grid fabian

Grid Anywhere
Um Middleware Extensível para Grades Computacionais

Fabiano Costa Teixeira ([e-mail])
Orientador: Prof. Dr. Marcos José Santana ([e-mail])

Roteiro
• Introdução
• Grid Anywhere
– Sam Dog
– WSBCL
– Sesiom
– API Grid Anywhere

• Conclusões

Introdução
• Indústria de hardware necessita acompanhar a indústria de software.
• A forma de ofertar computação vem sendo alterada com o passar dos anos

Grades Computacionais
• Permitem o compartilhamento de recursos entre participantes heterogêneos e distribuídos
• Formação de organizações virtuais
– Instituições conhecidas
– Regras de uso
– Poucos provedores muitos consumidores

• Diversos tipos de recursos
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Processamento
Armazenamento
Software
Entre outros

Grades Computacionais

Traduzido de: Foster, "The Grid: A New Infrastructure for 21st Century Science,"
Physics Today, vol. 55, pp. 42-47, 2002

Grades Computacionais
Desktop
• Formadas por computadores pessoais
• Voluntários “trabalham” para um projeto de uma determinada instituição: modelo
“mestre/trabalhador”
• Muitos provedores e poucos consumidores
• Bag of Tasks
• Middlewares:
– BOINC
– QADPZ
– SKTAKI

Computação em Nuvem
• Realizar a oferta de recursos computacionais como serviço
• Modelos:
– Infraestrutura como serviço (IaaS)
– Software como serviço (SaaS)
– Plataforma como serviço (PaaS)

• Algumas características
– Contabilização e cobrança pelos recursos
– Qualidade de serviço
– Monitoramento e gerenciamento

Computação em Nuvem

Traduzido de: R. Buyya, S. Pandey, and C. Vecchiola,
"Cloudbus toolkit for market-oriented cloud computing,"
Cloud Computing, pp. 24-44, 2009

Motivação
• Computação em grade tem tido uma aplicação fortemente voltado para a área científica
• Computação em nuvem é aplicada aos usuários convencionais, com ampla utilização de provedores comerciais
• Aplicação de um modelo hibrido viabiliza a