Che cos’è il grid computing?

Il grid computing consiste in un cluster de­cen­tra­to di computer collegati tra loro che formano un su­per­com­pu­ter virtuale. La capacità di calcolo di­stri­bui­ta fles­si­bil­men­te consente di svolgere ope­ra­zio­ni complesse con più risorse con­tem­po­ra­nea­men­te e ot­ti­miz­za­re il carico sull’in­fra­strut­tu­ra.

Il grid computing rientra nel di­stri­bu­ted computing. Per di­stri­bu­ted computing si intendono delle in­fra­strut­tu­re digitali co­sti­tui­te da computer autonomi ma in­ter­con­nes­si. So­li­ta­men­te tale con­ca­te­na­zio­ne è in­di­pen­den­te dal tipo di hardware, con­sen­ten­do di collegare tra loro computer con diverse capacità e con­fi­gu­ra­zio­ni. In questo modo le ap­pli­ca­zio­ni e i processi di­stri­bui­ti vengono eseguiti su vari di­spo­si­ti­vi at­tra­ver­so il col­le­ga­men­to delle singole unità di calcolo. Le unità di calcolo possono a loro volta co­mu­ni­ca­re tra di loro all’interno della rete e risolvere i problemi sia a livello locale che regionale.

La dif­fe­ren­za tra di­stri­bu­ted computing e grid computing è sottile. Il di­stri­bu­ted computing può assumere diverse forme di ela­bo­ra­zio­ne dati de­cen­tra­liz­za­ta all’interno di una con­ca­te­na­zio­ne di computer. Il termine grid computing, invece, definisce un su­per­com­pu­ter virtuale formato dalla con­nes­sio­ne di computer li­be­ra­men­te combinati e impiegato per eseguire processi e ope­ra­zio­ni di calcolo par­ti­co­lar­men­te intensive. I server e i computer in­ter­con­nes­si mettono a di­spo­si­zio­ne le proprie risorse e capacità di calcolo al fine di rendere le pre­sta­zio­ni ne­ces­sa­rie più fa­cil­men­te scalabili.

Con il grid computing vengono sfruttati i punti di forza dei cluster di computer in modalità de­cen­tra­ta e so­vra­re­gio­na­le sotto forma di griglie. Mentre i cluster di computer sono composti so­li­ta­men­te da cluster di con­ca­te­na­zio­ni di computer limitate a livello locale, il grid computing si basa su capacità di calcolo di una con­ca­te­na­zio­ne di computer so­vra­re­gio­na­le. A essere collegati non sono soltanto i computer ma anche le banche dati, gli hardware e i software, così come le capacità di calcolo.

All’interno della griglia (grid), i provider collegano risorse di calcolo di­stri­bui­te sia a livello globale che locale, at­tra­ver­so in­ter­fac­ce (nodi) e midd­leware, suddivisi in or­ga­niz­za­zio­ni virtuali, che a loro volta co­mu­ni­ca­no quali risorse devono occuparsi di una de­ter­mi­na­ta ope­ra­zio­ne, o meglio, sta­bi­li­sco­no come di­stri­bui­re nel migliore dei modi la capacità di calcolo in relazione a ogni singola ap­pli­ca­zio­ne.

Il grid computing trova impiego sia per fini com­mer­cia­li che per l’analisi e l’ela­bo­ra­zio­ne dei dati scien­ti­fi­ca o economica. Se dei processi complessi ri­chie­do­no maggiore capacità di calcolo di quella fornita da un computer o da un cluster locale di computer, il grid computing può aiutare a integrare, ana­liz­za­re o rap­pre­sen­ta­re grandi quantità di dati. Nel grid computing non è richiesto alcun hardware speciale. Piuttosto, i midd­leware tra computer collegati fanno sì che le capacità di calcolo rimaste libere siano messe a di­spo­si­zio­ne all’interno dell’or­ga­niz­za­zio­ne virtuale.

Il grid computing non è limitato a settori di impiego specifici poiché la con­ca­te­na­zio­ne di cluster di computer può servire agli scopi più svariati. Gli ambiti di uso più noti dei su­per­com­pu­ter virtuali sono l’analisi scien­ti­fi­ca ed economica dei big data, ovvero enormi quantità di dati e si­mu­la­zio­ni che ri­chie­do­no calcoli ad alta intensità. Queste ri­guar­da­no le ricerche nell’ambito delle scienze naturali e nel campo medico, ma anche me­teo­ro­lo­gi­co, in­du­stria­le o della fisica delle par­ti­cel­le. Un esempio potrebbe essere il grande espe­ri­men­to del Large Hadron Collider eseguito dal CERN.

Per definire e clas­si­fi­ca­re il grid computing dif­fe­ren­zian­do­lo da altre tec­no­lo­gie come il cluster computing o il peer-to-peer computing, ci sono tre fattori prin­ci­pa­li:

• Coor­di­na­men­to de­cen­tra­le, locale o globale di risorse quali i cluster di computer, l’analisi dei dati, la memoria di massa e le banche dati
• In­ter­fac­ce stan­dar­diz­za­te e aperte (nodi) e midd­leware (pro­to­col­li o insieme di pro­to­col­li) che con­net­to­no le unità di calcolo con la main grid e che di­stri­bui­sco­no i compiti/ope­ra­zio­ni
• Di­spo­ni­bi­li­tà di una qualità di servizio non banale per di­stri­bui­re i flussi di dati in maniera ottimale e garantire sca­la­bi­li­tà costante e tra­smis­sio­ne dei dati af­fi­da­bi­le anche nel caso di ope­ra­zio­ni di calcolo ad alta intensità

Inoltre, il grid computing è sud­di­vi­si­bi­le in diverse clas­si­fi­ca­zio­ni:

• Computing grid (griglia di calcolo): la forma più comune del grid computing, dove gli utenti di grid usano la capacità di calcolo combinata di un su­per­com­pu­ter virtuale messo a di­spo­si­zio­ne dal grid provider per di­stri­bui­re e scalare i processi di calcolo ad alta intensità.
• Data grid (griglia di dati): i data grid mettono a di­spo­si­zio­ne le capacità di calcolo dei computer con­ca­te­na­ti per con­sen­ti­re di valutare, rap­pre­sen­ta­re, tra­smet­te­re, con­di­vi­de­re e ana­liz­za­re grandi quantità di dati tramite i nodi di grid.
• Knowledge grid: questa struttura sfrutta le capacità di su­per­com­pu­ting del grid per scan­sio­na­re, mettere in con­nes­sio­ne, rac­co­glie­re, valutare e strut­tu­ra­re i grandi record di dati e le banche dati.
• Ressource grid: questo tipo di sistemi de­fi­ni­sco­no le gerarchie combinate nel grid dei fornitori e utenti di grid e provider di risorse. Un modello sta­bi­li­sce quali provider di risorse possono mettere a di­spo­si­zio­ne tramite in­ter­fac­ce le relative capacità di ar­chi­via­zio­ne e di calcolo, i record di dati, software e hardware, ap­pli­ca­zio­ni, sensori, mi­su­ra­to­ri e altri strumenti.
• Service grid: i provider di service grid mettono a di­spo­si­zio­ne degli utenti di grid le com­po­nen­ti e le capacità con­ca­te­na­te dei provider di risorse come servizio completo. Il grid computing combina le pre­sta­zio­ni di calcolo con l’orien­ta­men­to al servizio.

• Coor­di­na­men­to e gestione di processi e ope­ra­zio­ni mul­ti­di­spo­si­ti­vo
• Sca­la­bi­li­tà eco­no­mi­ca­men­te van­tag­gio­sa dei processi grazie alle pre­sta­zio­ni di calcolo e agli spazi di ar­chi­via­zio­ne combinati
• Ela­bo­ra­zio­ne, analisi e rap­pre­sen­ta­zio­ne si­mul­ta­nee/parallele di grandi quantità di dati grazie alle con­ca­te­na­zio­ni di computer
• Ope­ra­zio­ni complesse eseguite in maniera più ef­fi­cien­te e veloce
• Carico af­fi­da­bi­le e sfrut­ta­men­to ottimale dell’in­fra­strut­tu­ra IT grazie alle or­ga­niz­za­zio­ni virtuali e alla di­stri­bu­zio­ne fles­si­bi­le delle ope­ra­zio­ni
• Minor rischio di mal­fun­zio­na­men­ti, poiché le capacità sono di­stri­bui­te in modo fles­si­bi­le e modulare all’interno del grid
• Nessun grande in­ve­sti­men­to ne­ces­sa­rio per l’in­fra­strut­tu­ra server

• In alcune cir­co­stan­ze l’am­mi­ni­stra­zio­ne risulta complessa e alcune com­po­nen­ti di sistema in­com­pa­ti­bi­li
• Le pre­sta­zio­ni di calcolo non aumentano in maniera lineare con il numero dei computer collegati