- •Организация системы доступа пользователей и разработка технических принципов запуска ресурсоемких приложений в распределенной вычислительной среде на основе технологии облачных вычислений
- •Диссертация
- •Глава 1. Классификация распределенных вычислительных сред 15
- •Глава 1. Классификация распределенных вычислительных сред 6
- •2Глава 2. Проблемы доступа пользователей и анализ продуктов для запуска приложений в распределенной вычислительной среде 14
- •Введение
- •Глава 1. Классификация распределенных вычислительных сред
- •Клиент-сервер
- •Основные понятия
- •Метакомпьютинг
- •Кластерная технология
- •Технологии Грид
- •Архитектура Грид
- •Общие задачи Грида
- •Технологии и системы облачных вычислений
- •Основные характеристики Облачных вычислений
- •Особенности облачных вычислений
- •Вызовы облачных вычислений
- •Глава 2. Проблемы доступа пользователей и анализ продуктов для запуска приложений в распределенной вычислительной среде
- •Анализ системы безопасности для распределенных вычислений
- •Системы авторизации Grid
- •Системы авторизации облачных вычислений
- •Анализ Облачных платформ для эффективного построения облачной вычислительной среды
- •Облачная платформа ( eucalyptus)
- •Облачная платформа (OpenNebula )
- •Облачная платформа (Abicloud )
- •Облачная платформа (Nimbus )
- •Анализ безопасности программной интерфейса api для управления ресурсами и сервисами Облачных вычислений
- •Исследование производительности метакомпьютера с единым образом операционной системы
- •Исследование производительности pvm c и без миграции процессов mosix в гетерогенной среде
- •Исследование производительности mpi с и без миграции процессов mosix в виртуальной среде
- •Анализ продукты Globus Toolkit для организации системы доступа пользователей к распределенной вычислительной среде
- •Gridftp – для управления данными
- •Gram – для управления процессами
- •Разработка и исследование системы управления ресурсами Univa Grid Engine в многопроцессорных северах
- •Конфигурация Univa Grid Engine
- •Глава 3. Организация системы доступа пользователей и разработка технических принципов запуска ресурсоемких приложений
- •Разработка системы безопасности грида в систему облачных вычислений
- •Разработка системы управления облачными ресурсами
- •Программный интерфейс drmaa для интеграции программных продуктов
- •Мosix вычислительный кластер на основе технологии облачных вычислений
- •Запуск приложение в распределенной вычислительной среде на основе технологии облачных вычислений
- •Глава 4. Консолидация и интеграция программных комплексов
- •Интеграция mpich2 и uge для запуска параллельных приложений
- •Интеграция uge и Globus toolkit для запуска приложений через drmaa
- •Интеграция системы безопасности Грида в систему Облачных вычислений
- •Разработка программного обеспечения OpenFoam в распределенной вычислительной среде
- •Часть исходного кода программы
- •Заключение
- •Литература
Глава 1. Классификация распределенных вычислительных сред
Область распределенных вычислительных систем в настоящее время характеризуется быстрыми темпами изменения идеологий и подходов. За короткую историю существования систем такого типа появилось множество различных парадигм реализации распределенных вычислений, набравших большой вес и общее признание, но практически исчезнувших впоследствии под давлением более новых и модных подходов. Однако когда технология исчезает из виду, очень часто она появляется вновь под новым именем [1]. В данной главе происходит непрерывное перемешивание базовых концепций с новейшими подходами к разработке.
Распределенная вычислительная система (РВС) – это набор соединенных каналами связи независимых компьютеров, которые с точки зрения пользователя некоторого программного обеспечения выглядят единым целым. Распределенной вычислительной системой можно назвать такую систему, в которой отказ компьютера, о существовании которого вы даже не подозревали, может сделать ваш собственный компьютер непригодным к использованию[22].
Рисунок 1.1, показывает шесть фаз вычислительных парадигм, от фиктивных терминалов / мэйнфреймов, к ПК, сетевым вычислениям, к Грид-вычислениям и облачным вычислениям.
В фазе 1 много пользователей совместно использовали мощные мэйнфреймы, используя цифровые терминалы. В фазе 2, автономные компьютеры стали достаточно мощными, чтобы удовлетворять большинство потребностей пользователей. В фазе 3, ПК, ноутбуки и серверы были соединены между собой через локальные сети для совместного использования ресурсов и увеличения производительности. В фазе 4, локальные сети были соединены с другими локальными сетями, формирующими глобальную сеть, такие как Интернет для использования удаленных приложений и ресурсов. В фазе 5 Грид-вычисления позволили совместно использовать вычислительную мощность и хранение данных через систему распределенных вычислений. В фазе 6, облачные вычисления далее обеспечивают совместно используемые ресурсы в Интернете масштабируемым и простым способом.
Рисунок.1.1. Шесть вычислительных парадигм – от вычислений мэйнфрейма до интернет-вычислений, к Грид-вычислениям и облачным вычислениям
Сравнивая эти шесть парадигм вычислений, похоже, что облачные вычисления демонстрируют возврат к исходной парадигме вычислительных мэйнфреймов. Однако у этих двух парадигм есть несколько важных различий. Мэйнфрейм предлагает конечную вычислительную мощность, в то время как облачные вычисления обеспечивает почти бесконечную интенсивность и мощность. Кроме того, в мэйнфрейме вычислительные терминалы действовали как устройства пользовательского интерфейса, в области облачных вычислений мощные ПК могут обеспечить локальную вычислительную мощность и обеспечение поддержки [3]. В результате можно запускать вычисление на так называемых распределённых системах. Различные аппаратные средства и архитектура программного обеспечения используются для распределенного вычисления. На более низком уровне это необходимо, чтобы связать центральные процессоры какой-то сетью, независимо от того, что они связаны в печатной плате или связаны с помощью слабосвязанных устройств и кабелей. В более широком смысле это необходимо, чтобы связать процессы, идущие на тех центральных процессорах каким-то типом системой коммуникации [3],[20],[59].
Для этой цели развивались программные среды, такие как MPI, PVM.
Распределённые системы создают распределённую среду. А доступ к удаленным ресурсам в такой среде не так прост, как доступ к локальным ресурсам из-за задержек коммуникации, которые происходят в сети и центральном процессоре и гетерогенного характера ресурсов.
Есть много различных типов распределенных вычислительных систем. У каждой есть свои преимущества и недостатки. На самом низком уровне распределённой среды стоят такие системы как, клиент-сервер, P2P, а более в широком смысле, такие как метакомпьютинг, Грид и последняя технология облачные вычисления.
