Грид-вычисления

Информацию о производителе компьютера см. в Grid Systems Corporation .

Не следует путать с кластерными вычислениями .

Грид-вычисления — это использование широко распределенных компьютерных ресурсов для достижения общей цели. Вычислительную сетку можно рассматривать как распределенную систему с неинтерактивными рабочими нагрузками, включающими множество файлов. Грид-вычисления отличаются от традиционных высокопроизводительных вычислительных систем, таких как кластерные вычисления, тем, что в сетевых компьютерах каждый узел настроен на выполнение отдельной задачи/приложения. Грид-компьютеры также имеют тенденцию быть более разнородными и географически рассредоточенными (то есть физически не связанными), чем кластерные компьютеры. Хотя одна сетка может быть посвящена конкретному приложению, обычно сетка используется для различных целей. Сетки часто создаются с помощью библиотек промежуточного программного обеспечения для сеток общего назначения. Размеры сетки могут быть довольно большими.

Гриды — это форма распределенных вычислений , состоящая из множества объединенных в сеть слабосвязанных компьютеров, работающих вместе для выполнения больших задач. Для некоторых приложений распределенные или грид-вычисления можно рассматривать как особый тип параллельных вычислений , в которых используются полные компьютеры (со встроенными процессорами, хранилищами, источниками питания, сетевыми интерфейсами и т. д.), подключенные к компьютерной сети (частной или общедоступной) посредством обычный сетевой интерфейс , например Ethernet . Это контрастирует с традиционным представлением о суперкомпьютере , который имеет множество процессоров, соединенных локальной высокоскоростной компьютерной шиной . Эта технология применялась для решения интенсивных научных, математических и академических задач посредством добровольных вычислений и используется на коммерческих предприятиях для таких разнообразных приложений, как открытие лекарств , экономическое прогнозирование , сейсмический анализ и обработка данных в бэк-офисе для поддержки электронных вычислений. коммерция и веб-сервисы .

Грид-вычисления объединяют компьютеры из нескольких административных доменов для достижения общей цели. для решения одной задачи, а затем может так же быстро исчезнуть. Размер сетки может варьироваться от маленькой (например, ограниченной сетью компьютерных рабочих станций внутри корпорации) до крупных, общедоступных коллабораций во многих компаниях и сетях. «Понятие ограниченной сетки может также быть известно как сотрудничество внутри узлов, тогда как понятие более крупной и широкой сетки может, таким образом, относиться к сотрудничеству между узлами».

Координация приложений в Grid-сетях может оказаться сложной задачей, особенно при координации потока информации между распределенными вычислительными ресурсами. Грид- системы рабочих процессов были разработаны как специализированная форма системы управления рабочими процессами, предназначенная специально для составления и выполнения серии вычислительных шагов или шагов по манипулированию данными, или рабочего процесса, в контексте сетки.

Сравнение гридов и обычных суперкомпьютеров

«Распределенные» или «сетевые» вычисления в целом представляют собой особый тип параллельных вычислений , в которых используются полные компьютеры (со встроенными процессорами, хранилищем, источниками питания, сетевыми интерфейсами и т. д.), подключенные к сети (частной, общедоступной или Интернету ). обычным сетевым интерфейсом, производящим стандартное оборудование, по сравнению с более низкой эффективностью проектирования и создания небольшого количества специальных суперкомпьютеров. Основной недостаток производительности заключается в том, что различные процессоры и локальные хранилища не имеют высокоскоростных соединений. Таким образом, такая схема хорошо подходит для приложений, в которых несколько параллельных вычислений могут выполняться независимо, без необходимости передачи промежуточных результатов между процессорами. Высококачественная масштабируемость географически распределенных сетей в целом благоприятна из-за низкой потребности в соединении между узлами по сравнению с пропускной способностью общедоступного Интернета.

Существуют также некоторые различия между программированием для суперкомпьютера и программированием для системы распределенных вычислений. Написание программ, которые могут работать в среде суперкомпьютера, который может иметь специальную операционную систему или требовать от программы решения параллелизма проблем , может быть дорогостоящим и трудным. Если проблему можно адекватно распараллелить, «тонкий» уровень «грид» инфраструктуры может позволить обычным автономным программам, учитывая другую часть одной и той же проблемы, запускаться на нескольких машинах. Это позволяет писать и отлаживать на одной обычной машине и устраняет сложности, возникающие из-за выполнения нескольких экземпляров одной и той же программы в одной и той же общей памяти одновременного и пространстве хранения.

Аспекты дизайна и варианты

Одной из особенностей распределенных сетей является то, что они могут быть сформированы из вычислительных ресурсов, принадлежащих одному или нескольким лицам или организациям (так называемые несколько административных доменов ). Это может облегчить коммерческие транзакции, как в случае коммунальных вычислений , или облегчить создание добровольных вычислительных сетей.

Одним из недостатков этой функции является то, что компьютеры, которые фактически выполняют вычисления, могут быть не вполне надежными. Таким образом, разработчики системы должны принять меры для предотвращения сбоев или злоумышленников, дающих ложные, вводящие в заблуждение или ошибочные результаты, а также использования системы в качестве вектора атаки. Это часто предполагает случайное распределение работы между разными узлами (предположительно с разными владельцами) и проверку того, что по крайней мере два разных узла сообщают один и тот же ответ для данной рабочей единицы. Расхождения позволят выявить неисправные и вредоносные узлы. Однако из-за отсутствия централизованного контроля над оборудованием невозможно гарантировать, что узлы не выйдут из сети в случайное время. Некоторые узлы (например, ноутбуки или пользователи коммутируемого доступа в Интернет) также могут быть доступны для вычислений, но не для сетевой связи в течение непредсказуемых периодов. Эти различия можно учесть, назначая большие рабочие единицы (таким образом уменьшая потребность в непрерывном подключении к сети) и переназначая рабочие единицы, когда данный узел не может сообщить о своих результатах в ожидаемое время.

Другой набор того, что можно было бы назвать проблемами социальной совместимости на заре грид-вычислений, был связан с целями разработчиков грид-технологий вывести свои инновации за пределы первоначальной области высокопроизводительных вычислений и преодолеть дисциплинарные границы в новые области, например, в области высокопроизводительных вычислений. энергетическая физика.

Влияние доверия и доступности на производительность и сложность разработки может повлиять на выбор: развертывание в выделенном кластере, простаивание внутренних компьютеров развивающейся организации или открытая внешняя сеть добровольцев или подрядчиков. Во многих случаях участвующие узлы должны доверять центральной системе, чтобы она не злоупотребляла предоставленным доступом, вмешиваясь в работу других программ, искажая хранимую информацию, передавая частные данные или создавая новые дыры в безопасности. В других системах используются меры по уменьшению степени доверия «клиентских» узлов к центральной системе, например размещение приложений на виртуальных машинах.

Общедоступные системы или системы, пересекающие административные домены (включая разные отделы одной организации), часто приводят к необходимости запускать их на гетерогенных системах, используя разные операционные системы и аппаратные архитектуры . При использовании многих языков существует компромисс между инвестициями в разработку программного обеспечения и количеством поддерживаемых платформ (и, следовательно, размером получаемой сети). Кроссплатформенные языки могут уменьшить необходимость идти на этот компромисс, хотя потенциально за счет высокой производительности на любом данном узле (из-за интерпретации во время выполнения или отсутствия оптимизации для конкретной платформы). Различные проекты промежуточного программного обеспечения создали общую инфраструктуру, позволяющую различным научным и коммерческим проектам использовать конкретную связанную сетку или с целью создания новых сеток. BOINC является общим для различных академических проектов, ищущих общественных волонтеров; больше перечислено в конце статьи .

Фактически, промежуточное программное обеспечение можно рассматривать как прослойку между аппаратным и программным обеспечением. Помимо промежуточного программного обеспечения, необходимо учитывать ряд технических областей, которые могут быть независимыми или не независимыми от промежуточного программного обеспечения. Примеры областей включают управление SLA , доверие и безопасность, управление виртуальной организацией , управление лицензиями, порталы и управление данными. Эти технические области могут быть учтены в коммерческом решении, хотя новейшие достижения каждой области часто обнаруживаются в конкретных исследовательских проектах, изучающих эту область.

сетевых

Для сегментации рынка грид-вычислений необходимо учитывать две точки зрения: сторону поставщика и сторону пользователя:

Сторона провайдера

Общий рынок электросетей включает в себя несколько конкретных рынков. Это рынок промежуточного программного обеспечения для сетей, рынок приложений для работы в сети, рынок коммунальных вычислений и рынок программного обеспечения как услуги (SaaS).

Grid Промежуточное программное обеспечение — это особый программный продукт, который позволяет совместно использовать разнородные ресурсы и виртуальные организации. Он устанавливается и интегрируется в существующую инфраструктуру задействованной компании или компаний и обеспечивает особый уровень, расположенный между разнородной инфраструктурой и конкретными пользовательскими приложениями. Основными промежуточными программами для работы с гридами являются Globus Toolkit, gLite и UNICORE .

Под служебными вычислениями подразумевается предоставление сетевых вычислений и приложений в качестве услуги либо в виде утилиты открытой сети, либо в качестве хостингового решения для одной организации или ВО . Основными игроками на рынке коммунальных вычислений являются Sun Microsystems , IBM и HP .

Приложения с поддержкой Grid — это специальные программные приложения, которые могут использовать Grid-инфраструктуру. Это стало возможным благодаря использованию промежуточного программного обеспечения Grid, как указано выше.

Программное обеспечение как услуга (SaaS) — это «программное обеспечение, которое принадлежит, доставляется и управляется удаленно одним или несколькими поставщиками». ( Gartner 2007) Кроме того, приложения SaaS основаны на едином наборе общих определений кода и данных. Они используются по модели «один ко многим», а SaaS использует модель оплаты по мере использования (PAYG) или модель подписки, основанную на использовании. Поставщики SaaS не обязательно сами владеют вычислительными ресурсами, необходимыми для запуска их SaaS. Таким образом, поставщики SaaS могут использовать рынок коммунальных вычислений. Рынок коммунальных вычислений предоставляет вычислительные ресурсы поставщикам SaaS.

Пользовательская сторона

Для компаний, работающих на рынке сетевых вычислений или на стороне пользователей, различные сегменты имеют существенное значение для их стратегии развертывания ИТ. Стратегия развертывания ИТ, а также тип сделанных инвестиций в ИТ являются важными аспектами для потенциальных пользователей сети и играют важную роль для внедрения сети.

Очистка процессора

Очистка ЦП , очистка циклов или общие вычисления создают «сетку» из простаивающих ресурсов в сети участников (как по всему миру, так и внутри организации). Как правило, этот метод использует «запасные» циклы команд, возникающие в результате периодического бездействия, которое обычно происходит ночью, во время обеденных перерывов или даже во время (сравнительно незначительных, хотя и многочисленных) моментов ожидания простоя, которые современные процессоры настольных компьютеров испытывают в течение дня ( когда компьютер ожидает ввода-вывода от пользователя, сети или хранилища ). На практике участвующие компьютеры также жертвуют некоторый объем дискового пространства, оперативной памяти и пропускной способности сети в дополнение к чистой мощности процессора.

Многие добровольные вычислительные проекты, такие как BOINC , используют модель очистки ЦП. Поскольку узлы могут время от времени отключаться от сети, поскольку их владельцы используют свои ресурсы по своему основному назначению, эта модель должна быть разработана с учетом таких непредвиденных обстоятельств.

Создание оппортунистической среды — это еще одна реализация очистки ЦП, при которой специальная система управления рабочей нагрузкой собирает простаивающие настольные компьютеры для выполнения ресурсоемких задач. Это также называется Enterprise Desktop Grid (EDG). Например, ХТКондор (программная платформа для высокопроизводительных вычислений с открытым исходным кодом для грубой распределенной рационализации задач с интенсивными вычислениями) может быть настроена на использование только настольных компьютеров, на которых клавиатура и мышь простаивают, чтобы эффективно использовать потраченную впустую мощность ЦП от простаивающих в противном случае настольных рабочих станций. Как и другие полнофункциональные пакетные системы, HTCondor предоставляет механизм организации очереди заданий, политику планирования, схему приоритетов, мониторинг ресурсов и управление ресурсами. Его также можно использовать для управления рабочей нагрузкой в ​​выделенном кластере компьютеров или можно легко интегрировать как выделенные ресурсы (кластеры, монтируемые в стойку), так и невыделенные настольные компьютеры (циклическая очистка) в одну вычислительную среду.

История

Термин «сетевые вычисления» возник в начале 1990-х годов как метафора, означающая, что компьютерные мощности должны быть такими же доступными, как и электросети . Метафора энергосистемы для доступных вычислений быстро стала канонической, когда Ян Фостер и Карл Кессельман опубликовали свою основополагающую работу «Сеть: план новой вычислительной инфраструктуры» (1999). Этому за десятилетия предшествовала метафора коммунальных вычислений (1961): компьютеры как общественная услуга, аналогичная телефонной системе.

Очистка ЦП и добровольные вычисления были популяризированы начиная с 1997 года компанией Distributed.net , а затем, в 1999 году, с помощью SETI@home, чтобы использовать возможности сетевых ПК по всему миру для решения исследовательских задач, интенсивно использующих ЦП.

Идеи грида (в том числе из распределенных вычислений, объектно-ориентированного программирования и веб-сервисов) были объединены Яном Фостером и Стивом Туке из Чикагского университета , а также Карлом Кессельманом из Университета Южной Калифорнии . Института информационных наук . Это трио, возглавившее работу над созданием Globus Toolkit, широко считается «отцами грида». Набор инструментов включает в себя не только управление вычислениями, но и управление хранилищем , обеспечение безопасности, перемещение данных, мониторинг, а также набор инструментов для разработки дополнительных сервисов на основе той же инфраструктуры, включая согласование соглашений, механизмы уведомления, триггерные службы и агрегацию информации. Хотя Globus Toolkit остается де-факто стандартом для построения грид-решений, был создан ряд других инструментов, которые отвечают за некоторые подмножества сервисов, необходимых для создания корпоративной или глобальной грид-сети.

В 2007 году стал популярным термин « облачные вычисления» , который концептуально аналогичен каноническому определению сетевых вычислений Фостера (с точки зрения вычислительных ресурсов, потребляемых по мере поступления электроэнергии из энергосистемы ) и более ранним коммунальным вычислениям.

Прогресс

В ноябре 2006 года Зайдел получил премию Сидни Фернбаха на конференции по суперкомпьютерам в Тампе, Флорида . «За выдающийся вклад в разработку программного обеспечения для HPC и Grid-вычислений, позволяющего совместное численное исследование сложных проблем физики, в частности, моделирование столкновений черных дыр». Эта награда, являющаяся одной из высших наград в области вычислительной техники, была присуждена ему за достижения в области численной теории относительности.

виртуальные

• По состоянию на март 2020 года Folding@home — 1,1 экзафлопс.
• По состоянию на 7 апреля 2020 года BOINC – 29,8 PFLOPS.
• По состоянию на ноябрь 2019 года IceCube через OSG — 350 fp32 PFLOPS.
• По состоянию на февраль 2018 года Einstein@Home — 3,489 Пфлопс.
• По состоянию на 7 апреля 2020 г. SETI@Home — 1,11 ПФЛОПС.
• По состоянию на 7 апреля 2020 г. MilkyWay@Home — 1,465 ПФЛОПС.
• По состоянию на март 2019 года GIMPS — 0,558 ПФЛОПС.

Кроме того, по состоянию на март 2019 года измеренная вычислительная мощность сети Биткойн составляла более 80 000 экзафлопс (операций с плавающей запятой в секунду). Это измерение отражает количество FLOPS, необходимое для получения хеш-выхода сети Биткойн, а не ее способность выполнять общие арифметические операции с плавающей запятой, поскольку элементы сети Биткойн ( ASIC для майнинга биткойнов ) выполняют только конкретные криптографические хэш-вычисления, необходимые для Биткойн протокол .

Проекты и приложения

Грид-вычисления предлагают способ решения задач «Большой задачи» , таких как сворачивание белков , финансовое моделирование , моделирование землетрясений и моделирование климата / погоды , и они сыграли важную роль в создании Большого адронного коллайдера в ЦЕРН. Гриды предлагают способ оптимального использования ресурсов информационных технологий внутри организации. Они также предоставляют средства для предложения информационных технологий в качестве утилиты для коммерческих и некоммерческих клиентов, при этом эти клиенты платят только за то, что они используют, например, за электричество или воду.

(BOINC) с открытым исходным кодом, По состоянию на октябрь 2016 года более 4 миллионов компьютеров, работающих на платформе Berkeley Open Infrastructure for Network Computing являются членами World Community Grid . Одним из проектов, использующих BOINC, является SETI@home , который использовал более 400 000 компьютеров для достижения 0,828 терафлопс по состоянию на октябрь 2016 года. По состоянию на октябрь 2016 года Folding@home , который не является частью BOINC, достиг более 101 петафлопс в эквиваленте x86. на более чем 110 000 машинах.

Европейский Союз финансировал проекты через рамочные программы Европейской Комиссии . BEinGRID (Бизнес-эксперименты в Grid) — исследовательский проект, финансируемый Европейской комиссией. в качестве интегрированного проекта в рамках спонсорской программы Шестой рамочной программы (FP6). Проект стартовал 1 июня 2006 года и продлился 42 месяца, до ноября 2009 года. Проект координировался Atos Origin . Согласно информационному бюллетеню проекта, их миссия состоит в том, чтобы «создать эффективные маршруты для содействия внедрению грид-вычислений в ЕС и стимулировать исследования инновационных бизнес-моделей с использованием грид-технологий». Чтобы извлечь лучшие практики и общие темы из экспериментальных реализаций, две группы консультантов анализируют серию пилотных проектов: одна техническая, другая коммерческая. Проект важен не только своей продолжительностью, но и своим бюджетом, который составляет 24,8 миллиона евро и является крупнейшим из всех интегрированных проектов FP6. Из них 15,7 миллиона предоставлены Европейской комиссией, а оставшаяся часть – 98 компаниями-партнерами. После завершения проекта результаты BEinGRID были подхвачены и распространены на IT-Tude.com .

Проект Enabling Grids for E-scienceE, базирующийся в Европейском Союзе и включающий сайты в Азии и США, стал продолжением проекта European DataGrid (EDG) и превратился в Европейскую грид-инфраструктуру . Это, наряду с Всемирной вычислительной решеткой LHC (WLCG), был разработан для поддержки экспериментов с использованием CERN Большого адронного коллайдера . Список активных сайтов, участвующих в WLCG, можно найти в Интернете. а также мониторинг инфраструктуры EGEE в реальном времени. Соответствующее программное обеспечение и документация также общедоступны. Есть предположения, что выделенные оптоволоконные каналы, подобные тем, которые были установлены CERN для удовлетворения потребностей WLCG в области обработки больших объемов данных, однажды могут стать доступными для домашних пользователей, тем самым предоставляя интернет-услуги со скоростью до 10 000 раз быстрее, чем традиционное широкополосное соединение. Европейская грид-инфраструктура также использовалась для других исследовательских мероприятий и экспериментов, таких как моделирование онкологических клинических испытаний.

Проект распределенный.net был запущен в 1997 году. Центр передовых суперкомпьютеров НАСА (NAS) реализовал генетические алгоритмы с использованием очистителя циклов Condor , работающего примерно на 350 рабочих станциях Sun Microsystems и SGI .

В 2001 году United Devices управляла проектом United Devices Cancer Research Project , основанным на своем продукте Grid MP , который осуществляет циклическую очистку компьютеров-добровольцев, подключенных к Интернету. До закрытия в 2007 году проект работал примерно на 3,1 млн машин.

Определения

Сегодня существует множество определений грид-вычислений :

• В своей статье «Что такое сетка? Контрольный список из трех пунктов», Ян Фостер перечисляет эти основные качества:
  • Вычислительные ресурсы не администрируются централизованно.
  • открытые стандарты . Используются
  • нетривиальное качество обслуживания . Достигается
• Плащак/Велнер определяют грид-технологию как «технологию, которая обеспечивает виртуализацию ресурсов, предоставление по требованию и совместное использование услуг (ресурсов) между организациями».
• IBM определяет грид-вычисления как «способность, используя набор открытых стандартов и протоколов, получать доступ к приложениям и данным, вычислительной мощности, емкости хранения и огромному количеству других вычислительных ресурсов через Интернет». Грид — это тип параллельной и распределенной системы, которая позволяет совместно использовать, выбирать и агрегировать ресурсы, распределенные по «множеству» административных доменов, на основе их (ресурсов) доступности, мощности, производительности, стоимости и требований пользователей к качеству обслуживания. ».
• Более ранний пример понятия вычислений как полезности был предложен Фернандо Корбато из Массачусетского технологического института в 1965 году. Корбато и другие разработчики операционной системы Multics представляли себе компьютерный комплекс, работающий «как энергетическая компания или компания по водоснабжению».
• Буйя/Венугопал определяют грид как «тип параллельной и распределенной системы, которая обеспечивает совместное использование, выбор и агрегацию географически распределенных автономных ресурсов динамически во время выполнения в зависимости от их доступности, возможностей, производительности, стоимости и требований пользователей к качеству обслуживания».
• ЦЕРН , один из крупнейших пользователей грид-технологий, говорит о The Grid : «сервисе для совместного использования компьютерной мощности и емкости хранения данных через Интернет » .

См. также

Список проектов грид-вычислений

Связанные понятия

• Высокопроизводительные вычисления
• Облачные вычисления
• Мобильность кода
• Джунглевые вычисления
• Сенсорная сетка
• Коммунальные вычисления

Альянсы и организации

• Открытый Grid-форум (ранее Global Grid Forum )
• Группа управления объектами
• проект ШИВА

Производственные сети

• Европейская сетевая инфраструктура
• Использование гридов для электронной науки
• Производственная сеть INFN
• НордуГрид
• Наша сетка
• Солнечная сетка
• Течила
• Xgrid
• Сетевой движок Univa

Международные проекты

Имя	Область	Начинать	Конец
Европейская грид-инфраструктура (EGI)	Европа	май 2010 г.	декабрь 2014 г.
Европейский институт инфраструктуры открытого промежуточного программного обеспечения (OMII-Европа)	Европа	май 2006 г.	май 2008 г.
Использование грид для электронной науки (EGEE, EGEE II и EGEE III)	Европа	март 2004 г.	апрель 2010 г.
Удаленный контрольно-измерительный прибор с поддержкой Grid с распределенным управлением и вычислениями (GridCC)	Европа	сентябрь 2005 г.	сентябрь 2008 г.
Европейская инициатива промежуточного программного обеспечения (EMI)	Европа	май 2010 г.	активный
ЗнайARC	Европа	июнь 2006 г.	ноябрь 2009 г.
Скандинавский центр обработки данных	Скандинавия и Финляндия	июнь 2006 г.	декабрь 2012 г.
Сетка мирового сообщества	Глобальный	ноябрь 2004 г.	активный
XtreemOS	Европа	июнь 2006 г.	(май 2010 г.) доб. по сентябрь 2010 г.
Наша сетка	Бразилия	декабрь 2004 г.	активный

Национальные проекты

• GridPP (Великобритания)
• CNGrid (Китай)
• D-Grid (Германия)
• ГАРУДА (Индия)
• VECC ( Калькутта , Индия)
• ИсраГрид (Израиль)
• INFN Grid (Италия)
• PL-Grid (Польша)
• Национальная сетевая служба (Великобритания)
• Открытая научная сетка (США)
• ТераГрид (США)

Стандарты и API

• API приложения для управления распределенными ресурсами (DRMAA)
• Независимая от технологий информационная модель для единообразного представления ресурсов Grid (GLUE).
• Удаленный вызов процедур Grid (GridRPC)
• Инфраструктура сетевой безопасности (GSI)
• Открытая архитектура грид-сервисов (OGSA)
• Общая архитектура брокера объектных запросов (COBRA)
• Инфраструктура открытых сетевых сервисов (OGSI)
• Простой API для Grid-приложений (SAGA)
• Структура ресурсов веб-служб (WSRF)

Системы мониторинга

• GStat

Ссылки

Библиография

• Буйя, Раджкумар ; Крис Бубендорфер (2009). Ориентированные на рынок энергосистемы и коммунальные вычисления . Уайли. ISBN  978-0-470-28768-2 .
• Бенедикт, Шаюлин; Васудеван (2008). «Нишевый подход Парето GA для планирования научных рабочих процессов в беспроводных сетях» . Журнал вычислительной техники и информационных технологий . 16 (2): 101. doi : 10.2498/cit.1001122 .
• Дэвис, Энтони (июнь 2004 г.). «Вычислительное посредничество и эволюция вычислений как товара» (PDF) . Прикладная экономика . 36 (11): 1131. CiteSeerX   10.1.1.506.6666 . дои : 10.1080/0003684042000247334 . S2CID   7309750 . Архивировано из оригинала (PDF) 28 февраля 2008 г. Проверено 20 апреля 2005 г.
• Фостер, Ян ; Карл Кессельман (1999). Grid: проект новой вычислительной инфраструктуры . Издательство Морган Кауфманн. ISBN  978-1-55860-475-9 .
• Плащак, Павел ; Рич Веллнер-младший (2006). Грид-вычисления «Руководство опытного менеджера» . Издательство Морган Кауфманн. ISBN  978-0-12-742503-0 .
• Берман, Фрэн ; Энтони Дж.Г. Привет ; Джеффри К. Фокс (2003). Грид-вычисления: делаем глобальную инфраструктуру реальностью . Уайли. ISBN  978-0-470-85319-1 .
• Ли, Маочжэнь ; Марк А. Бейкер (2005). Сеть: основные технологии . Уайли. ISBN  978-0-470-09417-4 . Архивировано из оригинала 28 октября 2007 г. Проверено 26 апреля 2005 г.
• Кэтлетт, Чарли ; Ларри Смарр (июнь 1992 г.). «Метакомпьютинг» . Коммуникации АКМ . 35 (6): 44–52. дои : 10.1145/129888.129890 .
• Смит, Роджер (2005). «Грид-вычисления: краткий анализ технологий» (PDF) . Сетевая библиотека технического директора. Архивировано из оригинала (PDF) 8 февраля 2012 г.
• Буя, Раджкумар (июль 2005 г.). «Грид-вычисления: сделать глобальную киберинфраструктуру для электронной науки реальностью» (PDF) . CSI Коммуникации . 29 (1). Мумбаи, Индия: Компьютерное общество Индии (CSI). Архивировано из оригинала (PDF) 28 февраля 2006 г. Проверено 19 февраля 2006 г.
• Берстис, Викторс. «Основы грид-вычислений» . ИБМ. Архивировано из оригинала 4 февраля 2012 г.
• Эльхатиб, Йехия (2011). Мониторинг, анализ и прогнозирование производительности сетей в сетях (PDF) (доктор философии). Ланкастерский университет. Архивировано из оригинала (PDF) 23 июня 2015 г. Проверено 28 апреля 2013 г.
• Феррейра, Луис; и другие. (30 сентября 2016 г.). «Продукты и услуги грид-вычислений» . ИБМ.
• Феррейра, Луис; и другие. (30 сентября 2016 г.). «Введение в грид-вычисления с Globus» . ИБМ.
• Джейкоб, Барт; и другие. (30 сентября 2016 г.). «Включение приложений для грид-вычислений» . ИБМ.
• Феррейра, Луис; и другие. «Программирование Grid-сервисов и поддержка приложений» . ИБМ. Архивировано из оригинала 4 февраля 2012 г.
• Джейкоб, Барт; и другие. (30 сентября 2016 г.). Введение в грид-вычисления . ИБМ.
• Феррейра, Луис; и другие. (30 сентября 2016 г.). «Грид-вычисления в исследованиях и образовании» . ИБМ.
• Феррейра, Луис; и другие. «Globus Toolkit 3.0. Быстрый старт» . ИБМ. Архивировано из оригинала 4 февраля 2012 г. Проверено 27 апреля 2006 г.
• Сурридж, Майк; и другие. «Опыт использования GRIA — промышленные приложения в сети веб-сервисов» (PDF) . IEEE. Архивировано из оригинала (PDF) 6 марта 2012 г.
• Стокингер, Хайнц ; и другие. (октябрь 2007 г.). «Определение сетки: снимок текущего вида» (PDF) . Суперкомпьютеры . 42 :3. дои : 10.1007/s11227-006-0037-9 . S2CID   16019948 . Архивировано из оригинала (PDF) 7 января 2007 г.
• Глобальные гриды и наборы программных инструментов: исследование четырех технологий промежуточного программного обеспечения Grid
• Поваренная книга по сетевым технологиям
• Франческо Лелли, Эрик Фризцеро, Микеле Гульмини, Гаэтано Марон, Сальваторе Орландо, Андреа Петруччи и Сильвано Скиззато. Многоликость интеграции инструментов и сетки . Международный журнал веб- и грид-сервисов, 2007 г. – Том. Т. 3, № 3 с. 239 – 266 Электронное издание
• Поэсс, Майкель ; Намбияр, Рагунатх (2005). Крупномасштабные хранилища данных в Grid (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 23 июня 2015 г. Проверено 5 ноября 2010 г.
• Парди, Сильвио ; Франческо Пальмьери (октябрь 2010 г.). «На пути к федеративной городской среде Grid: сетевая инфраструктура SCoPE». Компьютерные системы будущего поколения . 26 (8): 1241–1256. дои : 10.1016/j.future.2010.02.003 .