TIỂU LUẬN CHUYÊN ĐỀ MÔN HỌC : TÍNH TOÁN LƯỚI ĐỀ TÀI : GRID COMPUTING & E-SCIENCE GVHD : PGS-TS NGUYỄN PHI KHỨ HỌC VIÊN : TRẦN ANH ĐỨC - CH1102015 LỚP : CAO HỌC K6-HN HÀ NỘI 2013 1 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU Công nghệ Grid Computing ra đời đánh dấu một bước phát triển mới trong lĩnh vực điện toán hiệu năng cao. Nó cho phép tận dụng năng lực xử lý, lưu trữ cùng các tài nguyên nhàn rỗi khác để cung cấp một môi trường tính toán có năng lực xử lý lớn, khả năng lưu trữ dồi dào để giải quyết các bài toán phức tạp - khó có thể giải quyết được với các công nghệ hiện hành hoặc giải quyết được nhưng với chi phí rất cao - trong khoa học, thương mại. Grid Computing giúp tận dụng tối đa tài nguyên, tăng cường hợp tác, giảm chi phí đầu tư trong khi vẫn cung cấp năng lực tính toán như mong muốn. Trong những năm vừa qua, nhiều tổ chức, tập đoàn công 2 nghệ thông tin lớn đã chọn công nghệ Grid Computing làm chiến lược phát triển của mình, đã đầu tư nghiên cứu nhằm sớm đưa công nghệ Grid Computing vào thực tế. Công nghệ này đang ngày càng thu hút được sự quan tâm chú ý từ khắp nơi trên thế giới. Có thể nói công nghệ Grid Computing là một xu hướng phát triển mới trong ngành công nghệ thông tin. Hiện nay, cùng với sự phát triển của khoa học truyền thống thì chúng ta đang phát triển lên một nền khoa học điện tử(escience) tiên tiến để có thể tạo ra bước đột phá trong nghiển cứu các vấn đề khoa học mới sử dụng Grid computing. e-Science là một ngành kỹ thuật phức tạp, nhưng khả năng của nó là vô tận. Tuy nhiên, cần phải có thời gian để đạt được những mục tiêu đề ra Trong quá trình học tập nghiên cứu tài liệu bài giảng tôi thấy đây là một lĩnh vực khá mới mẻ mà bản thân chưa được thử sức.Cho nên trong nội dung bản báo cáo hết môn tôi xin chọn đề tài nghiên cứu về GRID COMPUTING AND E-SCIENCE CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ GRID COMPUTING VÀ E-SCIENCE 1.GRID COMPUTING 1.1Giới thiệu công nghệ Grid Computing Tính toán phân tán là một nhánh nghiên cứu quan trọng trong tính toán hiệu năng cao (High Performance Computing). Năng lực xử lý của các máy tính ngày càng tăng, kết hợp với sự ra đời của các hạ tầng mạng tốc độ cao đã thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống xử lý phân tán [3]. Mặt khác, nhu cầu tính toán của con người ngày càng cao, yêu cầu thời gian thực thi các ứng dụng phải được rút ngắn,do đó hiện nay có rất nhiều nghiên cứu tập trung 3 vào lĩnh vực xử lý phân tán. Grid computing (tính toán lưới) là một trong những công nghệ mới trong lĩnh vực tính toán phân tán. Grid computing là đề tài được tập trung nghiên cứu bởi nhiều tổ chức lớn trong công nghiệp như IBM, Syn MicroSystems, Oracle … và trong các trường, viện nghiên cứu.Tính toán lưới ra đời giúp cho việc phối hợp hoạt động của các hệ thống tính toán nằm phân tán với nhau về mặt địa lý trở nên dễ dàng hơn. So với công nghệ ra đời trước là máy tính cụm (cluster computing), công nghệ tính toán lưới có phạm vi phân tán và hoạt động rộng hơn. Mỗi một cluster có thể trở thành một thành phần tính toán (node) trong hệ thống lưới. Công nghệ lưới không đòi hỏi các thành phần phải có sự tương đồng với nhau về cấu trúc, năng lực xử lý. Có thể xem môi trường lưới là một tập hợp rất nhiều các tài nguyên tính toán và có cấu trúc không đồng nhất. Sử dụng công nghệ tính toán chúng ta có thể xây dựng một hệ thống bao gồm hàng trăm, hàng triệu bộ xử lý. Trong nghiên cứu [2], Ian Foster – một trong những người đầu tiên đề ra khái niệm Grid Computing đã nêu lên những đặc điểm quan trọng của một hệ thống lưới: - Hệ thống lưới không bị ràng buộc bởi một cơ chế quản lý tập trung mà là sự phối hợp các tài nguyên phân tán. Các tài nguyên vẫn là tài sản riêng của các tổ chức khác nhau, có những chính sách hoạt động, bảo mật độc lập của riêng từng tổ chức qui định. - Hệ thống lưới phải sử dụng các giao thức mở, chuẩn hóa: do các tài nguyên độc lập và thuộc quản lý của nhiều tổ chức nên các giao tiếp giữa chúng phải tuân theo các qui tắc chung và được chuẩn hóa. Điều này đòi hỏi quá trình nghiên cứu về công nghệ lưới phải có sự tham gia, phối hợp của nhiều tổ chức. - Hệ thống lưới phải chú trọng, quan tâm đến chất lượng dịch vụ: một hệ thống lưới đúng nghĩa phải bảo đảm thời gian thực thi ứng dụng nhanh chóng, khả năng sẵn sàng phục vụ và khả năng chịu lỗi cao. Vì môi trường lưới sẽ là môi trường thực thi các ứng dụng rất lớn nên điều này là một đòi hỏi quan trọng 1.2Những động lực thúc đẩy việc phát triển của tính toán lưới Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ: Những đột phá trong công nghệ sản xuất phần cứng giúp tạo ra các hệ thống máy tính ngày càng mạnh mẽ. Sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ mạng khiến khả năng kết nối những hệ thống máy tính với nhau cũng dễ dàng hơn. Nhu cầu tận dụng các nguồn tài nguyên rảnh rỗi: Trong rất nhiều tổ chức (như các trường đại học, các viện nghiên cứu) hệ thống máy tính chưa thật sự được vận hành hết khả năng. Hầu hết các máy tính để bàn chỉ được khai thác khoảng 30% khả năng hoạt động [1], ngay 4 cả các máy chủ cũng có rất nhiều khoảng thời gian rảnh rỗi. Việc kết nối các tài nguyên rảnh sẽ mang lại nguồn lợi lớn, tiết kiệm chi phí đầu tư và vận hành. Nhu cầu phối hợp, chia sẻ kết quả công việc: Các vấn đề con người đang giải quyết ngày càng phức tạp, ví dụ như bài toán về dự báo thời tiết có thể lên đến phép tính [1]. Nếu mỗi tổ chức đều muốn riêng lẻ tự thực thi những nghiên cứu của mình, chi phí đầu tư cho những thiết bị chuyên dụng có thể sẽ rất đắt. Tính toán lưới cho phép tận dụng những tài nguyên chuyên biệt của nhiều tổ chức: thiết bị đo đạc nhiệt độ, hướng gió, lượng mưa nằm rải rác ở các trạm khí tượng kết hợp với các tài nguyên tính toán mạnh mẽ của các viện nghiên cứu, doanh nghiệp. Kết quả của việc kết hợp là giảm chi phí đầu tư và khả năng chia sẻ kết quả nghiên cứu của các tổ chức với nhau. Nhu cầu được tiếp cận với những phương tiện, công cụ mạnh mẽ: Những người dùng thông thường trước đây hầu như không có cơ hội được tiếp xúc với những hệ thống siêu máy tính vì chi phí quá cao. Với sự ra đời của hệ thống lưới,khả năng tiếp cận với các hệ thống này trở nên khả thi hơn rất nhiều. Sự ra đời của tính toán lưới đã giúp con người có trong tay những công cụ và phương pháp làm việc mới hơn, hiện đại hơn phục vụ cho nhu cầu ngày càng cao của mình. 1.3Cấu trúc một hệ thống lưới Hiện nay có rất nhiều giải pháp về phần mềm khác nhau để xây dựng một hệ thống lưới. Các giải pháp này tuy có nhiều điểm khác nhau về mặt kỹ thuật nhưng tương đối thống nhất về cấu trúc cơ bản của hệ thống.Điều này giúp cho việc hợp tác giữa các hệ thống lưới trong tương lai có thể trở nên dễ dàng hơn.Tiểu luận xin giới thiệu vắn tắt cấu trúc một hệ thống lưới ở mức tổng quan và cơ bản nhất, được đề xuất bởi IBM 5 Cấu trúc một hệ thống lưới do IBM đề xuất - Portal: Cấu trúc hệ thống bên dưới được che giấu (trong suốt) đối với người dùng. Người dùng sẽ sử dụng hệ thống thông qua các ngõ vào (portal), các portal sẽ cung cấp cho người dùng các công cụ để thực thi ứng dụng, điều khiển hệ thống dưới các hình thức khác nhau như giao diện dòng lệnh, giao diện web… - Một thành phần không thể thiếu của hệ thống lưới là thành phần về bảo mật (GSI – Grid Security System): thành phần này sẽ kiểm tra, chứng thực thông tin người dùng cũng như kiểm tra quyền hạn của người dùng khi thao tác với hệ thống. Thành phần này còn chịu trách nhiệm mã hóa dữ liệu trao đổi giữa người dùng và hệ thống nếu có nhu cầu. - MDS (Monitoring and Discovery Service): còn có thể được gọi là GIS (Grid Information Service) trong các tài liệu khác. Hệ thống lưới là một hệ thống biến động, các tài nguyên nằm phân tán, có thể tham gia và rời bỏ hệ thống một cách thường xuyên. MDS là nơi giữ thông tin và luôn cập nhật những thay đổi về hệ thống. - Broker: Khi người dùng thực thi một ứng dụng, hệ thống cần xác định tài nguyên tính toán nào phù hợp nhất để thực thi ứng dụng đó. Vai trò này sẽ do broker đảm nhận. Broker sẽ giao tiếp với MDS để lấy những thông tin của hệ thống, dựa vào các giải thuật được cài đặt sẵn để lựa chọn tài nguyên phù hợp. - Scheduler: Sau khi đã xác định được tài nguyên đảm nhận ứng dụng, ứng dụng cần được điều phối lên tài nguyên để thực thi vào thời điểm thích hợp.Một tài nguyên vào một thời điểm có thể đảm nhận nhiều ứng dụng, quá trình điều phối trên tài nguyên sẽ do scheduler quyết định. Ở nhiều hệ thống,scheduler không được đặt ở mức chung toàn hệ thống mà ở mỗi tài nguyên,tài nguyên sẽ có chính sách riêng và tự quyết định hoạt động của mình. - GASS (Grid Access to Secondary Storage): đảm trách nhiệm vụ vận chuyển ứng dụng và các dữ liệu cần thiết đến tài nguyên thực thi - GRAM (Grid Resource Allocation Manager): Đảm nhận việc kích hoạt thực thi ứng dụng trên tài nguyên, kiểm tra trạng thái của ứng dụng (thất bại/thành công) và nhận kết quả trả về khi hoàn tất. 1.4Một số dự án thực tế về Grid Computing - Glite (http://glite.web.cern.ch): nghiên cứu về Grid middleware được tài trợ bởi các tổ chức Châu Âu. - Globus (http://globus.org): Tổ chức phi lợi nhuận do một số chính phủ và công ty tài trợ để phát triển công nghệ và công cụ tính toán lưới 6 - IBM IntraGrid & Service on Demand (http://ibm.com/grid): Mục đích ban đầu là để kết nối các phòng thí nghiệm của IBM - Oracle 10g (http://www.oracle.com/technology/tech/grid): Cơ sở dữ liệu triển khai trên nền Grid Computing - BioGrid (http://www.biogrid.jp): Hỗ trợ bởi E-Japan, ứng dụng công nghệ lưới trong các nghiên cứu y học, sinh học, dược phẩm - EcoGrid (http://ecogrid.org): Hỗ trợ bởi chính phủ Đài Loan, nghiên cứu về bảo vệ môi sinh vùng núi - BioGrid IO-IT VN (http://biogrid.ioit-hcm.ac.vn): Hệ thống Grid nghiên cứu về sinh học của phân viện CNTT Hồ Chí Minh - EDAGrid (http://www.edagrid.cse.hcmut.edu.vn): Hệ thống Grid cấp đại học của Đại học Bách Khoa TP.HCM. 2.E-SCIENCE 2.1Nguồn gốc của e-Science Thuật ngữ e-Science xuất hiện đầu tiên ở Anh từ năm 2000, qua quá trình trao đổi, giao lưu tại nhiều Hội thảo quốc tế đến nay đã trở thành một khái niệm khá phổ biến được một số nước chính thức sử dụng từ năm 2004, trong đó có nhiều quốc gia khu vực Đông nam Á như Singapore, Thailand Theo GS. Tony Hey, giám đốc dự án, thì e-Science chính là một hạ tầng cơ sở cho các ngành khoa học phát triển (e- Infrastructure), nhờ vào khả năng cung cấp kết nối và các dịch vụ tính toán, truy cập thông tin, ứng dụng ngày càng rộng lớn mà CNTT đang đem lại cho các nhà khoa học. Theo một nghĩa nào đó, hạ tầng e-Science có thể đồng nghĩa với mạng lưới (Grid), đó là tập hợp của các dịch vụ trung gian, vận hành trên nền tảng của hệ thống mạng toàn cầu, băng thông rộng, hiệu năng cao, có khả năng hỗ trợ cộng đồng nghiên cứu và các phát minh, sáng tạo. Từ khi máy tính xuất hiện lần đầu tiên, con người luôn luôn cố gắng cải tiến, nâng cấp, biến nó thành các cỗ máy ngày càng mạnh mẽ. Đây là mong muốn của mọi người sử dụng máy tính cá nhân, và cũng là mong muốn của các tổ chức với những chiếc máy được tạo ra chỉ để dùng cho nghiên cứu khoa học. Một chiếc máy tính, một mình nó, không thể đảm đương việc thu thập, lưu trữ, và phân tích dữ liệu được thu thập bởi một nghiên cứu khoa học. Do đó, sự phát triển của e-Science là rất quan trọng. Mối liên hệ của các thông tin khoa học đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu, đây là điều chỉ có e-Science mới có khả năng đáp ứng. Khi loài người cố gắng khám phá những tri thức mới, 7 hay hiểu rõ về những gì họ đang nghiên cứu, yêu cầu về công nghệ cũng ngày càng cao. 2.2Máy tính trở thành một phần của khoa học Mối liên hệ giữa KHMT, CNTT và các ngành khoa học khác Máy tính giờ đây không chỉ là một công cụ phục vụ khoa học. Nó đã trở thành một phần của khoa học. Khoa học máy tính hiện không chỉ nói về phần cứng hay phần mềm mà còn về các đại dương, ngôi sao, tế bào ung thư, protein và mạng lưới bạn bè. Ken Birman, Giáo sư khoa học máy tính Đại học Cornell (Mỹ), nói ngành học của ông đang trên đường trở thành “một ngành khoa học của vũ trụ”, một cơ cấu làm nền tảng cho mọi ngành khác, bao gồm các ngành khoa học xã hội.Bản chất của vấn đề ông Birman khẳng định là máy tính đã biến đổi từ một công cụ phục vụ khoa học thành một phần của khoa học. Và những diễn tiến gần đây trong giới khoa học phần nào đã cho thấy điều này.“Các nhà sinh vật học hệ thống” tại trường Y Harvard đã phát triển một “ngôn ngữ máy tính” gọi là “Little b” dùng để lập mô hình các tiến trình sinh học. Ngôn ngữ này biết suy luận về dữ liệu sinh học, học hỏi từ nó và tích hợp những gì đã học vào trong những mô hình mới và những dự báo về hành vi của tế bào. Các tác giả gọi loại ngôn ngữ này là một “người cộng tác khoa học”. Trong khi đó, bộ phận nghiên cứu của Microsoft – Microsoft Research (MSR) – đang hỗ trợ một nhóm trường đại học Mỹ và Canada xây dựng một trạm quan sát khổng lồ dưới biển ở ngoài khơi gần bờ biển bang Washington (Mỹ). Dự án Neptune này sẽ kết nối hàng ngàn bộ cảm biến hóa học, địa lý và sinh vật học trên hơn 1.600 km sợi cáp quang và sẽ liên tục truyền dữ liệu đến các nhà khoa học trong khoảng thời gian đến 10 năm.Các nhà khoa học sẽ có thể kiểm chứng những học thuyết của mình bằng cách xem xét dữ liệu thu thập được, bên cạnh đó, những công cụ phần mềm mà MSR đang phát triển sẽ tìm kiếm những khuôn mẫu và sự kiện mà các nhà khoa học không tiên liệu được, và gửi cho họ những phát hiện này. 8 Dự án Neptune được sự hỗ trợ của bộ phận nghiên cứu của Microsoft – Microsoft Research (MSR). Các nhà nghiên cứu tại trường Y Harvard và Đại học California, trong một cuộc nghiên cứu, đã dùng phương pháp phân tích thống kê để tìm kiếm dữ liệu về bệnh tim của 12.000 người và biết rằng chứng béo phì có vẻ “lây lan” thông qua các mối quan hệ xã hội. Trong khi đó, các nhà khoa học máy tính và sinh vật học cây trồng tại Đại học Cornell phát triển một thuật toán để lập và phân tích bản đồ ba chiều của protein khoai tây. Những ứng dụng nói trên hầu như không có điểm chung nào, nhưng chúng đại diện cho một loại vấn đề khoa học liên quan đến một khối lượng lớn dữ liệu thực nghiệm phức tạp. Trong thực tế, những loại thông tin thô này quá nhiều đến nỗi các nhà khoa học thường không biết bắt đầu tìm hiểu từ đâu. Khoa học máy tính đang chỉ cho họ đường đi. 2.3 E-Science là gì? Có nhiều định nghĩa khác nhau về e-Science nên nhóm sẽ trình bày quan điểm của nhiều chuyên gia về e-Science để có được cái nhìn rộng hơn về thuật ngữ mà nhóm đang trình bày. Theo wikipedia: “e-Science là khoa học đòi hỏi sự tính toán với cường độ cao, được thực thi thông qua môi trường mạng phân tán hay là khoa học sử dụng các tập dữ liệu khổng lồ, đòi hỏi tính toán lưới. e-Science bao gồm các công nghệ cho phép sự cộng tác phân tán”. Thuật ngữ e-Science được John Taylor, tổng giám đốc của Phòng khoa học và công nghệ của Liên Hiệp Anh đưa ra vào năm 1999 và được dùng để mô tả một dự án với số vốn lớn tại Liên Hiệp Anh, bắt đầu từ tháng 11-2000. Theo Taylor: “e-Science là sự cộng tác toàn cầu trong các lĩnh vực chính của khoa học, và cơ sở hạ tầng tính toán thế hệ kế tiếp cho phép hiện thực điều đó.” Theo giáo sư Malcolm Atkinson, giám đốc NeSC tại Edinburgh và trung tâm e- Science 9 quốc gia của Liên Hiệp Anh: “e-Science là sự phát triển có hệ thống của các phương pháp nghiên cứu đòi hỏi nhiều sự tính toán” . Theo ông, e-science sẽ thay đổi cách con người làm việc, giúp giải quyết các vấn đề nhanh hơn. Con người sẽ tập trung những nỗ lực của các cộng đồng khoa học, huy động những dữ liệu được chia sẻ và sức mạnh tính toán để đối mặt với những thách thức cấp bách. Một khi các trang web cho phép chúng ta chia sẻ thông tin, khoa học điện tử sẽ cho phép các nhóm nghiên cứu cộng tác để biến dữ liệu thành thông tin và kiến thức. Các công việc nghiên cứu phức tap, đòi hỏi nhiều thời gian và nỗ lực Giáo sư Jon Kleinberg, Đại học Cornell, nói : “Một xu hướng đang ngày càng trở nên rõ ràng là khoa học máy tính không còn là ngành cung cấp công cụ máy tính cho các nhà khoa học. Nó thực sự trở thành một phần của cách thức các nhà khoa học xây dựng học thuyết và suy nghĩ về những vấn đề của họ.” Theo ông Kleinberg, vai trò của thuật toán máy tính đối với khoa học trong thế kỷ 21 cũng sẽ tương tự như vai trò của toán học (đối với khoa học) trong thế kỷ 20. Giáo sư Kleinberg nói thêm rằng kho dữ liệu khổng lồ trên Internet sẽ thay đổi thực tiễn của những ngành khoa học liên quan đến hành vi con người. Theo lý giải của ông, số lượng dữ liệu khổng lồ và các phương pháp phân tích mới hiện nay đồng nghĩa với việc các nhà khoa học sẽ không còn phải lập công thức chi tiết về những học thuyết và mô hình rồi kiểm chứng chúng trên dữ liệu thực nghiệm. Tony Hey, Phó chủ tịch bộ phận nghiên cứu bên ngoài của Microsoft, đã nói về e-Science như một tập hợp những công nghệ dùng để hỗ trợ những dự án khoa học có lượng dữ liệu khổng lồ (thường được phân phối), có dữ liệu và nhiều người cộng tác kết nối với nhau, hay có sự tham gia của nhiều ngành khoa học, bao gồm ngành khoa học máy tính. Những dự án này, theo ông, thường rất phức tạp, và các công cụ, thuật toán, học thuyết của khoa học máy tính có thể giúp sắp xếp và làm rõ chúng. Ông Hey cho rằng chúng ta hiện đang tiến vào kỷ 1 [...]... đến Tính toán Hiệu năng cao của Trung tâm Tính toán song song của Imperial College (thành lập từ năm 1996) Hiện nay Trung tâm LeSC trực thuộc Khoa CNTT (Computing Department) của ĐH Imperial College Trung tâm LeSC còn có trách nhiệm quản lý toàn bộ hạ tầng mạng e-Science của Đại học Imperial College, bao gồm các máy chủ tính toán mạng lưới, cổng thông tin e-Science Portal, hệ thống truy cập mạng lưới. .. Hyperlink reference not valid Hỗ trợ bởi UK e-Science Program Tạo lập và ứng dụng mô hình tính toán mạng lưới trong nghiên cứu vật lý hạt tử (Particle Physics) của UK 7 MyGrid www.mygrid.org.uk Hỗ trợ bởi UK e-Science Program Phát triển và ứng dụng khoa học điện tử e-Science trong các ứng dụng sinh tin học 8 Reality Grid http://www.realitygrid.org/ Hỗ trợ bởi UK e-Science Program Hỗ trợ mô hình hoá và... các công việc tính toán (computing tasks) trên Grid bên cạnh đó cũng phải chú trọng đến vấn đề bảo mật, mục tiêu còn lại của GridPP là triển khai một hạ tầng tính toán (computing infrastructure) với các sites đặt ở UK như là một prototype về Grid cho LHC của CERN GridPP 2.3.6 AstroGrid AstroGrid đươc xây dựng với sự tham gia của các nhà thiên văn học và các nhà khoa học máy tính ở các trường Đại học... nhóm như Belfast e-Science Centre, National Grid Service, Lancaster University Centre for e-Science và Southampton e-Science Centre Công việc của họ có vai trò quan cho tương lai của e-Science và những nỗ lực nghiên cứu mà các nhà nghiên cứu đang thực hiện 2.1.2 Các dự án về e-Science của UK 1 AstroGrid http://www.astrogrid.org/ Hỗ trợ bởi UK .e-Science Program Xây dựng hạ tầng mạng lưới cho Đài thiên... để xây dựng mạng siêu máy tính để giải quyết những vấn đề của sinh học và y khoa đặt ra Dự án bao gồm 3 mục tiêu chính: - Phân tích để triển khai một mạng siêu máy tính - Nghiên cứu về công nghệ lưới dữ liệu (data grid technology) cho phép giải quyết các bài toán với những kiểu dữ liệu khác nhau của các cơ sở dữ liệu lớn - Nghiên cứu về công nghệ tính toán lưới (computing grid technology) qua đó tham... bài toán xử lý dữ liệu đòi hỏi nguồn tài nguyên tính tính toán rất mạnh (ultra highspeed computing) BioGrid 2.3.8 Dự án DOE Science Grid của Bộ Năng lượng, Hoa Kỳ Đây là dự án được xây dựng quy mô lớn nhằm phối hợp giữa nhiều cơ quan khoa học của Mỹ Nhằm tạo cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin (cyberinfrastructure) phục vụ cho việc phát triển và truển khai các lĩnh vực tính toán phân tán (distributed computing) ... myGrid MyGrid 2.3.5 GridPP GridPP được hình thành dựa trên sự hợp tác của các nhà vật lý học và các chuyên gia trong lĩnh vực khoa học máy tính của UK và CERN GridPP phát triển từ năm 2001 hướng theo 3 mục tiêu chính, thứ nhất là phát triển một ứng dụng cho phép các nhà vật lý nguyên tử có thể chạy (run) các jobs trên Grid, hai là viết một middleware dùng để quản lý và phân phối các công việc tính toán. .. Advanced Grid Interfaces for Environmental e-science in the Lab and in the Field CoAKTinG: Collaborative Advanced Knowledge Technologies in the grid Grid enabled knowledge services: collaborative problem solving environments in medical informatics Grid- Based Medical Devices For Everyday Health MIAS - Grid A Medical Image and Signal Research Grid Hỗ trợ các dự án e-Science Trung tâm hỗ trợ Grid ra đời... được e-Science kết hợp với EU DataGrid project thực hiện Backbone network of e-Science Demonstrator projects Ngoài ra e-Science cũng thực hiện các dự án ngắn (short-term project) nhằm thể hiện khả năng của Grid trên nhiều lĩnh vực khác nhau Các dự án này có ý nghĩa trong việc chứng minh khả năng của Grid cũng như tiềm năng của e-Science nhằm khuyến khích mở rộng các ứng dụng của e-Science 2.3.10 Grids... kinh doanh sử dụng các sản phẩm của Grid để tăng tốc tính toán, như các công ty dầu mỏ phân tích dữ liệu địa chấn để tìm kiếm dầu, các công ty dược phát triển thuốc mới Những “enterprise Grids” này có khuynh hướng chỉ do công ty sở hữu Google phát triển một Grid khoảng 450,000 máy tính để xử lí yêu cầu tìm kiếm từ người dùng Internet, trong khi HSBC sử dụng Grid để tính toán xu hướng giao dịch trên thị . cáo hết môn tôi xin chọn đề tài nghiên cứu về GRID COMPUTING AND E-SCIENCE CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ GRID COMPUTING VÀ E-SCIENCE 1 .GRID COMPUTING 1.1Giới thiệu công nghệ Grid Computing Tính toán phân. TIỂU LUẬN CHUYÊN ĐỀ MÔN HỌC : TÍNH TOÁN LƯỚI ĐỀ TÀI : GRID COMPUTING & E-SCIENCE GVHD : PGS-TS NGUYỄN PHI KHỨ HỌC VIÊN : TRẦN ANH. (cluster computing) , công nghệ tính toán lưới có phạm vi phân tán và hoạt động rộng hơn. Mỗi một cluster có thể trở thành một thành phần tính toán (node) trong hệ thống lưới. Công nghệ lưới không