2. Классификация грид-систем по решаемым задачам и особенности их построения. Применение гридов. Примеры грид-систем.

Анализируя существующие проекты по построению грид-систем можно сделать вывод о трех направлениях развития грид-технологии: 1. вычислительный грид (Computational Grid), 2. грид для интенсивной обработки данных(Data Grid), 3. семантический Грид для оперирования данными из различных баз данных (Semantic Grid). Целью первого направления является достижение максимальной скорости вычислений за счет глобального распределения этих вычислений между тысячами компьютеров, а также, возможно, серверами и суперкомпьютерами. Целью второго направления является обработка огромных объемов данных относительно несложными программами. Поэтому вычислительные ресурсы грид-инфраструктуры в этом случае зачастую представляют собой кластеры персональных компьютеров. А вот доставка данных для обработки и пересылка результатов в этом случае представляют собой достаточно сложную задачу. Грид-системы третьего направления - семантические - предоставляют инфраструктуру для выполнения вычислительных задач на основе распределенного мета-информационного окружения, позволяющего оперировать данными из разнотипных баз, различных форматов, представляя результат в формате, определяемом приложением.

Для построения полностью функциональной грид-системы необходимо программное обеспечение промежуточного уровня (middleware), построенное на базе существующих инструментальных средств и предоставляющее высокоуровневые сервисы задачам и пользователям. Создание и реализация грид-технологий является сложной научной и практической проблемой, находящейся на стыке большого количества научно-технических направлений.

Эта технология применяется для решения научных, математических задач, требующих значительных вычислительных ресурсов. Грид-вычисления используются также в коммерческой инфраструктуре для решения таких трудоёмких задач, как экономическое прогнозирование, сейсмоанализ, разработка и изучение свойств новых лекарств.

Примеры:

• GMAS - Grid Medical Archive Solution от IBM и компании Bycast. Выпуск новых решений, основанных на Grid-технологии хранения данных и призванных повысить качество обслуживания пациентов. Данная технология позволяет улучшить доступ приложений для архивирования, передачи изображений (PACS) и других систем к неизменяемым данным, таким, как медицинские карты, документы и изображения. Теперь больницы и другие учреждения здравоохранения получают возможность через свои PACS-системы и средства визуализации обращаться к распределенным системам хранения медицинских изображений, используя открытые и масштабируемые технологии, в сочетании с мощными средствами обеспечения целостности данных. Благодаря Grid-технологии GMAS фактически отделяет PACS-системы от нижележащей инфраструктуры хранения данных. За счет этого больничные учреждения могут совместно использовать распределенные ресурсы хранения данных, оптимизируя загрузку оборудования, упрощая управление и сокращая затраты на хранение данных. Созданная в результате масштабируемая система хранения данных расширяет возможности приложений PACS, обеспечивая быструю и надежную доставку медицинских изображений сотрудникам на всех уровнях организации. В результате повышается качество и диагностики, и лечения, закладываются основы информационной медицины.

• Проект World Community Grid использует незадействованные вычислительные ресурсы компьютеров по всему миру, направляя их на решение задач, представляющих глобальную общественную ценность. В настоящее время в мире работает более 650 млн ПК, и проект World Community Grid ставит перед собой цель создать крупнейшую в мире Grid-инфраструктуру, выполняющую функции виртуального суперкомпьютера для решения исключительно гуманитарных задач. За девять месяцев вычислительная сеть World Community Grid предоставила для выполнения научных исследований около 15 тыс. лет компьютерного времени, задействовав ресурсы более чем 130 тыс. домашних и офисных компьютеров.

• IBM представила новую серию Grid-решений, развертываемых европейскими заказчиками корпорации из государственного и частного секторов. Это в очередной раз подтвердило, что Grid-вычисления превратились в массовую технологию. Среди примеров — Grid-решения Итальянского национального агентства по новым технологиям, энергетике и окружающей среде (ENEA), Французского института нефти (IFP) и частного банка Sal. Oppenheim из Германии.