ข้ามไปเนื้อหา

ผลต่างระหว่างรุ่นของ "การประมวลผลแบบกริด"

จากวิกิพีเดีย สารานุกรมเสรี
เนื้อหาที่ลบ เนื้อหาที่เพิ่ม
Makecat-bot (คุย | ส่วนร่วม)
r2.7.3) (โรบอต เพิ่ม: az:Qrid
Nullzerobot (คุย | ส่วนร่วม)
ลบลิงก์ที่ซ้ำซ้อน wikidata
บรรทัด 15: บรรทัด 15:


{{Link FA|ur}}
{{Link FA|ur}}

[[ar:حوسبة شبكية]]
[[az:Qrid]]
[[ca:Graella de càlcul]]
[[de:Grid-Computing]]
[[en:Grid computing]]
[[eo:Krada komputado]]
[[es:Computación grid]]
[[et:Võrkandmetöötlus]]
[[fa:رایانش مشبک]]
[[fr:Grille informatique]]
[[he:מחשוב שריגי]]
[[hi:ग्रिड अभिकलन]]
[[hu:Rács számítások]]
[[ia:Grid computing]]
[[id:Komputasi grid]]
[[it:Grid computing]]
[[ja:グリッド・コンピューティング]]
[[ko:그리드 컴퓨팅]]
[[ml:ഗ്രിഡ് കമ്പ്യൂട്ടിങ്ങ്]]
[[nl:Grid computing]]
[[pl:Grid (system)]]
[[pt:Computação em grelha]]
[[ru:Грид]]
[[uk:Ґрід]]
[[ur:طنابی شمارندکاری]]
[[vi:Điện toán lưới]]
[[zh:网格计算]]

รุ่นแก้ไขเมื่อ 10:26, 8 มีนาคม 2556

การประมวลผลแบบกริด (อังกฤษ: grid computing) เป็นสาขาย่อยของการประมวลผลแบบกระจาย โดยมีรูปแบบการคำนวณคล้ายกับ Server-Client Model แต่ในฝั่งของ Server นั้นจะไม่ได้อยู่ในรูปแบบที่จำกัดในลักษณะเครื่องเดียวหรือกลุ่มของเครื่องที่ติดต่อกันโดยระบบโครงข่างระยะใกล้อย่าง LAN และเครื่องประมวลผลเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องมีเจ้าของเป็นกลุ่มเดียวกันเสมอไป หากแต่เครื่องที่ทำการประมวลผลนั้น จะสามารถติดต่อกันได้โดยผ่านโครงข่ายเช่น WAN และอาจก่อตั้งขึ้นโดยหลายๆองค์กรที่มีวัตถุประสงค์ในการคำนวณข้อมูลบางอย่างที่เหมือนๆกัน

ในปัจจุบันการประมวลผลในลักษณะนี้ถูกทำขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการอย่างเช่น การประมวลผลเพื่อตอบสนองความต้องการ ณ เวลานั้นๆ สำหรับองค์กรใดองค์กรหนึ่ง (On demand) หรือการประมวลผลความเร็วสูงที่ต้องการผลลัพธ์ปริมาณมาก (High throughput) เป็นต้น

จุดประสงค์

การประมวลผลแบบกริดถูกนำมาใช้เพื่อตอบสนองความต้องการหลักๆในห้ากลุ่ม[1]ดังต่อไปนี้ (1) การประมวลผลความเร็วสูงแบบกระจาย เพื่อตอบสนองความต้องการที่ต้องการการประมวลผล,หน่วยความจำและอื่นๆในปริมาณมากซึ่งไม่สามารถกระทำได้ใครระบบเดี่ยวๆ (2) การประมวลผลที่ต้องการผลลัพธ์ปริมาณมากๆ โดยที่ตัวงานมีความเกี่ยวข้องกันน้อย จึงสามารถกระจายงานและนำรอบที่ไม่ได้ใช้ของหน่วยประมวลผลกลางมาใช้ (Unused CPU Cycle) (3) งานที่ต้องการการประมวลผลปริมาณมากๆในช่วงเวลาสั้นๆ แต่ตัวงานเหล่านี้อาจไม่มีความจำเป็นที่จะต้องใช้เป็นประจำ เช่น ระบบวางแผนหลังการเกิดภัยธรรมชาติขนาดใหญ่ เป็นต้น (4) งานที่ต้องวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมาก เช่น วิเคราะห์ข้อมูลภาพถ่ายทางดาราศาสตร์ที่มีความละเอียดสูง ปริมาณมากๆ เป็นต้น (5) เป็นเครื่องมือในการช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการร่วมมือทำงานของมนุษย์

ความแตกต่างกับระบบประมวลผลความเร็วสูงแบบอื่นๆ

จาก[2] การประมวลผลแบบกริดนั้น มีวัตถุประสงค์คล้ายกับการเกิดขึ้นของ Cluster และ P2P อย่างไรก็ดี กริดนั้นอาจมองได้ว่าเป็นระบบที่อยู่ในระดับตรงกลางระหว่างสองระบบที่ได้กล่าวถึง ทั้งในแง่ของจำนวนเครื่องประมวลผล จำนวนผู้เกี่ยวข้อง ระดับความกระจายในการค้นหาข้อมูล เช่น การประมวลผลในP2P นั้นอาจมีจำนวนผู้เกี่ยวข้องในหลักล้านคน โดยทุกคนใช้เครื่องคอมพิวเตอร์พื้นฐานเป็นส่วนมาก การค้นหาหรือประมวลผลก็จะเป็นไปในลักษณะที่กระจายมาก ในขณะที่อีกฝั่งหนึ่ง Cluster จะเป็นเครื่องประมวลผลระดับที่สูงกว่า แต่อยู่ในองค์กร หรือกลุ่มสถาบันในขนาดไม่ใหญ่นัก จำนวนก็อยู่ในระดับไม่กี่ร้อยเครื่องเท่านั้น แต่สำหรับกริดนั้น จะอยู่ตรงกลางระหว่างสองระดับที่ได้กล่าวถึงมานี้

อ้างอิง

  1. >"Computational Grid" (PDF).
  2. >"Service and Utility Oriented Distributed Computing Systems: Challenges and Opportunities for Modeling and Simulation Communities" (PDF).

แม่แบบ:Link FA