- •Введение. Система 360
- •Семейство компьютеров
- •Обратная совместимость
- •Наследники и клоны
- •Техническое описание
- •Важные унаследованные особенности
- •Архитектура
- •Операционная система
- •Периферические устройства
- •Устройства хранения с прямым доступом (dasd)
- •Ленточные накопители
- •Линейка мэйнфреймов ibm System/370
- •1. Классическая архитектура «клиент-
- •2. Многоуровневые (многозвенные)
- •2.1. Трехуровневая архитектура.
- •2.2. Менеджеры транзакций
- •3. Архитектура peer to peer
- •2. Понятие и виды кластеров
- •2.1 Отказоустойчивые кластеры
- •2.2 Кластеры с балансировкой нагрузки
- •2.3 Высокопроизводительные кластеры
- •3. Коммуникационной среды для повышения эффективности вычислений
- •4. Классы задач, решаемые кластерами
- •5. Типичные задачи кластерных систем
- •6. Пример вычислительного кластера
- •7. Заключение. Стоит ли использовать кластер
- •Изменения Интернет с появлением xml
- •Перевод с одного языка на другой
- •Edi против xml
- •Подход к распределению данных
- •Список литературы
- •Достоинства веб-служб
- •Список литературы
- •Введение
- •Потребность в технологиях Грид
- •Требования к Grid-архитектуре
- •Описание Grid-архитектуры
- •Fabric: управление локальными ресурсами
- •Connectivity: легкость и безопасность коммуникаций
- •Resource: разделение единичных ресурсов
- •Collective: координация ресурсов
- •Applications: уровень приложений
- •Концепция распределенных grid-вычислений
- •На счет grid
- •Вычислительный grid
- •Заключение
- •Список использованных источников
- •Облачные вычисления
- •SaaS (Software-as-a-service) - по-как-услуга
- •ПреимуществаSaaS
- •Концепция облачных вычислений
- •Классификация облаков
- •Преимущества облаков
- •Открытые решения по организации облачных вычислений
- •Eucalyptus
- •OpenNebula
- •Консолидация данных
- •Существующие подходы к консолидации
- •Архитектура централизованных баз данных
- •Архитектура федеративных баз данных
- •Сравнение федеративного и централизованного подходов
- •Требования к программному обеспечению федеративных баз данных
- •Существующие платформы федеративных баз данных
- •Ibm db2 Information Integrator
- •Этапы построения среды облачных вычислений
- •Этап 1. Анализ существующих ресурсов организации
- •Этап 2. Создание прототипа среды облачных вычислений
- •Этап 3. Развертывание прототипа в полном масштабе
Концепция распределенных grid-вычислений
Последнее десятилетие характеризуется возникновением задач в науке, технике и бизнесе, требующих сверхвысоких вычислительных ресурсов и производительности сетей. Ответом индустрии было появление все более мощных компьютеров и сложного ПО. Тем не менее в этих областях все еще существует ряд задач, решение которых не под силу даже современным суперкомпьютерам. Как правило, проблемы здесь связаны с интенсивными вычислениями или обработкой громадных массивов данных. Их решение требует использования разнородных ресурсов, тогда как один суперкомпьютер не в состоянии их предоставить. Специалисты видят выход в создании сетей вычислительных ресурсов, или grid-вычислений.
Идея, лежащая в основании grid-вычислений, состоит в предоставлении вычислительных ресурсов и устройств массовой памяти таким же способом, каким поставляется электроэнергия с помощью единой энергосистемы. Это достигается посредством сложного механизма кластеризации ресурсов в Internet.
Создание столь широкомасштабной инфраструктуры требует определения и принятия стандартных протоколов и сервисов, аналогичных TCP/IP, являющихся сердцем Internet. Обычного процесса разработки и принятия необходимых стандартов для этой технологии сегодня не существует, хотя Grid Forum ведет работы в данном направлении.
Концепция grid-вычислений возникла в середине 90-х, когда для решения сложных научных и технических задач был реализован проект объединения 17 географически удаленных суперкомпьютеров в Северной Америке. С тех пор в построении подобных проектов достигнут не только значительный прогресс, но и появилась новая технология, существенно отличающаяся от современных основных технологий распределенных вычислений, которые не обеспечивают решения возникших проблем и не удовлетворяют требования координированного и динамического распределения ресурсов. Так, например, современные Internet-технологии направлены на коммуникации и обмен информацией между компьютерами, но не обеспечивают интегрированного подхода к координированному использованию ресурсов на множестве сайтов для выполнения вычислений. Технология business-to-business сосредоточивается на разделении информации ( часто с помощью централизованных серверов ). Технологии корпоративных распределенных вычислений, такие, как CORBA и Enterprise Java, позволяют разделять ресурсы, но только в пределах одной организации. Возможности и ресурсы, предоставляемые провайдерами услуг по аренде приложений ( Application Service Provider ) и дискового пространства ( Storage Service Provider ), весьма ограничены. Пожалуй, единственной технологией, поддерживающей разделение ресурсов разных сайтов, является Distributed Computing Environment ( DCE ), но для виртуальных организаций она негибка и слишком обременительна. Радикально изменить картину могут только Grid-технологии. Какие же основные проблемы они должны решить?
Прежде всего, это гетерогенность. Технология grid-вычислений подразумевает взаимодействие множества ресурсов, гетерогенных по своей природе и расположенных в многочисленных и географически удаленных административных доменах. Далее, это расширяемость. В пул объединяемых ресурсов может входить от нескольких элементов до нескольких тысяч и более. При этом возникает потенциальная возможность снижения производительности по мере увеличения пула. Следовательно, приложения, которые требуют для своего решения объединения большого числа географически удаленных ресурсов, должны разрабатываться таким образом, чтобы быть минимально чувствительными к времени задержки. И наконец, обеспечение динамичности и адаптивности. Дело в том, что при объединении большого количества ресурсов отказы элементов являются не исключением, а правилом. Поэтому управление ресурсами или приложениями должно осуществляться динамически, чтобы извлечь максимум производительности из доступных в данное время ресурсов и сервисов.
Последние пять лет усилий в этом направлении увенчались разработкой протоколов, сервисов и инструментов, позволяющих создавать среду разделения ресурсов,
обладающую необходимыми свойствами.
Хранение Применение
Обработка Операционная система
Рис:7 Концепция grid-вычислений