Уважаемые читатели и посетители. Есть у меня идея начать собирать каталог российских сервисов, которые работают по модели as a Service. В каталог принимаются любые сервисы, которые подпадают под одну из категорий: SaaS, IaaS, PaaS etc. 

Если есть идеи по включению в сервис, то оставляйте здесь комментарии либо по почте peter(at)diyakov.com

Вычисления по требованию, вычислительное облако, облачные вычисления – как часто мы стали слышать эти термины в связи с появлением тенденции перехода на "облачную" инфраструктуру. Но давайте поймём, что же означает слово "вычисление", объединяющее эти термины. 

Если заглянуть в Википедию, то там мы найдём такое толкование данного термина: 

Вычисле́ние — математическое преобразование, позволяющее преобразовывать входящий поток информации в выходной, с отличной от первого структурой. Если смотреть с точки зрения теории информации, вычисление – это получение из входных данных нового знания.

Итак, вычисление – это получение из входных данных нового знания. А если таких входных данных много, очень много? А если для обсчёта данных и вариантов результата знаний может быть много алгоритмов? А если эти знания могут быть из совершенно разных предметных областей? Что делать? Куда потребителю податься? 

Производители вычислительных кластеров и суперкомпьютеров знают ответ – конечно же к ним. А что делать потребителю, которому такую задачку вычислительную нужно посчитать раз в квартал, и городить огород с покупкой и внедрением большого вычислителя очень накладно? Не зря же ведь, многие эксперты подняли шум, когда Медведев повелел развивать суперкомпьютерную индустрию. Мол, чего на них считать-то? 

А по-моему, эта идея с вычислительными кластерами может быть очень интересной, конечно же если к ней правильно подойти. Вот у Red Hat есть интересное решение, называется MRG – Messaging, Realtime, Grid. Решение интересно тем, что позволяет делать большие вычислительные кластеры, объединяющие как железные серверы, так и виртуальные машины (хостящиеся, например, в амазоновском облаке), так и пользовательские ПК, которые сильно мощными стали и простаивают без дела. При этом такие вычислительные кластеры могут работать над разными вычислительными задачками, их мощности могут арендоваться различными клиентами, тогда когда им нужно провести расчёты. Мощностями кластера можно управлять, вводя автоматические новые вычислительные мощности. 

Вот я и думаю. Почему бы в государству нашему (хотя правильнее было бы какому-то сервис-провайдеру это сделать) не реализовать такой вычислительный кластер и не сдавать его в аренду? Ведь вычислительных задачек под него можно очень много найти. А так было бы такое вычислительное облако.

Как думаете, когда у нас будет реализован вычислительный кластер, доступный потребителям за деньги, ну или на ещё каких-то разумных условиях благодарности?

В современном мире, полном вычислительных задач очень популярна и востребована тема построения суперкомпьютеров (достаточно вспомнить свежую информацию о решении строить вычислительный кластер для Росатома). Причём зачастую современные суперкомпьютеры представляют собой распределённые вычислительные кластеры или вычислительные сети, на основе grid (или как пишут по-русски грид) технологий.

Если окунуться в этот глубокий мир вычислительных кластеров, то вам становятся известны такие термины как High Performance Computing (HPC) и High Throughput Computing (HTC) (я перевёл термины как высокопроизводительные и крупномасштабные вычисления). Если же посмотреть на имеющиеся вычислительные кластеры, то можно с уверенностью сказать, что эра вычислений по требованию настала. Посмотрите на суперкомпьютерный центр МГУ, судя по его описанию он вполне может быть использован различными потребителями больших вычислений для своих нужд.

Если посмотреть на список ТОП500 суперкомпьютеров, то можно увидеть, что в основном там используется ОС Linux. У компании Red Hat  в обширном портфеле решений имеется также и решение MRG (Messaging, Realtime, Grid)позволяющее строить такие вычислительные кластеры.

Данное решение позволяет:

• объединять различные вычислительные ресурсы в вычислительные кластеры. Объединять можно как “железные” серверы под управлением различных ОС, виртуальные машины, пользовательские ПК, которые не всегда загружены на 100%. В такие вычислительные кластеры можно включать также и ресурсы из имеющихся “облачных” платформ, таких как Amazon EC2
• строить систему быструю и гибкую систему обмена сообщениями между приложениями и вычислительными задачами
• за счёт применения специфичных решений всё взаимодействие между узлами и задачами может производиться в режиме реального времени

Среди функциональных особенностей мне очень понравилась возможность интеграции Microsoft Excel и Grid для обсчёта больших объёмов данных. Кроме того, встроенные средства управления задачами и вычислительными ресурсами могут быть использованы для проведения вычислений по требованию. Так один суперкомпьютер, построенный с использованием решения Red Hat MRG может быть использован различными научными и промышленными организациями в разное время года для совершенно разных расчётов.

Подробнее о данном решении можно узнать в оригинале на сайте Red Hat. Я попытался сделать перевод некоторых фактов о данном решении (в основном обзор всего решения и функциональный обзор компоненты Grid для связывания и управления узлами кластера). Перевод доступен здесь.

Компания Red Hat проводит в январе ряд вебинаров, посвящённых своим решениям и технологиям: