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网格体系结构的研究现状
作者：佚名  来源：本站整理  发布时间：2006-10-30 17:35:40  发布人：电气在线
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摘要：网格技术目前已成为e-business和e-science的研究热点。网格体系结构是构建网格系统的基础。本文在分析科学计算网格、数据网格、知识网格、WEB服务网格等多种网格体系结构的基础上，给出网格体系结构研究的最新成果，并指出网格体系结构研究的热点及有待解决的问题。
关键词：网格 网格体系结构 网格协议
一、引言
网格[1]是一种元计算技术（Metacomputing）［5］,它就是将物理上分布、系统异构的多种计算资源通过高速网络连接起来，共同解决大型应用问题。网格体系结构主要是研究网格系统的基本功能结构及各功能实体间的接口关系。国外已有很多项目在进行网格研究，比较重要的有Globus[15]和Legion[16]以及近来投入商用的Web Service[12]等，它们都对网格体系结构的研究作出了巨大的贡献。
网格在产生初期主要集中在高性能的科学计算及仿真领域，现在的网格计算不再局限于此，已出现了不同应用领域的网格,参见图一所示。面向不同应用领域的网格系统,在功能体系上有不同的特征及要求，而网格体系结构则研究的是一般网格系统的通用功能体系及其相互关系，它是对各专用网格系统的抽象与概括。本文的主要目的是通过对科学计算网格、数据网格、知识网格及Web服务网格体系结构的分析，给出网格体系结构研究的最新研究成果，并指出它研究的主要问题及下一步的研究方向。
二、面向科学计算及仿真应用的网格体系结构
固名思义，面向科学计算及仿真应用网格的基本功能,就是利用网格技术将多种复杂的分布式的计算资源组织起来，形成一个分布式、松耦合的巨型计算系统，该计算系统的主要任务是完成超大规模的、复杂的仿真和计算任务，如中长期天气预报、航空航天跨领域的安全仿真等等。科学计算及仿真应用网格是目前研究最早成果最多的网格，它也是网格研究的起点，该网格的基本体系结构如图二[14]所示。

图一网格应用的分类
科学计算网格体系结构的基本特征是系统中虽然有数据，但主要问题或关键问题是组织、访问和管理计算任务，这是因为科学计算问题一般都是计算密集型问题，其CPU的开销是巨大的，因此，如何将一个大问题分解为并发的任务，并将这些任务分配到多个异构的计算系统中去，同时将这些并发的任务有机的组织起来，以尽量小的管理开销达到完成一个共同计算任务的目的，则成为科学计算网格的中心任务。
从图二可以看出，该网格体系结构大致可分为应用层、网格通用服务及本地资源层。从网格通用服务来看，它是靠建立一组通用服务完成与各本地资源的通信连接，并为上层应用提供访问接口。在广域范围内的科学计算问题的核心是性能问题，在目前的技术条件下，影响科学计算网格性能的一个重因素是通信问题，因为各计算任务之间往往存在大量的数据交换，但是因目前的通信技术还难以满足在这样大的范围内进行大吞吐量的数据交换，因此要尽可能减少因通信而带来的性能下降。这就要求在任务管理和分配的过程中，要进行任务的优化，要尽量使计算和通信过程重叠，提高系统的并发程度，增加计算粒度，减少任务之间的耦合度或用冗余的计算减少通信开销，或者在通信传输上采用一些新技术提高传输效率，如集结成组传输、数据压缩、调整传输协议的某些参数或采用特殊协议等等。因此在应用过程中，应注意在计算精度与通信能力之间作出平衡。
从科学计算网格的体系结构可以看出，这类网格对通信服务及任务分解及调度提出较高的要求。
科学计算网格的实例是Cactus, Globus[15]是科学计算网格系统一个最著名的组件，它的概念、功能、组成及结构对现在网格的研究有着重要的影响。
对通用网格服务的研究是网格体系结构研究的重要内容，从图二可以看出，通用网格服务包含很多方面，它们的功能及层次成不一样。但它们的总体功能是完成网格资源的统一访问，为上层应用提供统一的访问接口（API或SDK），有的是为了统一异构资源的访问接口，协调多个用户同步访问同一资源的问题；有的是完成多个资源的聚集管理，包括查找、分类等等

图二 科学计算网格的体系结构
总体上讲，科学计算网格至少需要具备三种基本功能：（1）任务管理，用户通过该功能向网格提交任务、为任务指定所需资源、删除任务并监测任务的运行状态；（2）任务调度，用户提交的任务由该功能按照任务的类型、所需资源、可用资源等情况安排运行日程和策略；（3）资源管理，确定并监测网格资源状况，收集任务运行时的资源占用数据。
三、数据网格的体系结构
数据网格[14] 是以大规模数据的共享、存贮、传输及分析为基本特征。初期的数据网格项目就是为了管理高能物理试验的海量数据而建立的，数据网格系统一般都有海量数据的联

图三数据网格的体系结构
机采集系统，如高能物理仪器，它可以以Pbytes/Sec量级产生数据；高速数据传输，根据不同的应用，数据传输速率从100M—2.5G不等；从地域上讲，可跨世界多个国家和地区。海量数据的共享、访问、控制、管理及传输是数据网格的核心问题。著名的数据网格有EU Data Grid和GriphyN等。数据网格的体系结构参见图三［14］所示。
从图三可以看出，数据网格体系结构中最明显的特征是在网格通用服务层中增加或强化了一些数据库或数据管理服务，如数据管理（Data Management）、元数据管理（Metadata Management）、对象－文件的映射（Object-File Mapping）、复制管理（Replication Management）、SQL数据库服务（SQL Database Server）、复制目录（Replica Catalog）等。
数据网格以海量数据的存贮、传输、共享及分析为基本任务，因此数据网格必须如下能力：分析任务的能力，主要完成海量数据的分析，并对分析结果进行可视化处理，以便用户使用；随时掌握网络中资源的能力；执行任务程序的能力，可根据用户需要执行分析程序；任意数据传输的能力，数据传输是数据网格基础通信服务，它对通信能力的要求相当高，突发强；判定和保障服务质量的能力；从错误中恢复的能力等等。
数据网格的实例就是欧洲的数据网格（EU Data Grid），它主要为高能物理研究而建立的，还有其它诸多数据网格项目如下:Particle Physics Data Grid (US, DOE),GriPhyN(US, NSF),iVDGL (US, NSF),TeraGrid (US, NSF),European Data Grid (EU,EC),DataTAG(EU, EC), Japanese Grid Projects(APGrid，Japan)。数据网格是近来发展最快的项目。