Бесплатное ПО Открытый код

Категории: ОС и утилиты Сети и администрирование Образование

Платформы: Mac Linux Windows

Ссылки: Официальный сайт

Особенности:
science-helping desktop-grid science computing распределенных вычислений folding cloud-computing self-hosted research system-administration volunteer-computing

Среди существующих подходов к сетевому промежуточному программному обеспечению
простой, мощный и гибкий заключается в использовании серверов, доступных в
разных административных доменах, через традиционные парадигмы клиент-сервер
или удаленный вызов процедур (RPC). Сетевые серверы (NES) реализуют эту
модель, также называемую Grid-RPC. Клиенты отправляют запросы на вычисления
планировщику, цель которого - найти сервер, доступный на ресурсах.

Целью проекта DIET является разработка набора инструментов для построения
вычислительных серверов. Огромные проблемы теперь могут быть вычислены через
Интернет благодаря средам Grid Computing, таким как Globus или Legion, или
облачным решениям, таким как Amazon EC2. Поскольку большинство современных
приложений являются числовыми, использование библиотек, таких как BLAS,
LAPACK, ScaLAPACK или PETSc, является обязательным. Интеграция таких библиотек
в приложения высокого уровня, использующие такие языки, как Fortran или C,
далеко не проста. Кроме того, вычислительные мощности и потребности в памяти
таких приложений, конечно, могут быть недоступны на каждой рабочей станции.
Таким образом, RPC является хорошим кандидатом для создания сред решения
проблем в сети.

Проект DIET сфокусирован на разработке масштабируемого промежуточного
программного обеспечения с первоначальными усилиями, направленными на
распределение проблемы планирования по нескольким агентам. DIET состоит из
набора элементов, которые можно использовать вместе для создания приложений с
использованием парадигмы Grid-RPC. Это промежуточное программное обеспечение
способно найти соответствующий сервер в соответствии с информацией, указанной
в запросе клиента (например, проблема, которую необходимо решить, размер
вовлеченных данных), производительность целевой платформы (например, нагрузка
на сервер, доступная память, производительность связи) и локальная доступность
данных, сохраненных во время предыдущих вычислений. Планировщик
распространяется с использованием нескольких взаимодействующих иерархий,
связанных статически или динамически (одноранговым способом). Управление
данными обеспечивается для того, чтобы постоянные данные оставались в системе
для последующего повторного использования.