O que é computação em grade?

Ambos os tipos de computação dependem de infraestrutura de computação compartilhada, mas a computação em grade se concentra mais na solução de problemas científicos ou de engenharia de grande escala, enquanto a computação distribuída se concentra em tarefas mais simples.

A computação em grade é frequentemente associada a um tipo de computação conhecido como "grande desafio", um problema de computação fundamentado na ciência ou na engenharia que tem amplas aplicações. Talvez o desafio mais conhecido que a computação em grade ajudou a impulsionar seja o Grande Colisor de Hádrons (LHC) no CERN, o acelerador de partículas mais poderoso do mundo.

Além de enfrentar grandes desafios, a computação em grade também é usada para uma variedade de propósitos comerciais mais práticos, incluindo gerenciamento de big data e análise de dados de alta velocidade, geração de insights, pesquisa científica, simulações meteorológicas e financeiras complexas e computação de alto desempenho (HPC).

A computação em nuvem, o acesso sob demanda de recursos de computação pela Internet, é semelhante à computação em grade, mas diferente em vários aspectos importantes. Embora as infraestruturas de computação em nuvem e de computação em grade sejam consideradas sistemas distribuídos, a computação em nuvem é baseada em um modelo cliente-servidor altamente flexível e gerenciado centralmente, de fácil acesso pelos usuários. Na nuvem, as empresas acessam serviços pela Internet usando protocolos padrão e pagam apenas pelos recursos de computação necessários.

A computação em grade, por outro lado, depende de uma infraestrutura gerenciada de forma colaborativa, em que os recursos são de propriedade e gerenciados por uma única organização. Isso o torna ideal para empresas que executam cargas de trabalho consistentes, mas o torna mais difícil de acessar e menos escalável do que as arquiteturas de computação em nuvem. Em vez de usar protocolos de computação padrão para acessar um serviço específico, por exemplo, os usuários da grade devem usar middleware da grade, aplicações especializadas para arquiteturas de computação da grade.

Um ambiente de computação em grade é composto por diferentes nós, que são computadores, dispositivos e Recursos programados para executar uma tarefa específica. Esse aspecto da computação em grade a torna mais diversificada do que a computação em clusters, outro tipo de computação em que os recursos de computação são compartilhados em uma rede.  Enquanto os clusters de computadores têm hardware e tarefas fixos, a computação em grade tem um ambiente de compartilhamento de recursos muito mais flexível.

Normalmente, uma rede de computação em grade compreende dois tipos de componentes: nós e middleware.

As arquiteturas de computação em grade dependem de três tipos de nós para completar a tarefa de computação em grade:

• Nós de usuário: o nó de usuário é um computador que envia uma solicitação ao sistema de computação em grade para um Recurso específico.

• Nós do provedor: o nó do provedor é o computador que Compartilhe o recurso. Muitas vezes, os nós do usuário e do provedor trocam de funções, solicitando um recurso de um nó e compartilhando um recurso com outro.

• Nós de controle: os nós de controle gerenciam a rede e alocam os Recursos de computação na grade. O middleware, uma aplicação essencial para todas as redes de computação em grade, é executado no nó de controle.

Em uma infraestrutura de computação em grade, o middleware é conhecido como middleware de grade e funciona como uma camada de software que permite que os vários nós se comuniquem e troquem Recursos. O middleware da grade é responsável por coordenar as solicitações facilitadas pelos nós dos usuários com os Recursos disponíveis mantidos pelos nós dos provedores.

O middleware de grade é altamente especializado e capaz de lidar com solicitações de uma ampla gama de recursos computacionais, como poder de processamento (CPU), memória e armazenamento. É crítico para a funcionalidade da infraestrutura da rede, equilibrando Recursos para evitar o uso indevido e garantindo que o sistema de computação em grade funcione de forma segura e eficiente.

Uma arquitetura típica de computação em grade é composta por quatro camadas que consistem em aplicações, middleware, recursos e uma camada inferior que permite que cada nó se conecte a uma rede:

• Camada 1: a camada um, também conhecida como "camada superior" em um modelo de computação em grade padrão, é composta por aplicações de alto nível com uma finalidade específica — por exemplo, uma aplicação que realiza análise ou modelagem de dados.

• Camada 2: a segunda camada de uma arquitetura de computação em grade é onde o middleware reside, gerenciando as solicitações dos nós dos usuários e alocando Recursos dos nós dos provedores conforme necessário.

• Camada 3: a terceira camada de uma rede de computação em grade é composta por todos os recursos disponíveis na rede, como CPU, memória, armazenamento, hardware, software e outros.

• Camada 4: a última camada, também conhecida como camada "inferior" ou de "malha", permite que todos os nós da rede de computação da estrutura se conectem. A camada 4 é composta por recursos físicos e lógicos, incluindo supercomputadores, sistemas de armazenamento, sistemas de arquivos distribuídos (DFS) e clusters de computadores.

A computação em grade é tipicamente dividida em cinco tipos fundamentais com base na finalidade.

As grades computacionais são o tipo mais comum de infraestrutura de computação em grade, implementadas para uma ampla gama de tarefas de computação de alto desempenho (HPC). A computação em grade computacional tem um uso altamente intenso de recursos, combinando o poder computacional de vários computadores de alto desempenho para realizar simulações complexas e resolver problemas e algoritmos matemáticos em grande escala.

Uma grade computacional pode dividir uma tarefa complexa em subtarefas menores e mais simples e atribuir cada uma a um nó. Esse processo, conhecido como computação paralela ou programação paralela, reduz drasticamente o tempo e o custo da solução de problemas complexos e intensivos em recursos, essenciais para tecnologias de ponta, como inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e blockchain. Devido à sua velocidade, a computação paralela é ideal para tecnologias avançadas que exigem processamento em tempo real, como carros autônomos, modelagem climática e aplicações da Internet das Coisas (IoT) .

Uma grade de limpeza, também conhecida como grade de limpeza de CPU ou ciclo de limpeza, tem um layout e propósito semelhantes a uma grade computacional, mas com uma diferença fundamental. Em uma grade de limpeza, os nós e os computadores contribuem apenas com os recursos disponíveis para a grade maior. O termo limpeza neste contexto refere-se ao processo de busca de disponibilidade em uma grade de recursos de computação conectados.

Em uma grade de limpeza, alguns nós estão executando tarefas relacionadas ao propósito maior da grade, enquanto outros estão sendo usados para outros fins não relacionados. Se os usuários da rede precisarem acessar computadores para fins não relacionados à rede, o software da rede simplesmente identifica os nós livres e os recursos de computação disponíveis e os aloca.

As grades de dados são grandes redes de computação em grade que conectam computadores para aumentar a capacidade de armazenamento de dados. A computação em grade de dados divide um grande conjunto de dados para que ele possa ser armazenado em múltiplos computadores conectados por uma rede. Computadores em uma grade de dados normalmente trocam dados e recursos em uma grande área geográfica, conectando usuários em locais remotos.

As grades de dados são ideais para tarefas computacionais que podem ser divididas em subtarefas menores e resolvidas em paralelo. Elas são amplamente utilizadas em Tecnologias de microsserviços e como base para nuvem privada, onde os dispositivos são agrupados e um subconjunto de seus Recursos é alocado para uma finalidade específica. Além disso, máquinas virtuais (VMs) são frequentemente apresentadas em uma grade de dados, permitindo um pool de recursos mais eficiente para tarefas comuns de computação, como o processamento de dados e armazenamento.

As grades colaborativas, ou frameworks de computação em grade colaborativa, permitem que grupos de indivíduos aproveitem uma grade computacional para acessar com mais facilidade o trabalho e os recursos compartilhados.

As grades colaborativas permitem que equipes amplamente dispersas compartilhem conhecimento especializado e contribuam com trabalho em tempo real enquanto buscam um objetivo comum. Por exemplo, as grades colaborativas permitem o trabalho de muitos cientistas climáticos e físicos trabalhando para resolver problemas por meio de dados compartilhados e Recursos de diferentes universidades e instituições ao redor do mundo.

As grades modulares têm como foco a separação dos recursos de computação em um sistema específico em módulos separados para aumentar o desempenho das aplicações. Em uma grade modular, recursos comumente compartilhados, como GPUs, armazenamento e memória, são divididos e recombinados para maior eficiência na execução de aplicações e serviços específicos.

A abordagem modular permite que as equipes de TI sejam mais flexíveis ao personalizar um ambiente de computação para atender às suas necessidades. Por exemplo, em uma grade modular, a configuração pode ser adaptada para atender às necessidades específicas de recursos de uma aplicação ou serviço individual.

A computação em grade permite que as empresas processem grandes volumes de dados de forma mais rápida e eficiente do que em uma configuração mais tradicional. Empresas que aproveitam a computação em grade alcançaram mais flexibilidade, escalabilidade e economia, ao utilizar recursos para diversas finalidades comerciais. Aqui estão alguns dos benefícios mais comuns que as organizações obtiveram com a computação em grade.

A computação em grade é amplamente utilizada por grandes organizações em uma ampla variedade de setores. As universidades implementaram grades para resolver grandes problemas complexos que envolvem supercomputadores e colaboração com colegas em todo o mundo. Poderosos supercomputadores virtuais que dependem de um framework de computação em grade lidaram com tarefas científicas e de engenharia complexas relacionadas a mudanças climáticas, astrofísica e muito mais. Aqui estão alguns dos casos de uso mais comuns de computação em grade.

• Setor bancário: os bancos usam a computação em grade para uma ampla gama de propósitos de segurança e gerenciamento de riscos. Aproveitando os recursos combinados de uma rede em grande escala, as instituições financeiras podem prever mudanças no mercado de ações e descobrir tendências para ajudá-los a tomar decisões financeiras mais inteligentes para seus clientes. De acordo com o Institute of Business Value, 78% dos bancos disseram que adotaram uma abordagem tática para a IA generativa no ano passado.

• Ciências biológicas: ciências biológicas, genômica e neurociência estão cada vez mais contando com a computação em grade para ajudar a extrair grandes volumes de dados para obter insights e criar simulações mais exatas. Por exemplo, no estudo dos gene humanos, a computação em grade ajudou a processar e analisar conjuntos de dados gerados pelo sequenciamento de DNA e ajudou os pesquisadores a identificar mutações.

• Edge computing e aplicações de Internet das coisas (IoT): edge computing, um framework de computação distribuída que é particularmente relevante para aplicativos de ponta de IA e IoT, utiliza computação em grade para processar e analisar dados em sua origem. De acordo com um relatório recente da Straits Research, a edge computing é essencial para a forte taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 17,1% prevista para os próximos seis anos da computação em grade.¹

• Produção de filmes: muitos dos efeitos especiais avançados que vemos nos filmes hoje usam algum tipo de framework de computação em grade para acelerar o processamento. Os criadores de efeitos especiais contam com os serviços de grade para encurtar os prazos de produção e cumprir os prazos na renderização de imagens complexas.

• Jogos: os desenvolvedores de videogames dependem da computação em grade para obter recursos computacionais adicionais ao construir os mundos visualmente impressionantes que os jogadores habitarão. Os sistemas de computação em grade dividem grandes tarefas de computação e as atribuem a nós em uma rede conectada de computadores, reduzindo os prazos de produção.