Grid-Computing - viele Fragen, viele Prozessoren, eine Wissenschaft
Botnetze: Sie führen nicht immer Böses im Schilde
Personalcomputer werden immer schneller. Die leistungsfähigeren Prozessoren sind in den letzten Jahren wie Pilze aus den Boden geschossen. Doch diese enorme Steigerung reicht Forschern einzeln meist nicht aus. Denn die Techniken, die von Forschern in Physik, Medizin, Raum-, Energie-, und Umweltwissenschaften verwendet werden, erzeugen immer mehr ausführliche und umfangreiche Datenmengen.
Inhaltsverzeichnis
- 1Neue Architektur: Effektiveres Arbeiten
- 2Grid-Computing: Eine kleine Einführung.
- 3Grid-Gedanke: Zusammen ist man stark
- 4Grid Engine: Fritz Ferstl und Miha Ahronovitz über ihr Grid-System.
- 5Schnell, schneller, 10.000 Megabyte pro Sekunde
- 6Forschungsfelder stehen für alle offen
- 7Migrating Desktop: Über diesen können die Wissenschaftler ihre Arbeiten animieren und in Echtzeit verfolgen.
Neue Architektur: Effektiveres Arbeiten
Um dieser Datenmasse Herr zu werden, um ganz bestimmte Antworten zu bekommen - schneller und präziser - haben sich viele europäische Länder schon lange Gedanken gemacht. Sie bilden nun zusammen das EU-funded Interactive European Grid (Int.eu.grid). Das von der EU geförderte Grid packt genau dieses Daten-Problem an und erlaubt Forschern, auf ein Sieben-Länder-Grid (mit Spanien, Portugal, Deutschland, Polen, Österreich, Irland, und die Slowakei) zuzugreifen.
Das EU-Netzwerk schließt sich an den Computern lokal und zusätzlich an einem europäischen Hochleistungsforschungsnetz (Géant) an. Diese Grid-Architektur gepaart mit dem Hochleistungsnetzwerk bietet den Forschern jetzt die Möglichkeit, den Datentransfer noch effektiver zu gestalten.
Die wissenschaftliche Grid-Technologie ist ein Mittel, die Leistung von vielen Computern zu verknüpfen, die wiederum über verschiedene Organisationen oder Speicherstellen über ein Netzwerk weit gestreut sein kann. Jeder einzelne Computer wird per Software in das Rechensystem eingebunden und der User kann sich dann aussuchen, für welche wissenschaftliche Arbeit er seine freie CPU-Leistung zur Verfügung stellt.
Grid-Computing: Eine kleine Einführung.
Ein weiterer Pluspunkt gegenüber anderen Grids: Wissenschaftler können das Datenvolumen simulieren und so die Möglichkeiten der Berechnungszeiten besser einschätzen. Effizientere Verteilung der Aufgaben bedeutet auch, dass den Forschern mehr Rechenzeit zur Verfügung steht. Die meiste Forschungszeit soll für die Aufgabengebiete Biomedizin, Astronomie und Physik bereitgestellt werden.