Cos'è il grid computing?

Entrambi i tipi di calcolo si basano su un'infrastruttura di calcolo condivisa, ma il grid computing si concentra maggiormente sulla risoluzione di problemi scientifici o ingegneristici su larga scala, mentre il calcolo distribuito si concentra su compiti più semplici.

Il grid computing è spesso associato a un tipo di elaborazione noto come "grand challenge", ovvero un problema informatico basato sulla scienza o sull'ingegneria che ha ampie applicazioni. Forse il grand challenge più noto che il grid computing ha contribuito a sostenere è il Large Hadron Collider del CERN, l'acceleratore di particelle più potente al mondo.

Oltre ad affrontare grandi sfide, il grid computing viene utilizzato anche per una varietà di scopi aziendali più pratici, tra cui la gestione dei dati e l'analisi dei dati ad alta velocità, la generazione di insight, la ricerca, le complesse simulazioni meteorologiche e finanziarie e il calcolo ad alte prestazioni (HPC).

Il cloud computing, ovvero l'accesso on-demand alle risorse di calcolo tramite internet, è simile al grid computing ma diverso in diversi aspetti importanti. Sebbene le infrastrutture di cloud computing e grid computing siano entrambe considerate sistemi distribuiti, il cloud computing si basa su un modello client-server altamente flessibile gestito centralmente, facilmente accessibile per gli utenti. Nel cloud, le aziende accedono ai servizi tramite internet utilizzando protocolli standard e pagano solo per le risorse di calcolo di cui hanno bisogno.

Il grid computing, invece, si basa su un'infrastruttura gestita in modo collaborativo in cui le risorse sono di proprietà e gestite da un'unica organizzazione. Questo lo rende ottimale per le aziende che eseguono workload costanti, ma lo rende più difficile da accedere e meno scalabile rispetto alle architetture di cloud computing. Piuttosto che utilizzare i protocolli informatici standard per accedere a un determinato servizio, ad esempio, gli utenti di grid devono utilizzare i middleware di grid, applicazioni specializzate per le architetture di grid computing.

Un ambiente di grid computing è composto da diversi nodi, che sono computer, dispositivi e risorse programmati per svolgere un compito specifico. Questo aspetto del grid computing lo rende più diversificato rispetto al cluster computing, un altro tipo di calcolo in cui le risorse di calcolo sono condivise su una rete.  Mentre i cluster di computer hanno hardware e compiti fissi, il grid computing dispone di un ambiente di condivisione delle risorse molto più flessibile.

Tipicamente, una rete di grid computing comprende due tipi di componenti: nodi e middleware.

Le architetture di grid computing dipendono da tre tipi di nodi di griglia per completare un'attività di grid computing:

• Nodi utente: il nodo utente è un computer che invia una richiesta al sistema di grid computing per una risorsa specifica.

• Nodi provider: il nodo provider è il computer che condivide la risorsa. Spesso, i nodi utente e provider si scambiano ruoli, richiedendo una risorsa a un nodo e condividendo una risorsa con un altro.

• Nodi di controllo: i nodi di controllo gestiscono la rete e assegnano le varie risorse informatiche sulla griglia. Il middleware, un'applicazione essenziale per tutte le reti di grid computing, gira sul nodo di controllo.

In un'infrastruttura di grid computing, il middleware è noto come grid middleware e funziona come un livello software che consente ai vari nodi di comunicare e scambiare risorse. Il grid middleware è responsabile del coordinamento delle richieste facilitate dai nodi utente con le risorse disponibili mantenute dai nodi fornitori.

Il grid middleware è altamente specializzato e in grado di gestire le richieste di un'ampia gamma di risorse di calcolo, come la potenza di elaborazione (CPU), la memoria e lo storage. È fondamentale per la funzionalità dell'infrastruttura di rete, per bilanciare le risorse al fine di evitare un uso improprio e per garantire che il sistema di grid computing funzioni in modo sicuro ed efficiente.

Un'architettura tipica di grid computing è composta da quattro livelli che comprendono applicazioni, middleware, risorse e uno strato inferiore che permette a ogni nodo di connettersi a una rete:

• Livello 1: il primo livello, noto anche come "livello superiore" in un modello di grid computing standard, è costituito da applicazioni di alto livello con uno scopo specifico, ad esempio un'applicazione che esegue l'analisi o la modellazione dei dati.

• Livello 2: il secondo livello di un'architettura di grid computing è quello in cui risiede il middleware, gestendo le richieste dai nodi utente e allocando le risorse dai nodi provider secondo necessità.

• Livello 3: il terzo livello di una rete di grid computing è costituito da tutte le risorse disponibili sulla rete, come CPU, memoria, storage, hardware, software e altro ancora.

• Livello 4: l'ultimo livello, noto anche come livello "inferiore" o "fabric", consente a tutti i nodi della rete di gird computing di connettersi. Il livello 4 è costituito da risorse sia fisiche che logiche, tra cui supercomputer, sistemi di archiviazione, file system distribuiti (DFS) e cluster di computer.

Il grid computing è in genere suddiviso in cinque tipi fondamentali in base allo scopo.

Le griglie computazionali sono il tipo più comune di infrastruttura di grid computing, distribuite per una vasta gamma di compiti di calcolo ad alte prestazioni (HPC). Il grid computing computazionale è un sistema ad alta intensità di risorse, che combina la potenza di calcolo di più computer ad alte prestazioni per eseguire simulazioni complesse e risolvere problemi matematici e algoritmi su larga scala.

Una griglia computazionale può suddividere un compito complesso in compiti secondari più piccoli e semplici e assegnare ciascuno a un nodo. Questo processo, noto come parallel computing o programmazione parallela, riduce notevolmente il tempo e i costi per risolvere problemi complessi e ad alta intensità di risorse che sono parte integrante di tecnologie all'avanguardia come intelligenza artificiale (AI), machine learning (ML) e blockchain. Grazie alla sua velocità, il parallel computing è ideale per le tecnologie avanzate che richiedono un'elaborazione in tempo reale, come le auto a guida autonoma, la modellazione meteorologica e le applicazioni Internet of Things (IoT).

Una scavenging grid, nota anche come scavenging grid della CPU o ciclo di scavenging, ha un layout e uno scopo simile a una griglia computazionale, ma con una differenza fondamentale. In una scavenging grid, i nodi e i computer contribuiscono solo alle risorse disponibili della griglia più grande. Il termine scavenging in questo contesto si riferisce al processo di ricerca della disponibilità di una griglia di risorse informatiche collegate.

In una griglia di recupero, alcuni nodi svolgono compiti legati allo scopo più ampio della griglia mentre altri vengono utilizzati per altri scopi non correlati. Se gli utenti di rete devono accedere ai computer per scopi non legati alla rete, il software della rete identifica semplicemente i nodi liberi e le risorse di calcolo disponibili e li alloca.

I data grid sono grandi reti di calcolo a griglia che collegano i computer per aumentare la capacità data storage . Il data grid computing scompone un ampio set di dati in modo che possa essere memorizzato su più computer connessi in rete. I computer su un data grid tipicamente scambiano dati e risorse su un'ampia area geografica, collegando gli utenti in località remote.

Le griglie di dati sono ideali per attività di calcolo che possono essere suddivise in attività secondarie più piccole e risolte in parallelo. Sono ampiamente utilizzati nelle tecnologie dei microservizi e come base per cloud privati in cui i dispositivi vengono aggregati insieme e una parte delle loro risorse viene allocata a uno scopo specifico. Inoltre, le macchine virtuali (VM) sono spesso presenti in una griglia di dati, permettendo un pooling più efficiente delle risorse per compiti di calcolo comuni come l'elaborazione e l'archiviazione dei dati.

Le griglie collaborative, o framework di grid-computing collaborativi, consentono a gruppi di individui di utilizzare una griglia per accedere più facilmente al lavoro e alle risorse condivise.

Le griglie collaborative consentono a team ampiamente dispersi di condividere competenze e contribuire al lavoro in tempo reale, perseguendo un obiettivo comune. Ad esempio, le griglie collaborative permettono il lavoro di molti scienziati del clima e fisici che lavorano per risolvere problemi attraverso dati condivisi e risorse da diverse università e istituzioni in tutto il mondo.

Le griglie modulari sono focalizzate sulla separazione delle risorse di calcolo all'interno di uno specifico sistema in moduli separati per aumentare le prestazioni delle applicazioni. In una rete modulare, le risorse comunemente condivise come GPU, storage e memoria vengono scomposte e ricombinate per una maggiore efficienza nell'esecuzione di applicazioni e servizi.

L'approccio modulare consente ai team IT di essere più flessibili nella personalizzazione di un ambiente di calcolo per adattarlo alle proprie esigenze. Ad esempio, in una griglia modulare, la configurazione può essere personalizzata per soddisfare le esigenze specifiche di risorse di una singola applicazione o servizio.

Il grid computing consente alle imprese di elaborare grandi volumi di dati in modo più rapido ed efficiente rispetto a un contesto più tradizionale. Le aziende che sfruttano il grid computing hanno ottenuto maggiore flessibilità, scalabilità e convenienza, utilizzando le risorse per una serie di scopi aziendali. Ecco alcuni dei vantaggi più comuni che le organizzazioni hanno ottenuto dal grid computing.

Il grid computing è ampiamente utilizzato da grandi organizzazioni in una vasta gamma di settori. Le università hanno implementato griglie per risolvere problemi grandi e complessi che coinvolgono supercomputer e la collaborazione con colleghi in tutto il mondo. Supercomputer virtuali potenti, basati su un framework di grid computing, hanno affrontato compiti scientifici e ingegneristici complessi legati al cambiamento climatico, all’astrofisica e altro ancora. Ecco alcuni dei casi d’uso più comuni del grid computing.

• Banking: le banche utilizzano il grid computing per una vasta gamma di scopi di sicurezza e gestione del rischio. Utilizzando le risorse di calcolo combinate di una rete su larga scala, le istituzioni finanziarie possono prevedere i cambiamenti del mercato azionario e scoprire tendenze per aiutare i propri clienti a prendere decisioni finanziarie più intelligenti. Secondo l’Institute of Business Value, il 78% delle banche ha dichiarato di aver adottato un approccio tattico all’gen AI l’anno scorso.

• Scienze naturali: le scienze della vita, come biologia, genomica e neuroscienze, si affidano sempre più al grid computing per estrarre grandi volumi di dati alla ricerca di informazioni e creare simulazioni più accurate. Ad esempio, nello studio dei geni umani, il grid computing ha aiutato a elaborare e analizzare set di dati generati dal sequenziamento del DNA e ha aiutato i ricercatori a identificare mutazioni.

• Edge computing e applicazioni Internet of Things (IoT): l’edge computing, un framework di calcolo distribuito particolarmente rilevante per le app AI e IoT all’avanguardia, utilizza il grid computing per elaborare e analizzare i dati alla sua origine. Secondo un recente report di Straits Research, l’edge computing è essenziale per il forte tasso di crescita annuale composto (CAGR) del grid computing, previsto al 17,1 % nei prossimi sei anni¹

• Cinema: molti degli effetti speciali avanzati che vediamo oggi nei film utilizzano una sorta di framework di grid computing per velocizzare l’elaborazione. I designer di effetti speciali si affidano ai servizi grid per abbreviare le tempistiche di produzione e rispettare le scadenze durante il rendering di immagini complesse.

• Giochi: gli sviluppatori di videogiochi si affidano al grid computing per ottenere risorse di calcolo aggiuntive durante la creazione dei mondi visivamente spettacolari in cui i giocatori vivranno. I sistemi di grid computing dividono le attività di elaborazione di grandi dimensioni e le assegnano ai nodi di una rete connessa di computer, abbreviando i tempi di produzione.