Utilizarea Tehnologiilor Grid In Managementul Afacerilor Electronice

Economie

Utilizarea Tehnologiilor Grid In Managementul Afacerilor Electronice

Byadmin ianuarie 1, 2024

CUPRINS

INTRODUCERE

CAPITOLUL 1TEHNOLOGII GRID

1.1 Grid computing

1.2 Arhitectură și protocoale Grid

1.3 Comparație tehnologii Grid cu alte tehnologii distribuite

CAPITOLUL 2 EVOLUȚIE ȘI MODELE GRID

2.1. Evoluție și tendințe

2.1.1. Planificarea și echilibrarea încărcării

2.1.2. Grid-uri bazate pe modele economice

2.2 Globus toolkit

2.3. Smart Grid

2.3.1 Smart Grid la nivelul furnizării de energie electrică

2.3.2 Smart Grid la nivelul distribuției de energie electrică

2.3.3. Smart Grid la nivelul transportului de energie electrică

CONCLUZII

BIBLIOGRAFIE

INTRODUCERE

În primul rând, menționez că am ales această temă deoarece din punctul meu de vedere este o temă relativ nouă și are subiecte foarte interesante. Lucrarea prezintă pe larg viitorul în grid computing. Am studiat cum a apărut termenul GRID și am aflat că în anul 1998, Ian Foster și Carl Kesselman publicau o carte intitulată "The Grid-Blueprint for a New Computing Infrastructure" în care termenul era definit astfel: “Un calcul grid este o infrastructură hardware și software care oferă acces la capabilități de calcul de mare performanta într-un mod sigur, consistent și ieftin”. Gridul reprezintă coordonarea partajării resurselor și a rezolvării problemelor într-o organizație virtuală, dinamică, multi-instituțională.

Pe de altă parte tehnologia Grid computing a oferit noi oportunități privind accesarea resurselor computaționale la cerere. Resursele de calcul disponibile în cadrul unor site-uri Grid (furnizori de resurse) se află sub controlul unor entități independente din punct de vedere administrativ și operațional. Aceste site-uri sunt apoi interconectate în cadrul unor infrastructuri distribuite de mari dimensiuni. Mai pot defini tehnologia Grid ca o evoluție a modului de accesare și utilizare a resurselor de calcul, acestea fiind partajate și disponibile la cerere utilizatorilor ce sunt autorizați în baza asocierii lor la o organizație virtuală. Fiind realizată prin interconectarea mai multor centre de calcul (site-uri), tehnologia Grid computing reprezintă o componentă esențială pentru infrastructurile de calcul distribuit evoluate.

În țara noastră, Organizația Virtuală GridMOSI (gridmosi.ici.ro), realizată în cadrul proiectului CEEX GridMOSI, a fost prima inițiativă din domeniu, fiind suportată integral cu ajutorul resurselor oferite de site-uri Grid din România.

O mică observație: Dacă Web-ul este serviciul prin care se realizează schimbul de informații, Grid Computing este serviciul prin care se cumulează puterea de calcul și stocarea datelor prin Internet. Gridul nu este doar o simplă cale de comunicare între computere, scopul său este de a transforma rețeaua globală într-o singură vasta resursa de calcul în care să fie cuprinse toate cele 650 de milioane de calculatoare existente la ora actuală în lume. Să ne imaginăm câteva milioane de computere situate peste tot în lume. Ele sunt desktop-uri, servere, etc., aparțin unor oameni diferiți și unor instituții diverse și sunt conectate toate la Internet. Până aici nimic nou. O tehnologie magică permite tuturor acestor echipamente să se comporte ca un singur, gigantic, puternic computer. Este vorba de Grid Computing, creată prin cercetare și apărută prima oară în America, la mijlocul anilor 90.Astăzi, numeroase centre de cercetare, precum Argonne Național Laboratory în Statele Unite sau CERN (European Centre for Nuclear Research) în Europa, lucrează la dezvoltarea acestei tehnologii.

Cercetătorii au visat dintotdeauna să aibă la dispoziție spații uriașe de stocare a datelor, putere de calcul nelimitată, să poată colabora cu diverse instituții din diverse părți ale globului, să utilizeze și să partajeze împreună resurse, date, programe și rezultate. Epoca supercomputerelor, a serverelor și a mainframe-urilor gigantice a trecut. Apărut în anii 90, conceptul de megacomputing, prin care erau descrise proiectele în care erau interconectate toate centrele care dețineau superservere, în ideea de a cumula puterea acestora de procesare, este perimat .Un calculator mediu din ziua de astăzi este mai puternic decât un superserver de acum 10 ani.

Conceptul de Grid Computing a trecut din lumea științifică și a cercetărilor științifice în lumea business-ului, mari companii precum IBM, Oracle, HP, Dell, Microsoft etc investesc în această tehnologie de viitor, existând la ora actuală mai multe proiecte diferite. La baza acestui concept stau multe idei excelente și inovatoare, bineînțeles unele dintre acestea existând mai înainte că termenul Grid să apară. Ideea de bază este crearea unei resurse comune la nivel global. O altă prioritate este sistemul de securitate, crucial în vederea reușitei Gridului. Crearea unei resurse comune la această scară implica multe dificultăți la nivelul implementării și al securității, mai ales dacă ținem cont de faptul că resursele aparțin unor persoane și instituții diferite și că au diverse domenii administrative, rulează software diferit și au politici de acces și de securitate diferite.

Gridul se poate dezvolta acum în condițiile în care s-au făcut câtva pași tehnologici foarte importanți într-un timp foarte scurt. După apariția Internetului la sfârșitul anilor 60, la începutul anilor 1990 au apărut și World Wide Web-ul precum și sistemul de operare Linux, limbajul de programare Java etc, Grid Computing apare ca o continuare firească a evoluției. În ultimii 2-3 ani comunitatea Grid Computing a crescut rapid pe plan mondial. Multe tehnologii, componente și proiecte noi apar spre a fi discutate și puse în practică. Acest fapt, alăturat popularității crescânde și utilizării din ce în ce mai frecvente a Internetului și a diferitelor servicii bazate pe Web, va schimba felul în care folosim calculatorul și facem afaceri.

CAPITOLUL 1TEHNOLOGII GRID

1.1 Grid computing

Putem spune într-un fel că termenul de Grid Computing se aseamănă cu cel al Internetului. Spre deosebire de acesta, care formează o rețea mondială de date și informații, Gridul intenționează să formeze o putere de procesare fantastică, disponibilă de oriunde de pe glob, astfel încât puterea de procesare să devină o utilitate de tipul electricității.

Grid computing este de colectare a resurselor informatice din mai multe locații pentru a atinge un obiectiv comun. Grilă poate fi considerat ca un sistem distribuit , cu sarcini de lucru non-interactive care implică un număr mare de fișiere. Ceea ce diferențiază grid computing de la sistemele convenționale de calcul de înaltă performanță, cum ar fi grupul de calcul este că rețelele tind să fie mai slab cuplate, eterogene, și dispersate geografic. Deși o singură grilă poate fi dedicată o anumită aplicație, de obicei o grilă este folosit pentru o varietate de scopuri. Grile sunt adesea construite cu grilă de uz general middleware biblioteci software.

Dimensiune grilă variază o sumă considerabilă. Grilele sunt o formă de calcul distribuit prin care un "super-computer virtual" este compus din mai multe în rețea slab cuplate calculatoare care acționează împreună pentru a efectua sarcini mari. Pentru anumite aplicații, "distribuite" sau "grid" de calcul, poate fi văzută ca un tip special de calcul paralel care se bazează pe computere complet (cu bord CPU, memorie, surse de alimentare, interfețe de rețea, etc), conectat la o rețea (privat , publică sau Internet ) de către un convențional interfață de rețea , cum ar fi Ethernet. Acest lucru este în contrast cu noțiunea tradițională a unui supercomputer , care are mai multe procesoare conectate printr-un local de mare viteză autobuz de calculator. Grid computing combină computere din mai multe domenii administrative pentru a atinge un obiectiv comun , pentru a rezolva o sarcină unică , și poate apoi dispar la fel de repede.Una dintre principalele strategii de grid computing este de a folosi middleware pentru a diviza și împărți bucăți de un program de între mai multe computere, uneori până la mai multe mii. Grid computing implică calcul într-o manieră distribuită, ceea ce poate implica, de asemenea, agregarea de clustere de mari dimensiuni.Dimensiunea o grilă poate varia de la mici limitat la o rețea de stații de lucru pe calculator într-o corporație, de exemplu, pentru a colaborări mari, publice în multe companii și rețele.

"Noțiunea de rețea închis poate fi, de asemenea, cunoscut ca o cooperare intra-noduri în timp ce noțiunea de, grila mai mare poate astfel se referă la o cooperare inter-noduri". Grile sunt o formă de calcul distribuit prin care un "super-computer virtual" este compusă din mai multe în rețea slab cuplate calculatoare care acționează împreună pentru a efectua sarcini foarte mari. Această tehnologie a fost aplicată intensive de calcul probleme științifice, matematice, și academic prin calcul voluntar , și este folosit în întreprinderi comerciale pentru astfel de aplicații diverse, precum descoperirea de droguri , prognoză economică , analiză seismică , și back office de prelucrare a datelor în sprijinul pentru e- commerce și servicii Web .

Coordonarea aplicațiilor privind rețelele poate fi o sarcină complexă, în special atunci când coordonarea fluxului de informații între resursele de calcul distribuite si de flux de lucru Grid, sistemele au fost dezvoltate ca o formă de specialitate de un sistem de management al fluxului de lucru special conceput pentru a compune și a executa o serie de manipulari de calcul sau de date trepte, sau un flux de lucru, în cadrul Grid. Piața globală grilă cuprinde mai multe piețe specifice. Acestea sunt pe piața middleware rețea, piață pentru aplicații de rețea-enabled, calcul de utilitate piață, și-as-a-service software (SaaS) de piață.

Grid middleware este un produs software specific, care permite partajarea de resurse eterogene, și organizații virtuale. Acesta este instalat și integrat în infrastructura existentă a companiei sau a companiilor implicate, și oferă un strat special amplasat între infrastructura eterogen și aplicații specifice utilizatorului. Middleware majore de rețea sunt Globus Toolkit , gLite , și UNICORE .

Fig.1.1.1 Grid middleware

Utilitate de calcul este menționată ca furnizarea de calcul și aplicații ca serviciu, fie ca o utilitate deschisă grilă sau ca o soluție de găzduire pentru o organizație sau o grilă VO . Jucătorii majori de pe piața de calcul utilitatea sunt Sun Microsystems , IBM și HP . Aplicații Grid-enabled sunt aplicații software specifice care pot utiliza infrastructura de rețea. Acest lucru este posibil prin utilizarea rețelei middleware, după cum se arată mai sus.

Software-ul ca serviciu (SaaS) este "software-ul care este deținută, livrat și gestionat de la distanță de către unul sau mai mulți furnizori." ( Gartner 2007) În plus, aplicații SaaS se bazează pe un set unic de cod comun și definiții de date.

Ele sunt consumate într-un model de unu-la-mai-mulți, și SaaS folosește un pay aș you go (PAYG), model sau un model de abonament, care se bazează pe utilizarea.

Furnizorii de SaaS nu dețin neapărat resurse de calcul în sine, care sunt necesare pentru a rula SaaS acestora. Prin urmare, Furnizorii SaaS poate recurge la piața de utility computing. Piața de calcul de utilitate oferă resurse de calcul pentru furnizorii SaaS. O tehnologie GRID poate spori în mare măsură productivitatea și eficiența organizațiilor (virtuale) care trebuie să facă față provocărilor, prin optimizarea proceselor și resurselor, partajarea acestora în rețea și colaborare. Ultima generație de utilitare pentru Grid(ultimele versiuni ale Globus Toolkit sau chiar Java Comodity Grid), integrate cu tehnologiile Web și de management al cunoștințelor, extinde grupul de utilizatori de la experți la nespecialiști. Astfel se așteaptă într-un timp scurt diversificarea posibilităților de utilizare a Gridului în mediul economic și social. Soluțiile grid vin în întâmpinarea organizațiilor ce doresc dezvoltarea unei arhitecturi orientate pe servicii care să facilitează managementul și integrarea pro resurselor, partajarea acestora în rețea și colaborare. Ultima generație de utilitare pentru Grid(ultimele versiuni ale Globus Toolkit sau chiar Java Comodity Grid), integrate cu tehnologiile Web și de management al cunoștințelor, extinde grupul de utilizatori de la experți la nespecialiști. Astfel se așteaptă într-un timp scurt diversificarea posibilităților de utilizare a Gridului în mediul economic și social. Soluțiile grid vin în întâmpinarea organizațiilor ce doresc dezvoltarea unei arhitecturi orientate pe servicii care să facilitează managementul și integrarea proceselor afacerii. Pe piață există un număr mare de ofertanți de astfel de soluții, dintre aceștia putând fi amintiți: Oracle, IBM, DataSynapse, GreenTeaSoft, Sun, Hewlett-Packard, United Devices, etc.

Grid-urile de pe piață sunt, de fapt, combinații ale tipurilor principale de grid, și anume:

grid-uri computaționale (eng. computațional grids) – orientate pe furnizarea accesului la un fond comun de putere de calcul. Grid-urile computaționale exploatează capacitatea de procesare agregată a calculatoarelor eterogene, incluzând în general cluster-e de calculatoarea dedicate, supercalculatoare;

grid-uri de date (eng. data grids) – se concentrează pe management, distribuție și replicarea eficientă a unor mari cantități de date, asigurând accesul la date pentru organizațiile din grid. Utilizatorii nu sunt interesați de locația în care sunt stocate datele, ci au nevoie de disponibilitatea datelor pentru a-și putea îndeplini sarcinile de lucru;

grid-uri colaborative (eng. Scavenging grids) – se folosesc în sistemele cu un număr

mare de desktop-uripentru a determina ciclii CPU neutilizați precum și alte resurse. Proprietarii resurselor au controlul atunci când resursele lor sunt disponibile pentru a participa la grid (e.g. Condor, Entropia).

Fig.1.1.2 Grid computing

Grid Computing reprezintă:

Infrastructura de calcul distribuit destinată inițial proiectelor științifice și mai apoi și celor industriale

Oferă suport pentru căutarea și regăsirea informațiilor, indiferent de localizarea lor fizică

Permite executarea de task-uri pe mai multe mașini, privite ca un calculator unic

Partajarea flexibilă, sigură & coordonată a resurselor între colecții dinamice de indivizi, instituții și resurse

Abilitatea de a forma organizații colaborative virtuale (VO – virtual organizations) – eventual, constituite dinamic – partajând aplicații & date într-un mediu deschis eterogen pentru a rezolva mutual diverse probleme complexe

Existența unei infrastructuri hardware & software care oferă acces permanent, ieftin, de oriunde, în maniera consistentă, la resurse de calcul

modalitatea de a procesa în maniera distribuită informațiile disponibile în Internet

Grid Computing:

Termeni: Grid middleware – nivel software care furnizează funcționalitățile necesare partajării de resurse eterogene și crearea unei organizații virtuale

Grid infrastructure – se referă la combinația dintre hardware și Grid middleware care transforma resurse de calcul disparate, eterogene într-o infrastructură integrată virtuală care oferă utilizatorului final imaginea unei singure mașini

Utility computing – reprezintă furnizarea de Grid Computing și a aplicațiilor ca un serviciu (e.g. soluții de hosting pentru VO, etc) Utility computing este bazat pe modelul de business pay-per-use

Fig.1.1.3 Tipuri Grid

Cerințe ale Gridului din perspectiva utilizatorului:

O singură modalitate de alocare

O singură intrare (sign-on): autentificarea la orice resursă a Gridului duce la autentificarea la toate celelalte

Un singur spațiu de calcul: un singur planificator pentru toate resursele Grid

Un singur spațiu de date: poate adresa fișiere și date de la orice resursă a Gridului

Un singur mediu de dezvoltare: unelte și biblioteci Grid care lucrează ca toate resursele Grid.

1.2 ARHITECTURĂ ȘI PROTOCOALE GRID

Baza ierarhiei arhitecturale este reprezentată de nivelul infrastructurii. Acesta include resurse de calcul, de memorare, cataloage, resurse de rețea, senzori și altele, al căror acces partajat este realizat de GRID. Componentele de infrastructură implementează operații locale, specifice resurselor, cum are fi:

resurse de calcul pornirea programelor, monitorizarea execuției proceselor, rezervarea și monitorizarea resurselor alocate proceselor, tratarea cererilor relative la starea resursei, caracteristicile hardware și software, încărcarea curentă;

resurse de memorare citirea scrierea fișierelor sau subseturilor de înregistrări, controlul resurselor alocate transferului de date (spațiu de memorie, lărgime de bandă etc), rezervare, tratarea cererilor relative la starea resursei, caracterisiticile sale, spațiul disponibil ;

resurse de rețea controlul resurselor alocate transferului prin rețea, tratarea cererilor de determinare a caracteristicilor și încărcării;

cataloage tratarea cererilor de informare și actualizare.

Întâlnim două tipuri de arhitecturi:

multi-nivel;

mai multe nivele middleware.

Nivelul Middleware-Mecanisme automate care organizeazași integrează resursele pentru a forma Grid-ul:

Nivelul protocoalelor de conectivitate:

Protocoalele de comunicație specifice

Protocoalede autentificare specifice

Nivelul de management al resurselor:

Protocoale de informare, utilizate pentru obtinereade informații despre structura și starea resurselor

Protocoale de management, utilizate pentru negocierea accesului la resurse

Modelul de simulare încorporează elementele diverselor arhitecturi Grid, păstrând caracteristicile acestora. Acest aspect, corelat cu flexibilitatea de a încorpora noi componente în modelul de simulare, face că instrumentul de simulare să fie capabil de a modela o mare varietate de tehnologii caracteristice sisteme Grid.

Figura 1.2.1 Arhitectura Grid și influențele acesteia asupra modelului de simulare.

Din punct de vedere istoric cea mai importantă arhitectură de sistem Grid este cea descrisă de Ian Foster, Carl Kesselman și Steven Tuecke în [Foster, et al, 2001], cunoscută sub denumirea de arhitectura orientată pe protocoale. Conform acestei accepțiuni sistemele Grid se concentrează pe partajarea resurselor pe scară largă, între diverse organizații, în scopul livrării unor performanțe ridicate.

Această partajare pe scară largă a resurselor poate facilita crearea de organizații virtuale, ceea ce conform autorilor este adevărata problemă pe care calculul pe Grid încearcă să o rezolve. O organizație virtuală definește resursele disponibile participanților și regulile de acces și de folosire ale acestora. Pentru interoperabilitatea între potențialii participanți la o organizație virtuală autorii au propus folosirea unor “protocoale ce definesc mecanismele de bază prin care utilizatorii organizațiilor virtuale și resursele disponibile negociază, stabilesc, gestionează și exploatează relațiile de partajare“. Arhitectura orientată pe protocoale se bazează pe nivele, după cum se prezintă și în Figură 1.2.1.

În figura prezentată se observă relația între nivelele de protocoale și componentele specifice acestora ce sunt incluse în modelul de simulare. Arhitectura orientată pe protocoale este structurată pe câteva nivele și conectează diverse aplicații Grid cu resursele necesare execuției acestora. Pe poziția cea mai de jos a acestei ierarhii întâlnim nivelul Fabric, constând în resurse ce sunt puse la dispoziția sistemului Grid. Subnivelul superior al acestui nivel este compus din totalitatea instrumentelor de gestiune a resurselor locale, diferite de aplicațiile middleware de la nivelul imediat superior (sisteme de operare, sisteme locale de planificare precum PBS și biblioteci software). Modelul de simulare înglobează componente specifice acestui nivel. Echivalentul în simulare al resursei computaționale îl reprezintă unitatea de procesare, caracterizată prin putere de procesare și memorie disponibilă. Pentru simularea comportamentului unui sistem de operare, modelul de simulare consideră pentru această resursă și posibilitatea existenței unui algoritm de paginare. Elementele de stocare a datelor sunt modelate prin servere de baze de date ce pot folosi medii precum discuri sau benzi magnetice. Modelul de simulare presupune organizarea datelor în baze de date ce înglobează conteinere. Conteinerele pot modela comportamentul unei game largi de tehnologii de organizare a datelor. De exemplu conteinerele pot fi vizualizate ca fișiere iar baza de date poate modela comportamentul structurii de directoare a sistemului simulat; sau conteinerele pot reprezenta i-nodurile unui sistem de fișiere de tip Unix iar baza de date poate modela în acest caz un fișier. Mulțimea de scenarii ce pot fi concepute folosind modelul de baze de date poate ajunge până la simularea realistă de diverse tehnologii ce țin de bazele de date, conteinerele în acest caz modelând comportamentul segmentelor de date. Resursele de calcul și cele de stocare a datelor sunt interconectate prin componente de rețea.

Modelarea completă a unui sistem de calcul este de asemenea posibilă, de exemplu prin includerea în cadrul aceluiași centru regional atât a componentelelor computaționale, cât și a elementelor de stocare a datelor. În acest fel pot fi modelate chiar și arhitecturi de nivel înalt. Un alt exemplu îl constituie modelarea comportamentului unui cluster prin includerea în scenariul de simulare a mai multor resurse computaționale în același centru regional. Planificatorul inclus în modelul de simulare poate fi de asemenea util în simularea unei game largi de tehnologii, de la planificarea proceselor în cadrul unui sistem de operare până la planificarea execuției sarcinilor de lucru specifice Grid în sistemul local. Toate aceste componente considerate de modelul de simulare pot fi cu ușurință extinse de către utilizator, posibilitățile de modelare fiind practic virtual nelimitate.

Nivelul Connectivity definește mecanismele de bază pentru comunicație și protocoalele de autentificare specifice tranzacțiilor în sisteme Grid. Protocoalele de comunicație facilitează schimbul de date între resursele fizice iar protocoalele de autentificare furnizează mecanismele de control pentru verificarea identității utilizatorilor și a resurselor.

Modelul de simulare presupune existența unei stive de protocoale (IP, TCP și UDP) ce înlesnesc schimbul de date între diversele componente simulate. Protocoalele de autentificare nu sunt incluse încă în modelul de simulare. Una dintre extensiile planificate în viitorul apropriate ale modelului de simulare presupune și includerea de diverse modele de securitate.

Nivelul Resource include setul de protocoale (incluzând API-uri și SDK-uri) necesare negocierii, inițializării, monitorizării, controlului, contabilizării și plății operațiilor partajate efectuate asupra resurselor individuale.

Aceste protocoale apelează funcțiile nivelului resurselor pentru accesul și controlul

componentelor locale. Acest nivel consideră numai resursele individuale, nu și starea globală a întregului sistem distribuit. Procoalele acestui nivel pot fi de mai multe tipuri: protocoale ce sunt folosite pentru obținerea de informații legate de configurare, de încărcarea sistemului său de politici de folosință; pot fi protocoale de gestiune folosite pentru negocierea accesului la resursele partajate conform necesităților resurselor sau operațiilor efectuate. Modelul de simulare include componente specifice acestui nivel al arhitecturii. Modelul simulat al centrului regional conține un catalog de resurse disponibile ce este folosit de către meta-planificatoare. Catalogul datelor globale și cel al bazelor de date, de asemenea incluse în modelul de simulare, sunt reponsabile cu gestiunea globală a datelor.Modelul include de asemenea posibilitatea monitorizării permanente a stării sarcinilor de lucru submise spre execuție.

Nivelul Collective conține protocoalele și serviciile ce sunt asociate cu interacțiunile între colecții de resurse. Componentele acestui nivel pot implementa o mare varietate de metodologii de partajare fără a impune cerințe suplimentare resurselor partajate. La acest nivel modelul de simulare furnizează funcționalitatea de metaplanificator ce permite execuția sarcinilor de lucru într-o manieră distribuită. Această componentă poate suporta o mare varietate de algoritmi de planificare conform cu cerințele scenariilor utilizatorilor, modelul incluzând de altfel un set bogat de proceduri predefinite.

Nivelul Application face referire la aplicațiile utilizatorilor ce rulează în mediul oferit de sistemul Grid. Aceste aplicații pot defini protocoale, servicii și/sau API-uri și în general impun un grad ridicat de complexitate. În cazul modelului de simulare la acest nivel utilizatorii pot defini diverse activități, compuse din sarcini de lucru, ce modelează diverse comportamente. Posibilele tipuri de activități pot fi cele consumatoare de date, de resurse sau combinații ale acestora. Utilizatorii pot cu ușurință modela o mare varietate de aplicații, cuprinzând diverse tipuri de operații și de comportamente, modelul de altfel oferind o mare varietate de activități predefinite. Arhitectura bazată pe protocoale a sistemelor Grid a fost ulterior îmbunătățită de către autori cu o altă bazată pe servicii. Conform acestei arhitecturi sistemul Grid este considerat a fi "un set extensibil de servicii ce răspund mesajelor protocoalelor" ([Foster, et al, 2002]). Arhitectura presupune că serviciile Grid pot fi agregate pentru a întruni necesitățile organizațiilor virtuale. În modelul de simulare definițiile sarcinilor de lucru urmează anumite seturi de reguli bine definite. Descoperirea resurselor este simulată prin folosirea unui catalog de resurse iar componentele sunt accesate prin intermediul unor puncte de acces bine definite, similar conceptelor prezentate de arhitectura bazată pe servicii. Generalitatea modelului de simulare permite încorporarea elementelor specifice acestei architecturi.

Comparație tehnologii grid cu alte tehnologii distribuite

Grid-ul ascunde în complexitatea sa, interconectează resurse diferite și oferă o percepție unificată asupra mediului și permite mașinilor să lucreze împreună și să colaboreze într-o formă care presupune mai mult decât o simplă comunicarea.

Tipuri de tehnologii distribuite:

Peer-to-peer

Ambele pot partaja fișiere și pot comunica direct, uneori prin intermediul unui broker central; Grid-urile pot utiliza relații „mai mulți la mulți” pentru a partaja o mare varietate de

resurse, nu numai fișiere;

Cluster-e

Clusterele și gridurile grupează resursele pentru a rezolva o problemă și pot avea un management unitar al instrumentelor pentru toate componentele;

Un cluster este alcătuit din calculatoare de același tip aflate într-o locație centrală și necesitând o imagine unică a sistemului (SSI). Spre deosebire de cluster unde accentul cade pe performanța procesării paralele, într-un grid acesta revine partajării resurselor. SSI nu mai este o cerință, calculatoarele din grid fiind eterogene și distribuite geografic.

Vizualizare

Grid-ul permite componentelor să fie percepute ca un fond comun de resurse. Activitatea poate fi desfășurată într-un mod asemănător pe oricare dintre ele;

Spre deosebire de virtualizare care se referă la un singur sistem, un grid permite virtualizarea resurselor eterogene de pretutindeni, chiar globale, pentru a forma un fond comun de servicii IT;

Grid-urile de pe piață sunt, de fapt, combinații ale tipurilor principale de grid, și anume:

grid-uri computaționale (eng. computational grids) – orientate pe furnizarea accesului la un fond comun de putere de calcul.

Grid-urile computaționale exploatează capacitatea de procesare agregată a calculatoarelor eterogene, incluzând în general cluster- e de calculatoarea dedicate, supercalculatoare;

grid-uri de date (eng. data grids) – se concentrează pe management, distribuție și

replicarea eficientă a unor mari cantități de date, asigurând accesul la date pentru organizațiile din grid. Utilizatorii nu sunt interesați de locația în care sunt stocate datele, ci au nevoie de disponibilitatea datelor pentru a-și putea îndeplini sarcinile de lucru;

grid-uri colaborative (eng. Scavenging grids) – se folosesc în sistemele cu un număr mare de desktop-uri, acestea fiind baleiate (eng. scavenging) pentru a determina ciclii CPU neutilizați precum și alte resurse. Proprietarii resurselor au controlul atunci când resursele lor sunt disponibile pentru a participa la grid (e.g. Condor, Entropia). Ținând cont de aplicațiile ce vor rula în grid, trebuie ales tipul potrivit de pentru organizație. Cu toate că există numeroase modele de servicii grid, sunt implementate cu succes în cadrul sistemelor grid arhitecturi de sistem de tip protocoale stratificate (e.g. Globus) și de tip mașină virtuală (e.g. Legion). În cadrul arhitecturii de tip protocoale stratificate, straturile sistemului sunt succesiv construite pe funcționalitatea nivelurilor inferioare.

Stratificarea sistemului facilitează independența resurselor și aplicațiilor din grid, componentele eterogene putând interacționa utilizând interfețele definite de protocol. În mod similar, arhitecturile de tip mașină virtuală abstractizează eterogenitatea resurselor din grid. Totuși, abstractizarea arhitecturii mașinii virtuale este realizată la un nivel superior, componentele și resursele grid-ului fiind integrate într-o singură entitate de calcul ce poate fi adresată global. Prin comparație, sistemele stratificate abstractizează domeniul de aplicație și resursele ce stau la baza grid-ului pentru a furniza o interfață comună independent de diferitele componente hardware și software conținute în grid. În general, arhitecturile grid de tip protocoale stratificate sau mașină virtuală suportă aceleași funcționalități de bază, ca alocarea resurselor, managementul proceselor, servicii de informare, securitate, comunicare, managementul datelor, replicare, toleranța la defecte, precum și parametri legați de calitatea serviciilor. Aceste mecanisme nu sunt specific sistemelor grid, ci ele au fost adaptate pornind de la sistemele paralele și distribuite astfel încât să răspundă cerințelor sistemelor grid.

Există și încercări de standardizare, proiectul celor de la Global Grid Forum urmărind să organizeze protocoalele sub Open Grid Services Architecture (OGSA), arhitectură de sistem grid bazată pe conceptele și tehnologiile serviciilor Web.

În tabelul de mai jos prezint o comparație cu alte tehnologii distribuite:

Tabel 1.3.1 Comparații cu alte tehnologii distribuite

Gridul se deosebește de sistemele distribuite "tradiționale" prin câteva atribute:

În Grid, exista mai multe domenii de control (companii, unități de administrare ale unei companii, etc.) care induc contexte diferite pentru: securitate, politica de utilizare, plată, membership, etc.

Gridul are scopuri specifice pentru întreaga comunitate (organizație virtuală), legate de:

Scalabilitate

QoS netrivială

Timp de răspuns, productivitate

Disponibilitate

Securitate

Utilitatea sistemului combinat trebuie să fie semnificativ mai mare decât suma părților sale

Gridul are protocoale și interfețe generale standardizate, deschise, pentru

Autentificare,

Autorizare,

Descoperirea resurselor,

Accesul la resurse

Standardele corespunzatoare sunt elaborate de Global Grid Forum.

CAPITOLUL 2

EVOLUȚIE ȘI MODELE GRID

2.1. Evoluție și tendințe

Cercetătorii au visat dintotdeauna să aibă la dispoziție spații uriașe de stocare a datelor, putere de calcul nelimitată, să poată colabora cu diverse instituții din diverse părți ale globului, să utilizeze și să partajeze împreună resurse, date, programe și rezultate. Epoca supercomputerelor, a serverelor și a mainframe-urilor gigantice a trecut. Apărut în anii 90, conceptul de megacomputing, prin care erau descrise proiectele în care erau interconectate toate centrele care dețineau superservere, în ideea de a cumula puterea acestora de procesare, este perimat . Un calculator mediu din ziua de astăzi este mai puternic decât un superserver de acum 10 ani.

Conceptul de Grid Computing a trecut din lumea științifică și a cercetărilor științifice în lumea business-ului, mari companii precum IBM, Oracle, HP, Dell, Microsoft etc investesc în această tehnologie de viitor, existând la ora actuală mai multe proiecte diferite. La baza acestui concept stau multe idei excelente și inovatoare, bineînțeles unele dintre acestea existând mai înainte că termenul Grid să apară. Ideea de bază este crearea unei resurse comune la nivel global. O altă prioritate este sistemul de securitate, crucial în vederea reușitei Gridului. Crearea unei resurse comune la această scară implica multe dificultăți la nivelul implementării și al securității, mai ales dacă ținem cont de faptul că resursele aparțin unor persoane și instituții diferite și că au diverse domenii administrative, rulează software diferit și au politici de acces și de securitate diferite. O altă noutate este managementul eficient al resurselor prin care să se evite gâtuirea traficului în rețea și implicit timpii morți.

Gridul se poate dezvolta acum în condițiile în care s-au făcut câțiva pași tehnologici foarte importanți într-un timp foarte scurt. După apariția Internetului la sfârșitul anilor 60, la începutul anilor 1990 au apărut și World Wide Web-ul precum și sistemul de operare Linux, limbajul de programare Java etc, Grid Computing apare ca o continuare firească a evoluției. În ultimii 2-3 ani comunitatea Grid Computing a crescut rapid pe plan mondial. Multe tehnologii, componente și proiecte noi apar spre a fi discutate și puse în practică. Acest fapt, alăturat popularității crescânde și utilizării din ce în ce mai frecvente a Internetului și a diferitelor servicii bazate pe Web, va schimba felul în care folosim calculatorul și facem afaceri.

Principalul obiectiv al tehnologiilor Grid este de a permite conexiunea și colaborarea pe scară largă a mediilor de calcul distribuite, indiferent de gradul lor de complexitate sau eterogenitate. Interoperabilitatea sistemelor Grid este susținută în special de dezvoltarea orientată pe servicii. Sistemele GRID sunt un mod atractiv de a pune la dispoziție soluții de scară largă pentru aplicații de anticipare, unde cantități semnificative de date trebuiesc procesate într-un timp cât mai scurt. Dezvoltarea acestor aplicații pot beneficia de paradigmă de programare cu spații de obiecte comune aplicate deasupra unui nucleu GRID. Un astfel de model de programare conferă modularitate, flexibilitate și funcționalități intrinseci de nivel înalt ce poate facilita scrierea de coduri GRID de calitate și portabile.

În cadrul proiectului s-a propus dezbaterea modelelor de programare pentru GRID-uri și evidențierea faptului că modelul de programare bazat pe spații de obiecte comune conferă calități excelente de a proiecta și implementa sisteme distribuite complexe.

Centrele de resurse GRID și serviciile de tip organizație virtuală reprezintă componente ale eInfrastructure . GRID-ul este o infrastructură distribuită, reconfigurabilă dinamic, scalabilă și autonomă care oferă acces independent de locație, permanent, securizat și eficient la o mulțime de servicii care încapsulează și virtualizează resurse (putere de calcul, stocare, instrumente, date) care sunt partajate de către organizații virtuale pentru a genera cunoștințe. Un GRID poate fi privit ca un cluster de clustere: o grupare de calculatoare paralele sau grupări de calculatoare care aparțin unor instituții cu domenii de administrare și securitate diferite, cu hardware și software diferite, dar care se constituie într-o organizație virtuală, fără un punct de control centralizat, pentru a rezolva o problemă de interes comun. Ultima generație de utilitare pentru GRID, integrate cu tehnologiile Web și de management al cunoștințelor, extinde grupul de utilizatori de la experți la nespecialiști. Astfel se așteaptă într-un timp scurt diversificarea posibilităților de utilizare a GRID-ului în mediul economic și social.

Utilizatorii tehnologiei GRID din țara noastră sunt concentrați deocamdată mai ales în zonele unde este nevoie de mare putere de calcul : fizică (atomică, creștere cristale, fluide magnetice), meteorologie, proiectarea aeronavelor sau unde se studiază dinamica structurilor geologice (înregistrarea și prelucrarea datelor seismice, etc.). Dintre instituțiile romanești implicate în utilizarea Gridului menționăm Institutul Național de Cercetare și dezvoltare pentru Fizică și Inginerie Nucleară, IFIN-HH, și Institutul Național de Cercetări Aerospațiale INCAS. Dintre dezvoltatorii de software se remarcă Universitatea Politehnică din București.

Calculul pe Grid a fost impus de problemele pentru a căror rezolvare era nevoie de o putere de calcul imposibil sau greu de oferit de un singur sistem. S-a plecat de la ideea găsirii posibilităților prin care mai multe calculatoare să lucreze simultan, conform principiilor calcului paralel pe structuri distribuite. Introdus în anul 1997 ca o metaforă pentru a descrie accesibilitatea la puterea de calcul precum într-o rețea electrică (grid, în engleză), termenul de Grid a devenit public pe scară largă doar în anul 1999 odată cu lansarea cărții "The Grid – Blueprint for a new computing infrastructure", editată de Ian Foster și Carl Kesselman (considerați astăzi părinții Gridului datorită atât popularizării acestuia, cât și, mai ales, introducerii setului de programme utilitare Globus, că standard pentru tehnologiile din acest domeniu).

Grid Computing-Evolutie:

Generația 1 – proiectul Globus (Goble & Foster)

Aplicații necesitând putere mare de calcul

Include protocoale (LDAP, FTP) și instrumente de dezvoltare eterogene

Suport pentru accesul și trasferul de fișiere

Folosește tehnologii Internet, dar ignora Web-ul

Dezvoltare în medii academice

Partajarea resurselor se realizează via GridFTP

Au urmat…Legion, Condor, Unicore.

Generația 2 – OGSA (Open Grid Services Architecture)

Are loc convergenta Service-oriented Computing (ȘOC) și Grid Computing

Obs. Viziunea de partajare și interoperabilitatea a ȘOC la nivel de aplicație și software versus viziunea Grid Computing preponderenta la nivel hardware.

Generația 1: arhitectura Grid Computing constă din protocoale, adică din servicii necesare pentru descrierea și partajarea resurselor fizice disponibile.

Prin utilizarea standardelor Serviciilor Web (WSDL, SOAP, BPL4WS,…)

protocoalele și serviciile Grid pot fi descrise într-o manieră standardizată.

Fig. 2.1.1

Folosind aceleași standarde => a fost posibilă convergența Grid Computing și SOC => pe lângă resursele hardware și de sistem, devin partajabile și aplicațiile.

Serviciile Grid constituite trebuie să fie:

Dinamice si volatile –multimi de servicii compuse create, invocate si eliminate “din zbor”

Ad-hoc–nu exista locatie centrala ori control central

Pescaralarga–orchestrarea unui numar mare de servicii(>100) trebuie realizata oricind

Disponibile, potential pe termen lung (e.g. o simulare poate dura saptamini)

OGSI (Open Grid Service Infrastructure)

Infrastructura pentru OGSA care sa“acomodeze” interactiunea dintre resursele Grid-ului sis erviciileWeb

Model implementatde Globus Toolkit 3.0

»OGSI a fos tinlocuita de WSRF (Web Service Resource Framework): WS-Security, WS-Management si alte standarde a serviciilor Web => Globus 4.0

Generația 3 – prezent și viitor Convergența Grid Computing și paradigma SaaS (Software-as-a-Service) Saas:

Desemnează software care este deținut, furnizat și gestionat de un furnizor;

Este consumat pe principiul pay-per-use via un Web browser sau APIs;

Versus software traditional, Utilizatorul plătește funcționalitatea pentru timpul de utilizare;

Utilizatorul nu deține softul, nu a facut investiții în infrastructură, licențe etc.

Istoric:

conceptul a aparut în 1998, Application Service Provisioning (ASP) Pas pentru IT outsourcing , vine cu ideea de a furniza aplicații Web de către un furnizor central (model de livrare one-to-many);

Problema principală: incapacitatea de a oferi servicii personalizate, aplicațiile erau oferite la fel pentru orice client;

Probleme de scalabilitate, robustețe, încredere;

Problemele ASP pot fi rezolvate de Grid Computing + Servicii Web

Serviciile Web pot contribui la personalizarea serviciilor

Tehnologia Grid poate oferi flexibilitate și scalabilitate

=> model de livrare many-to-many

2.1.1. Planificarea și echilibrarea încărcării

La fel ca și în cazul altor sisteme distribuite, alocarea cererilor, planificarea lucrărilor și Revista Informatica Economică, nr.4 (40)/2006 113 echilibrarea încărcării reprezintă o problema importantă care are un efect direct asupra ieșirilor sistemului și timpului total de execuție al lucrărilor. Sistemele bazate pe planificare, în general, analizează sau prezic starea unui sistem pentru a determina cel mai bun nod căruia să-i aloce lucrarea. În prezent, sistemele grid utilizează modele predictive care alocă lucrările sistemelor neutilizate pe baza unei aproximări a stării sistemului. Aceste modele sunt mai eficiente deoarece nu trebuie determinată starea globală a sistemului.

Există un trend de a utiliza în sistemele grid a modelelor economice sau de piață. Aceste modele partiționează resursele grid-ului întro economie computațională (eng. computational economy) în care resursele sunt schimbate ca și cum ar fi monedă fizică.

Utilizatorii pot specifica bugetul și termenul limită pentru lucrări, permițând astfel planificatorului să aloce resursele pentru a îndeplini cerințele legate de timp și costuri (e.g. Nimrod-G, Grid Application Development Software, Condor-G).

Alte modele alocă resursele pe baza performanței prezise, alocând lucrările mașinilor în funcție de cât de repede se așteaptă să se termine o lucrare pe un anumit sistem (e.g. AppLeS, Matchmaker). Din păcate, aceste modele bazate pe performanță sunt adesea lacome, neluând în considerare alte lucrări nou intrate în sistem, ceea ce poate conduce la performanțe slabe.

Multe sisteme bazate pe planificarea lucrărilor încearcă să reechilibreze resursele sistemului în mod dinamic și să migreze lucrările de la sistemele ocupate la cele neutilizate.

Dezvoltarea și analiza aplicațiilor grid ridică, ca și alte sisteme distribuite, numeroase probleme. Programatorii sunt expuși în mod direct complexității sistemelor grid și sunt confruntați cu sisteme care necesită coordonarea simultană a mai multor componente independente ale sistemului. Până când biblioteci la nivel de aplicație nu vor fi larg răspândite, dezvoltarea aplicațiilor grid va fi îngreunată. În prezent, sunt dezvoltate câteva interfețe de programare a aplicațiilor care să simplifice accesul la resursele grid-ului. Aceste sisteme integrează diferite servicii componente ale grid-ului într-o singură interfață coerentă (e.g. MPICH-G2, GraDS, Cactus). În sistemele distribuite, ca grid-urile computaționale sau de date, aplicațiile pot utilize mii de sisteme eterogene, făcând operațiile de monitorizare și depanare foarte complicate.

Aceasta se datorează unor probleme majore asociate cu sistemele paralele și distribuite:

dimensiunea mare a sistemului și eterogenitatea sa;

numărul mare de programe care se execută în paralel;

latență crescută a rețelelor de mare întindere;

dificultatea obținerii unei stări globale a grid-ului;

imposibilitatea recreării exacte a secvenței de execuție datorită variațiilor de încărcare a sistemului.

Evaluarea performanțelor este o altă problem de importanță critică în dezvoltarea sistemelor distribuite. Performanța sistemului este o măsură a eficienței cu care diferite componente ale grid-ului își completează sarcinile în diferite condiții. În prezent, este aproape imposibil să se creeze teste controlabile și cu rezultate ce pot fi reproduse, datorită condițiilor în schimbare ca latența rețelei, blocajele, încărcarea sistemului și deferitele defecte ale sistemului. De aceea, rezultatele sistemului grid pot furniza doar o aproximare brută a eficienței unui algoritm particular. Există câteva medii de simulare (e.g. GridSim și Bricks) care utilizează simularea cu evenimente discrete pentru a modela interacțiunea dintre componentele grid-ului și pentru a înregistra performanțele . Aceste sisteme furnizează un mediu controlabil și reproductibil pentru a genera rezultatele testelor.

2.1.2. Grid-uri bazate pe modele economice

Managementul și planificarea resurselor întrun grid reprezintă o inițiativă complexă deoarece resursele sunt distribuite, eterogene ca natură, deținute de diverși indivizi sau organizații, cu propriile politici, au diferite modele de acces și cost, precum și variații în ceea Revista Informatică Economică, nr.4 (40)/2006 114 ce privește încărcarea și disponibilitatea resurselor.

Aceasta conduce la un număr de probleme legate de autonomie, eterogenitatea

interacțiunilor, extensibilitatea politicilor, alocarea resurselor, broker-ul de resurse, controlul online, scalabilitate și probleme economice.

Un număr de sisteme grid (ca Globus și Legion) rezolvă mare parte dintre aceste problem cu excepția economiei computaționale. Buyya argumentează că economia computațională este necesară pentru a crea grid-uri scalabile reale, deoarece aceasta furnizează un mecanism pentru a regla cererea și oferta de resurse din grid.

Astfel, proprietarii de resurse sunt cointeresați să facă parte din grid iar consumatorii de resurse sunt interesați să optimizeze utilizarea resurselor și să realizeze un echilibru între timp și costurile de acces.

Un grid orientat pe modele economice include o gamă întreagă de tehnologii software, de la sisteme de operare locale la borker-ii de resurse globali și aplicații special proiectate pentru a exploata capacitățile grid-ului. Interacțiunea dintre aceste componente trebuie să fie sigură și să se adapteze la resursele a căror stare se schimbă.

Dacă Web-ul este serviciul prin care se realizează schimbul de informații, Grid Computing este serviciul prin care se cumulează puterea de calcul și stocarea datelor prin Internet. Gridul nu este doar o simplă cale de comunicare între computere, scopul său este de a transforma rețeaua globală într-o singură vasta resursa de calcul în care să fie cuprinse toate cele 650 de milioane de calculatoare existente la ora actuală în lume. Să ne imaginăm câteva milioane de computere situate peste tot în lume. Ele sunt desktop-uri, servere, etc. aparțin unor oameni diferiți și unor instituții diverse și sunt conectate toate la Internet. Până aici nimic nou. O tehnologie magică permite tuturor acestor echipamente să se comporte ca un singur, gigantic, puternic computer. Este vorba de Grid Computing, creată prin cercetare și apărută prima oară în America, la mijlocul anilor 90. Astăzi, numeroase centre de cercetare, precum Argonne Național Laboratory în Statele Unite sau CERN (European Centre for Nuclear Research) în Europa, lucrează la dezvoltarea acestei tehnologii.

Știința este imposibil de conceput fără ajutorul computerului în zilele noastre. Oamenii de știință se confrunta cu probleme din ce în ce mai complicate, probleme care necesita mult mai mult decât o tabla de scris. De foarte multe ori un calculator sau chiar un superserver nu sunt de ajuns pentru multitudinea de calcule pe care oamenii de știință le doresc. Desigur, puterea și performanțele PC-urilor cresc într-un ritm alert, ajungându-se până acolo încât puterea procesoarelor se dublează o dată la aproximativ 18 luni. Totuși toate acestea nu sunt îndeajuns, nevoile de calcul cer și consumă din ce în ce mai multe resurse, iar comunitatea științifică cât și cea economică au nevoie de cât mai multă putere de calcul, din această nevoie născându-se conceptul de Grid Computing. Acesta va asigura conexiunea intre mii de calculatoare, dispozitive de stocare și unități de rețea, ce acționează ca un tot unitar, ca un singur sistem gigantic ce dispune de resurse inepuizabile.

Un grid orientat pe modele economice include o gamă întreagă de tehnologii software, de la sisteme de operare locale la borker-ii de resurse globali și aplicații special proiectate pentru a exploata capacitățile grid-ului. Interacțiunea dintre aceste componente trebuie să fie sigură și să se adapteze la resursele a căror stare se schimbă.

Figura2.1.2.1 Interacțiunile dintr-un grid bazat pe modele economice

După cum reiese și din figura 1, utilizatorii grid-ului interacționează cu broker-ul de resurse grid (eng. Grid Resource Broker) care ascunde complexitatea managementului și planificării resurselor. Broker-ul descoperă resursele utilizând serviciul de informare grid (eng. Grid Information Service – GIS), negociază cu resursele grid sau cu agenții lor pentru costurile serviciilor, efectuează selecția

resurselor, mapează și planifică task-urile cu resursele, împarte în faze aplicația și datele pentru procesarea lor distribuită iar în final, adună rezultatele și le transmite utilizatorilor.

De asemenea, GRB este responsabil cu monitorizarea progresului execuției aplicației precum și cu managementul și adaptarea la schimbările din grid (e.g. defecte ale resurselor).

2.2 Globus toolkit

Globus Toolkit este tehnologia fundamentală care stă la baza GRID, permițând utilizatorilor să partajeze putere de calcul, baze de date și alte unelte, într-un mod securizat, online trecând dincolo de limite instituționale sau geografice fără a ”sacrifica” autonomia locală. Acest toolkit include softuri și librarii pentru monitorizarea resurselor, disponibilitatea lor, și managementul acestora plus securitate și managementul fișierelor. Pe lângă faptul că este parte centrală a proiectelor de știință și inginerie care adună aproape jumătate de miliard de dolari la nivel internațional, Globus Toolkit este un substrat pe care companiile IT de top construiesc produse GRID semnificante.

Toolkit-ul include soft pentru securitate, informații asupra infrastructurii, managementul resurselor, al datelor, comunicării, detecția eșecurilor și portabilitate.

Fiecare organizație are moduri unice de operare, și colaborarea între organizații multiple este ajunsă din urmă de incompatibillitatea resurselor cum ar fi arhive de date, computere și rețele.

Toolkit-ul Globus a fost conceput pentru a elimina problemele care împiedică colaborarea fără obstacole. Serviciile sale, interfețele și protocoalele permit ușerilor să acceseze de la distanță că și cum ar fi localizate chiar pe propriul computer în timp ce, simultan, se păstrează controlul celor care pot folosi resursele și când.

Acest toolkit a crescut printr-o strategie open-source similară sistemului de operare Linux. Acest lucru încurajează adopția să mult mai largă și mai rapidă și conduce la inovații tehnice mult mai mari pentru că, comunitatea open-source pune la dispoziție continue dezvoltări ale produsului. Globus Toolkit4 include atât componente dezvoltate după modelul WS, cât și componente non-WS.

Sunt patru categorii de componente:

Common Runtime – biblioteci și instrumente pentru a construi servicii după modelul WS și non-WS.

Security – componente de securizare bazate pe GSI (Grid Security Infrastructure).

Data management – gestiunea colecțiilor mari de date, în special replicarea și transferul datelor.

Information services – numită și Monitoring and Discovery Services (MDS), include componente pentru descoperirea și monitorizarea resurselor .

Execution management – inițierea, monitorizarea, managementul, planificarea și coordonarea joburilor.

2.3. SMART GRID

2.3 Smart grid

Elementele componente ale unei rețele electrice și elementele de tehnologia informațiilor și comunicații care completează funcționalitatea respectivei rețele au dat naștere unui nou concept: acela de SMART GRID, sau în traducere, REȚEA INTELIGENTĂ.

Noile tehnologii, cum ar fi soluțiile de mărire a capacității de transport a liniilor electrice utilizând stâlpii existenți, cum ar fi utilizarea de cabluri ACCR sau soluțiile revoluționare de creștere a capacității de transport a liniilor electrice prin utilizarea de cabluri supraconductoare sunt și ele adesea asociate REȚELEI INTELIGENTE.

Scopul mariajului dintre tehnologia ȚI&C și partea clasică a rețelelor electrice sau soluțiile inovatoare ale prezentului pentru realizarea rețelelor de transport și distribuție a energiei electrice este să optimizeze modul în care rețelele sunt exploatate, să reducă și să eficientizeze consumul și să faciliteze accesul producției de energie electrică din surse alternative, așa cum rezultă și din definițiile următoare [1]:

Termenul “Smart Grid” reprezintă o viziune pentru o modernizare digitală a rețelelor de distribuție și transport a EE, atât pentru a optimiza exploatarea actuală cât și pentru a deschide noi piețe pentru producția de energii alternative – IEEE;

rețea inteligentă (Smart Grid) livrează energia electrică de la producători la consumatori utilizând tehnologie digitală, cu scopul de a reduce consumul, costul și pentru a crește fiabilitatea rețelei .

Se poate vorbi de REȚEA INTELIGENTĂ la fiecare nivel: de la producerea energiei din surse convenționale sau regenerabile distribuite, la transportul energiei electrice produse, la distribuția acesteia și nu în ultimul rând la nivelul utilizării acesteia de către consumator – fie că este vorba de cel industrial sau despre cel casnic.

Dintre tehnologiile mai uzuale care sunt corelate cu noțiunea de SMART GRID putem aminti :

la nivel de furnizare a energiei electrice pot fi enumerate contoarele inteligente sau chiar sisteme complexe de telegestiune, capabile să fie programate să ia decizii în funcție de oră, în funcție de consum sau în funcție de alte criterii și care suporta o cale de comunicație bilaterală.

la nivel de distribuție a energiei electrice, sistemele de automatizare a distribuției care sunt corelate cu tehnologii specifice sistemelor de tip SCADĂ de la nivelul statiilor electrice, bazate pe echipamentele de tip RTU sau alte IED-uri cu inteligența distribuită (de exemplu protecțiile numerice sau modulele de comandă și protecție ale reanclansatoarelor) care comanda echipamentele primare montate la nivel de stații, posturi de transformare sau punctele de alimentare, respectiv reanclansatoare sau separatoare telecomandate, și care își realizează funcțiile prin rularea unor aplicații software specializate pentru funcții de automatizarea distribuției;

la nivel de transport sau chiar de producție de energie electrică sistemele de măsurare sincronă a fazorilor și sistemele care pot fi dezvoltate pornind de la acestea, care sunt utilizabile atât pentru urmărirea noilor surse regenerabile dar și pentru monitorizarea stării sistemului energetic la un nivel cel puțin regional sau chiar pentru implementarea unor protecții și automatizări la nivel de sistem energetic;

la nivel de producere a energiei electrice, un aspect de mare actualitate este integrarea surselor distribuite de energie regenerabilă – eoliene sau chiar solare, care pot avea un impact semnificativ asupra sistemului.

Motivul este unul cunoscut peste tot în lume – conceptul de SMART GRID s-a născut din ideea de a utiliza tehnologiile moderne amintite pentru a crea într-un viitor cât mai apropiat acea rețea electrică inteligentă. SMART GRID creează într-o măsură mai mică noi tehnologii cât utilizează tehnologiile moderne existente în acea simbioză rețea electrică convențională – tehnologii de tip IT – infrastructură de comunicații.

2.3.1 Smart grid la nivelul furnizării

de energie electrică

Indiferent daca sunt consumatori industriali sau casnici, la nivel global se încearcă de o perioadă lungă de timp aplatizarea curbele de consum, astfel încât să optimizeze aprovizionarea cu energie și de a corela mai bine cu resursele de energie la un moment dat. Referindu-se la marii consumatori industriali, aplicațiile pentru monitorizarea consumului de energie electrică consumată sau de telegestiune sunt implementate de peste un deceniu în țara noastră. EnergoBit este prezentă cu un portofoliu larg de astfel de soluții în industria noastră. La momentul punerii lor în aplicare, aplicațiile nu au fost clasificate ca rețele inteligente, dar acum este găsit sub conceptul umbrelă menționat – ele pot deveni o parte a unui sistem de rețele inteligente mai mare o dată ce un astfel de sistem ar putea fi definit pentru a fi puse în aplicare.

Mai mult, putem corela funcțiile unui sistem implementat recent de EnergoBit cu cerințele impuse în prezent unor aplicații pentru rețelele inteligente la alimentarea cu energie electrică consumatorilor: aplicațiile prentru care s-au implementat sistemele de ajustare, este o aplicație specifică a aprovizionării cu energie la nivelul unui client industrial, care are ca scop pornirea sau oprirea grupului de cogenerare, astfel încât consumatorii să se încadrează în cantitățile de energie orare contractate. Această cantitate de energie poate fi diferită în funcție de zilele săptămânii. Grupul de cogenerare permite reglajul său în plaja de putere activă între 900 kW – 1600 kW, folosind modulul său de intrări analogice 4-20mĂ pentru prescrierea din exterior a puterii.

Astfel concentratorul PowerLogic ION 7550 RTU va compara fiecare putere activă instantanee însumată (primită de la două calibre de măsură PowerLogic ION 6200 montate pe liniile de schimb cu furnizorul), cu pragul corespunzător orei respective si dă comandă printr-o ieșire de 4 – 20 Mă la grupul de cogenerare, astfel încât utilizarea de energie produsă în cogenerare, energia electrică consumată pe oră că se încadrează în limitele stabilite de contract.Variațiuni a unui astfel de sistem sunt și sistemele de telegestiune, la care, pentru a se conforma în puterile contractate,se ia măsura de deconectare anumitor categorii de consumatori . Au fost aplicate astfel de soluții de mai mulți ani la nivelul consumatorilor industriali.

Potrivit unui raport publicat de către un grup de lucru în care a fost implicat și Institutul de NIST (Institutul National de Standarde si Tehnologie), din Statele Unite ale Americii cu privire la cerințele de creare a rețelelor electrice inteligente în furnizarea energiei electrice către consumatorii casnici, ele au multe asemănări cu telegestiunea de la nivelul consumatorilor industriali. Termenii "de gestionare a cererii Side" (de gestionare a cererii de energie-side) sau DSM , par conceptual foarte aproape de ceea ce este deja sistemele de telemetrie EnergoBit pentru consumatorii industriali.

Într-un sistem bazat pe furnizorul de energie DSM a instalat contoare inteligente la interfața client și echipamente gateway care primește de la furnizorul de energie informații în timp real asupra prețurilor la energie electrică și de anumite evenimente.

In interiorul casei există o rețea de aparate rezidențiale (Home Automation rețea = HAN) cu inteligență distribuită ("Devices HAN") și un controler de management de energie de tip echipament concentrator (Energy Management Controller).

Controlerul trebuie să ia decizii cu privire la echipamentele HAN, bazate pe scenarii – de exemplu clientul impune lunar un anumit buget pentru energie și anumite uzanțe de consum. Controlerul va lua decizia de a respecta limitele impuse de client, cu excepția faptului că clientul poate stoca în orice moment, poate să modifice deciziile luate de către operator. Încadrarea într-un model de consum de uz casnic și definirea echipamentelor din gospodărie (TV, mașină de spălat etc.), care poate fi reziliate la cererea controlerului , în funcție de importanța lor, par a fi o acțiune neobișnuită la nivel de consumator casnic. De fapt, se poate observa o similitudine,foarte evidentă cu sistemele de telegestiune, iar în cazul în care rețeaua HAN ar exista și o generare distribuită (panouri solare, turbine eoliene de mică putere) devine foarte clară asemănarea cu controlul de grup de cogenerare prezentat anterior.

Controlerul care face o gestionare a energiei de consum in casa poate comunica cu furnizorul de energie bidirecțional, transmițând periodic date privind modelele de consum cu privire la date de consum, iar furnizorul transmite controlerului prețurile la energie sau diferite evenimente, etc.

În concluzie, putem spune ca tehnologia prin care reteaua electrica devine mai inteligentă la nivelul cu furnizării de energie electrică au fost puse în aplicare de EnergoBit de aproape doua decenii. Nu se cunosc punerea în aplicare a tehnologiei Smart Grid, la timp, dar ele se potrivesc perfect definițiilor și sunt operaționale la nivelul consumatorilor industriali, chiar dacă acestea nu au fost aplicate pentru consumatorii rezidențiali.

2.3.2 Smart grid la nivelul distribuției

de energie electrică

De obicei, conceptul de tehnologii de rețea de automatizare este asociată cu tehnologii de automatizare a distribuției. Pentru a corela tehnologiile de automatizare de distribuție specifice diferitelor scenarii de automatizare de distribuție, NIST a propus într-un raport publicat pe site-ul lor, o divizie de functii de automatizare de distribuție în funcții primare și funcții secundare.

Funcțiile principale sunt, în general, asociate echipamentelor instalate în stații, PT, PA sau alimentatoare, care pot servi, prin intermediul infrastructurii de comunicații, în funcții primare și funcții secundare.

Categoria include următoarele funcții principale:

stații de distribuție echipamente de monitorizare și control (echipamente de monitorizare SCADA din stația, paznici etc.)

Automatizarea locală (fără legătură cu nivelul unei întregi rețele) Echipament pe automatizare alimentator de distribuție (automatizare care permite comutarea locală pe o cale la alta, izolarea ramuri defecte etc).

Monitorizarea și controlul de echipamente de automatizare de distributie de la alimentatoare (de exemplu, echipamente de comunicații SCADA, alimentatoare automate);

Managementul resurselor energetice distribuite (paravanele inteconexiunilor pentru distribuția de putere, de monitorizare și de control);

centralizatoare de aplicații software de analiză, de automatizare, de distribuție (de calcul a modelelor permanente în timp real pentru sistemul de operare semnificativ cu surse distribuite, etc).

Practic, multe dintre funcțiile principale menționate sunt deja puse în aplicare în sistemele realizate de specialistii nostri in ultimii ani.

Astfel, o automatizare locală exemplar cu izolarea erorilor de o sucursală a unei rețele de distribuție bazat pe logica timp-tensiune, a fost implementat prima dată în țara noastră, în apropiere de Huedin, de specialiștii EnergoBit Tavrida folosind secționare montate pe axa majoră și pe o derivație în combinație cu un reclanșator montat în amonte , așa cum se arată în figura 3.

Atunci când se referă la monitorizarea și controlul de echipamente de distributie din posturi au fost implementate cu succes sisteme SCADA, care au integrate Protectii numerice de la diferiți producători într-un număr de stații care fac parte din rețeaua de distribuție. Acesta prezintă un sistem integrat de comandă-control-protecție implementat de specialițtii EnergoBit in statia Ghimbav – sistemul monitorizează și controlează echipamentele de distributie, atât pe media tensiune de 110 kV, și ceea ce este de remarcat este că funcționează fără probleme de mai mulți ani, în ciuda faptului că acestea au integrat echipamente de la mai mulți producători: de protecție SEL pe 110 kV, protecție ABB pe transformator de tensiune și de reglementare 20 kV anunțiatoare metri ABB și PLC pentru AAR Schneider, bobina de stingere de la Trench , etc. În timp, aplicația de la stația Ghimbav a demonstrat că se pot integra cu succes echipamente speciale și diferite funcționalități, cu condiția ca acestea să poată comunica folosind protocoale standardizate și de inginerie know-how ingineresc al echipei de integratori.

Acesta a fost menționat de stația Ghimbav , deoarece pe același model s-au făcut mai multe teste similare în rețeaua electrică de distribuție din România. Funcțiile îndeplinite de către sistemele de acest tip sunt exact acele funcții primare considerate, în conformitate cu raportul de NIST o adevărată sursă de date pentru diferite scenarii și automatizare de distribuție indirectă pentru a crea o rețea mai inteligentă în distribuția energiei electrice.

Tehnologiile moderne implicate cunoscute sunt: echipamente numerice de protecție-comandă-control la nivel de celule, infrastructură de comunicații prin rețele metalice sau de fibră optică, protocoale gateway-ul și alte dispozitive electronice inteligente pentru diverse funcții de măsură sau de automatizare.

Similar sistemelor menționate la nivelul stațiilor electrice de transformare, dar la o scală ceva mai mică, s-au construit sisteme pentru a monitoriza și controla distribuția elementelor de puncte de putere, figura 5 arată ecranul de astfel de aplicații. Nu în sfârșit, sute de posturi de transformatore instalate în diferite părți ale rețelei de distribuție a energiei electrice au fost dotate cu capabilități îmbunătățite pentru funcțiile SCADA.

De exemplu, specialistii EnergoBit au integrat într-un sistem de automatizare de distribuție de tip Zalau un număr de 38 de posturi de transformatoare, folosind pentru prima dată în România o rețea wireless construită ăn acest scop.

De asemenea, în zeci de posturi de transformare existente au fost instalate echipamente numerice de protecție pe sute de celule, care au fost integrate în sistemele de automatizare a distribuției la nivelul unor întregi filiale de distribuție.

Putem afirma că s-au făcut deja primii pași pentru a construi rețele inteligente la nivelul distribuției de energie electrica prin punerea în aplicare a tuturor cererilor menționate. În sprijinul acestor afirmații sunt aplicațiile software instalate de catre specialistii nostri, folosind infrastructura redundantă de comunicație și de procesarea, la nivelul unor dispecerate regionale și care comunică prin intermediul mass-media și utilizând protocoale standardizate (IEC 870-5-101 și regulă IEC 870-5 – 104), cu sisteme SCADA de la stațiile situate, PA, PT sau reanclansatoarelor. Acestea, datorită funcțiilor specifice de automatizare de distribuție, permit punerea în aplicare a sistemelor de automatizare de distribuție într-o parte a rețelelor de distribuție a energiei electrice (de exemplu, sistem de DMS în Cluj).

Prin urmare, o parte din tehnologia necesară pentru a crea rețeaua inteligentă la nivelul distribuției de energie electrică sunt deja pe deplin funcțional.

Ceea ce lipsește încă este un sistem implementat peste toate sistemele și aplicațiile care se concentrează pe ideea de a construi o rețea inteligentă în toate rețelele de distribuție din România.

2.3.3. Smart grid la nivelul transportului de

energie electrică

Noțiunea de smart grid la nivelul transportului de energie electrică este asociată adesea cu tehnologii referitoare la sistemele de măsurare sincronizată a fazorilor . Având ca punct de pornire sistemele respective, se pot apoi dezvolta sisteme și mai complexe, cum ar fi sistemele de protecție la nivel de SEN, sistemele de monitorizare și control la nivel regional, etc.Sistemele de măsurare sincronă a fazorilor (în sens mai larg, apelând din nou la termenul în limba engleză, “Wide Area Time Domain GPS Synchronized Sampling Systems”) și capacitatea de transport a liniilor determinată de așa numitele valori nominale dinamice (Dynamic Line Rating – DLR) sunt recunoscute de specialiști ca fiind clase de tehnologii cheie pentru o “conștientizare a stării la nivel de sistem” (WASA = Wide Area Situațional Awareness) și pentru conceptul de “SMART GRID” la nivelul rețelei electrice de transport.

Coloana vertebrală a unor astfel de sisteme este infrastructura de comunicații la nivel regional, care permite transferul datelor din diversele puncte ale sistemului energetic, unde pot fi montate echipamente de măsurare a fazorilor (PMU = Phasor Measurement Units), într-un punct central pentru a fi prelucrate.

În ultimii ani, în premieră pentru Europa de Est, a fost implementat cu succes în România un sistem de măsurare sincronă a fazorilor, care colectează datele din nodurile importante ale SEN și le transmite unor aplicații de vizualizare, care deocamdată realizează monitorizarea stării sistemului.

Se prezintă sistemul de măsurare sincronă a fazorilor implementat la nivelul rețelei naționale de transport a energiei electrice, care utilizează cu succes infrastructura de comunicații prin fibră optică din patrimoniul Transelectrica și echipamente de tip PMU, sincronizare și concentrare a datelor tip SEL.

Funcționarea sistemui de măsurare sincronă a fazorilor se bazează pe faptul că mărimile sunt măsurate de echipamentele PMU SEL-451 într-o fereastră de timp de ordinul microsecundelor, astfel încât erorile în diferențele unghiulare sunt de regulă sub 1 grad, spre deosebire de sistemele SCADĂ care au erori de ordinul zecilor de grade. Acest lucru e posibil prin utilizarea unor receivere GPS speciale, SEL-2407, care sincronizează echipamentele PMU și care preiau de la sateliți informația de timp, cu erori de ordinul a cel mult zecilor de nanosecunde. Sistemul implementat la Transelectrica este ușor extensibil la un sistem de protecție la nivel de SEN, prin adăugarea la nivelul punctului central a unui procesor vectorial de fazori (SVP = Synchrophasor Vector Processor) SEL-3378, care ar putea fi conectat fizic în același switch cu concentratorul de date existent SEL-3306.

Fig. 2.3.3.1

Figura 7 prezintă arhitectura unui procesor vectorial de fazori SEL-3378. În esență, un astfel de dispozitiv colectează informații despre măsurătorile de fazor sincrone în domeniu, echipamentele UMP (similar cu un concentrator de date) și după alinierea în timp permite definirea de funcții de prelucrare a datelor pe baza datelor colectate, folosind motorul de logică. Funcții predefinite de prelucrare a datelor includ analiza modală, calculatorul de diferențe unghiulare, evaluatorul stării și topologia sistemului, calculul puterilor, Emiterea de comenzi construite pentru echipamentul UMP etc. În plus, prin programabilitate bazat pe IEC 61131-3, funcțiile specifice pot fi definite de utilizatori. Adăugarea procesorului vectorial de fazori de tip SEL-3378, sistemul de măsurare sincron implementat în rețeaua de transport poate fi schimbat într-un sistem care să permită punerea în aplicare a unui sistem de protecție la nivel SEN, pentru că ar permite colectarea de date și de prelucrare în conformitate cu cerințele specifice de funcțiile de protecție la rețeaua de transport și permit executarea de comenzi de site-uri de UMP bazat pe mesaje primite de la procesor.

Acesta prezintă un principiu de arhitectură care permite punerea în aplicare a sistemelor de protecție la energia nivel de sistem: funcții de echipamente de siguranță, de comandă și de control al UMP în diferite părți ale sistemului energetic permite comanda elementelor de control ale acestor noduri și efectuarea de măsurători a fazorilor. Prin comunicarea de date, sunt aduse procesorului vectorial fazor , care efectuează prelucrarea și să ia deciziile necesare. Deciziile sunt apoi transmise înapoi la anii UMP, care sunt responsabile pentru emiterea de comenzi pentru elementele primare.

Sistemul de măsurare a fazorilor sincron sunt puse în aplicare în rețeaua de transport, oferă toate premisele pentru ca aceasta să implementeze schimbări, cum ar fi sistemul de energie, sistemul de protecție low-level.

Un alt exemplu de sistem de protecție la nivel de aplicație – pendulațiile detectare între cele două regiuni. Punerea în aplicare efectivă a acestor aplicații se bazează pe funcția de analiză modală construit în vectorul phasor CPU. Prin analiza frecvență de oscilație modal este determinată nu numai puterea, ci, de asemenea, rata de depreciere. În cazul în care rata de amortizare devine negativă și crește peste un anumit prag, care crește în amplitudine și pendulația oscilează,atunci devine instabil, iar sistemul este capabil de a decide separarea celor două regiuni. După cum se poate observa, sistemul de monitorizare a sănătății implementată la SEN de EnergoBit, care poate fi ușor convertită în diverse alte aplicații de protecție la nivel de sistem, este deja o parte importantă a rețelei inteligente de transport conceptul grilă. Extinderea de cereri pentru a armoniza ceea ce doriți în rețeaua electrică de transport pentru a construi o rețea de inteligent, cu o viziune unitară în acest sens este dorința ca întreaga operațiune de sistem de energie să se poată baza pe o rețea Smart Grid.

CONCLUZII

În capitolul 1 am vorbit de tehnologiile grid respectiv de grid computing,arhitectură și protocoale grid și o comparație cu alte tehnologii.

Tehnologia Grid computing a oferit noi oportunități privind accesarea resurselor computaționale la cerere. Resursele de calcul disponibile în cadrul unor site-uri Grid (furnizori de resurse) se află sub controlul unor entități independente din punct de vedere administrativ și operațional. Aceste site-uri sunt apoi interconectate în cadrul unor infrastructuri distribuite de mari dimensiuni.

Spunem într-un fel că termenul de Grid Computing se aseamănă cu cel al Internetului. Spre deosebire de acesta, care formează o rețea mondială de date și informații, Gridul intenționează să formeze o putere de procesare fantastică, disponibilă de oriunde de pe glob, astfel încât puterea de procesare să devină o utilitate de tipul electricității.

Grid computing este de colectare a resurselor informatice din mai multe locații pentru a atinge un obiectiv comun.

Gridul face poductia mai eficienta prin:

Utilizarea partajată a unor resurse distribuite

Exploatare resurse neutilizate

Compunerea resurselor pentru a satisface cerințele clienților

Utilizare în paralel de CPU-uri

Access la resurse care nu sunt disponibile local

Balansarea utilizării resurselor

Permite utilizarea unor echipamente noi

Soluțiile grid vin în întâmpinarea organizațiilor ce doresc dezvoltarea unei arhitecturi orientate pe servicii care să facilitează managementul și integrarea proceselor afacerii.

Baza ierarhiei arhitecturale este reprezentată de nivelul infrastructurii. Acesta include resurse de calcul, de memorare, cataloage, resurse de rețea, senzori și altele, al căror acces partajat este realizat de GRID.

Majoritatea protocoalelor Grid sunt extensii de protocoale existente. De exemplu, pentru transferul fișierelor găsim GridFTP ca extensie a FTPului din Internet. Protocoalele reglementează accesul resurselor la distanță și comunicarea în Grid.

Modelul este ierarhic, fiecare nivel al ierarhiei putând folosi serviciile oferite de nivelele inferioare.

Fabric. Furnizează resursele folosite în Grid, ca entități logice

Conectivity. Asigura comunicarea între componente de nivel Fabrică folosind protocoale de transport, rutare, nume.

Resurse. Se referă la partajarea unei singure resurse; includ protocoale pentru negociere,

inițializare, monitorizare, control, logare și plata lal nivelul unei dingure resurse.

Colectiv. Nivelul definește servicii și protocoale pentru colecții de resurse.

Aplicație. Aplicații utilizator – apel servicii aflate la orice nivel.

Exemple tehnologii distribuite:

1.Peer-to-peer

Ambele pot partaja fișiere și pot comunica direct, uneori prin intermediul unui broker central;

2.Cluster-e

Clusterele și gridurile grupează resursele pentru a rezolva o problemă și pot avea un management unitar al instrumentelor pentru toate componentele;

3.Vizualizare

Grid-ul permite componentelor să fie percepute ca un fond comun de resurse.

În capitolul 2 al lucrării am vorbit despre evoluția și modele grid respectiv despre planificarea încărcării,Grid-uri bazate pe modele economice,Globus Tookit,Smart grid.

Impulsionată atât de dezvoltarea rețelelor de mare viteză cât și de creșterea puterii de calcul a microprocesoarelor, procesarea grid are un impact remarcabil nu numai la nivel academic, ci din ce în ce mai mult și la nivelul întreprinderilor din toate domeniile de active Revista Informatică Economică. Cu tot avansul tehnologic însă, mai puțin de 5% din puterea de procesare a serverelor Windows și calculatoarelor desktop, respective 15-20% pentru server-ele UNIX este utilizată. Întreprinderile realizează că procesarea grid oferă rate ale profitului extraordinare, cu o perioadă de înapoiere mică și cu un cost total scăzut față de alte soluții tehnologice.

În cazul structurii de sistem distribuit cu aplicații în tranzacții on-line, ideea este de a identifica o bază de modele economice (al căror succes a fost probat în practică, reprezentând o extindere naturală a sistemelor care implică scopuri, resurse și acțiuni, cu mecanisme de piață) care să sprijine managementul și schimbul resurselor într-un grid destinat tranzacțiilor on-line. Trebuie realizată o arhitectură scalabilă bazată pe serviciile oferite de sistemele grid existente (dezvoltate folosind unelte ca Globus Toolkit) care să furnizeze mecanisme pentru rezolvarea cerințelor utilizatorilor. Când răspunsul este generat este la fel de important ca și ce răspuns este produs, sistemele de timp real interacționând cu lumea reală într-un mod care implică timpul.

Globus Toolkit este tehnologia fundamentală care stă la baza GRID, permițând utilizatorilor să partajeze putere de calcul, baze de date și alte unelte, într-un mod securizat, online trecând dincolo de limite instituționale sau geografice fără a ”sacrifica” autonomia locală.

Conceptul de SMART GRID s-a născut din ideea de a utiliza tehnologiile moderne amintite pentru a crea într-un viitor cât mai apropiat acea rețea electrică inteligentă. SMART GRID creează într-o măsură mai mică noi tehnologii cât utilizează tehnologiile moderne existente în acea simbioză rețea electrică convențională – tehnologii de tip IT – infrastructură de comunicații.

Ultimii ani au fost cei în care, prin intermediul punerii în funcțiune a tuturor sistemelor amintite sau a altor sisteme similare utilizând tehnologiile moderne din energetică, s-au pus bazele unei rețele electrice inteligente SMART GRID.

Tehnologiile moderne din energetică exista deja și sunt perfect funcționale – într-un viitor foarte apropiat vom avea cel puțin parțial un SMART GRID operațional care să le poată utiliza în scopul pentru care rețeaua inteligenta va fi creată: să facă sistemul energetic mai sigur, mai economic și mai fiabil.

BIBLIOGRAFIE

1.Benedict, Shajulin; Vasudevan (2008). "Un niched Pareto GA abordare pentru programarea fluxuri de lucru științifice în rețelele fără fir". Revista de Informatică și Tehnologia Informației.

2.Berman, Fran , Anthony JG Hei Grid Computing: Efectuarea Global Infrastructure o realitate . Wiley

3.Buyya, Rajkumar (iulie 2005) "Computing Grid: Efectuarea Cyberinfrastructure Global pentru eScience o realitate" (PDF). CSI Communications (Mumbai, India: Computer Society din India.

4.Davies, Antony (iuBuyya, Rajkumarnie 2004) "Intermediere computationala si evolutia de calcul ca o marfă" . (PDF) Economie Aplicată .

5.Ferreira, Luis Et al "grid computing produse și servicii" . IBM.

6.Ferreira, Luis Et al "Introducere în Computing Grid cu Globus" . IBM.

7.Ferreira, Luis Et al "Grid Servicii de programare și Application Enablement" . IBM.

8.Ferreira, Luis Et al ", Grid Computing în cercetare și educație" . IBM.

9.Ferreira, Luis Et al "Globus Toolkit 3.0 Quick Start" . IBM.

10.Francesco Lelli, Eric Frizziero Cele mai multe fețe ale integrării instrumentelor și grila . Jurnalul International de Web si Grid Services 2007 – Vol.. 3, 239-266 ediția electronică

11.Iacov, Bart Et al "Introducere în Grid Computing" . IBM.

12.Iacov, Bart Et al "Activarea Aplicatii pentru Computing Grid" . IBM.

13.Kris Bubendorfer (2009). Grid orientată spre piață și Computing Utility . Wiley. ISBN 978-0-470-28768-2 .

14.Li, Maozhen , Mark A. Baker 2005). Grid: Tehnologii de bază . Wiley. ISBN 0-470-09417-6 .

15.Plaszczak, Pawel , bogat Wellner, Jr. (2006). Grid Computing "Savvy Ghidul Manager" . Morgan Kaufmann Publishers. ISBN 0-12-742503-9 .

16.Poess, Meikel , Nambiar, Raghunath (2005) mari depozite de date pe scară largă privind Grid .

17.Pardi Silvio,

Francesco Palmieri (octombrie 2010) "Către un mitropolit Grid mediu Zona Federated: Domeniul de aplicare infrastructura de retea-conștient" . viitoarele sisteme informatice Generation 26 . doi : 10.1016/j.future.2010.02.0039 .

18.Smith, Roger (2005). "Grid Computing: O analiză Sumar de Tehnologii" (PDF). CTO Biblioteca rețea.

19.Stockinger, Heinz "Definirea Grid: Un instantaneu pe ecranul curent" (PDF). Supercomputing 42 : 3. doi : 10.1007/s11227-006-0037-9 .

20.Surridge, Mike, et al. "experiențe cu Gria – aplicatii industriale pe servicii Grid Web" (PDF). IEEE.

21.Grids la nivel mondial si truse de scule Software: Un studiu de patru Grid Middleware Technologies Carte de bucate Grid