レベル: 初級 Robert Vrablik (vrablik@us.ibm.com), Senior Strategist/Solution Architect for Grid Computing, IBM
Richard Strysniewicz (strysniewicz@us.ibm.com), Senior Software Engineer, IBM Global Services
Chris Reech (reech@us.ibm.com), Senior Technical Staff Member, IBM Global Services Technology Center
Dennis Spexet, IT Architect, IBM
2004年 11月 02日 この 3 回シリーズのパート 1 では、高速解析グリッド環境 (AAGE) を紹介します。AAGE は、多様なお客様や業界との業務経験から開発された、コンピューター資源の全体的使用状況のバランス調整を支援するシステムです。パート 2 では、この環境のコンポーネントとインフラストラクチャーについて検討します。パート 3 では、SAS が加わった実際のケース・スタディーを紹介します。
近年ではほとんどの組織が複数の部門を保有しており、それぞれの部門に、さまざまなレベルやタイプのコンピューティング資源が装備され、資源管理用に設計された膨大なポリシーが用意されています。
組織が競争力を維持していくには、重大かつ新たな関連情報が出現したときに市場モデルを柔軟に再設計できる能力が必要です。つまり、以下のような柔軟性が求められているのです。
- 部門間で資源のバランスを取る
- ニーズに応じて資源のバランスを取る
- 再モデル化の作業が滞ることがないように資源のバランスを取る
では、このような環境でこれらの課題を解決してくれるグリッド・システムは、どうすれば構築できるのでしょうか。私たちは高速解析グリッド環境 (AAGE) を提案します。これは、サービス指向アーキテクチャーとオープン・スタンダードを使用して、グリッド・マネージャーなどのキー・コンポーネントに、最小限の手間で異種コンポーネントを利用できるようにする環境です。
AAGE は、単一のアプリケーションを対象にしたものでも、使用するグリッド・ミドルウェアを 1 ベンダーの製品に限定したものでもありません。この環境では、企業内の多様な組織で必要とされるさまざまなアプリケーションのほか、個々のアプリケーションで求められる各種グリッド・ミドルウェアがサポートされます。
AAGEは、複数の組織から提供されるコンピューター資源やストレージ資源を利用します。また、資源を制御するためのポリシーやサービス・レベル・アグリーメント (SLA) の定義および施行に関して、企業を支援します。さらに、施行する SLA に最も適した資源を自動的に管理します。
AAGE は、アプリケーション・サイクル・タイムの短縮、スループットの向上、コンピューター資源やストレージ資源の有効活用などを通じて、企業の解析能力を大幅に強化します。また、柔軟なクロスインダストリー・エンタープライズ・ソリューションの基盤も提供します。
グリッド・システムが企業に与える利点について、例を挙げて考えてみましょう。
グリッド・システムを使用する利点
実際のシナリオでは、企業や団体は以下の作業について常に最新かつ最善の方法を探している、ということが明らかになりました。
- 製品やサービスを開発する
- 顧客の問い合わせに応答する
- 新規顧客を獲得する
- 現在の顧客を維持する
厳しい競争の中で優位を保ちながらこれらの作業を行うには、「最新かつ最善」の方法が不可欠です。「最新かつ最善」とは、これらの作業を最適な形で実行できる「革新的な」方法ということです。
これらの目標の達成において組織を支援する情報技術は、着々と実装されています。ただし、この実装が必ずしも最適な形で使用されていないことも、一部の研究で明らかになっています。問題のほとんどは資源使用率が低いケースですが、中には、使用率が高すぎるためにタイムリーで効率的なアクセスが困難になっているケースもあります。
このような使用率が低い資源を活用する方法が見つからないことが、特定のシステム資源への投資過剰を引き起こしていました。この 3 回シリーズの記事の最終目標は、「オンデマンド・システム資源にユーザーがアクセスできる」環境、すなわち、多様なお客様や業界との業務経験から設計され、コンピューター資源の全体的使用状況のバランス調整を支援する環境について、説明することです。
グリッド・テクノロジーの効果
グリッド・テクノロジーを実装すると、ユーザー・コミュニティーからシステム資源へのアクセス性が向上し、情報技術に対する投資利益率が改善されます。このシリーズでは、グリッド・コンピューティング・テクノロジーの使用によって得られる次の効果について説明します。
- 解析モデルの実行を高速化する
- ナレッジ・ワーカーにシステム資源へのオンデマンド・アクセスを提供する
- システム資源の使用効率を高める
- システムの専門家がアプリケーションの機能を損なわずに柔軟にシステム構成を変更できるようにする
- システムの専門家が共通のサービス・セットを使用してアプリケーションを追加、削除できるようにする
- 共通のインフラストラクチャーで複数のアプリケーションをサポートする
- システム資源を業務上の優先順位に応じて実装できるようにする
- 組織の SLA を設定し、施行する
AAGE の効果
さらに、高速解析グリッドの実装から得られる次のようなビジネス・メリットについても取り上げます。
- 結果を得るまでの時間を短縮できる
- 解析モデルとレポートの精度を高めることで、より正確な結果が得られる
- 「ターゲットの収益性が低い」というリスクを低減できる
- 新しい製品やサービスの市場投入までの期間を短縮できる
- システム管理やマネージメントのコストを削減できる
- システム取得の投資利益率を改善できる
では次に、解析アプリケーションについて検討しましょう。
解析アプリケーション
企業間の競争が激化する中、ターゲット市場の選別や資本投入先の絞り込みはますます進んでいます。解析アプリケーションは、企業や団体が手元のデータや入手データを使用して、「もみ殻から小麦を選り分ける (separate the wheat from the chaff)」(『参考文献』参照) 作業、最適なポートフォリオの提案、投資リスクの削減、組織内の連携、および市場投入までの期間の短縮などを行えるよう支援します。解析アプリケーションは多くの業界で活用されています。いくつかの例を次に紹介します。
- 金融 : 顧客親和性分析、信用リスク分析
- 保険 : リスク分析
- 投資 : ポートフォリオ分析、取引のための市場分析
- 石油 : 地震解析、貯留層シミュレーション
- 自動車、航空・宇宙、防衛 : クラッシュ試験/解析、部品クラッシュ解析
これらのアプリケーションでは、大量のシステム資源を使用して妥当な時間内に結果を出すことが求められます。しかし、これらのタスクを完了するのに必要なシステム資源にアクセスできなかったり、妥当な時間内で完了できるデータ分析が 1 つしかなかったりという状況が多々発生しています。
解析アプリケーションの一般的課題
解析アプリケーションのサポートに必要なシステム資源の不足は、企業や団体に悪影響を与えます。これが原因で意思決定が遅れたり、モデル化するサブジェクト・エリア (市場、金融リスク査定など) の描出精度が低下したりする恐れがあるからです。
では、こういった状況はどのように発生するのでしょうか。分析に高い精度を求める企業や団体は、より望ましい結果を得るために、モデルを繰り返して実行します。大規模なモデルを再実行する場合、より正確な結果を得るにはそれだけ長い時間が必要です。しかし、それが原因で製品の開発や市場投入に遅れが出る場合もあります。
このような状況を緩和する解決策の 1 つは、解析アプリケーションの高速化を必要とするビジネス・ユニットごとに、コンピューティング能力を追加購入することです。この方法で問題は解決しそうに思えますが、実際にはさらに大きい問題が生じます。システム資源を追加すると、運用コストが上昇するだけでなく、以下のようなコストも発生するからです。
- 追加のソフトウェア・ライセンス料金
- システム管理タスクの増加に伴う、担当者の負担増やスタッフの増員
- 設置面積の拡大と工事
- コンピューティング能力やストレージ能力の追加に伴う、空調設備の追加
システム資源を追加する場合のマイナス面にはもう 1 つあります。1 つのビジネス・ユニットで解析サイクルが完了し、処理能力への需要が収まったとしても、別のビジネス・ユニットで新たに処理能力が必要になることです。通常、複数のビジネス・ユニットでシステム資源を共有するためのビジネス・ポリシーは設定されません。そのため、資源が追加されれば、コストも跳ね上がります。
このような状況でこそ、グリッド・テクノロジーが威力を発揮します。グリッド・テクノロジーを使用することにより、ビジネス・ユニットは、業務上の優先順位に応じて、使用率の低いシステム資源にオンデマンドでアクセスできるようになります。
グリッド化で何が達成されるか
グリッド・テクノロジーは、新製品の開発と市場投入に要する期間を短縮します。また、システム資源の使用効率を高め、本当に必要になるまで新たなシステムの追加を遅らせることができるので、システム・インフラストラクチャーの所有コストが削減されます。
では、グリッド・テクノロジーはどのようにしてこれらの目標を達成するのでしょうか。
- グリッド・テクノロジーを使用すると、企業は、大規模なユーザー・コミュニティー用としてシステム資源の仮想プールを作成できます。
- 各ユーザー・コミュニティーには、一連のポリシーに基づいて大きな資源プールにアクセスする権利が与えられます。
- これらのポリシーには、業務上の優先順位 (ビジネス・サイクル、新製品導入、マーケティング・キャンペーン、競合他社からの急な発表など) に基づいて、このプールへのアクセス権が指定されています。
- また、これらのポリシーには、各ビジネス・ユニットがアクセスできる最大資源量と最小資源量も指定されているので、1 つのビジネス・ユニットが利用可能資源を占有しているために他のビジネス・ユニットで資源が不足する、といった状況を回避できます。
これらのポリシーはグリッド・コンピューティングの基盤となるもので、アプリケーションからの要求に応じてオンデマンドで資源をプロビジョニングできるように、システムのインフラストラクチャーを制御します。
グリッド環境での実行に適したアプリケーションかどうかは、「並列実行の増加によってメリットを受けるアプリケーションかどうか」および「オンデマンドで直ちに起動してシステム資源を検出できるかどうか」を見極めることで判別できます。
並列実行数の増加によってメリットを受けるアプリケーションは、問題を複数の小さなタスクに分割するタイプのアプリケーションです。これらのタスクは膨大な数の資源上で並列実行されるようにスケジュールされます。アプリケーションをこのように実行すれば、処理を完了して結果を得るまでの時間が短縮されます。その大きな利点は、ナレッジ・ワーカーが結果をより迅速に分析できること、アプリケーションの解析特性を調整できること、およびアプリケーションの実行を再度依頼してさらに分析を行えることです。このような「オンザフライ」的微調整によって到達する結果の値が改善されるので、企業や団体は的を絞った意思決定ができるようになります。また、製品の市場投入までの期間が短縮されるため、スタートのタイミングを逸するリスクも低下します。
本来は並列で実行されることがないものの、直ちに実行を開始する必要があるアプリケーションについても、グリッド・テクノロジーは役立ちます。グリッド・テクノロジーでは、ユーザーがアプリケーションの実行要件 (例えばコンピューター、オペレーティング・システム、データ) に一致する未使用の資源を探し出し、そのアプリケーションを直ちに実行するようにスケジュールできるからです。このようなグリッド対応アプリケーションの利点は、あらかじめ決められたアプリケーションの実行時刻まで待たずに、必要なときに結果が得られることです。これにより、専門家がビジネスの状況に応じてオンデマンドで応答できるようになります。
IT 的な観点から見れば、グリッド・テクノロジーの使用は、システム自動化の利点を受けながらシステム資源の使用率を高めることにつながります。グリッド・テクノロジーは、IT の専門家がシステム資源をスムーズに追加、削除できるよう支援します。つまり、システム・レベルで変更を加えても、アプリケーションの動作は損なわれません。これは、アプリケーションとその実行システム環境の間に高度な仮想化を追加することによって実現されます。
機能を要求するアプリケーションがすべて 1 つのユーザー・ポータルに統合され、ログインやアプリケーション・スケジュールの共通機能がユーザーに表示されます。グリッド・スケジューリング、サービス・レベル・アグリーメント監視、システム・プロビジョニング、情報仮想化などの機能は、グリッド・サービスが実装されると、ユーザー・ポータルから切り離されます。グリッド・サービスは一連のオープン・スタンダードに基づいて実装されており、異機種混合システム・インフラストラクチャーのコンポーネント間の情報フローを円滑化します。これにより、インフラストラクチャーの管理時間が短縮されるため、システムの専門家は顧客に対するサービス品質の改善に、より多くの時間を割けるようになります。
グリッド化のためのアプリケーション特性
この環境を対象とする解析アプリケーションは、集中的な計算能力が必要な解析計算用アプリケーションです。一般に、このような環境は『アプリケーションのグリッド化に関する 6 つの戦略』(『参考文献』参照) で David Kra が定義する、タイプ 1 から 5 のアプリケーションに該当します。
- ノード非依存バッチ : 複数システム (ノード) のうちの任意の 1 つで実行される、ジョブの単一インスタンス
- 独立並行バッチ : ジョブの複数の独立インスタンス
- 並行バッチ : 複数ノード間での作業の分散
- サービス : 呼び出し可能サービス
- 並列サービス : 複数の並行した呼び出し可能サービス
- 密結合並列プログラム
タイプ 6 は、グリッド・テクノロジーを使用したほうが従来のクラスター・テクノロジーを使用するより要件を充足できる、特殊なクラスのアプリケーションです。
アプリケーション・タイプ 1、2、4、5 には、コンピューター資源の仮想化、ストレージ資源の仮想化、ユーザー・インターフェースの仮想化などの利点があります。これらの仮想化により、適切かつ使用可能な資源上でアプリケーションを実行できるようになるからです。例えば、従来の単一スレッドのバッチ・アプリケーションの場合は、使用率の低い時間帯に単一のサーバー上で実行されるようにスケジュールされます。しかし、前述の仮想化の概念を適用すれば、使用可能な別資源を活用して、このアプリケーションをより早く (あるいはより数多く) 実行できる可能性が出てきます。
アプリケーション・タイプ 3 には、エンタープライズ・グリッド環境でより多くのコンピューター資源が使用可能になるので処理が高速化する、という利点があります。例えば、アプリケーションが多くの独立した並行タスクから構成されている場合、それらのタスクを多数のコンピューター資源上に分散すれば、単一のサーバーやクラスターを使用するよりもはるかに高速にアプリケーションを実行できます。
結論 : グリッド全容の概略の紹介
この記事では、グリッド環境の利点、アプリケーション (特に解析アプリケーション) のグリッド化、およびグリッド化に対するアプリケーション適性判定の原理に関して、基本情報を説明しました。また、柔軟なサービス指向アーキテクチャーであり、オープン・スタンダード環境でもある、高速解析グリッド環境について紹介しました。
次の記事では、AAGE のコンポーネントとインフラストラクチャーについて詳しく説明します。
最後に図 1 を参照してください。この図は、AAGE コンポーネントの概要を示しています。
図 1. 高速解析グリッド環境
WebSphere Application Server ベースの単一ユーザー・ポータルには、複数の解析アプリケーションを起動するためのユーザー・インターフェースがあります。アプリケーションをスケジュールするためのグリッド・マネージャーが複数、柔軟なグリッド環境に含まれています。Tivoli® Intelligent Orchestrator は、アプリケーションを実行可能にするために、共有資源のオーケストレーションとプロビジョニングを行います。SAN ファイル・システムは、アプリケーションで使用される高性能の仮想化ストレージです。Avaki ソフトウェアを使用すれば、SAN に取り込まれていないファイルにもアクセスできます。また、Tivoli License Manager は、共有資源全体のアプリケーション・ライセンス使用状況を監視します。
高速解析グリッド環境は、アプリケーション・サイクル・タイムの短縮、スループットの向上、コンピューター資源やストレージ資源の有効活用などを通じて、企業の解析能力を大幅に強化します。
参考文献
著者について  | | | Robert Vrablik は、グリッド・コンピューティングに関する上級戦略担当者兼ソリューション・アーキテクト (IBM Systems and Technology Group 所属) です。彼は、戦略担当者として IBM の製品ポートフォリオ内で機能を統合するための要件を識別し、IBM のグリッド・コンピューティング・イニシアチブをサポートしています。また、IBM の統合化チームと協力し、将来のグリッド・インダストリー・オファリング・ソリューションのためのプロトタイプを設計しています。以前は IBM Consulting Group において、ビジネスと IT の統合、およびデータウェアハウスの設計と実装を専門とする Business and Information Technology Transformation 担当コンサルタントとして勤務していました。さらに、アプリケーション・プログラマー兼アナリストとして数年間、スタンドアロンのミニコンピューター用ビジネス・アプリケーションの開発や大規模システムの事業保険アプリケーションの開発に携わってきました。 |
| | | Richard Strysniewicz は IBM グローバル・サービスの上級ソフトウェア技術者で、IBM Web ベースのリアルタイム分散システムの開発において、14 年を超える経験を持っています。また、IBM グローバル・サービス Grid Computing Initiative チームのメンバーでもあり、リファレンス・アーキテクチャー、リファレンス・インプリメンテーション、グリッド・ミドルウェアの評価、お客様エンゲージメントのサポート、研修や営業のための内外プレゼンテーションなど、数多くの活動に参加しています。 |
| | | Chris Reech は IBM グローバル・サービス Technology Center の 上級技術スタッフ・メンバーであり、IBM グローバル・サービス World Wide Grid Strategy チームにも参加しています。最近の業務の中心は、グリッド・テクノロジーを商用化し、石油、金融サービス、設計および製造、ライフサイエンスのお客様やパートナー向けのビジネス・ソリューションにそのテクノロジーを応用することです。また、彼は IBM グローバル・サービス Universal Management Infrastructure におけるグリッド・テクノロジーの応用を先導しています。これは、共有可能な標準化環境で「従量課金」制のオンデマンド・ビジネスを実現する、IBM の配布管理テクノロジーです。彼は、IBM の戦略的アウトソーシングやコンサルティング、および米国の民間/軍事組織のためのリアルタイムな分散コンピューティング環境において、16 年を超える経験を持っています。さらに、Web ポータルとオンデマンド・グリッド・コンピューティング・テクノロジーに関する特許を IBM で複数取得しているほか、ルイジアナ大学ラファイエット校で情報工学の学士号を取得しています。 |
| | | Dennis Spexet は IBM グローバル・サービスの IT アーキテクトで、過去 10 年間、さまざま技術分野に携わってきました。最近の業務の中心は、ストレージ・エリア・ネットワークを開発し、グリッド・コンピューティング環境と統合することです。彼は、ミシガン大学アナーバー校で数学の修士号を取得しています。 |
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