Введение. 
Система моделирования Grid: реализация и возможности применения

В последнее время к вычислительным кластерам проявляется повышенный интерес со стороны науки, образования и промышленности. С доступностью кластерных технологий связан рост числа установок, которые строятся, устанавливаются, и которые специалисты пытаются применять для решения своих производственных задач. Кластерные вычислительные системы становятся повседневным инструментом исследователя и инженера. Однако, любая организация, становясь обладателем вычислительного кластера, не использует его постоянно, в режиме «24/7», более того, очень часто такой дорогостоящий вычислительный ресурс простаивает.

В связи с увеличением количества кластеров набирает все большую популярность концепция Grid. Grid позволяет совместно использовать вычислительные ресурсы, которые принадлежат различным организациям и которые могут быть расположены в различных административных областях. В Grid могут объединяться разнородные вычислительные ресурсы: персональные компьютеры, рабочие станции, кластеры и супер-компьютеры.

Одним из наиболее распространенных в настоящее время программных средств для реализации Grid является пакет Globus Toolkit. Пакет Globus Toolkit разрабатывается, поддерживается и продвигается международным альянсом разработчиков из университетов США и Великобритании, а также научных лабораторий и вычислительных центров. Globus Toolkit является свободно распространяемым с открытым исходным кодом программным пакетом и предлагает базовые средства для создания Grid инфраструктуры: средства обеспечения безопасности в распределенной среде, средства надежной передачи больших объемов данных, средства запуска и получения результатов выполнения задач на удаленных вычислительных ресурсах. На базе пакета Globus Toolkit создаются промышленные версии реализаций Grid инфраструктуры, например, такие как Univa и Platform Globus Toolkit.

Система моделирования может быть использована для оценки эффективности распределенной вычислительной среды в различных ситуациях, например:

• · при изменении нагрузки: количества поступающих задач, их размерности, приоритета, периода поступления и т. д.;
• · при отключении части вычислительных ресурсов или добавлении новых ресурсов;
• · при увеличении количества передаваемых данных;
• · при выходе из строя части коммуникационных каналов.

При этом оценка эффективности управления может проводиться по следующим наиболее популярным критериям:

• · минимизация среднего времени ожидания задачи в очереди;
• · минимизация максимального времени выполнения группы задач (makespan);
• · максимизация пропускной способности — числа завершенных задач в единицу времени;
• · минимизация простоев процессоров
• · и т. д.

В настоящее время существует несколько проектов по разработке систем моделирования Grid. Среди них наиболее известны: Bricks, MicroGrid, OptorSim, SimGrid и GridSim. Данные системы обладают как достоинствами, так и недостатками. Среди недостатков можно отметить узкую специализацию систем, отсутствие публично доступных версий, а также ограниченность моделируемых архитектур Grid систем. Особенности реализации некоторых из них накладывают ограничения на количество одновременно существующих элементов в Grid системе и требуют от пользователя знания специальных языков программирования, что значительно снижает эффективность работы с такими системами.