摘要
- 文章編號：
- 投稿日期：2008/10/1
- 作者：李開文
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- 備註：
格網運算
格網運算的發展
比較起上面雲端運算，另一個分支就是著重高效能，串連各個CPU的運算能力，而非著重在服務上，我們稱做叢集運算。
然而叢集運算也有部分技術，構成現在雲端運算的底層，像是負載平衡或是備援技術，都在我的文章中有說明過。
而叢集技術，也已經成為現在超級電腦的核心技術，否則光靠一台電腦也無法達到上TFLOPS的水準。
如何榨出 CPU的每一分運算能力，如何擠出銅導線的每一分傳輸能力，都是在叢集或是高效能運算的主題中討論。
叢集運算雖然效能強勁，但成本也高昂，並不是一般的民生水平能負擔的起。
因此以商用硬體(Commodity Hardware)所組裝的電腦，便慢慢變成另一個主流。
這個情況在國內的大學也常見，教授不見得買得起一整組叢集，反而是逐次分批購買小電腦，再以軟體的方式合併在一起使用。
而許多應用在叢集電腦上的函式庫或作業系統，也慢慢地改變並且移到這些商用電腦上執行。
其中Unix作業系統，就是從大型工作站，慢慢演進成現在一般人都可以使用的最好例子。
另一個叢集運算的缺點，也在於需要完全同規格的硬體。
不同的硬體，不同的環境，很難組合在一起運作。
軟體上也有同樣問題，為了效能，可能針對作業系統的版本，使用的函式庫來限制，讓不同的站點(Site)之間必須開發許多的轉換程式才能整合。
此外，跨網路區域，例如說大學與大學之間，連線與使用的時候都會遇到安全性的問題。
為了解決這些問題，於是又衍生了另一個技術，稱做格網技術。
格網這個名詞，在英文中，比較多被用在電力格網(Power Grid)這樣的名詞中。也有人稱為網格。
而在格網運算的始祖Ian Foster的論文中，便把格網計算的遠景，形容為就像電力或水力一樣，想要用的時候打開就有。
然而格網運算，常會被拿來與叢集運算比較。從叢集運算起家的老教授們，也常常地難以理解既然沒那樣快，又為何需要格網技術。
在格網運算中常常會提到虛擬組織(VO, Virtual Organization)，與W3C的技術規格。
其實格網運算就是利用現有的叢集運算以及Web觀念當作底層，也有人說格網技術是下一代的Web 3.0。
但格網技術是完全不同的目的，最主要還是增加資源的利用性，而並非只是求一個效能。
也因此，資源的收集，控制，服務，就成了格網中介軟體(Middleware)要完成的事。
我們可以試著將這樣的觀念想像為漏斗，漏斗的下方是資源，由中央的中介軟體進行收集，再由更上層的軟體去應用。
而這樣的觀念也逐漸擴充到別的領域，包括資料格網(Data Grid)。中間所有的協定，都以W3C所制訂的規格為主，如HTTP，XML等。
也因此這樣設計的中介軟體，可以用來管理上萬台甚至數十萬台電腦，並且將其納入運算或儲存資源裡。
不管是美洲，歐洲，東亞都有許多的格網計畫及組織。這些組織各自在物理，化學，生物上都有許多極佳的表現。
其中一個就是由現在熱門的大型強子對撞機計畫所發展出的歐盟e化科學格網計畫(EGEE)，目前已經有250個站點，四萬多個CPU同時進行運算，其運算量已經超過一個國家所能夠產生的。
台灣也有許多格網計畫，像是中研院的 TWGrid，以及清華大學的Unigrid。而國家高速網路計算中心也推動了許多格網計畫，如醫療格網，氣喘格網，超級視訊格網...等。
但談到這邊，我們又不禁感到疑惑，
「這些格網計畫與我何干？」
「我並沒有聽過太多這些東西啊？」
「我的生活並沒有因為格網而變得比較美好。」
格網技術現在都還在研究階段，不管是業界，或是民生，要使用到格網技術帶來的便利，還要相當長的一陣子。
下一代的P2P運算
P2P的重要性
談到P2P大概會有許多人會想到驢子(eMule)與BT(BitTorrent)，而且許多人在用的Foxy，迅雷，甚至使用者也不知道這些是P2P的軟體。
在使用上，使用者完全有個直接的想法就是「下載」，即便過多的查詢封包會縮短他們網路設備的壽命。
我認為資訊科技能夠讓使用者有這樣大量的需求，並不是在於技術本身，而是使用者能夠透過這些技術獲得什麼。
使用者會希望透過P2P技術下載，也不外乎是因為這些網路上有著最多免費或盜版的資源。許多電影，音樂等需要著作權才能生存的組織不斷地與許多反盜版組織合作，甚至利用伺服器散播假檔；但許多P2P技術，分享方式，論壇，鄉民人力不斷投入...雙方的大戰就這樣持續已久。
實際上，現在所有流行的 P2P技術，都還是最簡單的Flooding(像洪水一樣擴散訊息)，並不包括任何控制訊息數量的方法。
更別提是否使用到哪種很有效的P2P Overlay結構，可以讓關鍵字搜尋更聰明，或者是提高覆蓋度來讓搜尋更快。
至今(2008)，許多P2P技術仍在論文的階段，即使有了些成果，也都還是不穩定的技術。
小結
本篇我們介紹了格網運算，下一篇將介紹有關P2P運算
