Top image
Skip Navigation Links
Общие сведения
Доступ
Поддержка
Материалы
Ссылки
Контакты
Вход в систему

Интегрированная среда

Кластерные технологии играют лидирующую роль в мире высокопроизводительных вычислений. Согласно текущему (на ноябрь 2009 г.) списку TOP 500 наиболее высокопроизводительных вычислительных систем, кластеры занимают 417 позиций, что составляет 83% от общего числа установок. В большинстве случаев кластер предлагает оптимальное соотношения цена/производительность для решения широкого круга вычислительно трудоемких задач: финансовая математика, моделирование физических процессов, поиск новых лекарств и др. Кластерные системы отличают легкость модернизации, доступность аппаратных составляющих, возможность выполнения всех операций по техническому обслуживанию силами технических специалистов, не имеющих глубоких знаний в области высокопроизводительных вычислений. Указанные факторы привели к массовому распространению кластеров в научном сообществе, на промышленных предприятиях, и даже индивидуальные исследователи зачастую имеют возможность приобрести или собрать самостоятельно небольшой кластер.

Рост числа кластерных систем делает заманчивым идею совместного использования кластеров с целью увеличения суммарной доступной вычислительной мощности, а так же уменьшения среднего времени ожидания задачей запуска. Последнее достигается за счет применения расширенных стратегий планирования, учитывающих временные колебания загруженности различных кластеров (если один из кластеров простаивает, то на него могут быть отправлены задачи с самого загруженного в настоящий момент кластера) и одновременно гибкость при распределении ресурсов (так, например, задачи владельцев кластера могут иметь более высокий приоритет и т.п.).

Идея объединения кластеров находит свое отражение в концепции grid. В настоящее время разработано несколько популярных технологий, позволяющих объединять вычислительные ресурсы в grid: Globus Toolkit, gLite, Unicore и др. Некоторые grid системы объединяют кластера, расположенные на разных континентах (например, World Community Grid), тысячи организаций и миллионы вычислительных узлов. Однако зачастую возникает необходимость объединить вычислительные ресурсы, принадлежащие одной организации: несколько кластеров или лабораторий рабочих станций. Если указанные ресурсы находятся физически близко друг к другу, то между ними можно установить выделенное соединение, характеристики которого будут близки к характеристикам сети внутри кластера. Это позволяет владельцу вычислительных ресурсов ожидать от полученного мультикластера большей эффективности, чем при объединении аналогичных ресурсов через Интернет. Для решения указанной задачи также может быть использована та или иная реализация технологии grid. Вот только платой за это может стать излишняя громоздкость полученного решения, сложность в администрировании, поддержке и использовании конечными пользователями. Концепция grid не предполагает наличия централизованного управления, что естественно в случае объединения ресурсов разных владельцев. Но в случае одной организации такой подход вносит дополнительные издержки и затрудняет планирование.

Альтернативный подход при создании мультикластера состоит в централизованном управлении всеми подключенными вычислительными ресурсами. Такой подход может быть неприменим при управлении тысячами ресурсов, разбросанными по миру. Но в случае принадлежности всех кластеров, составляющих мультикластер, одной организации централизированное управление может быть более эффективно и естественно, так как отражает факт принадлежности ресурсов одному владельцу. Система управления интегрированной средой высокопроизводительными вычислениями Метакластер, разрабатываемая в ННГУ, основана на указанном принципе. Основная задача системы – повышение эффективности использования вычислительных ресурсов за счет балансировки нагрузки между кластерами и эффективных стратегий планирования внутри каждого кластеров.

Bottom image