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网格重演大型机发展历程

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如今最热的计算机议题莫过于网格计算和效用计算。效用计算技术正热,这要归功于20世纪60年代那些大型计算机。
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作者:computing.co.uk 2005年5月18日

关键字: 网格 效用计算 Grid 大型机

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如今最热的计算机议题莫过于网格计算和效用计算。

在这些进步的背后是可靠性、可用性和安全性的核心价值,是这些巩固了主机的至尊地位。IBM将这些简称为RAS。

许多公司通过贬损大型机的声誉而获利。那时他们攻击的是IBM的核心业务。

很少一些企业在大型机的过度阶段得到了发展。IBM对行业技术的控制被Oracle超过。

Oracle的创建者Larry Ellison是较早的也是较坚决的基于部门的计算和客户服务器模式的倡导者。

Ellison总希望能站在潮头浪尖。但有些浪头,比如网络计算机,其实只是一个小的涟漪。

但是其他一些最终成为了改造技术的破坏性和创新性力量。

Ellison喜欢在他的船到达浪尖时把旗帜钉在桅杆上。我想有一部分原因是这样可以让顾客知道他们在做什么,还有另外一个原因,我猜大概是为了保证Oracle全球员工能够合力做一件事情。

这一次Oracle的旗帜是网格。Oracle的核心产品:关系数据库管理系统(RDMS)的最新版本命名为10g,这里g就代表网格计算。

版本9里代表互联网的小写字母i已经过时,现在是网格计算的时代。

这一次Oracle说,版本10是Oracle公司曾经做过的最重大的举动。这一举动和上世纪80年带推出的版本7一样重要。当时的版本7使Oracle远远甩掉了其他的RDMS竞争对手。

现在Oracle很愿意承认大型主机的价值。

Oracle公司服务器技术事业部产品策略副总裁Ken Jacobs说:“网格技术使我们重新认识到上世纪六七十年代的大型主机的核心价值”。

“那种似曾相识的感觉就象是回到未来:只有在我们知道我们从哪里来,我们才会知道我们现在在哪里。我们来的那个地方是一个在数据中心通过使用大型主机计算能力高效利用核心资源进行高可靠性计算的世界。

用户并不了解管理这些资源的复杂程度。如果有足够的可用资源,他们几乎不会知道到底是2人还是2000人同时在线。每位用户都好象在单独使用大型机的软件和硬件。

资源按客户的需求分配。一旦使用完,这些资源就被放回公用资源中供其他用户使用。

这种强大的计算能力在分布式网络上也可运用。例如说,用户可以远程拨号进入他们的应用而无须考虑他们需要多少计算周期,以及他们需要多少固定和临时存储空间。

诸如IP Sharp公司的APL服务为世界各地的零散用户提供大型机级别的计算能力。

在大型机基础上继续前进
大型机处理能力有所发展,已经从托管发展到了网络。

Jacobs说:“大型机只是一系列发展中的开始,部门的小型机,桌面电脑以及客户端服务器,互联网将这些零散的计算能力收集到一起。

Jacobs看到他们的计算能力被拔高然后又跌回他们自己的位置。他已经在Oracle工作了23年。他的员工编号是18,Ellison的编号是1,而2-17号都已经离开了公司。

Jacobs不是唯一对网格感兴趣又同时感谢大型机的人。

HP公司Bristol实验室效用计算研究室总监John Manley博士说:“大型机是网格计算之父”。

他说:“那是一个同时进行多项工作的大型机器。资源按照优先权进行分配,用完之后马上就被清理掉”。

“我们学到了如何将不同的应用和服务分开,大型主机用优先级来进行安排”。

Oracle将它称为网格计算,HP则称其为效用计算。IBM则认为网格计算和效用计算之间有微妙的差别。

IBM英国公司网格结构设计师John Easton博士说:“效用计算是在进行业务而不是一项技术”。

他说网格是执行效用计算的方式,但不是唯一的。Manley描述了过去开发过程和现在开发过程的不同。

他说:“又是效用计算又是网格计算,我们把事情搞麻烦了”。

“它们不是简单的可以被区分的设备。计算能力从地理上看是分散的,涉及到不同的资源”。

还有一种似曾相识的东西对网格有所帮助:对过去的分布式系统的反思。

Manley说:“在过去的20年里,分布式系统进行了极高质量的工作。如果你对此不了解,我们可以回去重新审视它”。

他说,为了弄清楚我们从哪里来,我们不得不按照进化的脚步而非革命的脚步前行。

InfoNet, ANSA, Corba和Brokers 这样一些公司是基础工作的必需组成部分。

Easton说,不过有些时候方向不够正确。比如分布式计算环境有些超前,只有很少的用户能够接受。

追溯到1976年分布式系统演变时的情景,倾听Earl C Joseph的声音,为成为Unisys之前的Univac工作,然后看见一个未来派信徒。

在1976年,他在Infotech分布式系统技术发展大会上说:“人们最新的期望是计算机能够被用于日常生活,比如家用电器,汽车、办公室和学校。

“在那以后很快我们就可以期待他们与公用或者专用计算机通讯网络相连接。将来讲是计算机化的社会”。

Joseph在计算能力发展过程中将网格或效用模式的发展分为30个重要的步骤,从多重电脑到共享时间以及最近的电脑的簇等等。

作为一个优秀的未来学家,Joseph设计出了未来的发展路线。他提到了互联和通过电话的共同运营商提供服务的方式,预见到了网格和效用计算的出现。那时他还做了一些别的设想。

按照Manley以及其响应者的说法,网格和效用计算应该和电话网络拨号音一样:永远存在、全球通用、非常可靠以及可按你需要的时长使用,还可以付费。

但是过去无数的IT项目未能实现这一目标,因为最新的技术都不能提供足够的支持。

如果这种似曾相识能够带给我们什么启示,那就应该是每个新的计算机体系结构都不会是通用的万能灵药:有一个利益点能带来可观的利益。但是从更广泛的背景来看,这种成功如果不是不可能的,那就有些可疑。

寻找利益点
网格(或效用)模式的利益点是什么?HP认为这个利益点就是计算机图形渲染,这类应用需要大量处理能力。

这正是Manley目前工作的重点。他想为动画机构提供真正的效用服务,这些机构无力承担购买渲染图片所需的持续计算资源的费用。

HP实验室已经开始实验性的提供此类服务用于渲染玻璃,水,烟尘的动画短片,并证实了这一理念。

在未来,manley计划放松限制,通过三到四个阶段来验证更多的用户。到2006年,工作室通过使用这种服务制作的动画也可以参加主流电影节了。

他说,这种渲染方面的应用是一系列可用网格或者效用模式的应用的代表。

稍后,它将继续扩展到数据库资源这样的长期应用当中去。

Manley以1901人口普查为例。网站提供了1901人口普查电子图片的浏览入口,可供1000万人点击。可是没想到实际吸引了超过3000万人前来浏览,结果所有人都无法登陆了。

网格(或者效用)计算可以通过增加处理周期和存储解决这个问题。Monley解释说:“我们可以根据负载调整所投入的资源”。

他说,网格计算的商业应用比较倾向于长时间的应用。它比Oracle以前宣布的更为简单。

现在说句事后明白的话,大部分早期的计算机构架之间的交流比较困难。但用网格计算就很容易,或者说是比较容易。

“在所有的步骤中,采用网格计算这一步是最简单也是最有价值的。不用大规模的改写应用”。

Jacobs说:“系统软件(不是应用)应该好好利用网格的服务特性。新的应用中可没有特殊的利益点”。

当Manley预计大概需要5-10年的时间才能实现网格(或者效用)模式的真正应用的时候,Jacobs和Oracle早已开始行动。

不过Manley也提出了警告,警告那些想将网格技术推广到它能力以外的范围的人。他说:“过度贩卖网格的前景是非常危险的”。

Oracle认为网格计算将取代数据中心的数据簇成为企业中的服务供应者。

网格计算就是一种利用已有资源创造高效的方式。

他说:“对于拥有价值数百万美元大型SMP系统的用户来说,利益点就是网格计算能够为成千上万的应用服务”。

在Oracle的技术用户中,Oracle挑出了陆地测量部和科研机构Cern。

有时Oracle对网格的看法更象是对Linux簇的开发利用。

根据Oracle欧洲分部调查报告显示,当人们发现应用的计算能力不够时,大约三分之一的人选择购买更多的资源。

然而超过一半的用户不知道他们的技术结构到底有多紧张。他们购买容量时从不看他们已经拥有了什么,而是直接购买。

“更好的利用已有资源”是IBM公司的长期方针。IBM有一个150名顾客活动观察的项目就完全在网格应用上进行。

IBM的关键词:标准。比如HP使用全球标准。太早指定标准会限制创新的发生。

网格之前的发展过程

  • 多个电脑
  • 多处理器
  • 多重算法单元
  • 共享时间
  • 超级计算机
  • 矢量超级计算机
  • SIMD – 单指令多数据运算
  • MIMD – 多指令多数据运算
  • 并行计算机
  • 多重内置处理器
  • 未连接的多个电脑
  • 分布式计算
  • 电子数据交换网络
  • 本地网络
  • C/S网络
  • 广域网
  • 效用计算机系统
  • 互联网(信息效用)
  • 内网
  • 共享应用/区域网络
  • 万维网
  • 协作系统
  • 高性能电脑 (HPC)
  • 工作站HPC
  • 桌面HPC
  • 可扩展电脑
  • 对称式多重处理器或者共享内存处理器
  • 大规模并行电脑
  • 高性能PC机
  • 集群
  • 网格

    网格以后的发展方向

  • 无线协作网络
  • 实时内置分析系统
  • 无线协作建筑和交通工具
  • 自觉改进网络
  • 知识导航和讨论网络
  • 世界脑库
  • 无线协作机器人
  • 无线计算机和传感网络
  • 人工智能网络
  • 体内植入电脑
  • 电子和虚拟ESP网络
  • 植物或动物无线内置计算机

    (责任编辑:张竺)

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