Computação em Cluster e em Grade (Grid)

A computação em cluster agrega máquinas em rede em um único sistema de alto desempenho, enquanto a computação em grade federa recursos entre organizações em uma infraestrutura virtual compartilhada.

Definition

Um cluster é uma coleção de computadores interconectados gerenciados como um único recurso para computação paralela ou de alto rendimento; uma grade estende isso para uma federação de recursos distribuídos e administrados autonomamente, compartilhados entre uma organização virtual por meio de protocolos comuns.

Scope

Este tópico abrange a arquitetura e o gerenciamento de clusters de computação — interconexões, agendadores de lote e gerentes de recursos — e o paradigma de computação em grade que federa recursos heterogêneos e geograficamente distribuídos entre domínios administrativos em organizações virtuais. Abrange o agendamento de tarefas, descoberta e alocação de recursos, e computação de alto rendimento para varredura de parâmetros e cargas de trabalho embaraçosamente paralelas.

Core questions

• Como as tarefas são agendadas e os recursos alocados em um cluster compartilhado?
• Como os recursos pertencentes a diferentes organizações podem ser federados e compartilhados com segurança?
• Quais cargas de trabalho são melhor atendidas pela computação de alto rendimento em vez da computação paralela fortemente acoplada?

Key theories

Organizações virtuais e arquitetura de grade

O conceito de grade define protocolos para compartilhar recursos de computação, armazenamento e dados entre limites organizacionais para formar organizações virtuais, com serviços em camadas para segurança, gerenciamento de recursos e descoberta.

Agendamento de lote e gerenciamento de recursos

Os gerentes de recursos de cluster enfileiram e alocam tarefas em nós de acordo com políticas que equilibram utilização, justiça e prioridade, uma função central tanto para clusters quanto para grades.

Computação de alto rendimento

Para cargas de trabalho compostas por muitas tarefas independentes, os sistemas aproveitam a capacidade ociosa e distribuída para maximizar as tarefas concluídas em longos períodos, em vez de minimizar a latência de qualquer computação única.

Clinical relevance

Clusters e grades sustentam a computação científica — da física e bioinformática a grandes colaborações que compartilham dados e computação — e suas ideias de agendamento e gerenciamento de recursos se aplicam diretamente às plataformas atuais de orquestração de nuvem e contêineres.

History

Clusters de estações de trabalho comerciais surgiram na década de 1990 como uma alternativa econômica aos supercomputadores; a visão de grade de Foster e Kesselman (final da década de 1990, formalizada em 2001) estendeu o compartilhamento entre instituições, e sistemas como o Condor demonstraram computação de alto rendimento em larga escala que prefigurou a nuvem.

Key figures

• Ian Foster
• Carl Kesselman
• Miron Livny

Seminal works

• foster2001
• foster2004
• thain2005

Frequently asked questions

Como uma grade difere de um único cluster?

Um cluster geralmente é homogêneo e está sob uma única autoridade administrativa, enquanto uma grade federa recursos heterogêneos pertencentes a diferentes organizações. As grades, portanto, devem resolver problemas mais difíceis de segurança entre domínios, confiança e descoberta de recursos que um único cluster evita.