Wstęp

Przetwarzanie rozproszone ewoluuje od kilku dziesięcioleci i obecnie może stać się raczej normą niż wyjątkiem. Wraz z pojawieniem się technologii takich jak Internet, sieci peer-to-peer, duże zbiory danych i uczenie maszynowe aplikacje rozproszone zyskały na popularności i przekształcają różne branże. W tym artykule zbadamy przyszłość przetwarzania rozproszonego i omówimy iExec, kluczowego gracza w tej przestrzeni.

Przyszłość przetwarzania rozproszonego

  1. Aplikacje rozproszone stają się coraz bardziej powszechne: do niedawna aplikacje rozproszone nie były powszechnie stosowane, a większość uczniów nie pracowała nad projektami obejmującymi aplikacje rozproszone. Sytuacja ta ulega jednak szybkim zmianom w miarę wykorzystywania systemów rozproszonych do skalowania aplikacji i usług, w tym symulacji na dużą skalę, serwowania stron internetowych i przetwarzania dużych zbiorów danych.

  2. Na horyzoncie rysują się poważne przemiany: Larry Smarr, znany informatyk, uważa, że ​​wreszcie nadeszła era wszechobecnego przetwarzania rozproszonego. Porównuje nadchodzące zmiany z przełomowymi technologiami, takimi jak Internet, sieć i media społecznościowe, które początkowo wydawały się nieistotne, ale ostatecznie zmieniły świat. Smarr podkreśla, że ​​przetwarzanie rozproszone staje się głównym nurtem i doprowadzi do poważnych przemian w różnych branżach.

iExec: kluczowy gracz w przetwarzaniu rozproszonym

  1. Wprowadzenie do iExec: iExec to w pełni rozproszona infrastruktura chmurowa oparta na blockchainie, która łączy dwie technologie: blockchain i przetwarzanie sieciowe na komputerach stacjonarnych. Ma na celu zbudowanie zdecentralizowanego rynku zasobów obliczeniowych, umożliwiającego użytkownikom uruchamianie dużych równoległych aplikacji za ułamek kosztów tradycyjnych superkomputerów.

  2. Cechy iExec: iExec wykorzystuje oprogramowanie pośredniczące dla komputerów stacjonarnych, takie jak XtremWeb-HEP, do łączenia luźno rozproszonych zasobów obliczeniowych na potrzeby obliczeń o wysokiej wydajności (HPC) i aplikacji Big Data. To oprogramowanie pośrednie ma pożądane cechy, takie jak odporność, wydajność i łatwość wdrożenia, dzięki czemu nadaje się do budowania w pełni rozproszonej infrastruktury chmurowej.

  3. Zespół i wizja iExec: Główny zespół iExec składa się z doświadczonych osób, które pracują w chmurze obliczeniowej od początku XXI wieku. Ich wspólna wiedza doprowadziła do stworzenia iExec, którego celem jest utworzenie rozproszonej chmury opartej na komputerach stacjonarnych typu grid. Zespół czyni stałe postępy w realizacji swojego celu i posiada aktywne repozytorium GitHub z materiałami typu open source.

Zalety przetwarzania rozproszonego

  1. Opłacalność: Przetwarzanie rozproszone umożliwia firmom budowanie infrastruktury o wysokiej wydajności przy użyciu niedrogich, gotowych komputerów z mikroprocesorami zamiast drogich komputerów typu mainframe. Duże klastry mogą nawet przewyższać pojedyncze superkomputery, wykonując złożone i wymagające obliczeń zadania.

  2. Większa niezawodność: dzięki wykorzystaniu wielu komputerów do wykonania zadania ryzyko wystąpienia błędu jest minimalne. W przypadku awarii jednego komputera zadanie mogą wykonać pozostałe komputery, zapewniając niezawodność i odporność na awarie.

  3. Skalowalność: przetwarzanie rozproszone umożliwia firmom szybkie skalowanie i dostosowywanie wymaganej mocy obliczeniowej w celu zaspokojenia zapotrzebowania w miarę organicznego wzrostu. Ta elastyczność pozwala na stałą ekspansję bez konieczności dokonywania znacznych inwestycji początkowych.

Wyzwania przetwarzania rozproszonego

  1. Złożoność systemu: wdrażanie i utrzymywanie złożonej architektury systemu może być trudne i kosztowne. Infrastruktury rozproszone mają więcej interfejsów i potencjalnych źródeł błędów na poziomie sprzętu i oprogramowania, co utrudnia rozwiązywanie problemów.

  2. Synchronizacja i synchronizacja: Przetwarzanie rozproszone wprowadza problemy z synchronizacją i synchronizacją między rozproszonymi instancjami, które należy rozwiązać. Zapewnienie spójności i koordynacji rozproszonych komponentów może być złożonym zadaniem.

  3. Obawy dotyczące bezpieczeństwa: Zdecentralizowany charakter przetwarzania rozproszonego stwarza wyzwania w zakresie bezpieczeństwa, ponieważ dane stają się podatne na sabotaż i włamania podczas przesyłania przez sieci publiczne. Zapewnienie poufności, integralności i dostępności danych ma kluczowe znaczenie w systemach rozproszonych.

Obietnica sztucznej inteligencji w przetwarzaniu rozproszonym

  1. Rewolucjonizowanie wyzwań technologicznych: połączenie sztucznej inteligencji (AI) i przetwarzania rozproszonego niesie ze sobą obietnicę zrewolucjonizowania sposobu, w jaki radzimy sobie z wyzwaniami technologicznymi w różnych sektorach. Sztuczna inteligencja zwiększa możliwości przetwarzania rozproszonego, umożliwiając rozproszone uczenie się, zdecentralizowane podejmowanie decyzji i optymalizację zasobów.

  2. Nowe możliwości i postępy: sztuczna inteligencja w przetwarzaniu rozproszonym otwiera nowe możliwości i postępy. Może zwiększyć wydajność i efektywność systemów rozproszonych, prowadząc do poprawy skalowalności i wykorzystania zasobów. To połączenie może napędzać innowacje i umożliwiać przełomy w takich dziedzinach, jak opieka zdrowotna, finanse i transport.