O Grid Computing é um novo conceito que explora as potencialidades das redes de computadores, com o objetivo específico de disponibilizar camadas virtuais que permitem a um usuário ter acesso a aplicações altamente exigentes, bem como aderir a comunidades virtuais de grande escala, com uma grande diversidade de recursos de computação e de repositórios de informações.
A diferença existente entre a computação distribuída e computação em grade de dá pelo fato de que a computação distribuída é um conceito que vem dos anos 80 e 90, e consiste na possibilidade de resolver um determinado problema computacional através da utilização de diferentes recursos distribuídos geograficamente. A computação distribuída passa a ser uma “Computação em Grade” no momento em que existe uma infra-estrutura física e uma infra-estrutura lógica (software) que permita coordenar os trabalhos que vão ser processados e garantir a sua qualidade de serviço.
O Grid é um caso particular da computação distribuída, uma vez que os Grids são orientados essencialmente para aplicações que precisam de uma grande capacidade de cálculos, ou enormes quantidades de dados transmitidos de um lado para o outro, ou as duas.
O nome Grid foi idealizado baseado nas malhas de interligação dos sistemas de energia elétrica (power-grids), em que um usuário utiliza a eletricidade sem ao menos saber em que local ele foi gerada, sendo totalmente transparente aos seus usuários.
Figura 2: Visão de um Grid Computacional TeraGrid.
O surgimento das Grids Computacionais nasceu da comunidade de Processamento de Alto Desempenho (PAD). O conceito foi apresentado pelos pesquisadores Ian Foster e Carl Kesselman, sendo composto por uma infra-estrutura de hardware e software que permite-nos acesso a grandes capacidades computacionais geograficamente distribuídas, de forma confiável, consistente, econômica e persistente. Na verdade o conceito é antigo, mas com uma nova dinâmica, em que se pode utilizar a capacidade de computação (ex. Storage/CPU) sem ter que se preocupar de onde vem, como é mantida, fazendo uma metáfora às redes elétricas.
Chamamos de Organização Virtual (VO) quando temos participantes que desejam compartilhar recursos para poder concluir uma tarefa. Além disso, o compartilhamento esta além de apenas troca de documentos, isto pode envolver acesso direto a software remoto, computadores, dados, sensores e outros recursos.
Ian Forster traduz os conceitos de Grid de duas formas clássicas: “Compartilhamento de recursos coordenados e resolução de problemas em organizações virtuais multi-institucionais dinâmicas” e “Grids Computing são sistemas de suporte à execução de aplicações paralelas que acoplam recursos heterogêneos distribuídos, oferecendo acesso consistente e barato aos recursos, independente de sua posição física. A tecnologia de Grids Computing possibilita agregar recursos computacionais variados e dispersos em um único ´supercomputador virtual´, acelerando a execução de várias aplicações paralelas. Grids se tornaram possíveis nos últimos anos, devido a grande melhoria em desempenho e redução de custo, tanto de redes de computadores quanto de microprocessadores”.
A computação em grade está gerando especulações não somente na área científica, mas também na empresarial (IBM, HP/Compaq, Oracle, Sun e Fujitsu), pois irá permitir a redução de custos e tempo, aumento de produtividade, compartilhamento de recursos e informações, dentre outras possibilidades. Com sua expansão, pode-se chegar, no final, em algo como a formação de um Grid Global, uma rede distribuída global de colaborações entre seus participantes, capaz de prover recursos talvez inatingíveis por um cluster isolado. E isto já está sendo feito em diversos países do mundo, inclusive no Brasil.
Grids são construídos como um grupamento de serviços básicos independentes. Um aspecto essencial dos serviços de Grid é que esses estão disponíveis uniformemente através dos ambientes distribuídos na Grid. Os serviços são agrupados em um sistema integrado, também chamado de middleware. Exemplos de ferramentas atuais de Grid incluem Globus, Legion, OpenGrid, AppLeS.
Figura 3: Diversos Centros de Supercomputação interligados, formando um cluster de clusters (Projeto TeraGrid).
O Grid permite também o uso de técnicas de programação paralela por passagem de mensagens. O ambiente MPI (“Message Passing Interface”) está disponível no Grid através da versão MPICH-G2 (versão portátil do MPI para o Globus). O padrão MPI define uma biblioteca de rotinas que implementam uma comunicação ponto a ponto, em que a operação “send” é usada para iniciar uma transferência de dados entre dois programas concorrentes e a operação “receive” é usada para obter dados do sistema no espaço de memória da aplicação; existem ainda operações coletivas envolvendo múltiplos processos. Mas que devido a alta latência provocada na comunicação entre processos, as aplicações devem ser construídas com uma granularidade bem projetada de tal forma que se comuniquem o mínimo possível. Então, as aplicações mais adequadas ao Grid são as que possuem tarefas independentes (bag of tasks), pois as tarefas não dependem da execução de outras e podem ser executadas em qualquer ordem.
O Grid Computing é um desafio bem maior do que formas mais simples de computação paralela e distribuída. Hoje, a maioria dos projetos de Grid permanecem localizados nos centros de supercomputação e laboratórios universitários. Os centros de pesquisa são ligados a conexões em rede cerca de 20 vezes mais rápidas do que as conexões de banda largas normais, são equipadas com sistemas de armazenamento capazes de lidar com vastos arquivos de dados e com computadores de alta performance. O Grid Computing é um conceito sobre o qual existe ainda uma grande expectativa e que poderá evoluir em diferentes direções, mas que é já hoje entendido como a próxima geração da Web para a comunidade científica. |
