그리드 컴퓨팅, 클라우드의 후손이자 분산 컴퓨팅의 빅 브라더.

그리드 컴퓨팅을 두 가지 핵심 조직 시스템, 즉 클라우드 컴퓨팅과 전기와 같은 공공 유틸리티의 교차점으로 생각하십시오. 이 교차점에서 그리드 컴퓨팅은 다음을 통해 컴퓨팅 리소스를 활용할 수 있습니다. 보안 웹 게이트웨이, 중앙 집중식이 아닙니다. 우리가 의존하는 영광스러운 전자 중 일부를 위해 근처의 에너지 라인을 활용하는 것처럼.

현대식 전력망에는 많은 입력 소스가 있습니다. 예를 들어 발전소는 전력망에 많은 기여를하지만 태양 광 패널과 풍차와 같은 급성장하는 기술은 전력 생산을 민주화하고 있습니다..

독립적이고 장인의 전력 생산자는 전력망에 기여하고 보상을받을 수 있습니다. 어떤 경우에는 이것은 과도한 에너지입니다.

예를 들어, 농부들은 지역적으로 저렴한 전기를 생산하기 위해 태양열 패널을 가질 수 있습니다. 그러나 농부는 향후 사용을 위해 사용되지 않은 전자를 저장할 수 없으므로 잉여 에너지를 다른 사람들이 사용할 수있는 에너지 그리드로 다시 라우팅하도록 선택할 수 있습니다. 한 사람의 낭비되는 전자는 다른 사람의 완전히 충전 된 Tesla.

그리드 컴퓨팅은 전력망과 매우 유사합니다. 크고 작은 기여자는 그리드에 추가 할 수 있습니다. 사용자는 계산 그리드를 활용하고 기여자와 독립적으로 서비스에 액세스 할 수 있습니다..

클라우드, 그리드 및 분산 컴퓨팅

그리드 컴퓨팅이 무엇이며 분산 컴퓨팅과의 미묘한 차이점을 더 잘 이해하려면 먼저 그리드 컴퓨팅이 극복 할 수있는 장벽과 한계를 이해하는 것이 더 쉬울 것입니다. 다시 말해, 그리드 컴퓨팅이 해결할 수있는 문제를 확인하면 그리드 컴퓨팅이 무엇인지 더 잘 이해할 수 있습니다..

클라우드 컴퓨팅의 한계는 그리드가 빛나는 곳

그리드 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅의 하위 집합 또는 확장입니다. 간단히 말해서 클라우드 컴퓨팅은 계산 기능의 아웃소싱입니다. Google Drive 또는 Dropbox의 클라우드 데이터 저장소와 같은 공통 클라우드 서비스를 통해 고객은 해당 회사에 데이터를 저장할 수 있습니다..

클라우드 데이터 스토리지를 사용하려는 사람은 Google Drive, Dropbox 및 iCloud와 같은 제공 업체 중에서 선택합니다. 함께가는 회사는 클라우드 스토리지 제공 업체가됩니다. 고객 지원, 문제 해결, 청구, 네트워킹 인프라 및 고객에게 클라우드 서비스를 제공하는 모든 측면은 선택한 회사에서 직접 제공됩니다..

아주 간단 하죠? 고객 한 명, 공급자 한 명. 그러나 우리는 클라우드 컴퓨팅의 한계를 찾고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅의 장점이 부족하고 그리드 컴퓨팅과 같은 다른 조직 구조를위한 여지를 남겨 두는 곳?

클라우드 컴퓨팅에 대한 일반적인 비판 :

  1. 사용자 리소스는 단일 SMP (Symmetric Multiprocessing) 시스템에 할당됩니다..
  2. 사용하지 않는 컴퓨팅 리소스는 유휴 상태이며 완료 될 때까지 단일 작업에 잠겨 있습니다..
  3. 상대적으로 제한된 확장 성.

그리드 컴퓨팅

그리드 컴퓨팅으로 진화하는 클라우드 제한

그리드 컴퓨팅이 공공 유틸리티 그리드와 유사하다는 점을 염두에두면 이러한 유형의 컴퓨팅 조직은 클라우드 컴퓨팅을 제한하는 일반적인 비판을 완화 할 수 있습니다..

이러한 각 주장을 살펴보고 그리드 시스템이 기존 클라우드 서비스에 비해 사용자에게 어떻게 더 유리할 수 있는지 살펴 보겠습니다..

클라우드 제한 # 1 : 사용자 리소스는 단일 SMP (Symmetric Multiprocessing) 시스템에 할당됩니다..

이 문제점을 보여주기 위해 정말 기본적인 예를 사용하겠습니다. 두 개의 데이터 세트 (세트 A와 세트 B)를 처리하려는 신경 과학자가 있습니다. 이러한 데이터 세트는 방대하므로 작업을 클라우드 서비스에 아웃소싱해야합니다..

클라우드 서비스는 이러한 데이터 세트를 실행하는 데 아무런 문제가 없으며 기꺼이 데이터 세트를 처리하기 위해 하나의 머신을 대여합니다. 그녀의 데이터 세트는 서로 배타적이며 별도로 처리해야합니다..

이는 그녀가 임대 한 단일 SMP 머신이 세트 A 다음에 세트 B를 실행한다는 것을 의미합니다. 그녀의 단일 머신은 두 데이터 세트를 동시에 처리 할 수 ​​없습니다..

하지만 그녀가 임대 한 클라우드 머신은 무거운 작업을 수행하며 각각 몇 시간 이내에 방대한 데이터 세트를 뜯어냅니다. 데이터 처리는 과학자에게 밤새 잠을자는 것보다 시간이 덜 걸립니다..

이제 100 개의 데이터 세트에 대해 동일한 처리를 수행해야하는 경우 어떻게됩니까? 그녀의 예산은 여전히 ​​하나의 클라우드 SMP 머신에 액세스 할 수있는 충분한 자금 만 제공합니다. 과학 인으로서 그녀는 신속하게 수학을 수행하고 모든 데이터를 처리하는 데 거의 2 주가 걸린다는 사실을 발견했습니다.!

그리드 장점 : 두 개의 데이터 세트 (세트 A와 세트 B)를 가진 동일한 과학자가 대신 그리드 서비스를 이용할 수 있습니다. 과학자는 클라우드 서비스에서 단일 SMP 머신을 임대하는 대신 컴퓨팅 그리드에 액세스하여 필요한 컴퓨팅 파워를 임대했습니다..

두 데이터 세트가 동시에 처리됩니다. 아마도 각각 데이터 세트 전용 인 두 대의 머신에 의해 또는 각각 데이터 세트를 부분적으로 처리하는 수천 대의 머신이 될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 데이터는 서로 병렬로 처리됩니다. 이전에는 두 개의 배치로 6 시간이 걸렸지 만 이제는 단일 배치로 3 시간이 걸립니다..

100 개의 데이터 세트? 이론적으로는 각 데이터 세트가 나란히 처리되므로 여전히 3 시간 밖에 걸리지 않습니다..

클라우드 제한 # 2 : 사용하지 않는 컴퓨팅 리소스는 유휴 상태이며 완료 될 때까지 단일 작업에 잠겨 있습니다..

위의 신경 과학자의 예를 확장하여 그녀가 임대 한 클라우드 서비스는 독립적으로 데이터 세트를 차례로 처리했습니다..

두 데이터 세트를 처리하는 동안 과학자는 임대 한 하드웨어가 용량의 80 %에서만 작동한다는 사실을 발견했습니다. 나머지 20 %는 두 번째 데이터 세트를 처리하기에 충분하지 않고 대신 다음 작업을 기다립니다..

그리드 장점 : 처리 능력의 상품화를 통해 여러 기계에서 단일 작업을 수행 할 수 있습니다. 과학자의 데이터 세트의 경우 그리드 시스템은 기계 간의 다양한 조합으로 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다..

예를 들어, 두 데이터 세트는 그리드의 두 시스템에 할당되며 각 시스템은 처리중인 시스템의 80 %를 사용합니다. 나머지 20 %는 가만히 앉아 있지 않고 그리드의 다른 사용자가이를 포착합니다. 이러한 유휴 용량의 사용은 그리드 컴퓨팅의 강점의 중요한 구성 요소입니다..

클라우드 제한 # 3 : 상대적으로 제한된 확장 성

클라우드 컴퓨팅의 기능이 대부분의 현지화 된 시스템보다 기하 급수적으로 크다는 사실을 부인할 수 없습니다. 클라우드 스택에 대한 다중 계층 덕분에 이전보다 훨씬 많은 참가자가 전체 필드에 참여할 수있었습니다..

또한 클라우드 컴퓨팅은 이러한 동일한 서비스의 자체 관리에 비해 많은 확장 이점이 있습니다. 그래서 클라우드 컴퓨팅은 또한 확장 성의 제한은 터치 역설적으로 보일 수 있습니다..

그러나 클라우드 컴퓨팅에 비해 그리드에서 확장하는 것이 훨씬 더 가능합니다. 이는 유휴 리소스를보다 효율적으로 사용하는 것 외에도 그리드 컴퓨팅의 모듈성 때문입니다..

그리드 장점 : 기여하든 사용하든 관계없이 그리드 컴퓨팅 시스템에서 작업을 확장하는 것은 추가 시스템에 그리드 클라이언트를 설치하는 것만 큼 쉬울 수 있습니다..

신경 과학자의 경우, 그녀는 동일한 예산으로 동일한 기간에 2 개의 데이터 세트에서 100 개의 데이터 세트로 요구 사항을 확장 할 수있었습니다..

분산 컴퓨팅 또는 그리드 컴퓨팅?

양자 모두! 음, 일종의.

대화에서 그리드를 사용하고 서로 바꿔서 분산하는 것이 일반적입니다. 기본적으로 두 용어는 상당히 유사한 개념을 나타냅니다. 둘 다 컴퓨팅 리소스를 구성하고 네트워킹하는 시스템입니다..

그러나 정말로 헤어를 나누고 싶다면 그리드 컴퓨팅은 분산 네트워크의 전체 모음입니다. 그리드 컴퓨팅 자체는 분산 네트워크의 분산 네트워크입니다. 당신을 위해 충분한 메타?

그리드 컴퓨팅의 다음 단계

이것은 그리드 컴퓨팅에 대한 매우 거시적 인 이해였습니다. 실제로은 (는) 다양한 동적 및 개별 부품을 구성하여 최대한 활용하기위한 다각적 인 시스템입니다. 컴퓨팅 그리드의 각 구성 요소는 공용 전력망에 필요한 여러 부분과 다르지 않은 복잡성과 유틸리티로 계층화됩니다..

공공 유틸리티와 마찬가지로 작동 방식은 그 자체로 짐승입니다. 그러나 실제 영향은 전반적인 접근성입니다. 공공 유틸리티와 마찬가지로 그리드 컴퓨팅은 점점 더 플러그 앤 플레이 서비스가되고 있기 때문입니다..

그리드 컴퓨팅의 다음 진화는 블록 체인에있을 것입니다. 그리드 컴퓨팅은 서로를 신뢰하는 여러 이해 관계자들에 의존합니다. 이미 Cosmos Network와 같은 프로젝트는 네트워크 상호 운용성을 촉진하고 그리드 컴퓨팅 네트워크의 힘을 활용하는 분산 형 그리드 시스템을 만들고 있습니다..

Mike Owergreen Administrator
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