Qu'est-ce que le grid computing ?

Les deux types de systèmes informatiques s'appuient sur une infrastructure informatique partagée, mais le grid computing se concentre davantage sur la résolution de problèmes scientifiques ou techniques à grande échelle, tandis que le distributed computing se concentre sur des tâches plus simples.

Le grid computing est souvent associé à un type d'informatique connu sous le nom de « grand défi », à savoir un problème informatique d'origine scientifique ou technique qui a de nombreuses applications. Le défi majeur le plus connu auquel le grid computing a contribué est sans doute le grand collisionneur de hadrons du CERN, l'accélérateur de particules le plus puissant au monde.

Outre la résolution de défis majeurs, le grid computing est également utilisé à des fins commerciales plus pratiques, notamment la gestion des big data et l'analyse de données à grande vitesse, la génération d'informations, la recherche scientifique, les simulations météorologiques et financières complexes et le calcul haute performance (HPC).

Le cloud computing, qui désigne l'accès à la demande à des ressources informatiques via Internet, est similaire au grid computing, mais diffère de celui-ci sur plusieurs points importants. Si les infrastructures de cloud computing et de grid computing sont toutes deux considérées comme des systèmes distribués, le cloud computing repose sur un modèle client-serveur hautement flexible, géré de manière centralisée et facile d'accès pour les utilisateurs. Dans le cloud, les entreprises accèdent à des services via Internet à l'aide de protocoles standard et ne paient que pour les ressources informatiques dont elles ont besoin.

Le grid computing, quant à lui, repose sur une infrastructure gérée de manière collaborative, où les ressources sont détenues et gérées par une seule entreprise. Elle est donc optimale pour les entreprises qui exécutent des workloads cohérents, mais elle est plus difficile d'accès et moins évolutive que les architectures de cloud computing. Au lieu d'utiliser des protocoles informatiques standard pour accéder à un service particulier, par exemple, les utilisateurs du réseau doivent utiliser des intergiciels, des applications spécialisées pour les architectures informatiques en réseau.

Un grid computing est constitué de différents nœuds, qui sont des ordinateurs, des appareils et des ressources programmés pour effectuer une tâche spécifique. Cet aspect du grid computing le rend plus diversifié que le cluster computing, un autre type d'informatique où les ressources informatiques sont partagées sur un réseau. Alors que les clusters informatiques ont un matériel et des tâches fixes, le grid computing offre un environnement de partage des ressources beaucoup plus flexible.

Typiquement, un grid computing comprend deux types de composants : les nœuds et les middlewares.

Les architectures de grid computing dépendent de trois types de nœuds de grille pour réaliser une tâche :

• Nœuds utilisateurs : un nœud utilisateur est un ordinateur qui envoie une requête au système de calcul distribué pour une ressource spécifique.

• Nœuds fournisseurs : le nœud fournisseur est l’ordinateur qui partage la ressource. Souvent, les nœuds utilisateurs et fournisseurs échangent leurs rôles, demandant une ressource à un nœud et partageant une ressource avec un autre.

• Les nœuds de contrôle : ils gèrent le réseau et allouent les différentes ressources informatiques du réseau. Le middleware, une application essentielle pour tous les réseaux informatiques en réseau, opère sur le nœud de contrôle.

Dans une infrastructure grid computing, le middleware est connu sous le nom de grid middleware et fonctionne comme une couche logicielle qui permet aux différents nœuds de communiquer et d'échanger des ressources. Le Grid Middleware est chargé de coordonner les requêtes transmises par les nœuds utilisateurs avec les ressources disponibles gérées par les nœuds fournisseurs.

Il est hautement spécialisé et capable de traiter les requêtes pour une large gamme de ressources de calcul telles que la puissance de traitement (CPU), la mémoire et le stockage. Il est essentiel au fonctionnement de l'infrastructure du grid computing, en équilibrant les ressources pour éviter toute utilisation abusive et en garantissant la sécurité et l’efficacité du système du grid computing.

Une architecture grid computing typique est composée de quatre couches comprenant les applications, les intergiciels, les ressources et une couche inférieure qui permet à chaque nœud de se connecter à un réseau :

• Couche 1 : la couche 1, également appelée « couche supérieure » dans un modèle de grid computing standard, est composée d’applications de haut niveau ayant un objectif spécifique : par exemple, une application qui effectue l’analyse ou la modélisation des données.

• Couche 2 : la deuxième couche est celle où réside l'intergiciel, qui gère les demandes des nœuds utilisateurs et alloue les ressources des nœuds fournisseurs en fonction des besoins.

• Couche 3 : la troisième couche est composée de toutes les ressources disponibles sur le réseau, telles que le processeur, la mémoire, le stockage, le matériel, les logiciels, etc.

• Couche 4 : la dernière couche, également appelée couche « ascendante » ou « fabric », permet à tous les nœuds du grid computing de se connecter. La couche 4 est composée à la fois de ressources physiques et logiques, incluant des superordinateurs, des systèmes de stockage, des systèmes de fichiers distribués (DFS) et des clusters informatiques.

Le grid computing est généralement divisé en cinq types fondamentaux en fonction de l'objectif.

Les grilles informatiques constituent le type d'infrastructure de calcul distribué le plus courant, déployé pour un large éventail de tâches de calcul haute performance (HPC). Les grilles informatiques sont très gourmandes en ressources et combinent la puissance de calcul de plusieurs ordinateurs haute performance pour effectuer des simulations complexes et résoudre des problèmes mathématiques et des algorithmes à grande échelle.

Une grille informatique permet de diviser une tâche complexe en sous-tâches plus petites et plus simples, puis d'attribuer chacune d'elles à un nœud. Ce processus, appelé « calcul parallèle » ou « programmation parallèle », réduit considérablement le temps et le coût nécessaires à la résolution de problèmes complexes et gourmands en ressources, qui font partie intégrante des technologies de pointe telles que l'intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML) et la blockchain. En raison de sa rapidité, le calcul parallèle est idéal pour les technologies avancées qui nécessitent un traitement en temps réel, telles que les voitures autonomes, la modélisation météorologique et les applications de l'Internet des objets (IdO).

Une grille de récupération, également appelée grille de récupération CPU ou cycle de nettoyage, présente une récupération et une finalité similaires à celles d'une grille informatique, mais avec une différence essentielle. Sur une grille de récupération, les nœuds et les ordinateurs ne fournissent que les ressources disponibles au réseau plus vaste. Le terme « récupération (scavenging en anglais) » dans ce contexte fait référence au processus de recherche de disponibilité sur une grille de ressources informatiques connectées.

Sur une grille de récupération, certains nœuds effectuent des tâches liées à l’objectif plus large de la grille, tandis que d’autres sont utilisés à d’autres fins sans rapport. Si les utilisateurs du réseau ont besoin d'accéder à des ordinateurs à des fins non liées au réseau, le logiciel du réseau identifie simplement les nœuds libres et les ressources informatiques disponibles, puis les attribue.

Les grilles de données sont de vastes réseaux informatiques qui connectent des ordinateurs afin d'augmenter la capacité de stockage des données. Les grilles de données divisent un ensemble de données volumineux afin qu'il puisse être stocké sur plusieurs ordinateurs connectés via un réseau. Les ordinateurs d'une grille de données échangent généralement des données et des ressources sur une vaste zone géographique, connectant ainsi des utilisateurs situés dans des endroits éloignés.

Les grilles de données sont idéales pour les tâches de calcul qui peuvent être décomposées en sous-tâches plus petites et résolues en parallèle. Elles sont largement utilisées dans les technologies de microservices et comme base pour les clouds privés où les appareils sont regroupés et une partie de leurs ressources est allouée à un usage spécifique. De plus, les machines virtuelles (VM) sont souvent présentes dans une grille de données, ce qui permet un regroupement plus efficace des ressources pour les tâches informatiques courantes telles que le traitement et le stockage des données.

Les grilles collaboratives, ou infrastructures informatiques collaboratives, permettent à des groupes d'individus d'utiliser une grille informatique pour accéder plus facilement à des travaux et des ressources partagés.

Les grilles collaboratives permettent à des équipes très dispersées de partager leur expertise et de contribuer en temps réel à la réalisation d'un objectif commun. Par exemple, les grilles collaboratives facilitent le travail de nombreux climatologues et physiciens qui s'efforcent de résoudre des problèmes grâce au partage de données et de ressources informatiques provenant de différentes universités et institutions à travers le monde.

Les grilles modulaires visent à séparer les ressources informatiques d'un système spécifique en modules distincts afin d'améliorer les performances des applications. Dans une grille modulaire, les ressources couramment partagées telles que les GPU, le stockage et la mémoire sont décomposées et recombinées pour améliorer l'efficacité de l'exécution d'applications et de services spécifiques.

L'approche modulaire permet aux équipes informatiques de faire preuve d'une plus grande flexibilité lorsqu'elles personnalisent un environnement informatique en fonction de leurs besoins. Par exemple, dans une grille modulaire, la configuration peut être adaptée pour répondre aux besoins spécifiques en ressources d'une application ou d'un service particulier.

Le grid computing permet aux entreprises de traiter de grands volumes de données plus rapidement et plus efficacement qu'avec une configuration plus traditionnelle. Les entreprises qui exploitent le grid computing ont gagné en flexibilité, en évolutivité et en rentabilité en utilisant les ressources à des fins commerciales diverses. Voici quelques-uns des avantages les plus couramment obtenus par les entreprises grâce au grid computing.

Le grid computing est largement utilisée par les grandes entreprises dans un large éventail de secteurs. Les universités ont déployé des réseaux pour résoudre des problèmes complexes et de grande envergure qui nécessitent l’utilisation de superordinateurs et la collaboration avec des collègues du monde entier. De puissants superordinateurs virtuels s’appuyant sur une infrastructure de calcul en réseau ont permis de mener à bien des tâches scientifiques et techniques complexes liées au changement climatique, à l’astrophysique et à d’autres domaines. Voici quelques-uns des cas d’utilisation les plus courants en grid computing.

• Banque : les banques utilisent le grid computing à de nombreuses fins de sécurité et de gestion des risques. En exploitant les ressources informatiques combinées d’un réseau à grande échelle, les institutions financières peuvent prévoir les fluctuations du marché boursier et identifier les tendances afin de prendre des décisions financières plus éclairées pour leurs clients. Selon l’Institute of Business Value, 78 % des banques ont déclaré avoir adopté une approche tactique de l’IA générative l’année dernière.

• Sciences de la vie : les sciences de la vie comme la biologie, la génomique et les neurosciences s’appuient de plus en plus sur le grid computing pour exploiter de grands volumes de données afin d’obtenir des informations et créer des simulations plus précises. Par exemple, dans le domaine de l’étude des gènes humains, le grid computing a facilité le traitement et l’analyse des ensembles de données générés par le séquençage de l’ADN et a aidé les chercheurs à identifier des mutations.

• Applications de l’edge computing et de l’Internet des objets (IdO) : l’edge computing, un cadre des exigences informatique distribué particulièrement pertinent pour les applications d’IA et d’IdO de pointe, utilise le grid computing pour traiter et analyser les données à leur source. Selon un récent rapport de Straits Research, l’edge computing est essentiel pour atteindre le taux de croissance annuel composé (TCAC) de 17,1 % prévu pour les six prochaines années.¹

• Réalisation de films : beaucoup d’effets spéciaux avancés que l’on voit dans les films modernes utilisent une sorte de cadre des exigences pour accélérer le traitement. Les concepteurs d’effets spéciaux s’appuient sur les services de grille pour raccourcir les délais de production et respecter les échéances lors du rendu d’images complexes.

• Jeux vidéo : les développeurs de jeux vidéo comptent sur le grid computing pour obtenir des ressources informatiques supplémentaires lorsqu’ils créent les mondes visuellement époustouflants dans lesquels les joueurs évolueront. Les systèmes de grid computing divisent les tâches informatiques volumineuses et les répartissent entre les nœuds d’un réseau d’ordinateurs connectés, ce qui réduit les délais de production.