O que é a "Grid"
"Grid computing" é a combinação de recursos de computador de múltiplos domínios administrativos para um objetivo comum.
A aproximação de muitos grupos diferentes neste esforço colaborativo é conhecido como Organizações Virtuais (OV). Esses VOs podem ser formadas para resolver uma tarefa simples e pode então desaparecer tão rapidamente. Grids são normalmente utilizados para resolver problemas científicos, técnicos ou comerciais que exigem um grande número de ciclos de processamento do computador para o processamento de grandes quantidades de dados.
Uma das principais estratégias da computação Grid é a utilização de middleware para dividir e distribuir partes de um programa entre vários computadores, às vezes até muitos milhares. Grid computing computação envolve de uma forma distribuída, que também podem envolver a agregação de cluster de computação de grande escala de sistemas baseados. O tamanho de um Grid pode variar de ser pequeno - confinados a uma rede de estações de trabalho dentro de uma corporação, por exemplo - para ser grande, a colaboração do público através de muitas empresas e redes. "A noção de uma rede limitada também pode ser conhecido como um, enquanto a cooperação intra-nós a noção de uma comunidade maior, mais ampla grade pode, portanto, referir-se a uma cooperação inter-nós".
As grades são uma forma de computação distribuída em que um "super-computador virtual" é composto de muitos computadores em rede de baixo acoplamento atuando em conjunto para executar tarefas muito grande. Esta tecnologia tem sido aplicada a problemas computacionalmente intensivos científico, matemático e acadêmico através de computação voluntária, e é utilizado em empresas comerciais para diversas aplicações, tais como a descoberta da droga, a previsão econômica, análise sísmica, e back-office de processamento de dados de apoio e-commerce e web services.
O que distingue a computação Grid de sistemas convencionais de computação de alto desempenho, como a computação cluster é que as redes tendem a ser mais baixo acoplamento, heterogêneas e dispersas geograficamente. Também é verdade que, enquanto um Grid pode ser dedicado a uma aplicação especializada, uma rede única pode ser utilizado para diversas finalidades. Elas são muitas vezes construídos com o auxílio de bibliotecas de software de uso geral Grid chamado "middleware".
"Grids" versus supercomputadores convencionais
"Distribuídos" ou "grade" computação em geral, é um tipo especial de computação paralela que conta com computadores completos (CPU onboard com armazenamento, fornecimento de energia, interface de rede, etc) ligado a uma rede (privados, públicos ou na Internet) por uma interface de rede convencional, como a Ethernet. Isto está em contraste com a noção tradicional de um supercomputador, que possui vários processadores conectados por um barramento de computador local em alta velocidade.
A principal vantagem de computação distribuída é que cada nó pode ser comprado como hardware commodity, que quando combinados podem produzir recursos de computação similar ao de um supercomputador com vários processadores, mas a um custo menor. Isto é devido às economias de escala de produção de hardware commodity, em comparação com a menor eficiência de projetar e construir um pequeno número de supercomputadores personalizado. A desvantagem principal é o desempenho que os processadores diferentes e áreas de armazenamento local não têm conexões de alta velocidade. Este arranjo é, portanto, bem adequado para aplicações nas quais várias computações paralelas podem ocorrer de forma independente, sem a necessidade de comunicar os resultados intermediários entre os processadores.
A escalabilidade high-end de redes geograficamente dispersas é geralmente favorável, devido à baixa necessidade de conectividade entre os nós em relação à capacidade da Internet pública.
Existem também algumas diferenças na programação e implantação. Ele pode ser caro e difícil de escrever programas para que eles possam ser executados no ambiente de um supercomputador, que pode ter um sistema operacional personalizado, ou exigir que o programa para resolver problemas de concorrência. Se um problema pode ser adequadamente em paralelo, uma "camada" fina "da rede de infra-estrutura" pode permitir convencional, os programas de autônomo para executar em várias máquinas (mas cada dado uma parte diferente do mesmo problema). Isto torna possível escrever e depurar em uma única máquina convencional, e elimina as complicações devido a múltiplas instâncias de um mesmo programa em execução na memória compartilhada e espaço de armazenamento ao mesmo tempo.
Consulte o texto original em: http://en.wikipedia.org/wiki/Grid_computing
