Grid Computingとは？ goo 辞書での”grid”の翻訳結果 • grid ━━ n. （鉄）格子; 焼き網; （地図・街路の）碁 盤目; 【電子工】（電子管の）グリッド; 送電［交 通，放送］網; （自動車レースの）スタート場 所; 【コンピュータ】（画面上の）格子, グリッド Grid Computingとは？ • 格子、碁盤の目： – 地理的に散らばっている計算機資源を、ネット ワークで格子状につなげる。 • 送電［交通，放送］網： – 電気を使うさい、どこで発電され、どんな経路を 辿って輸送されているか気にしないように、 計算機資源も自由に、いつでもどこでも、必要な ときに使う。 Grid Computingとは？ • グリッド・コンピューティングとは？ – 利用者の需要に必要な種類／量のリソースを世 界中からその時々で集め、それらを高度に連携 させて目的を果たし、その後は利用者の視界か ら消滅するソリューション、あるいはそのためのイ ンフラである。 「グリッド・コンピューティングとは何か」 日本アイ・ビー・エムシステム・エンジニアリング株式会社●著より、 Grid Computingの分類 • プロセッシング・グリッド • データ・グリッド • サービス・グリッド プロセッシング・グリッド • とは？ – 演算処理を行うための資源(CPUやメモリなど）を 仮想化して、共有・利用すること。 • クラスタマシンやスーパーコンピュータ同士の接続 • PC同士の接続 • その恩恵 – 一時的に膨大なコストの演算が必要なとき、他の コンピュータを借用して利用することができる。 – CPUの空き時間を利用して、膨大な計算を短時 間で行うことができる。 データ・グリッド • とは？ – 膨大なデータを地理的に異なった場所に分割して保存し、 それらのデータを共有して利用すること。 • ファイルレベル・ブロックレベル・データベースレベルで仮想化で きる。 • その恩恵 – データを必要なマシンごとに、それぞれ全て配置しなくて もすむ – データが破損・紛失しても、そのデータを保有しているマ シンから入手する事ができる。 サービス・グリッド • とは？ – ハードウェア・ソフトウェアの処理をサービスとい う形で仮想化して、共有・利用すること。 • Ex. WEBサービス • その恩恵 – あるサービスをする専用のマシンを作り、その サービスを他のマシンが利用することで、効率化 が図れる。 Grid Challengeの課題について • 問題 – 「多数のマシンに分散する画像ファイルに含まれ る「物体」の総数を求めよ。 」 • 初級: 一つの物体は複数のファイルをまたがない. • 上級: 一つの物体が複数のファイルをまたぐことがあり うる. 問題点１ • 問題点１： – 画像データが複数のマシンごとに分散されている。 – 各マシンが全ての画像データを扱えるわけではない。 – 課題上級では、直接扱えない画像データ（の一部）が必 要。 • 妥協策： – 初級では、各マシンは使える画像データのみを扱う。 – 上級では、直接扱えない画像データは、所有しているマシ ンを探しだして、逐次画像データを送信してもらう。 問題点１ • 妥協策の問題点 – 初級では、マシンの計算パワーに対して、多すぎ る画像データを保有している場合、そのマシンの 処理がボトルネックになってしまう。 – 上級では、扱えない画像データがどこにいるのか を探し出す処理にコストがかかる。面倒な処理に なるためプログラミングが困難。 問題点１ • Grid Computingを用いた解決案 – データ・グリッド技術を用いる。 • それによりあらゆる場所にある画像データも、容易に 扱うことができる。 • 自分のマシン内の画像データの処理が終わったら、他 のマシンの画像データを処理をすることができる。 問題点２ • 問題点２ – 個々のマシン内で数え上げた物体の総数を、全 てのマシンで足し合わせないといけない。 – 上級では、隣接する画像データと比較して、境界 に属する物体が一致するか調べないといけない。 • 妥協案 – Linuxのソケットを用いて、逐次必要なマシンと通 信する。 問題点２ • 妥協案の問題点 – どこのマシンと通信するべきかを常に考えないと いけない。 – 通信するさい、正しいユーザからの通信かを確認 することができない。もしくは、通信ごとに認証技 術を用いる必要があり、面倒。 • Ex.他のグリチャレ参加者からの妨害工作。グリチャレ 主催者が賞をあげたくないがための妨害工作。 問題点２ • Grid Computingを用いた解決案 – グリッド技術における、基盤技術を用いる。 • それにより、どこのマシンにあるプロセスと通信するべ きかを、意識する必要がなくなる。 • シングル・サインオン技術を用いることで、複数のサー ビスや機能を、一度の認証で利用可能になる。 その他の活用 • データの解凍、復号化、Morton順序の解釈、 数え上げ処理を、専用のマシンが処理するこ とができる。（サービス・グリッド技術） – おそらく単一の処理をすることでの高速化より、 通信のオーバーヘッドの方が多くなり無意味。 • マシンがクラッシュするなどで利用不可能に なったとき、他のマシンが代行して処理をする ことができる。 Grid Computing技術の具体化 • グリッドコンピューティング技術を具体化する において、どのような機能が必要か？ – Ian Foster博士の論文「The Anatomy of the Grid」が提唱した、砂時計モデルを用いて考えて いく。 • TCP/IP技術における、OSI参照モデルのようなもの。 砂時計モデル • グリッドコンピューティングを実現するには、 CPU、メモリ、ストレージなどのリソースを仮 想化する必要がある。 • 砂時計モデルは、この仮想化のレベルを、5 段階に分割して説明する。 砂時計モデル 各層の概略 • ファブリック層：リソースとそのインタフェース • コネクティビティ層：ファブリック層にアクセス するためのセキュリティプロトコル • リソース層：仮想化された単一のリソース • コレクティブ層：仮想化されたリソースの扱い を手助けするサービス • アプリケーション層：直接ユーザが操作・実行 するアプリケーション・ツール ファブリック層 • ローカル・リソースをグリッド環境で利用する ためのインタフェースを上位層に提供する。 • 代表的なリソース – 処理能力：CPU、メモリなど – ストレージ：ファイルの読み書き、転送など – ネットワーク：処理能力やストレージなどの遠隔ア クセス コネクティビティ層 • ファブリック層のリソースにアクセスするため に必要な通信と認証のプロトコルを規定する。 • 通信はTCP/IPを用いる。 • 必要な機能 – シングル・サインオン – デリゲーション – ローカルセキュリティへのマッピング シングルサインオン • それぞれに認証を要求する複数のサービス や機能を、一度の認証で利用可能とする認 証システム – 集中的に認証管理をする、認証局を設置する。 – これがないと、サービスを要求するごとに、逐次 認証する必要がでてくる。 デリゲーション • ユーザからプログラムへ、プログラムからプロ グラムへ権限を委譲（デリゲート）する仕組み – これがないと、プログラムを起動するごとに、認証 局に権限をもらいにいかないといけなくなる。 ローカルセキュリティへのマッピング • グリッド・レベルのセキュリティと、ローカル・レ ベルのセキュリティへと対応する仕組み。 – グリッド・レベルでプログラムに権限を与えたつも りになっても、実際にUNIXなどが権限を与えてい なければ意味がない。 リソース層 • 自分のマシンのリソースと、他人のマシンのリソース を、1つのVO（仮想的な1つの組織）内のリソースと する。 – コネクティビティ層により、セキュアにアクセス可能になる。 – 他人のマシンのリソースを、容易にアクセス可能になる。 • 必要な機能 – インフォメーションプロトコル – マネジメントプロトコル インフォメーションプロトコル • リソースを利用するための、リソースの情報を 提供する。 – CPU、HDD、メモリなどのリソースの種類 – クロック数、容量などのリソースの能力 – リソースの所有者 マネジメントプロトコル • リソースの利用要求や、利用状況を管理する。 – リソースへのデータアクセス・転送を要求する – 操作の状況（エラーなど）の管理 – 所有者が違った場合の、リソース利用料の管理 コレクティブ層 • リソース全体を扱い、総括や、相互作用を管 理するプロトコルおよびサービス – あると便利、必須ではない。 • 例 – ディレクトリ・サービス – スケジューリングおよびブローカーサービス ディレクトリ・サービス • リソースのリストや、固有情報をまとめて、管 理するサービス。 – PCのディレクトリではなく、グリッド環境全体の ディレクトリになるイメージ。 スケジューリングおよびブローカー サービス • ユーザが必要なリソースを、要求に合わせて 自動的に探し出してくれる。 • 複数の利用者に対して、動的にリソースを割 り当てることができる。 アプリケーション層 • グリッド環境内で、実際に実行されるアプリ ケーションやツール。 • コレクティブ層、リソース層、コネクティビティ 層を通してリソースにアクセスし、活用する。 – コレクティブ層、リソース層は通さなくても良い。 – これにより、グリッド環境を意識せずにリソースを 利用することができる。 グリッド環境のためのツール • Globus Toolkit • Ninf-G • GXP Globus Toolkit • 現在は、Globus Toolkit 3が最新。 • もうすぐGlobus Toolkit 4が出る。 • グリチャレでは実績のあるGlobus Toolkit 2を 用いる。 • Grid Computingの実現に必要な機能をいく つか実装している、ツール群 Globus Toolkit • • • • GSI:セキュリティ管理 GRAM:リソースとジョブの管理 MDS:リソース情報の収集 GridFTP:データの管理 Ninf-G • Globus Toolkitを用いたツール • グリッドにおける遠隔手続き呼び出しを可能 とする、GridRPCを実装している。 GXP • グリッド環境内のプロセスの一斉起動 • ゾンビプロセスなどのクリーンナップ
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