그리드 컴퓨팅

Grid computing

그리드 컴퓨팅은 공통의 목표를 달성하기 위해 널리 분산된 컴퓨터 자원을 사용하는 것입니다.컴퓨팅 그리드는 많은 파일을 포함하는 인터랙티브하지 않은 워크로드를 가진 분산 시스템이라고 할 수 있습니다.그리드 컴퓨팅은 클러스터 컴퓨팅과 같은 기존의 고성능 컴퓨팅 시스템과 구별됩니다.그리드 컴퓨터에는, 각 노드가 다른 태스크/애플리케이션을 실행하도록 설정되어 있습니다.또한 그리드 컴퓨터는 클러스터 [1]컴퓨터보다 더 이질적이고 지리적으로 분산되어 있는 경향이 있습니다(따라서 물리적으로 결합되어 있지 않습니다).단일 그리드를 특정 애플리케이션 전용으로 사용할 수 있지만 일반적으로 그리드는 다양한 용도로 사용됩니다.그리드는 종종 범용 그리드 미들웨어 소프트웨어 라이브러리로 구성됩니다.그리드 크기는 상당히 [2]클 수 있습니다.

그리드는 대규모 작업을 수행하기 위해 함께 작동하는 느슨하게 연결된 많은 네트워크로 구성분산 컴퓨팅의 한 형태입니다.특정 애플리케이션에서는 분산 컴퓨팅 또는 그리드 컴퓨팅은 이더넷 등의 기존 네트워크 인터페이스에 의해 컴퓨터 네트워크(프라이빗 또는 퍼블릭)에 접속된 완전한 컴퓨터(온보드 CPU, 스토리지, 전원 장치, 네트워크 인터페이스 등)에 의존하는 특수한 병렬 컴퓨팅으로 간주될 수 있습니다.이는 많은 프로세서가 로컬 고속 컴퓨터 버스로 연결되어 있는 슈퍼 컴퓨터의 전통적인 개념과는 대조적입니다.자원봉사를 통한 전산집약적 과학, 수학, 학술문제 등에 응용되어 왔으며, 의약품 발견, 경제예측, 지진분석, 백오피스 데이터 처리 등 다양한 응용분야에서 전자상거래 및 웹서비스를 지원하고 있습니다.

그리드 컴퓨팅은 여러 관리 도메인의 컴퓨터를 결합하여 하나의 목표를 [3]달성하고 하나의 태스크를 해결하며 빠르게 사라질 수 있습니다.그리드 크기는 기업 내 컴퓨터 워크스테이션 네트워크에 연결된 소규모에서 많은 기업 및 네트워크에 걸친 대규모 공공 협업까지 다양할 수 있습니다."제한 그리드의 개념은 노드 내 협력이라고도 할 수 있는 반면, 더 크고 넓은 그리드의 개념은 노드 간 협력을 나타낼 수 있다."[4]

그리드상의 어플리케이션 조정은 복잡한 작업이 될 수 있습니다.특히 분산 컴퓨팅 자원의 정보 흐름을 조정할 때는 더욱 그렇습니다.그리드 워크플로우 시스템은 그리드 컨텍스트에서 일련의 계산 또는 데이터 조작 단계 또는 워크플로우를 구성 및 실행하도록 특별히 설계된 워크플로우 관리 시스템의 특수한 형태로 개발되었습니다.

그리드와 기존 슈퍼컴퓨터의 비교

일반적으로 "분산" 또는 "그리드" 컴퓨팅은 일반적인 범용 하드웨어 생산 네트워크 인터페이스로 네트워크(프라이빗, 퍼블릭 또는 인터넷)에 접속되어 있는 완전한 컴퓨터(온보드 CPU, 스토리지, 전원, 네트워크 인터페이스 등)에 의존하는 특수한 병렬 컴퓨팅입니다.이러한 컴퓨팅의 효율은 d의 저수준에 비해 낮습니다.소수의 커스텀 슈퍼컴퓨터를 esign 및 구축합니다.주요 성능 단점은 다양한 프로세서와 로컬 스토리지 영역에 고속 연결이 없다는 것입니다.따라서 이 배열은 프로세서 [5]간에 중간 결과를 전달할 필요 없이 여러 병렬 연산을 독립적으로 수행할 수 있는 애플리케이션에 적합합니다.일반적으로 지리적으로 분산된 그리드의 하이엔드 확장성은 공용 인터넷의 [6]용량에 비해 노드 간 연결 필요성이 낮기 때문에 유리합니다.

프로그래밍과 [clarification needed]MC의 차이도 있습니다.커스텀 운영체제를 탑재한 슈퍼컴퓨터의 환경에서 실행할 수 있는 프로그램을 작성하거나 동시성 문제를 해결하기 위해 프로그램을 필요로 하는 것은 비용이 많이 들고 어려울 수 있습니다.문제를 적절히 병렬화할 수 있는 경우, "씬"의 "그리드" 인프라스트럭처 레이어를 사용하면 동일한 문제의 다른 부분이 주어진 기존의 독립형 프로그램을 여러 머신에서 실행할 수 있습니다.이것에 의해, 1대의 종래의 머신으로 기입과 디버깅이 가능하게 되어, 같은 프로그램의 복수의 인스턴스가 동시에 같은 공유 메모리와 스토리지 스페이스로 실행되어 발생하는 복잡함을 해소할 수 있습니다.

설계상의 고려사항과 변화

분산 그리드의 한 가지 특징은 하나 이상의 개인 또는 조직(복수의 관리 도메인이라고 함)에 속하는 컴퓨팅 리소스에서 구성할 수 있다는 것입니다.이를 통해 유틸리티 컴퓨팅과 같이 상거래를 촉진하거나 자원봉사 컴퓨팅 네트워크를 쉽게 조립할 수 있습니다.

이 기능의 한 가지 단점은 실제로 계산을 수행하는 컴퓨터가 완전히 신뢰할 수 없다는 것입니다.따라서 시스템 설계자는 오작동 또는 악의적인 참가자가 허위, 오도 또는 잘못된 결과를 초래하지 않도록 방지하고 시스템을 공격 벡터로 사용하는 방법을 도입해야 합니다.여기에는 많은 경우 작업을 다른 노드에 랜덤하게 할당하고(아마도 소유자가 다를 수 있음), 적어도2개의 다른 노드가 특정 작업 유닛에 대해 같은 응답을 보고하는지 확인해야 합니다.불일치는 오작동과 악성 노드를 식별할 수 있습니다.다만, 하드웨어에 대한 중앙 제어가 없기 때문에, 노드가 랜덤하게 네트워크로부터 드롭 되지 않는 을 보증하는 방법은 없습니다.일부 노드(노트북이나 다이얼 업 인터넷 고객 등)는 계산은 가능하지만 예측 불가능한 기간 동안 네트워크 통신은 사용할 수 없습니다.이러한 변화는 대규모 작업 유닛을 할당하고(따라서 지속적인 네트워크 접속의 필요성을 줄입니다), 특정 노드가 예상 시간 내에 결과를 보고하지 못한 경우 작업 유닛을 재할당함으로써 해결할 수 있습니다.

그리드 컴퓨팅 초기 사회적 호환성 문제 중 하나는 그리드 개발자가 고성능 컴퓨팅의 원래 분야를 넘어 새로운 분야(예: 고에너지 물리학)[7]로 혁신을 추진한다는 목표와 관련된 것입니다.

신뢰성과 가용성이 퍼포먼스와 개발의 어려움에 미치는 영향은 전용 클러스터에 도입할지, 개발 조직 내부의 아이돌 머신에 도입할지, 자원 봉사자나 계약자의 개방된 외부 네트워크에 도입할지를 선택하는 데 영향을 줄 수 있습니다.대부분의 경우 참여 노드는 다른 프로그램의 조작을 방해하거나 저장된 정보를 망가지거나 개인 데이터를 전송하거나 새로운 보안 구멍을 만드는 등 허용된 액세스를 악용하지 않도록 중앙 시스템을 신뢰해야 합니다.다른 시스템에서는 애플리케이션을 가상 머신에 배치하는 등 중앙 시스템에 배치해야 하는 "클라이언트" 노드의 신뢰도를 줄이는 방법을 채택하고 있습니다.

퍼블릭 시스템이나 관리 도메인(같은 조직의 다른 부문 포함)을 넘나드는 시스템에서는 다른 운영 체제와 하드웨어 아키텍처를 사용하여 이종 시스템에서 실행해야 하는 경우가 많습니다.많은 언어에서 소프트웨어 개발에 대한 투자와 지원할 수 있는 플랫폼의 수(그 결과 발생하는 네트워크의 크기) 사이에는 트레이드오프가 있습니다.크로스 플랫폼 언어를 사용하면 (특정 플랫폼에 대한 런타임 해석 또는 최적화 부족으로 인해) 특정 노드에서 고성능을 희생할 수 있지만 이러한 트레이드오프의 필요성을 줄일 수 있습니다.다양한 미들웨어 프로젝트는 다양한 과학 및 상업 프로젝트가 특정 관련 그리드를 활용하거나 새로운 그리드를 설정할 수 있도록 범용 인프라를 구축했습니다.BOINC는 공공 자원자를 찾는 다양한 학술 프로젝트에서 흔히 볼 수 있는 것이다; 더 많은 것들이 기사의 끝에 나열되어 있다.

실제로 미들웨어는 하드웨어와 소프트웨어 사이의 레이어라고 볼 수 있습니다.미들웨어와 더불어 많은 기술적 영역을 고려해야 합니다.이것들은 미들웨어에 의존하지 않을 수도 있습니다.예로는 SLA 관리, 신뢰 및 보안, 가상 조직 관리, 라이센스 관리, 포털 및 데이터 관리 등이 있습니다.이러한 기술적 영역은 상용 솔루션에서 처리될 수 있지만, 각 영역의 첨단은 분야를 조사하는 특정 연구 프로젝트 내에서 종종 발견됩니다.

그리드 컴퓨팅 시장의 시장 세분화

그리드 컴퓨팅 시장의 세분화를 위해서는 프로바이더 측과 사용자 측 두 가지 관점을 고려해야 합니다.

프로바이더측

전체 그리드 시장은 몇 가지 특정 시장으로 구성됩니다.그리드 미들웨어 시장, 그리드 지원 애플리케이션 시장, 유틸리티 컴퓨팅 시장 및 SaaS(Software-as-a-Service) 시장입니다.

그리드 미들웨어는 이기종 리소스와 가상 조직을 공유할 수 있는 특정 소프트웨어 제품입니다.관련 기업의 기존 인프라스트럭처에 설치 및 통합되며 이기종 인프라스트럭처와 특정 사용자 애플리케이션 사이에 배치된 특별한 레이어를 제공합니다.주요 그리드 미들웨어는 Globus Toolkit, gLiteUNICORE입니다.

유틸리티 컴퓨팅은 오픈 그리드 유틸리티 또는 한 조직 또는 VO를 위한 호스팅 솔루션으로서 그리드 컴퓨팅 및 애플리케이션 서비스로서의 제공이라고 불립니다.유틸리티 컴퓨팅 시장의 주요 업체는 Sun Microsystems, IBMHP입니다.

그리드 지원 애플리케이션은 그리드 인프라를 활용할 수 있는 특정 소프트웨어 애플리케이션입니다.이것은 위에서 지적한 바와 같이 그리드 미들웨어를 사용함으로써 가능합니다.

SaaS(Software as a Service)는 "1개 이상의 프로바이더에 의해 원격으로 소유, 제공 및 관리되는 소프트웨어"입니다.(Gartner 2007) 또한 SaaS 애플리케이션은 공통 코드 및 데이터 정의의 단일 세트를 기반으로 합니다.1대 다 모델로 소비되며 SaaS는 사용량에 따른 Pay As You Go(PAYG) 모델 또는 서브스크립션 모델을 사용합니다.SaaS 프로바이더는 SaaS를 실행하기 위해 필요한 컴퓨팅 리소스를 직접 소유할 필요는 없습니다.따라서 SaaS 프로바이더는 유틸리티 컴퓨팅 시장을 이용할 수 있습니다.유틸리티 컴퓨팅 시장은 SaaS 프로바이더에게 컴퓨팅 자원을 제공합니다.

사용자측

그리드 컴퓨팅 시장의 수요자 측 또는 사용자 측 기업에 있어 서로 다른 세그먼트는 IT 도입 전략에 큰 영향을 미칩니다.IT 도입 전략과 IT 투자의 유형은 잠재적인 그리드 사용자에게 적합한 측면이며 그리드 채택에 중요한 역할을 합니다.

CPU 청소

CPU 스캐빙, 사이클 스캐빙 또는 공유 컴퓨팅은 (전 세계든 조직 내부든) 참여자 네트워크의 유휴 리소스에서 "그리드"를 생성합니다.일반적으로 이 기술은 야간, 점심시간, 또는 아이돌 상태의 (비교적으로 적은) 시간 동안 발생하는 간헐적인 비활성화에 기인하는 '스페어' 명령 사이클을 이용합니다.이러한 사이클은 하루 종일 최신 데스크톱 CPU가 (컴퓨터가 입출력을 기다리고 있는 경우)에 발생합니다.사용자, 네트워크 또는 스토리지).실제로 참여 컴퓨터는 원시 CPU [citation needed]전력 외에 지원하는 디스크 스토리지 공간, RAM 및 네트워크 대역폭도 제공합니다.

BOINC와 같은 많은 자원봉사 컴퓨팅 프로젝트에서는 CPU 청소 모델을 사용합니다.노드는 때때로 "오프라인" 상태가 될 가능성이 높기 때문에 소유자가 리소스를 주요 목적으로 사용하기 때문에 이 모델은 이러한 우발 상황에 대처할 수 있도록 설계되어야 합니다.

Opportunistic Environment 구축은 특수한 워크로드 관리 시스템에서 처리 부하가 높은 작업에 필요한 유휴 데스크톱 컴퓨터를 수집하는 CPU 스캐빙의 또 다른 구현입니다.또한 EDG(Enterprise Desktop Grid)라고도 합니다.예를 들어, HTCondor[8] 계산 부하가 높은 태스크의 세밀한 분산 합리화를 위한 오픈 소스 하이 스루풋 컴퓨팅 소프트웨어 프레임워크로 키보드와 마우스가 아이돌 상태인 데스크톱 머신만을 사용하여 아이돌 상태의 데스크톱 워크스테이션에서 낭비되는 CPU 전력을 효과적으로 활용하도록 구성할 수 있습니다.다른 모든 기능을 갖춘 배치 시스템과 마찬가지로 HTCondor는 작업 큐잉 메커니즘, 스케줄링 정책, 우선 순위 체계, 리소스 모니터링 및 리소스 관리를 제공합니다.컴퓨터의 전용 클러스터상의 워크로드 관리에 사용할 수도 있고 전용 자원(랙마운트형 클러스터)과 전용 데스크톱 머신(사이클 청소)을 모두 하나의 컴퓨팅 환경에 심리스하게 통합할 수도 있습니다.

역사

그리드 컴퓨팅이라는 용어는 1990년대 초에 컴퓨터 파워를 전력 그리드만큼 쉽게 접근하기 위한 은유에서 유래되었습니다.Ian Foster와 Carl Kesselman이 중요한 작품인 "The Grid: Infrastructure for a new computing infrastructure"(1999년)를 발표하면서 접근 가능한 컴퓨팅에 대한 전력망 은유는 단기간에 규범화되었습니다.여기에는 유틸리티 컴퓨팅(1961년)의 은유인 전화 [9][10]시스템과 유사한 공공시설로서의 컴퓨팅이 선행되고 있습니다.

CPU 청소와 자원봉사는 1997년 distributed.net에 의해 시작되었고 이후 1999년 SETI@home에 의해 보급되어 CPU 집약적인 연구 [11][12]문제를 해결하기 위해 전 세계 네트워크 PC의 성능을 활용하였습니다.

그리드 아이디어(분산 컴퓨팅, 객체 지향 프로그래밍 및 웹 서비스 포함)는 시카고 대학Ian Foster와 Steve Tuke, Southern California 대학정보 과학 연구소의 Carl Kesselman의해 통합되었습니다.Globus Toolkit을 만드는 데 앞장섰던 3인방은 "그리드의 아버지"[13]로 널리 알려져 있습니다.이 툴킷에는 컴퓨팅 관리뿐만 아니라 스토리지 관리, 보안 프로비저닝, 데이터 이동, 모니터링 및 동일한 인프라스트럭처에 기반한 추가 서비스 개발 툴킷(계약 협상, 통지 메커니즘, 트리거 서비스, 정보 집계 등)도 포함되어 있습니다.Globus Toolkit은 그리드 솔루션 구축에 있어 사실상의 표준으로 남아 있지만, 기업 또는 [citation needed]글로벌 그리드를 구축하는 데 필요한 서비스의 일부 서브셋에 대응하는 기타 툴이 다수 개발되었습니다.

2007년에 클라우드 컴퓨팅이라는 용어가 보급되었습니다.이것은 개념적으로 그리드 컴퓨팅의 표준적인 정의(전기로 소비되는 컴퓨팅 자원의 관점) 및 이전의 유틸리티 컴퓨팅과 유사합니다.실제로 그리드 컴퓨팅은 [citation needed]3tera의 AppLogic 시스템에서 볼 수 있듯이 클라우드 컴퓨팅 시스템의 제공과 관련된 경우가 많습니다(항상 그렇지는 않습니다).

진보.

2006년 11월, 세이델은 플로리다 [14]탬파에서 열린 Supercomputing Conference에서 Sidney Fernbach Award를 수상했습니다."물리학의 복잡한 문제, 특히 블랙홀 [15]충돌 모델링에 대한 공동 수치 조사를 가능하게 하는 HPC 및 그리드 컴퓨팅용 소프트웨어 개발에 탁월한 기여를 했습니다."컴퓨터 분야에서 최고의 영예 중 하나인 이 상은 수치상대성이론에 대한 그의 업적으로 수여되었습니다.

가장 빠른 가상 슈퍼컴퓨터

또한, 2019년 3월 현재, Bitcoin Network는 80,000 exaFLOPS(Floating-point Operations Per Second)[23] 이상의 계산 능력을 가지고 있습니다.이 측정은 일반적인 부동소수점 산술 연산을 위한 용량이 아닌 Bitcoin 네트워크의 해시 출력과 동일한 FLOPS의 수를 반영하는데, 이는 Bitcoin 네트워크의 요소(Bitcoin mining ASICs)가 Bitcoin 프로토콜에 요구되는 특정 암호화 해시 계산만을 수행하기 때문이다.

프로젝트 및 응용 프로그램

그리드 컴퓨팅은 단백질 접힘, 재무 모델링, 지진 시뮬레이션 및 기후/날씨 모델링과 같은 그랜드 챌린지 문제를 해결할 수 있는 방법을 제공하며,[24] CERN에서 대형 강입자 가속기를 사용하는 데 필수적인 역할을 했습니다.그리드는 IT 자원을 조직 내에서 최적으로 사용하는 방법을 제공합니다.또, 전기나 수도와 같이, 고객이 사용하는 것에 대해서만 요금을 지불하고, 상업용 및 비상업용 고객에게 정보 테크놀로지를 제공하는 수단도 제공하고 있습니다.

2016년 10월 현재 BOINC(Open-source Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) 플랫폼을 실행하는 400만 대 이상의 기계가 World Community [16]Grid의 멤버입니다.BOINC를 활용한 프로젝트 중 하나는 SETI@home으로, 2016년 10월 현재 40만대 이상의 컴퓨터를 사용하여 0.828 TFLOPS를 달성하고 있습니다.2016년 10월 현재 BOINC에 속하지 않는 Folding@home은 11만 대 이상의 [17]기계에서 101 x86에 상당하는 페타플롭스를 달성했습니다.

유럽연합유럽위원회의 프레임워크 프로그램을 통해 프로젝트에 자금을 지원했다.BEINGRID(Business Experiments in Grid)는 6번째 프레임워크 프로그램(FP6) 후원 프로그램에 따른 통합 프로젝트로서 유럽 집행위원회의[25] 자금 지원을 받은 연구 프로젝트였다.2006년 6월 1일에 시작된 이 프로젝트는 2009년 11월까지 42개월 동안 진행되었습니다.이 프로젝트는 아토스 오리진에 의해 조정되었다.프로젝트 팩트 시트에 따르면 이들의 사명은 "EU 전체에서 그리드 컴퓨팅의 채택을 촉진하고 그리드 기술을 이용한 혁신적인 비즈니스 모델에 대한 연구를 촉진하기 위한 효과적인 루트를 확립하는 것"입니다.실험적인 실장으로부터 베스트 프랙티스와 공통의 테마를 추출하기 위해서, 2개의 컨설턴트 그룹이 일련의 파일럿을 분석하고 있습니다.하나는 테크니컬, 하나는 비즈니스입니다.이 프로젝트는 장기간에 걸친 프로젝트일 뿐만 아니라 예산도 2480만 유로로 FP6 통합 프로젝트 중 최대 규모라는 점에서 의미가 있습니다.이 중 1570만개는 유럽위원회가 제공하고 나머지는 98개 협력사가 제공하고 있다.프로젝트 종료 후, BEinGRID의 결과는 IT-Tude.com에 의해 계승되고 있습니다.

유럽 연합에 기반을 두고 아시아와 미국의 사이트를 포함하는 E-sciencE를 위한 Enabling Grids 프로젝트는 유럽 데이터 그리드(EDG)의 후속 프로젝트였으며 유럽 그리드 인프라로 발전했다.이는 LHC 컴퓨팅[26] 그리드(LCG)와 함께 CERN 대형 강입자 가속기사용한 실험을 지원하기 위해 개발되었습니다.LCG에 참여하는 활성 사이트 목록은 EGE 인프라스트럭처의 [28]실시간 모니터링과 마찬가지로 온라인으로 확인할 수 있습니다[27].관련 소프트웨어 및 문서도 공개적으로 액세스할 [29]수 있습니다.LCG의 데이터 집약적인 요구를 해결하기 위해 CERN에 의해 설치된 전용 광섬유 링크와 같은 광섬유 링크가 언젠가는 가정용 사용자가 사용할 수 있게 되어 기존의 광대역 [30]연결보다 최대 10,000배 빠른 속도로 인터넷 서비스를 제공할 것이라는 추측이 있습니다.유럽 그리드 인프라는 종양학적 임상시험 [31]시뮬레이션과 같은 다른 연구 활동 및 실험에도 사용되었다.

distributed.net 프로젝트는 1997년에 시작되었습니다.NASA의 고급 슈퍼컴퓨팅 시설(NAS)은 약 350대의 Sun Microsystems와 SGI 워크스테이션에서 실행되는 Condor 사이클 스캐빈저를 사용하여 유전 알고리즘을 실행했습니다.

2001년 United Devices는 인터넷에 연결된 자원봉사용 PC에서 사이클 스캐빙하는 Grid MP 제품을 기반으로 United Devices Cancer Research Project를 운영했습니다.이 프로젝트는 2007년에 [32]종료되기 전까지 약 310만 대의 기계로 실행되었다.

정의들

오늘날 그리드 컴퓨팅에는 다음과 같은 많은 정의가 있습니다.

  • 그의 기사에서 "그리드란 무엇인가?3점 체크리스트",[3]Ian Foster는 다음과 같은 주요 특성을 나열합니다.
  • Plaszczak/Wellner는[33] 그리드 기술을 "조직 간의 리소스 가상화, 온디맨드 프로비저닝 및 서비스(리소스) 공유를 가능하게 하는 기술"이라고 정의합니다.
  • IBM은 그리드 컴퓨팅을 "오픈 표준 및 프로토콜 집합을 사용하여 인터넷을 통해 애플리케이션 및 데이터, 처리 능력, 스토리지 용량 및 기타 광범위한 컴퓨팅 리소스에 액세스할 수 있는 능력"이라고 정의합니다.그리드는 병렬 분산 시스템의 일종으로, 자원 가용성, 용량, 성능, 비용 및 사용자의 서비스 품질 요건에 따라 '복수의' 관리 도메인에 분산된 자원을 공유, 선택 및 집약할 수 있습니다.[34]
  • 1965년 MIT의 Fernando Corbato에 의해 컴퓨팅이 유틸리티라는 개념의 초기 예가 있습니다.Corbato와 다른 멀티픽스 운영체제 설계자들은 컴퓨터 설비를 "전력회사나 물회사처럼"[35] 운용하는 것을 상상했습니다.
  • Buya/Venugopal은[36] 그리드를 "사용자의 가용성, 능력, 성능, 비용 및 서비스 품질 요구사항에 따라 런타임에 지리적으로 분산된 자율 리소스의 공유, 선택 및 집약을 동적으로 가능하게 하는 일종의 병렬 분산 시스템"으로 정의합니다.
  • 그리드 기술을 가장 많이 사용하는 기업 중 하나인 CERN은 [37]"인터넷을 통해 컴퓨터 전력 및 데이터 스토리지 용량을 공유하는 서비스"라고 말합니다.

「 」를 참조해 주세요.

관련 개념

제휴 및 조직

생산 그리드

국제 프로젝트

이름. 지역 시작 끝.
유럽 그리드 인프라스트럭처(EGI) 유럽 2010년 5월 2014년 12월
오픈 미들웨어 인프라스트럭처 인스티튜트 유럽 (OMI-유럽) 유럽 2006년 5월 2008년 5월
E-sciencE용 그리드 활성화(EGE, EGE II 및 EGE III) 유럽 2004년 3월 2010년 4월
GridCC(분산 제어 및 계산)를 사용한 그리드 지원 원격 계측 유럽 2005년 9월 2008년 9월
유럽 미들웨어 이니셔티브(EMI) 유럽 2010년 5월 활동적인
Know ARC 유럽 2006년 6월 2009년 11월
북유럽 데이터 그리드 설비 스칸디나비아 및 핀란드 2006년 6월 2012년 12월
월드 커뮤니티 그리드 세계적인 2004년 11월 활동적인
XtreemOS 유럽 2006년 6월 (2010년 5월)2010년 9월로 연장
아워그리드 브라질 2004년 12월 활동적인

국책 사업

표준 및 API

감시 프레임워크

레퍼런스

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참고 문헌