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Cloud Computing vs. Grid Computing

Dezember 25th, 2010

Nun eigentlich gibt es in diesem Bereich eine klare Trennlinie. Aber wo befindet sich diese?

Nun unter Cloud Computing verstehen wir zuerst den Ansatz, abstrahierte IT-Infrastrukturen (z. B. Rechenkapazität, Datenspeicher-, fertige Software- und  Programmierumgebungen als Service) dynamisch an den Bedarf angepasst über ein Netzwerk zur Verfügung zu stellen. Hierbei sind die klassischen Vertreter wie Saleforce, Google oder Microsoft zu nennen.

Und unter Grid Computing verstehen wir im endeffekt ein ähnliches System wie Cloud nur dass hierbei die Infrastrukturen nicht als Sevice bereitgestellt werden. Es ist eher als ein Verbund vieler Rechner zu verstehen, der darauf spezialisiert ist, verteiltes Rechnen zu schaffen. Der Begriff „Grid“ kommt daher, da man einen Vergleich zu der Stromnetztechnologie(engl. Power Grid) gezogen hat. Sprich es sollte möglich sein, so wie man den Strom aus der Steckdose bezieht, auch die Ressourcen bzw. die Leistung aus dem Netz zu ziehen. Es wurde früher für komplexe mathematische Berechnungen verwendet. Heute hingegen gibt es mehr verwendungen dafür. Pharmaforschung, Wirtschaftswissenschaften, eSale(eigenkreation), Webdienst, aber auch Risikomanagement und Baudynamik profitieren davon.

Der Vergleich kann auf mehreren Aspekten erfolgen:

• Zielsetzung:

Gemeinsam haben beide Konzepte, dass es um das Bereitstellen von verteilten Ressourcen über Netzwerkdienste geht. Das Grid ermöglicht eine gemeinsame Nutzung verteilter Ressourcen und das Ausführen von Anwendungen auf diesen. Bei Clouds werden die Ressourcen nach den Wünschen des Kunden bereitgestellt. Die Cloud sieht sich als Nachfolger des Grids und versucht die Schwächen dieses zu beseitigen.

• Infrastruktur:

Der größte Unterschied liegt hier in der Form der Kontrollinstanz. Clouds unterliegen der zentralen Kontrolle des Betreibers, wohingegen bei Grids keine zentrale Kontrolle vorliegt. Beide Systeme haben Vor- und Nachteile, aller- dings ergibt sich durch die zentrale Kontrolle der Cloud eine höhere Flexibilität, da ohne zentrale Kontrolle um Ressourcen verhandelt werden muss.

Ein weiterer Unterschied ist die Zentralisierung einer Cloud. Wenige vernetzte Rechenzentren lassen sich effzient betreiben und bilden heutzutage Clouds. Die Verteilung der Ressourcen in einem Grid ist aufgrund ihrer Vielzahl größer.

• Middleware:

Die unterschiedlichen Middlewares sind bei Grids frei. Was bedeutet, dass die Middleware quelloffen ist und zu jedem Zweck genutzt werden darf. Die Middleware von Clouds erfüllen nicht alle diese Bedingungen und sind daher nicht frei. Die Grid-Middleware muss lokal installiert werden um Ressourcen zu nutzen. In einer Cloud werden alle Ressourcen durch Netzwerkdienste zur Verfügung gestellt, somit ist keine lokale Installation einer Software nötig.

• Standardisierung:

Bei Clouds mangelt es an standardisierten Protokollen und Schnittstellen, denn jedes größe Internetunternehmen entwickelt seine eigene Cloud. Zusammenarbeiten zwischen Unternehmen und Wissenschaft existieren erst kürzlich. Beim Grid hingegen existieren schon lange Standardisierungsgremien wie das OGF oder seine Vorgänger. Grid-Middlewares halten sich an diese Standards, was allerdings nicht die Zusammenarbeit der Grids/Middlewares garantiert.

• Anwendungen:

Das Anwendungsgebiet von Cloud ist größer als das von Grids. Die virtuellen Maschinen der Clouds unterstützen nahezu jedes Betriebssystem und somit auch die darauf laufenden Programme. Um die Rechenleistung von mehreren Instanzen zu nutzen, muss das Programm parallele Verarbeitung unterstützen. Ein Beispiel hierfür ist das freie und kostenlose Programm Hadoop, welches die Verarbeitung auf verteilten Ressourcen unterstützt und womit z. B. die Umwandlung der PDFs der New York Times stattfand. Auf Grids hingegen laufen meist spezielle, wissenschaftliche Anwendungen, die für bestimmte Projekte entwickelt wurden.

• Benutzerschnittstelle:

Schon bei der Entwicklung von Clouds wurde auf einfache Bedienbarkeit geachtet, daher ist das Nutzen einer Cloud mit geringer Einarbei- tung möglich. Die Bedienung erfolgt meist über Netzwerkdienste und ermöglicht ein Ausführen der Anwendungen nach wenigen Minuten. Bei speziellen Anfor- derungen können Clouds durch ihre Schnittstellen an die Bedürfnisse angepasst werden.

Bei Grids hingegen ist ein höherer Einarbeitungsaufwand nötig. Als Beispiel soll hier die Deutsche Grid-Initiative (D-Grid) dienen. Für die Nutzung ist ein gültiges Grid-User-Zertifikat nötig, dieses erhält man, indem man einen Antrag bei einer Grid-Registration Authority stellt. Weiterhin ist die Gründung einer VO oder der Beitritt in eine VO notwendig. Beide Möglichkeiten erfordern eine Absprache mit anderen Personen. Eine erste Grid-Nutzung benötigt also mehrere Tage Zeit, bevor Anwendungen betrieben werden können. Zusätzlich muss für die Nutzung einer Ressource die lokale Grid-Middleware mit der Middleware der Ressource übereinstimmen. Dieses Beispiel zeigt, dass trotz standardisierter Schnittstellen eine Middleware bzw. Grid übergreifende Nutzung nicht garantiert ist.

• Entwicklung:

Cloud-Computing wird relativ einseitig von Unternehmen entwickelt, eingesetzt und gefördert, während die Forschung sich erst langsam mit diesem Gebiet auseinander setzt. Beim Grid-Computing verhält es sich genau andersherum. Nutzung und Entwicklung findet hauptsächlich in der Wissenschaft statt und die Förderung erfolgt durch staatliche Mittel.

Ein Grund für das geringe Engagement von Unternehmen in Grid sind folgende Nachteile:
-mangelnde Flexibilität (Software und Betriebssysteme)

-schwierige Bedienbarkeit

-geringes Vertrauen in die Sicherheit

-geringes Vertrauen in die Beständigkeit der Infrastrukur

• Sicherheit:

In der Wissenschaft und demnach auch im Grid gibt es kein groÿes Bedürfnis nach absoluter Sicherheit. Ob ein paar Megabyte der 15 Petabyte jährlich produzierten Datenmenge des LHC abgehört werden oder nicht, interessiert die beteiligten Wissenschaftler eher wenig.

In der Wirtschaft hingegen, z. B. in Banken oder im Gesundheitswesen, wäre eine solche Sicherheitspolitik inakzeptabel. Daher ziehen die Unternehmen selbstentwickelte Clouds dem Grid vor. Dort kann die Sicherheitstechnik den Bedürfnissen entsprechend aufgebaut werden.

Unternehmen die Informationen in einer unternehmensfremden Cloud speichern, können nicht sagen, wo genau ihre Informationen liegen. Es ist also möglich, dass die Daten in einem Land gespeichert werden, in dem der Datenschutz weitaus geringer ist als der deutsche Datenschutz. Je nach Rechtslage eines Landes kann es hierbei zu rechtlichen Problemen kommen.

Die unternehmensübergreifende Nutzung einer Cloud ist auch eine Frage des Vertrauens zwischen den Unternehmen. Denn die Sicherheit kann zwar als Dienstgüte vertraglich geregelt werden, aber, aufgrund der unbekannten Bauart der Cloud, nicht überprüft werden.

• Geschäftsmodell:

Das Geschäftmodell von Clouds ist kommerziell ausgerichtet und eine Abrechnung erfolgt anhand der Zeit und der genutzten Ressourcen. Grids werden staatlich gefördert und ermöglichen eine kostenlose Nutzung.

„During the past 10 years, we have seen hundreds of grid projects come and go, passing away after government funding ran dry.“

Dieses Zitat zeigt ein Problem bei Grids auf. Sobald die staatlichen Mittel für Projekte gestrichen werden, zeigt sich, dass viele Projekte eine unzureichende Zukunftsstrategie besitzen.

• Dienstgütevereinbarungen (Quality of Service):

In einer Cloud kann vertraglich die Dienstgüte vereinbart werden. Auch in einem Grid lässt sich die Dienstgüte beeinflussen, ist aber aufgrund geringerer Unterstützung schwerer zu realisieren.

• Ressourcenbereitstellung On-demand (auf Anfrage):

Die sofortige Bereitstellung von Ressourcen beherrscht nur die Cloud, denn bei der gemeinschaftlichen Nutzung der Ressourcen im Grid muss immer gewartet werden, bis die benötigten Ressourcen ungenutzt sind und zusammengefasst wurden. Die Cloud hingegen wurde genau für diesen Zweck entwickelt und ermöglicht es Kunden jederzeit die gewünschten Ressourcen zu buchen.

Fazit:

Cloud Computing wird es in Zukunft sehr intensiv geben und das nicht nur im Businessbereich sondern auch privat, wie zB. in Computerspielen. Alleine dieser Zweig würde sehr von den eigenschaften Profitieren. Man stelle sich vor, eine Welt in der die Enduser keine Hochlestungsmaschiene mehr benötigen sondern einfach die Ressourcen der „Welt“ anzapfen.

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