グリッドコンピューティング、クラウドの子孫であり、分散コンピューティングの兄貴.

グリッドコンピューティングは、クラウドコンピューティングと電力などの公益事業という組織の2つのコアシステムの交差点と考えてください。この交差点では、グリッドコンピューティングにより、次のような計算リソースを活用できます。 安全なWebゲートウェイ, 一元化されていない。あなたが私たちが依存しているそれらの輝かしい電子のいくつかのために近くのエネルギーラインを利用するのと同じように.

最新の電力網には多くの入力ソースがあります。たとえば、発電所は電力網に大きく貢献していますが、ソーラーパネルや風車などの急成長している技術が発電を民主化しています.

独立した職人による電力生産者は、電力網に貢献し、補償を受けることができます。場合によっては、これは過剰なエネルギーです.

たとえば、農家は、地元でより安価な電力を生成するためにソーラーパネルを持っている場合があります。ただし、農家は将来の使用のために未使用の電子を保存できないため、余剰エネルギーを他の人が使用できるエネルギーグリッドに戻すことを選択できます。ある人の無駄な電子は別の人の完全に充電されたテスラです.

グリッドコンピューティングは、電力網によく似ています。大小を問わず、貢献者はグリッドに追加できます。ユーザーは、コントリビューターとは関係なく、計算グリッドを利用してサービスにアクセスできます.

クラウド、グリッド、分散コンピューティング

グリッドコンピューティングとは何か、分散コンピューティングとの微妙な違いをよりよく理解するには、グリッドコンピューティングが克服できる障壁と制限を最初に理解する方が簡単です。言い換えれば、グリッドコンピューティングが解決できる問題を理解することは、グリッドコンピューティングとは何かをよりよく理解するのに役立ちます。.

クラウドコンピューティングの限界は、グリッドが輝くところです

グリッドコンピューティングは、クラウドコンピューティングのサブセットまたは拡張です。一言で言えば、クラウドコンピューティングは計算機能のアウトソーシングです。 GoogleドライブやDropboxのクラウドデータストレージなどの一般的なクラウドサービスを使用すると、顧客はこれらの企業にデータを保存できます.

クラウドデータストレージの使用を検討している人は、Googleドライブ、Dropbox、iCloudなどのプロバイダーから選択します。彼らが一緒に行く会社は、クラウドストレージのプロバイダーになります。カスタマーサポート、トラブルシューティング、請求、ネットワーキングインフラストラクチャ、およびクラウドサービスを顧客に提供するためのすべての側面は、選択した会社から直接かつ単独で提供されます。.

かなり簡単ですよね? 1人の顧客、1人のプロバイダー。しかし、私たちはクラウドコンピューティングの限界を探しています。クラウドコンピューティングの特典はどこで不足し、グリッドコンピューティングのような他の組織構造のための余地を残しますか?

クラウドコンピューティングに対する一般的な批判:

  1. ユーザーリソースは、単一の対称型マルチプロセッシング(SMP)システムにコミットされます.
  2. 未使用のコンピューティングリソースはアイドル状態になり、完了するまで1つのタスクにロックされます.
  3. 比較的限られたスケーラビリティ.

グリッドコンピューティング

グリッドコンピューティングによるクラウドの制限の進化

グリッドコンピューティングが公益事業グリッドと類似していることを念頭に置いて、このタイプの計算組織は、クラウドコンピューティングを制限する一般的な批判のいくつかを軽減することができます.

これらの主張のそれぞれを調べて、グリッドシステムが従来のクラウドサービスよりもユーザーにとってどのように有益であるかを調べてみましょう。.

クラウドの制限#1: ユーザーリソースは、単一の対称型マルチプロセッシング(SMP)システムにコミットされます.

この問題点を紹介するために、非常に基本的な例を使用します。 2つのデータセット(セットAとセットB)を処理しようとしている神経科学者がいます。これらのデータセットは膨大であり、彼女はタスクをクラウドサービスにアウトソーシングする必要があります.

クラウドサービスはこれらのデータセットの実行に問題はなく、彼女はデータセットを処理するためにそれらから1台のマシンを喜んで借ります。彼女のデータセットは互いに排他的であり、別々に処理する必要があることを忘れないでください.

これは、彼女がリースした単一のSMPマシンがセットAを実行し、次にセットBを実行することを意味します。彼女の単一のマシンは両方のデータセットを同時に処理できません。.

大したことではありませんが、彼女がリースしたクラウドマシンは頑丈で、それぞれ数時間以内に大量のデータセットを破壊します。データの処理は、科学者が一晩寝るよりも時間がかかりません.

さて、彼女が同じ処理を行う必要があるが、100個のデータセットに対して行う必要がある場合はどうなりますか。彼女の予算は、1台のクラウドSMPマシンにアクセスするのに十分な資金しか提供していません。科学者である彼女はすぐに数学を行い、すべてのデータを処理するのに2週間近くかかることを発見しました。!

グリッドアドバンテージ: 2つのデータセット(セットAとセットB)を持つ同じ科学者は、代わりにグリッドサービスを利用できます。科学者がクラウドサービスから単一のSMPマシンを借りる代わりに、彼女はコンピューティンググリッドにアクセスし、必要な計算能力を借りました。.

2つのデータセットは同時に処理されます。おそらく、それぞれがいずれかのデータセット専用の2台のマシンによって、またはそれぞれがデータセットを部分的に処理する数千台のマシンである可能性があります。とにかく、データは互いに並行して処理されています。以前は2つのバッチで6時間かかっていましたが、現在は1つのバッチで3時間かかります.

100個のデータセット?理論的には、各データセットが並べて処理されるため、これには3時間しかかかりません。.

クラウドの制限#2: 未使用のコンピューティングリソースはアイドル状態になり、完了するまで1つのタスクにロックされます.

上記の神経科学者の例を拡張して、彼女がリースしたクラウドサービスは、データセットを次々と独立して処理しました。.

どちらかのデータセットを処理しているときに、科学者は、レンタルしたハードウェアがその容量の80%でしか動作していないことに気づきました。残りの20%は、2番目のデータセットを処理するのに十分ではありません。代わりに、次のタスクを待機しています。.

グリッドアドバンテージ: 処理能力のコモディティ化により、1つのタスクを複数のマシンで実行できます。科学者のデータセットの場合、グリッドシステムは、マシン間のさまざまな組み合わせでデータを処理できます。.

たとえば、2つのデータセットは、グリッド内の2つのマシンに割り当てられ、それぞれが処理されているマシンの80%を使用します。残りの20%はぼんやりと座っているのではなく、グリッドの別のユーザーがそれをキャプチャします。このアイドル容量の使用は、グリッドコンピューティングの強みの重要な要素です。.

クラウドの制限#3: 比較的限られたスケーラビリティ

クラウドコンピューティングの機能が、ほとんどのローカライズされたマシンよりも指数関数的に大きいことは否定できません。クラウドスタックへの複数のレイヤーにより、これまで以上に多くの参加者がフィールド全体に参加できるようになりました.

さらに、クラウドコンピューティングには、これらの同じサービスの自己管理と比較して、多くのスケーリングの利点があります。つまり、クラウドコンピューティングは また スケーラビリティの制限は、少し逆説的に見えるかもしれません.

ただし、クラウドコンピューティングと比較すると、グリッドでのスケーリングはさらに実現可能です。これは、アイドル状態のリソースをより効率的に使用することに加えて、グリッドコンピューティングのモジュール性に一部起因しています。.

グリッドアドバンテージ: 貢献しているのか使用しているのかに関係なく、グリッドコンピューティングシステムでのタスクのスケーリングは、追加のマシンにグリッドクライアントをインストールするのと同じくらい簡単です。.

神経科学者の場合、彼女は同じ予算で、同じ時間枠で2つのデータセットから100のデータセットにニーズを拡大することができました。.

分散コンピューティングまたはグリッドコンピューティング?

両方とも!まあ、一種の.

会話では、グリッドを使用して交換可能に分散するのがかなり一般的です。基本的に、両方の用語はかなり類似した概念を指します。どちらも計算リソースを整理およびネットワーク化するためのシステムです.

ただし、本当にヘアを分割したい場合は、グリッドコンピューティングが分散ネットワークの全体的なコレクションです。グリッドコンピューティング自体は、分散ネットワークの分散ネットワークです。あなたに十分なメタ?

グリッドコンピューティングの次のステップ

これは、グリッドコンピューティングの非常にマクロな理解です。実際には、は、動的で個々のパーツの範囲を整理して、それらを最大限に活用するための多面的なシステムです。コンピューティンググリッドの各コンポーネントは、公共の電力グリッドで必要とされる複数の部分とは異なり、複雑さと実用性で階層化されています.

公益事業と同様に、それがどのように機能するかはそれ自身の獣です。ただし、実際の影響は全体的なアクセシビリティです。なぜなら、公益事業のように、グリッドコンピューティングはますますプラグアンドプレイサービスになりつつあるからです。.

グリッドコンピューティングの次の進化は、おそらくブロックチェーンにあります。グリッドコンピューティングは、相互に信頼し合う複数の利害関係者に依存しています。すでに、Cosmos Networkのようなプロジェクトは、ネットワークの相互運用性を促進し、グリッドコンピューティングネットワークの能力を活用する分散型グリッドシステムを作成しています。.

Mike Owergreen Administrator
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