кластерных, облачных, грид-вы числений; прочно вошли в обиход понятия виртуализации, частных и публичных облаков, термины "Compute Grids", "Data Grids", "Science Grids", "Access Grids", "Knowledge Grids", "Bio Grids", "Sensor Grids", "Cluster Grids", "Campus Grids", "Tera Grids", "Commodity Grids" и многие другие, связанные в первую очередь с повышением эффективности использования программно-аппаратных вычислительных структур [1]. Несмотря на то, что существующие коммерческие и научные организации предлагают возможности практического использования на различных условиях облачных и грид-архитектур, практически затруднено однозначное понимание границ данных технологий и способов их применения в различных предметных областях.
В историческом аспекте можно проследить некоторое пересечение во времени возникновения понятий (технологий) виртуализации, грид-вы числений и их, в некотором смысле, агрегации - облачных вычислений. Без ограничения общности , - -ной инфраструктуры с одновременным концептуальным упрощением (обоснованным более высоким уровнем изоляции) фактически определило возникновение понятия облачных вычислений.
. ,
, -давно. Под понятием «виртуадизация» понимаются различные вещи, как новые, так и хорошо забытые старые. В общем смысле можно сказать, что «вир^ализи-» - , -.
60-
века. Эти проекты были реализованы в IBM и буквально через десяток лет полноценные системы виртуальных машин (VM/370) уже функционировали в получивших широкое распространение мэйнфреймах IBM System 360/370. Известны и мо: VM/SP, V / , VM/ S .
системе каждый пользователь имел полностью изолированный виртуальный компьютер, на котором мог установить свою ОС и прикладное ПО. Практически предоставляемый виртуальный компьютер включал оперативную память, ресурсы процес, .
(VM/370) была выпущена на пространстве стран СЭВ (производственным объединением «Роботрон») в 1982 г. система СВМ 1.1 (система виртуальных машин). Сле-2.2, , -чески полностью отечественной, она и стала основной системой для небезызвестного комплекса ЕС ЭВМ (тоже имевшего кое-что общее с IBM 360). Дальнейшие ра-
90- VM/ .
В свете постоянно возрастающего интереса к высокопроизводительным кла-,
конфигураций термин "виртуализация" иногда применяется к таким конфигураци-, , , ( ) внешнего взаимодействия как один компьютер. Иногда это еще называют агрега-, , (grid computing)
(cloud computing).
Тем не менее основным понятием виртуализации остается «маскировка» за одним физическим сервером нескольких виртуальных машин, работающих практиче-
ски изолированно друг от друга и обладающих, вследствие своей природы, некоторыми уникальными характеристиками. Такие виртуальные машины могут быть без труда перенесены и запущены на физически другом сервере (причем виртуальные машины совершенно этого «не заметят»), и, более того, некоторые современные реализации позволяют выполнить миграцию виртуальной машины без ее остановки (
процессор, жесткий диск и вообще все аппаратное обеспечение) [6, 7, 8]. Наибольшее применение нашли такие системы виртуализации, как Xen, VMWare, VirtualBox и некоторые другие, подробнее см. [8].
- . -рование центров обработки данных (ЦОД) с избыточной производительностью, которая редко могла быть задействована единственным пользователем или владель-
, -ме разделения времени, но и в смысле выделения ресурсов "по запросу". Непосред-" " 1998 . " .
инфраструктура компьютинга" [4]. В основу понятия "фид" положена концепция предоставления вычислительных ресурсов "по запросу", аналогично услугам сетей - , . -ция грид-вычислений основана на реализации следующих аспектов [2]:
1. , взаимоотношение между ними в целях более эффективного их , ,
.
2. -
цией о состоянии ресурсов и уведомляет приложение и службы управления инфраструктурой об изменении состояния.
3. -редством некоторой формы резервирования.
4. ,
определяет возможность автоматического конфигурирования выделенного ресурса для прикладного использования.
5.
ресурсов и предоставляет механизмы пересылки тарифов членам
.
6.
multi-tenance multi-instance.
Существующие реализации грид слабо связаны с облачными вычислениями
( ), -тенсивно используют концепцию виртуальных организаций [5], в рамках которых происходит воплощение обозначенных аспектов. Базовыми технологиями для по- Web-
механизм удаленного вызова процедур (RPC).
Важно отметить [3], что любой грид может быть построен с помощью раз. Web- - , -
торый можно использовать для построения грида. Как отмечают многие специалисты: "... множественность технологий желательна и их совместное использование может оказаться необходимым в гетерогенном гриде".
Можно рассматривать грид как комбинацию распределенных, совместно используемых систем большой пропускной способности, для эффективного разделения и распределенной координации ресурсов, принадлежащих различным административным доменам [5]. Предполагается, что грид предоставляет пользователям единую точку входа для запуска заданий.
. , -
точно простое интуитивное понимание, оказалась весьма непростой с точки зрения . ,
( ), -ло бы концепции грид как минимум с точки зрения взаимодействия компонент ПО. Это вполне подходит для научных и образовательных учреждений, до некото-, , , применения в условиях конкретных бизнес-процессов и организаций остается открытым по сей день.
, , вычислительных ресурсов является концепция облачных вычислений [2], основанная в первую очередь на технологиях виртуализации. В целом облачные вычисления базируются на идее представления услуг (сервисов) и на трех подходах: IaaS (инфраструктура как сервис, Infrastructure As A Service), PaaS (платформа как сервис, Platform As A Service =IaaS + специальная программная платформа, например, Google AppEngine), SaaS (приложение как сервис, Software As A service).
В случае IaaS пользователю предоставляется виртуализированная среда на ( ).
( ), -, .
ресурсы могут быть гибко изменены в сторону увеличения или уменьшения. Однако верхним пределом увеличения ресурсов являются границы физического сер, .
В случае PaaS пользователю предоставляется не просто виртуальная машина, а прикладные библиотеки и API. Пользователю предоставляется возможность запускать собственные приложения, которые имеют возможность гибко получать ресурсы по запросу (например, Google AppEngine).
В случае SaaS пользователь имеет доступ только к конкретному приложе-. API,
. Google Docs
работы с офисными документами.
Интеграция подходов в образовательной и исследовательской среде. С е-
годня мало найдется примеров "чисто" образовательного или научного учреждения. Да и в целом современная ситуация способствует диверсификации видов деятельности любой организации, что естественным образом определяет необходимость интеграции различного рода узкоспециализированных подходов. Рассмотрев грид и облачные вычисления, можно выделить в качестве основных достоинств грид подхода: гетерогенность, децентрализованное управление, стандартизация и интероперабельность, масштабируемость и некоторые другие, а в качестве факторов, затрудняющих массовое внедрение: сложность конфигурирования, кон, -, . концепции грид проявлены в виде виртуализации (вернее, некоторой унификации) , , существенные ограничения на самостоятельность действий пользователя.
С другой стороны, облачные вычисления, как минимум на уровне IaaS, предоставляют хорошо масштабируемые виртуализованные аппаратные ресурсы в виде наборов виртуальных машин и дополнительно к этому два уровня "облачности": PaaS и SaaS.
, -
ния масштабируемости и полного задействования аппаратных ресурсов является
гибридизация подходов типа наложенных структур. Так, например, в качестве ба-
IaaS (
), -
ры формируется грид, для которого вопрос масштабирования в данном случае решается наиболее просто - репликацией подходящего образа виртуальной машины.
То есть развертывание грид поверх облака на уровне инфраструктуры.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Joseph J., Ernest M., Fellenstein K. Evolution of grid computing architecture and grid adoption models IBM // Systems Journal. Grid Computing. - 2004. - Vol. 43, № 4. - P. 624-645.
2. Michael Armbrust, Armando Fox, Rean Griffith, Anthony D. Joseph, Randy H. Katz, Andrew Konwinski, Gunho Lee, David A. Patterson, Ariel Rabkin, Ion Stoica, Matei Zaharia Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing Technical Report No. UCB/EECS-2009-28, February 10, 2009. Pages: 25. URL: http://www.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2009/ EECS-2009-28.pdf (дата обращения: 23.04.2010).
3. Ian Foster, Carl Kesselman. The Grid 2. Blueprint for a new computing infrastructure. Imprint: Morgan Kaufmann, 2003, Hardbound, - 748 p.
4. Ian Foster, Carl Kesselman, Steve Tuecke. The Anatomy of the Grid: Enabling Scalable Virtual Organizations // International Journal of Supercomputing Applications. - 2001. - № 15 (3). - P. 200.
5. M. Tim Jones. Virtual Linux An overview of virtualization methods, architectures, and implementations [Электронный ресурс] // IBM's resource for developers and IT professionals: сайт. - URL: http://www-128.ibm.com/developerworks/linux/library/l-linuxvirt (дата обращения: 26.04.2010);
6. . .
Sun V40Z c HP Bladesystem 7000 Class C
основе лезвий Proliant 460C. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. - 60 с.
7. Виртуальная машина // Википедия. [2010-2010]. URL: http://ru.wikipedia.org/?oldid= 24019051 (дата обращения: 23.04.2010).
8. Сравнение виртуальных машин // Википедия. [2010-2010]. URL: http://ru.wikipedia. org/? oldid=24084721 (дата обращения: 26.04.2010).
9. Виртуализация // Википедия. [2010-2010]. URL: http://ru.wikipedia.org/?oldid=23771668 (дата обращения: 14.04.2010).
. . ., . . .
Хашковекий Валерий Валерьевич
Технологический институт федерального государственного автономного
образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный
федеральный университет» в г. Таганроге.
E-mail: vvx@hpcmop.ru.
347928, г. Таганрог, пер. Некрасовский, 44.
.: 88634371673.
Кафедра математического обеспечения и применения ЭВМ; доцент.
Данилов Игорь Геннадьевич
E-mail: vainamon@hpcmop.ru.
Кафедра математического обеспечения и применения ЭВМ; аспирант.
Khashkovsky Valery Valer’evich
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Autonomy Educational
Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
E-mail: vvx@hpcmop.ru.
44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia.
Phone: +78634371673.
The Department of Software Engineering; Associate Professor.
Danilov Igor Gennadmevich
E-mail: vainamon@hpcmop.ru.
The Department of Software Engineering; Postgraduate Student.
