# 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. ## Grid computing: definizione Il grid computing rientra nel [distributed computing](https://www.ionos.it/digitalguide/server/know-how/distributed-computing/ "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. ## Come funziona il grid computing? 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. ## Gli ambiti di impiego del grid computing 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**](https://www.ionos.it/digitalguide/online-marketing/analisi-web/cosa-sono-i-big-data/ "Cosa sono i 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. ## Le classificazioni del grid computing 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. ## Grid computing vs cloud computing: qual è la differenza? Il grid computing non va confuso con il cloud computing. Con il grid computing vengono collegate più risorse tramite una **combinazione decentrale dei computer** in un supercomputer virtuale. I grid provider posseggono le infrastrutture delle applicazioni e dei computer collegati. Nel [cloud computing](https://www.ionos.it/digitalguide/server/know-how/cloud-computing/ "Cloud computing"), invece, i cloud provider mettono a disposizione la capacità di calcolo, gli spazi di archiviazione e i servizi a livello globale tramite cloud hosting, tuttavia le prestazioni di calcolo sono organizzate centralmente all’interno del [cloud](https://www.ionos.it/digitalguide/server/know-how/cose-un-cloud/ "Cos’è un cloud"). I [vantaggi del cloud computing](https://www.ionos.it/digitalguide/server/know-how/i-vantaggi-del-cloud-computing/ "I vantaggi del cloud computing") sono, ad esempio, le infrastrutture IT esternalizzate e scalabili, gli spazi di archiviazione su cloud e uno sforzo informatico ridotto. Le aziende e gli utenti privati possono usare i servizi cloud per diverse operazioni in modo centralizzato e a un prezzo economico, senza dover disporre di risorse proprie. Il grid computing, invece, offre il vantaggio di poter elaborare quantità enormi di dati ed eseguire processi complessi a un prezzo economico grazie alla **capacità di grid combinate**, senza avere un data center proprio. [![Immagine: Rappresentazione grafica del grid computing e del cloud computing](https://www.ionos.it/digitalguide/fileadmin/_processed_/c/6/csm_grid_vs_cloud_en_19a60ac6ef.webp "Rappresentazione grafica del grid computing e del cloud computing")](https://www.ionos.it/digitalguide/fileadmin/DigitalGuide/Schaubilder/grid_vs_cloud_en.png) Rappresentazione grafica del grid computing e del cloud computing ## Grid computing: vantaggi e svantaggi ### Vantaggi - 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 ### Svantaggi - 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 This is a markdown version of: [https://www.ionos.it/digitalguide/server/know-how/grid-computing/](https://www.ionos.it/digitalguide/server/know-how/grid-computing/) for AI/LLM consumption.