Статья

Название статьи ОРГАНИЗАЦИЯ ВЫЧИСЛЕНИЙ В ГЕТЕРОГЕННЫХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СРЕДАХ
Автор О.В. Сухорослов
Рубрика РАЗДЕЛ IV. ОБЛАЧНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ
Месяц, год 12, 2016
Индекс УДК 004.75
DOI 10.18522/2311-3103-2016-12-115130
Аннотация Современные научные исследования неразрывно связаны с проведением сложных расчетов и использованием высокопроизводительных вычислительных ресурсов. В настоящее время в распоряжении исследователей имеется целый спектр подобных вычислительных ресурсов, включая отдельные сервера и рабочие станции, кластеры и суперкомпьютеры, грид-системы и облачные инфраструктуры. Каждый из данных типов ресурсов имеет свои особенности, преимущества и недостатки. Совместное использование вычислительного потенциала данных ресурсов в рамках гетерогенных распределенных вычислительных сред (ГРВС) позволило бы многократно повысить производительность исследований и эффективность использования ресурсов. В данной статье делается попытка в максимально широкой постановке описать проблематику организации вычислений в ГРВС, включая основные типы ресурсов и их характеристики, разновидности и сценарии использования ГРВС, классы приложений и предъявляемые пользователями требования. Под ГРВС подразумеваются произвольные сочетания распределенных вычислительных ресурсов различного типа. Данные ресурсы могут существенно отличаться друг от друга по своим характеристикам, механизмам доступа, административной принадлежности, кругу обслуживаемых пользователей, периодами доступности, стоимости, политиками и уровнями качества обслуживания. При этом сами ГРВС могут иметь временный (под решение одной задачи) или постоянный характер, а также отличаться по числу пользователей (персональные или многопользовательские среды) и кругу поставщиков ресурсов. За последние десятилетия существенно расширился спектр и усложнилась структура ГРВС. Появились новые типы ресурсов, сами по себе представляющие ГРВС, и позволяющие строить новые среды на более высоком уровне абстракции. При этом возникли новые требования к методам и средствам управления вычислениями в ГРВС, такие как, например, оптимизация расходов на облачные ресурсы при соблюдении заданных сроков на проведение вычислений. Высокая степень неоднородности и динамичный характер ГРВС, массовое распространение облачных сервисов, разнообразие сценариев использования и видов приложений требуют развития имеющихся и создания новых подходов к решению задач, связанных с организацией вычислений в подобных средах.

Скачать в PDF

Ключевые слова Распределенные вычисления; гетерогенные вычислительные среды; интеграция вычислительных ресурсов; грид; облачные вычисления.
Библиографический список 1. Catlett C.E. Metacomputing // Communications of the ACM. – 1992. – Vol. 35, No. 6.
– P. 44-53.
2. Коваленко В., Корягин Д. Вычислительная инфраструктура будущего // Открытые сис-темы. – 1999. – №. 11-12. – С. 45-52.
3. Воеводин В.В., Жолудев Ю.А., Соболев С.И., Стефанов К.С. Эволюция системы мета-компьютинга X-Com // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского.
– 2009. – №. 4.
4. Anderson D.P., Fedak G. The computational and storage potential of volunteer computing // Cluster Computing and the Grid, 2006. CCGRID 06. Sixth IEEE International Symposium on. – IEEE, 2006. – Vol. 1. – P. 73-80.
5. Lovas R., Афанасьев А.П., Волошинов В.В., Посыпкин М.А., Сухорослов О.В., Храпов Н.П. Увеличение вычислительной мощности распределенных систем с помощью грид-систем из персональных компьютеров // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2011): Труды Международной научной конференции. – Челябинск: ЮУрГУ, 2011. – С. 6-14.
6. Foster I., Kesselman C. (ed.). The Grid 2: Blueprint for a new computing infrastructure.
– Elsevier, 2003.
7. Афанасьев А.П., Волошинов В.В., Рогов С.В., Сухорослов О.В. Развитие концепции рас-пределенных вычислительных сред // Проблемы вычислений в распределенной среде: организация вычислений в глобальных сетях: Труды ИСА РАН. – М.: РОХОС, 2004.
– C. 6-105.
8. Коваленко В.Н., Корягин Д.А. Грид: истоки, принципы и перспективы развития // Ин-формационные технологии и вычислительные системы. – 2008. – № 4. – С. 38-50.
9. Емельянов С.В., Афанасьев А.П., Волошинов В.В., Гринберг Я.Р., Кривцов В.Е., Сухоро-слов О.В. Реализация Grid-вычислений в среде IARnet // Информационные технологии и вычислительные системы. – 2005. – № 2. – C. 61-75.
10. Радченко Г.И. Технология построения проблемно-ориентированных иерархических оболочек над инженерными пакетами в грид-средах // Системы управления и информа-ционные технологии. – 2008. – №. 4. – С. 57-61.
11. Бухановский А.В., Ковальчук С.В., Марьин С.В. Интеллектуальные высокопроизводи-тельные программные комплексы моделирования сложных систем: концепция, архитек-тура и примеры реализации // Известия вузов. Приборостроение. – 2009. – Т. 52, № 10.
– С. 5-24.
12. Armbrust M. et al. A view of cloud computing // Communications of the ACM. – 2010.
– Vol. 53, No. 4. – P. 50-58.
13. Buyya R. et al. Cloud computing and emerging IT platforms: Vision, hype, and reality for de-livering computing as the 5th utility // Future Generation computer systems. – 2009. – Т. 25, No. 6. – P. 599-616.
14. Nair S. K. et al. Towards secure cloud bursting, brokerage and aggregation // Web services (ecows), 2010 ieee 8th european conference on. – IEEE, 2010. – P. 189-196.
15. Астафьев А.С., Афанасьев А.П., Лазарев И.В., Сухорослов О.В., Тарасов А.С. Научная сервис-ориентированная среда на основе технологий Web и распределенных вычислений // Научный сервис в сети Интернет: масштабируемость, параллельность, эффективность: Труды Всероссийской суперкомпьютерной конференции. – М.: МГУ, 2009.
– С. 463-467.
16. Бухановский А.В., Васильев В.Н., Виноградов В.Н., Смирнов Д.Ю., Сухоруков С.А., Яппа-ров Т.Г. CLAVIRE: перспективная технология облачных вычислений второго поколения // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. – 2011. – Т. 54, № 10.
17. Самоваров О.И., Гайсарян С.С. Архитектура и особенности реализации платформы UniHUB в модели облачных вычислений на базе открытого пакета OpenStack // Труды Института системного программирования РАН. – 2014. – Т. 26, № 1.
18. Сухорослов О.В. Интеграция вычислительных приложений и распределенных ресурсов на базе облачной программной платформы // Программные системы: теория и приложения. – 2014. – T. 5, № 4 (22). – С. 171-182.
19. Поляков С.В., Выродов А.В., Пурырьков Д.В., Якобовский М.В. Облачный сервис для решения многомасштабных задач нанотехнологии на суперкомпьютерных системах // Труды Института системного программирования РАН. – 2015. – Т. 27, № 6.
20. Велихов В.Е., Климентов А.А., Машинистов Р.Ю., Пойда А.А., Рябинкин Е.А. Интеграция гетерогенных вычислительных мощностей НИЦ «Курчатовский институт» для про-ведения масштабных научных вычислений // Известия ЮФУ. Технические науки.
– 2016. – № 11 (184). – С. 88-99.
21. Foster I. Globus toolkit version 4: Software for service-oriented systems // IFIP international conference on network and parallel computing. – Springer Berlin Heidelberg, 2005. – P. 2-13.
22. Laure E. et al. Programming the Grid with gLite // Computational methods in science and technology. – 2006. – Vol. 12, No. 1. – P. 33-45.
23. Демичев А.П., Крюков А.П., Шамардин Л.В. Принципы построения грид с использова-нием RESTful-веб-сервисов // Программные продукты и системы. – 2009. – № 4.
24. Kondo D. et al. Characterizing and evaluating desktop grids: An empirical study // Parallel and Distributed Processing Symposium, 2004. Proceedings. 18th International. – IEEE, 2004. – P. 26.
25. Ивашко Е.Е. Desktop Grid корпоративного уровня // Программные системы: теория и приложения. – 2014. – Т. 5, № 1. – С. 183-190.
26. Anderson D.P. et al. SETI@home: an experiment in public-resource computing // Communi-cations of the ACM. – 2002. – Vol. 45, No. 11. – P. 56-61.
27. Заикин О.С., Посыпкин М.А., Семёнов А.А., Храпов Н.П. Опыт организации доброволь-ных вычислений на примере проектов OPTIMA@home и SAT@home // Вестник Ниже-городского университета им. Н.И. Лобачевского. – 2012. – № 5-2.
28. Andrade N. et al. OurGrid: An approach to easily assemble grids with equitable resource sharing // Workshop on Job Scheduling Strategies for Parallel Processing. – Springer Berlin Heidelberg, 2003. – P. 61-86.
29. Kurze T. et al. Cloud federation // CLOUD COMPUTING. – 2011. – Vol. 2011. – P. 32-38.
30. Cirne W. et al. Grid computing for bag of tasks applications // In Proc. of the 3rd IFIP Confer-ence on E-Commerce, E-Business and EGovernment. – 2003.
31. Taylor I.J. et al. Workflows for e-Science: scientific workflows for grids. – Springer Publishing Company, Incorporated, 2014.
32. Лазарев И.В., Сухорослов О.В. Использование workflow-методологии для описания про-цесса распределенных вычислений // Проблемы вычислений в распределенной среде: Модели обработки и представления данных. Динамические системы: Труды ИСА РАН. – 2005. – Т. 14. – С. 254-255.
33. Сухорослов О.В. Новые технологии распределенного хранения и обработки больших массивов данных. – М.: Институт системного анализа РАН, 2008. – 40 с.
34. Chen C.L.P., Zhang C.Y. Data-intensive applications, challenges, techniques and technologies: A survey on Big Data // Information Sciences. – 2014. – Vol. 275. – P. 314-347.
35. Beckman P. et al. SPRUCE: A system for supporting urgent high-performance computing // Grid-Based Problem Solving Environments. – Springer US, 2007. – P. 295-311.
36. Бухановский А.В., Житников А.Н., Петросян С.Г. Высокопроизводительные технологии экстренных вычислений для предотвращения угрозы наводнений // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. – 2011. – Т. 54, № 10.

Comments are closed.