Grid computing: differenze tra le versioni
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{{nota disambigua|il videogioco|Race Driver: GRID|GRID}}
I '''grid computing''' o sistemi grid sono un’infrastruttura di [[calcolo distribuito]], utilizzati per l’[[elaborazione dati|elaborazione]] di grandi quantità di [[dati]], mediante l’uso di una vasta quantità di [[risorsa informatica|risorse]]. In particolare, tali sistemi permettono la condivisione coordinata di risorse all’interno di un’organizzazione virtuale. ▼
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== I sistemi grid ==▼
Il termine "griglia", in inglese ''grid'', è stato coniato intorno alla metà degli anni novanta. Il vero e specifico problema alla base del concetto di griglia è la condivisione coordinata di risorse all’interno di una dinamica e multi-istituzionale organizzazione virtuale (Virtual Organization, brevemente indicata con VO)<ref>{{cita libro|cognome=Foster |nome=Ian|coautori=C. Kesselman, S. Tuecke|titolo=The Anatomy of the Grid: Enabling Scalable Virtual Organizations |url=http://www.globus.org/research/papers/anatomy.pdf |formato=pdf|anno=2001|editore=Intl. J. Supercomputer Applications}}</ref>. La condivisione non è limitata solo allo scambio dei file, ma si estende all’accesso diretto a [[computer]], a [[software]], in generale a tutto l’[[hardware]] necessario alla risoluzione di un problema scientifico, ingegneristico o industriale. Gli individui e le istituzioni, che mettono a disposizione della griglia le loro risorse per la medesima finalità, fanno parte della stessa VO. ▼
Caratteristica comune dei progetti grid è la necessità di disporre un ambiente di calcolo data-intensive, all’interno del quale le applicazioni hanno il bisogno di accedere a grandi quantità di dati geograficamente distribuiti in maniera veloce e affidabile ed, è proprio l’onere della grid, far operare tali applicazioni nel miglior modo possibile. È facile osservare che nessun computer attualmente in commercio sarebbe in grado, da solo, di elaborare simili moli di dati in tempi ragionevoli; tuttavia la condivisione di▼
risorse quali [[CPU]] e dischi opportunamente coordinati può dare l’impressione all’utente di accedere ad un supercomputer virtuale, con una incredibile potenza computazionale e capacità di memorizzazione in grado di sopportare grandi carichi di lavoro<ref>{{cita libro|cognome=Baker|nome=M.|coautori=R. Buyya, D. Laforenza |titolo =The Grid: International Efforts in▼
Global Computing, International Conference on Advances in Infrastructure for Electronic Business, Science and Education on the Internet|url=http://www.csse.monash.edu.au/~rajkumar/papers/TheGrid.pdf|formato=pdf|anno=2000 |mese=agosto|città=L’Aquila}} </ref>. ▼
Dall’idea di far apparire tutta l’architettura di un grid come un unico [[supercomputer]] virtuale, celando all’utilizzatore tutta la complessità interna e mostrandogli solo i benefici, nasce l’esigenza di progettare e realizzare uno [[Scheduler|schedulatore]] di risorse Resource Broker.<ref>{{cita libro|cognome=Krauter |nome=K.|coautori=R.Buyya, M.Maheswaran|titolo=A Taxonomy and Survey of Grid Resource Management System for Distributed Computing, Software: Practice and Experience (SPE) Journal |url=http://www.buyya.com/papers/gridtaxonomy.pdf |formato=pdf |anno=2001 |città=New York}}</ref>. ▼
Esso è uno dei componenti critici del sistema di gestione delle risorse, ha il compito di assegnare le risorse ai job (gridlet), in modo da soddisfare le esigenze delle applicazioni e del sistema. Le risorse di cui esso deve tenere traccia e gestire includono sistemi di calcolo e sistemi di immagazzinamento dati (mediante lo Storage Broker, rete di interconnessione e,▼
tramite il [[rete di calcolatori|Network]] Monitor)<ref>{{cita libro|cognome=Vazhkudai |nome=S.|coautori=S. Tuecke, and I. Foster |titolo= Replica Selection in the Globus Data Grid, Proceedings of the First IEEE/ACM International Conference on Cluster Computing and the Grid (CCGRID 2001), pp. 106-113 |anno=2001 |mese=maggio |editore= IEEE Computer Society Press}}</ref>. ▼
Lo scheduling è un campo tradizionale dell’informatica, ma nonostante siano state studiate molte tecniche per numerose tipologie di sistemi (da uniprocessore a multiprocessore ai sistemi distribuiti), le caratteristiche tipiche delle griglie di dati rendono molti di questi approcci inadeguati. Infatti, mentre nei sistemi tradizionali le risorse e i job sono sotto il diretto controllo dello schedulatore, le risorse delle griglie sono geograficamente distribuite. Queste ultime sono di natura eterogenea e, appartengono a diversi individui o organizzazioni, ciascuna con le proprie politiche di scheduling, modelli di costo di accesso differenti, carichi di lavoro e disponibilità di risorse che varia dinamicamente nel tempo. La mancanza di un controllo centralizzato, insieme alla presenza di utenti che generano job (gridlet), molto diversi l’uno dall’altro, rendono la schedulazione più complicata rispetto a quella dei sistemi di calcolo tradizionali.▼
== Storia ==
{{NN|informatica|aprile 2010}}
La condivisione delle risorse di calcolo permette di suddividere la [[storia dell'informatica]] in 4 ere. La prima era quella caratterizzata dall'idea di un singolo computer per molti utenti. In questa era l'acquisto delle risorse di calcolo ha costi talmente ingenti che il problema è quello dell'uso contemporaneo di tali risorse da parte dei diversi utenti.
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A differenza di quella utilizzata da SETI@Home, attualmente una grid viene concepita prevedendo un livello di [[middleware]] fra le risorse di calcolo e memoria (CE - computing element e SE - storage element) e gli utenti della grid stessa.<br />
Lo scopo principale del middleware è quello di effettuare il cosiddetto ''match-making'', ossia l'accoppiamento tra le risorse richieste e quelle disponibili in modo da garantire la distribuzione dei job (termine utilizzato nei sistemi [[batch
Un altro importante fenomeno da evidenziare è la nascita accanto alle grandi grid nazionali ed internazionali, di molteplici implementazioni su scala locale o metropolitana di sistemi distribuiti che mantengono le caratteristiche di una grid. Tali sistemi vengono indicati con i termini Local Area Grid (LAG) e Metropolitan Area Grid (MAG) o, più semplicemente, Metropolitan Grid con chiaro riferimento alla classificazione introdotta nell'ambito del network ([[Local Area Network|LAN]], [[Metropolitan Area Network|MAN]], [[Wide Area Network|WAN]]). Come la coordinazione di grid nazionali prevede la futura costituzione di un world wide grid, le implementazioni di locali o di grid metropolitane si avvicinano al mondo delle [[Intranet]]. Esse infatti forniscono un tipo di infrastruttura che può essere usata più semplicemente di internet per l'introduzione del calcolo distribuito in ambito aziendale.
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Oggi il software più famoso ed utilizzato è [[BOINC]], un software di Grid Computing sviluppato dall'[[Università della California (Berkeley)]]. La sigla BOINC infatti sta per Berkeley Open Infrastructure for Network Computing. Questo software è open source.
== Descrizione ==
== Applicazioni del ''grid computing'' ==▼
▲=== I sistemi grid ===
Un esempio di applicazione del paradigma di grid computing è [[neuGRID]], un progetto del 7° Programma Quadro che prevede lo sviluppo di una infrastruttura per lo studio delle malattie neurodegenerative.▼
▲Il termine "griglia", in inglese ''grid'', è stato coniato intorno alla metà degli anni novanta. Il vero e specifico problema alla base del concetto di griglia è la condivisione coordinata di risorse
▲Caratteristica comune dei progetti grid è la necessità di disporre un ambiente di calcolo data-intensive,
== GridSim ==▼
▲risorse quali [[CPU]] e dischi opportunamente coordinati può dare
▲Global Computing, International Conference on Advances in Infrastructure for Electronic Business, Science and Education on the Internet|url=http://www.csse.monash.edu.au/~rajkumar/papers/TheGrid.pdf|formato=pdf|anno=2000
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▲Esso è uno dei componenti critici del sistema di gestione delle risorse, ha il compito di assegnare le risorse ai job (gridlet), in modo da soddisfare le esigenze delle applicazioni e del sistema. Le risorse di cui esso deve tenere traccia e gestire includono sistemi di calcolo e sistemi di immagazzinamento dati (mediante lo Storage Broker, rete di interconnessione e,
▲tramite il [[rete di calcolatori|Network]] Monitor)<ref>{{cita libro|cognome=Vazhkudai |nome=S.|coautori=S. Tuecke, and I. Foster |titolo= Replica Selection in the Globus Data Grid, Proceedings of the First IEEE/ACM International Conference on Cluster Computing and the Grid (CCGRID 2001), pp. 106-113 |anno=2001 |mese=maggio |editore= IEEE Computer Society Press}}</ref>.
▲Lo scheduling è un campo tradizionale
=== Classificazioni del ''grid computing'' ===
Il grid computing si differenzia dal [[cloud computing]] o dal peer-to-peer computing principalmente per tre fattori:<ref>{{Cita web|url=https://www.ionos.it/digitalguide/server/know-how/grid-computing/|titolo=Che cos’è il grid computing?|accesso=28 gennaio 2022}}</ref>
* Coordinamento decentrale, locale o globale di risorse quali cluster di computer, analisi di dati, database, ecc.
* Interfacce standardizzate e aperte (nodi) e [[middleware]] che si occupano di distribuire le operazioni e connettono le unità di calcolo alla "main grid".
* Un servizio che distribuisce i flussi di dati in maniera ottimale e garantisce la scalabilità anche nel caso di operazioni di calcolo complesse.
Inoltre, vi sono diversi tipi di grid computing:
* Computing grid (griglia di calcolo): si tratta della forma classica. Gli utenti usano la capacità di calcolo di un supercomputer virtuale, fornito dal provider, per distribuire e scalare i processi di calcolo complessi.
* Data grid (griglia di dati): qui vengono sfruttate le capacità di calcolo dei computer presenti in un cluster per valutare, trasmettere, condividere e analizzare grandi quantità di dati.
* Knowledge grid: si occupa di scansionare, collegare, raccogliere, valutare e strutturare record di dati e database.
* Ressource grid: un sistema che stabilisce le gerarchie tra tutti gli attori del grid computing.
* Service grid: questo tipo di grid computing combina le prestazioni di calcolo del computer a quelle del servizio in uso.
▲=== Applicazioni del ''grid computing'' ===
▲Un esempio di applicazione del paradigma di grid computing è [[neuGRID]], un progetto del 7° Programma Quadro che prevede lo sviluppo di
▲=== GridSim ===
[[File:Architettura GridSim.JPG|thumb|Architettura ''GridSim'']]
È stata elaborata un'interfaccia grafica che permette all'utente di inserire le caratteristiche del sistema grid, di cui si analizza il comportamento, presentandone di
volta in volta la ricostruzione grafica. Al termine della prima fase, ossia per la rappresentazione grafica del sistema viene utilizzato JUNG. JUNG (Java Universal Network/Graph Framework) è una libreria di modellazione e visualizzazione open source dei grafi, scritta in Java.
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== Bibliografia ==
* {{cita libro|cognome=Gelsinger |nome=Patrick P.|coautori=P.A. Gargini, G.H. Parker, A.Y.C. Yu|titolo=Microprocessors circa 2000 |anno=1989|lingua=inglese}}
* {{cita libro|cognome=Kogge|nome=Peter M.|titolo= The architecture of Symbolic Computers|url=https://archive.org/details/architectureofsy0000kogg|editore= McGraw-Hill |anno=1991|lingua=inglese|isbn=0-07-035596-7}}
* {{cita libro|cognome=Foster |nome=Ian|coautori=Carl Kesselman|titolo=The Grid 2: Blueprint for a New Computing |editore=Morgan Kaufmann|anno=2003 |lingua=inglese|url=http://books.google.it/books?id=8-0BofIhoU0C|isbn=1-55860-933-4}}
* {{cita libro|autore=[[Andrew Stuart Tanenbaum]]|titolo=Architettura dei calcolatori. Un approccio strutturale|editore=Pearson Education|città=Milano|anno=2006|url=http://books.google.it/books?id=hK8lJ4BPOYcC|pp=626-628|capitolo=Grid computing|isbn=978-88-7192-271-3|cid=adc}}
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* [[Xgrid]]
* [[Cloud computing]]
== Altri progetti ==
{{interprogetto}}
== Collegamenti esterni ==
* {{Collegamenti esterni}}
* {{
* {{cita web|1=http://grid.infn.it/|2=INFN-Grid|lingua=en|accesso=21 dicembre 2004|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20071018025355/http://grid.infn.it/|dataarchivio=18 ottobre 2007|urlmorto=sì}}
*
* [http://www.grid.unina.it/ Gruppo di Ricerca sull'Informatica Distribuita] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20060618111512/http://www.grid.unina.it/ |date=18 giugno 2006 }} dell'[[Università degli Studi di Napoli "Federico II"]]
* {{cita web|1=http://www.gridcafe.org|2=Grid Cafe|lingua=en|accesso=8 settembre 2018|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20081205082353/http://www.gridcafe.org/|dataarchivio=5 dicembre 2008|urlmorto=sì}}
* {{cita web|1=http://eu-datagrid.web.cern.ch/eu-datagrid/|2=Il progetto EU DataGrid|lingua=en|accesso=8 settembre 2006|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20160831054519/http://eu-datagrid.web.cern.ch/eu-datagrid/|dataarchivio=31 agosto 2016|urlmorto=sì}}
* {{cita web|1=http://lcg.web.cern.ch/LCG/|2=La LHC Computing Grid|lingua=en|accesso=8 settembre 2006|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20060819221356/http://lcg.web.cern.ch/LCG/|dataarchivio=19 agosto 2006|urlmorto=sì}}
* {{cita web|1=http://public.eu-egee.org/|2=EGEE (enabling grid for the e-science)|lingua=en|accesso=8 settembre 2006|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20060908091613/http://public.eu-egee.org/|dataarchivio=8 settembre 2006|urlmorto=sì}}
* {{cita web|1=http://www.hackgrid.org/|2=Progetto HackGrid!|lingua=en |accesso=13 dicembre 2021|urlarchivio= https://web.archive.org/web/20080404041904/http://www.autistici.org/hackgrid/doku.php|dataarchivio=4 aprile 2008|urlmorto=sì}}
*
* {{
* {{cita web|http://www.coregrid.net|CoreGRID Network of Excellence|lingua=en}}
* {{cita web | 1 = http://andreacannella.altervista.org/trigrid/ | 2 = Pagina web sul progetto Trigrid | accesso = 2 marzo 2009 | urlarchivio = https://web.archive.org/web/20100302082804/http://andreacannella.altervista.org/trigrid/ | dataarchivio = 2 marzo 2010 | urlmorto = sì }}
*
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[[Categoria:Calcolo distribuito]]
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