グリッドコンピューティングとは
グリッドコンピューティングは、地理的に異なる場所に分散したコンピュータリソースを組み合わせて共通の目標を達成するコンピューティングインフラストラクチャです。複数のコンピュータ上のすべての未使用のリソースはまとめてプールされ、1 つのタスクで使用できるようになります。組織はグリッドコンピューティングを使用して、1 台のコンピュータでは実行が困難な大規模なタスクを実行したり、複雑な問題を解決したりします。
例えば、気象学者は気象モデリングにグリッドコンピューティングを使用します。気象モデリングは、計算を多用する問題であり、複雑なデータ管理と分析を必要とします。1 台のコンピュータで大量の気象データを処理すると、処理速度が遅くなり、時間がかかります。そのため、気象学者は地理的に分散したグリッドコンピューティングインフラストラクチャで分析を実行し、結果を組み合わせます。
グリッドコンピューティングが重要な理由
組織がグリッドコンピューティングを使用する理由はいくつかあります。
効率
グリッドコンピューティングでは、巨大で複雑なタスクを複数のサブタスクに分割できます。複数のコンピュータがサブタスクを同時に処理できるため、グリッドコンピューティングは効率的な計算ソリューションになります。
料金
グリッドコンピューティングは既存のハードウェアで動作するため、既存のコンピュータを再利用できます。余分な計算リソースを利用しながら、コストを節約できます。また、クラウドからリソースにコスト効率良くアクセスすることもできます。
柔軟性
グリッドコンピューティングは、特定の建物や場所に限定されません。複数の地域にまたがるグリッドコンピューティングネットワークをセットアップできます。これにより、さまざまな国にいる研究者が同じスーパーコンピューティング能力で共同作業を行うことができます。
グリッドコンピューティングのユースケースとは
グリッドコンピューティングを応用して一般的に何が行えるかを次に示します。
金融サービス
金融機関は、主にリスク管理に関する問題を解決するためにグリッドコンピューティングを使用しています。グリッド内の結合されたコンピューティング能力を活用することで、不安定な市場でポートフォリオの変化を予測する期間を短縮できます。
ゲーム
ゲーム業界では、グリッドコンピューティングを使用して、ゲームデベロッパーに追加の計算リソースを提供しています。グリッドコンピューティングシステムは、ゲーム内デザインの作成などの大きなタスクを分割し、それらを複数のマシンに割り当てます。これにより、ゲームデベロッパーのターンアラウンドが短縮されます。
エンターテインメント
一部の映画には、作成するには強力なコンピュータを用いる必要がある複雑な特殊効果が使われています。特殊効果デザイナーは、グリッドコンピューティングを使用して制作タイムラインを高速化しています。そのようなデザイナーには、計算リソースを共有して特殊効果グラフィックスをレンダリングするグリッド対応ソフトウェアがあります。
エンジニアリング
エンジニアは、グリッドコンピューティングを使用してシミュレーションを実行し、モデルを作成し、設計を分析します。特殊なアプリケーションを複数のマシンで同時に実行して、大量のデータを処理します。例えば、エンジニアはグリッドコンピューティングを使用して、過去のデータを用いて将来の予測を行うソフトウェアプロセスである Monte Carlo シミュレーションの時間を短縮しています。
グリッドコンピューティングのコンポーネントとは
グリッドコンピューティングでは、コンピュータのネットワークが連携して同じタスクを実行します。以下は、グリッドコンピューティングネットワークのコンポーネントです。
ノード
グリッドコンピューティングネットワーク上のコンピュータまたはサーバーは、「ノード」と呼ばれます。各ノードは、CPU、メモリ、ストレージなどの未使用のコンピューティングリソースをグリッドネットワークに提供します。同時に、ノードを使用して他の無関係なタスクを実行することもできます。グリッドコンピューティングでは、ノードの数に制限はありません。ノードには、主にコントロールノード、プロバイダーノード、ユーザーノードの 3 つのタイプがあります。
グリッドミドルウェア
グリッドミドルウェアは、グリッド運用のコンピューティングリソースを高レベルアプリケーションに接続する専用のソフトウェアアプリケーションです。例えば、グリッドコンピューティングシステムから処理能力を追加するリクエストを処理します。
使用可能なリソースのユーザー共有を制御して、グリッドコンピュータが過負荷になるのを防ぎます。グリッドミドルウェアは、グリッドコンピューティングでのリソースの悪用を防ぐためのセキュリティも提供します。
グリッドコンピューティングアーキテクチャ
グリッドアーキテクチャは、グリッドコンピュータの内部構造を表します。グリッドノードには、次のレイヤーが広く存在します。
- 最上部のレイヤーは、予測モデリングを実行するアプリケーションなど、高レベルのアプリケーションで構成されています。
- ミドルウェアとも呼ばれる 2 番目のレイヤーは、アプリケーションがリクエストしたリソースを管理および割り当てます。
- 3 番目のレイヤーは、CPU、メモリ、ストレージなどの使用可能なコンピュータリソースで構成されています。
- 最下部のレイヤーでは、コンピュータをグリッドコンピューティングネットワークに接続できます。
グリッドコンピューティングの仕組み
グリッドノードとミドルウェアが連携して、グリッドコンピューティングタスクを実行します。グリッド操作では、主に 3 つのタイプがあるグリッドノードが 3 つの異なる役割を果たします。
ユーザーノード
ユーザーノードは、グリッドコンピューティングの他のコンピュータによって共有されるリソースを要求するコンピュータです。ユーザーノードが追加のリソースを必要とする場合、リクエストはミドルウェアを経由して、グリッドコンピューティングシステム上の他のノードに配信されます。
プロバイダーノード
グリッドコンピューティングでは、多くの場合、ノードはユーザーとプロバイダーのロールを切り替えることができます。
プロバイダーノードは、グリッドコンピューティングのリソースを共有するコンピュータです。プロバイダーマシンがリソースリクエストを受け取ると、さまざまな市場の株価を予測するなど、ユーザーノードのサブタスクを実行します。プロセスの最後に、ミドルウェアはすべての結果を収集してコンパイルし、グローバルな予測を取得します。
制御ノード
制御ノードは、ネットワークを管理し、グリッドコンピューティングリソースの割り当てを管理します。ミドルウェアは制御ノードで実行されます。ユーザーノードがリソースを要求すると、ミドルウェアは使用可能なリソースを確認し、特定のプロバイダーノードにタスクを割り当てます。
グリッドコンピューティングのタイプ
グリッドコンピューティングは、一般的に次のように分類されます。
計算グリッド
計算グリッドは、複数の高性能コンピュータで構成されています。これにより、研究者はコンピュータの計算能力を組み合わせて使用することができます。研究者は計算グリッドコンピューティングを使用して、数学的シミュレーションなどのリソース集約型のタスクを実行します。
スカベンジンググリッド
計算グリッドに似ていますが、CPU スカベンジンググリッドには多くの通常のコンピュータがあります。スカベンジングという用語は、通常のコンピュータのネットワークで利用できるコンピューティングリソースを検索するプロセスを表します。他のネットワークユーザーがグリッドに関連しないタスクのためにコンピュータにアクセスしている間、グリッドソフトウェアはノードが空いているときにこれらのノードを使用します。スカベンジンググリッドは、CPU スカベンジングまたはサイクルスカベンジングとも呼ばれます。
データグリッド
データグリッドは、複数のコンピュータに接続して大容量のデータストレージ容量を提供するグリッドコンピューティングネットワークです。グリッド上のデータの物理的な場所を気にすることなく、ローカルマシン上にあるかのように保存されたデータにアクセスできます。
分散コンピューティングとは
分散コンピューティングとは、ネットワーク接続されたコンピュータのグループ間でソフトウェアコンポーネントが共有されるコンピューティングシステムを指します。ただし、ソフトウェアを使用するユーザーが目にするのは、1 つの一貫したインターフェイスです。例えば、ウェブ検索エンジンは分散コンピューティングシステムです。複数のサーバーにリクエストを送信することで、特定のウェブサイトを検索できます。
分散コンピューティングとグリッドコンピューティングの比較
分散コンピューティングは、一度に 1 つの目標を達成することを目的としています。対照的に、グリッドコンピューティングはまとまりのある動作をしませんが、関連する複数のサブタスクにネットワーク上のリソースを割り当てます。グリッドコンピューティングネットワークは、複数の分散コンピューティングシステムで構成される場合があります。
クラスターコンピューティングとは
クラスターコンピューティングは、同種のコンピュータで構成されるネットワークシステムを表します。同種のコンピュータは、同じハードウェアとソフトウェアを搭載しています。それらを高速ローカルネットワークに接続して、同様のタスクを実行するコンピュータクラスターを作成できます。中央サーバーがマシンを制御および調整します。
クラスターコンピューティングとグリッドコンピューティングの比較
クラスターコンピューティングには、厳格で特定のハードウェア、タスク、および制御構造があります。一方、グリッドコンピューティングは、リソース共有に関して柔軟です。グリッドネットワーク上のコンピュータは独立して動作し、リソースを共有する義務はありません。実行時に未使用のリソースを共有するリソースマネージャーがあります。
AWS HPC はグリッドコンピューティングでどのように機能するか
AWS でのハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) は、特に処理能力、ネットワーク、ファイルシステム管理の点で、従来のコンピューティングの限界を克服するために使用できる一連の製品とサービスです。例えば、次のサービスを使用して、データ処理時間を短縮し、詳細な調査を行えます。
- Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) は、ワークロードを安全でスケーラブルで高性能なクラウド環境に保存します。
- AWS Batch は、AWS のサービス全体で何千ものコンピューティングワークロードをスケジュールおよびスケーリングします。
- Amazon FSx for Lustre は、ミリ秒未満のレイテンシーを持つハイパフォーマンスファイルシステムで、膨大なデータセットをオンデマンドで大規模に、迅速に処理します。
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