What is the Grid - PCS

PCS 5712 - Computação Pervasiva 

Grade Computacional 

(Grid Computing ) 

Joelle Quaini 

Tereza Cristina M. de B. Carvalho 

Carlos Eduardo Cugnasca 

Marco Antonio Guttierez 

LARC 

LARC 

LAA 

INCOR

Roteiro 

• Conceituação 

• Motivação 

• Definição 

• Características de Grids 

• Aspectos da Computação em Grid 

• Arquitetura 

• Projetos de Grids (Mundo x Brasil) 

• Aplicação Exemplo 

• Conclusão e Referências

Grade está relaciona com 

Mas não é a mesma coisa 

– Computação Paralela 

(Usando muitos processadores) 

– Computação distribuída 

(Sobre uma rede largamente distribuída – WAN) 

– Computação Pervasiva 

(Em todo lugar a qualquer momento deverá ser possível obter 

poder computacional.)

Grade está relaciona com 

Mas não é a mesma coisa 

Ambiente Distribuído Comum 

Grade Computacional 

Conjunto virtual de nós 

Usuário tem acesso a todos os 

nós do conjunto 

Acesso ao nó significa acesso a 

todos os recursos 

Nós pertencem ao mesmo 

domínio administrativo 

Sem Qualidade de Serviço 

Elementos do Conjunto: 10 -100 

– praticamente estático 

Conjunto virtual de recursos 

Usuários tem acesso as 

organizações virtuais 

Acesso a um recurso pode ser 

restrito 

Recursos se espalham por 

múltiplos domínios 

Com Qualidade de Serviço 

Elementos do Conj. 1000 – 

10000 - Dinâmico

MOTIVAÇÃO 


• Motivação: 

– Áreas de Pesquisa 

• Científicas 

• Industriais 

– Mercado 

– Economia Financeira (overprovisioning) 







Motivação 

• Aplicações usadas na Grade Computacional 

– Ciências Biológicas: analise e decodificação de 

seqüências de informações químicas e biológicas. 

– Serviços Financeiros: execução de longos e 

complexos modelos financeiros. Decisões precisas. 

– Serviços de Engenharia: automotivo e aeroespacial 

para testes de dados intensivos. 

– Jogos colaborativos: mais usuários “on line”.

Motivação 

• Aplicações Cientificas precisam de grande capacidade de 

processamento 

– Sistemas de tempo real. 

– Sistemas para previsão de tempo. 

– Análise de Prospecção de Petróleo. 

– Reconhecimentos de Padrões. 

– Algoritmos de Otimização. 

• Acesso compartilhado a um hardware caro e especifico, 

como uma placa de compressão de vídeo MPEG-2.

Motivação 

“Grid é tão importante quanto a web. É o futuro da tecnologia, é onde 

estamos colocando todas as nossas fichas”, 

Vice-presidente Oracle América Latina, Luiz Meissler 

• Uma grande empresa, hoje, tem sistemas financeiros, de folha de pagamento, 

de recursos humanos, de relacionamento com clientes,cada um rodando em um 

grande servidor dedicado, todos dimensionados para momentos de pico 

"A cada três meses, é preciso fechar os livros do movimento 

financeiro. No restante do trimestre, só se usa de 25% a 30% da 

capacidade“ 

Vice-presidente de tecnologias da Oracle, Andrew Mendelsohn.

Grades Computacionais 

Visão em Alto nível de uma grade computacional 

“Grids and Grid Technologies for Wide-Area Distributed Computing”

Metáfora da Rede Elétrica 

GRID 

Computacional

O que é um Grid? 

• Uma plataforma para execução de aplicações paralelas 

ou seriais 

– Amplamente distribuída 

– Heterogênea 

– Compartilhada 

– Sem controle central 

– Com múltiplos domínios administrativos 

• Uma ferramenta de marketing

Necessidade de Definição 

• Compute Grids 

• Data Grids 

• Science Grids 

• Access Grid 

• Knowledge Grids 

• Bio Grids 

• Sensor Grids 

• Cluster Grids 

• Campus Grids 

• Tera Grids 

• Commodity Grids 

•…

DEFINIÇÃO 



• Definição: 

– Primeiros Conceitos (Ian Foster) 

– Conceitos Fundamentados (Ian Foster) 

– Como identificar uma Grade? 







Definição 

• Ian Foster e Carl Kesselman (1998) 

“A computational grid is a hardware and software 

infrastructure that provides dependable, 

consistent, pervasive, and inexpensive access to 

high-end computational capabilities”

Na prática 

• O Grid precisa ser: 

– Confiável 

– Consistente 

– Pervasivo 

• Recursos acessíveis a partir de qualquer ponto do GRID 

• Devem ser disponíveis dentro de uma política de 

economia a qualquer hora 

– Barato

Definição 

• Ian Foster, Carl Kesselman e (2000) 

“The sharing that we are concerned with is not primary file 

exchange but rather direct access to computers, 

software, data, and other resources, as is required by a 

range of collaborative problem-solving and resourcebrokering 

strategies emerging in industry, science, and 

engineering. This sharing is, necessarily, highly 

controlled, with resource providers and consumers 

defining clearly and carefully just what is shared, who is 

allowed to share, and the conditions under which sharing 

occurs. A set of individuals and/or institutions defined by 

such sharing rules from what we call a virtual 

organization.”

Na Prática 

• O compartilhamento de recursos deve ser muito 

bem controlado, definindo claramente: 

– Fornecedores 

– Consumidores 

– Recursos utilizados 

– Quem está autorizado a acessar qual função do 

recurso e sobre quais condições 

– Organizações Virtuais

Organizações Virtuais 

• Um conjunto de indivíduos ou instituições que 

compartilham recursos sobre determinadas regras são 

as organizações virtuais (VO). 

• Organização Virtual: quando temos participantes que 

desejam compartilhar recursos para poder concluir uma 

tarefa. O compartilhamento está além de apenas troca 

de dados, podendo envolver acesso direto a software 

remoto, computadores, dados, sensores e outros 

recursos. 

• Single Sign-on

Organizações Virtuais (VO) 

R 

R 

R 

R 

R 

R 

R 

VO C 

R 

VO A 

R 

R 

R 

R 

R 

R 

VO B 

R 

R 

R

Identificando uma Grade 

• Grade (Ian Foster) é um sistema que: 

– Coordena recursos que não são controlados de forma 

centralizada. 

– Usa padrões, códigos abertos, protocolos e interfaces 

de propósitos gerais (Ex. TCP/IP) 

– Entrega com qualidade de serviço não triviais(QoS): 

tempo de resposta, throughput, disponibilidade, etc. 

– Ex. Web ainda não pode ser considerada sistema de 

grade computacional, pois não implementa QoS.

CARACTERÍSTICAS DE GRIDS 










Principais Características 

• Infra que prevê distribuição inteligente de tarefas 

• Soma tempo ocioso de máquinas independentes para 

construção de um supercomputador 

• Escalável (recursos, aplicações e usuários) 

• Alta disponibilidade (gerenciamento de falha) 

• Balanceamento de Carga (CPU, Rede, Memória, Disk) 

• Segurança e Encriptação 

• Ambiente Distribuído (Geograficamente) 

• Plataformas Heterogêneas

Tipos de Serviços 

• Serviços Computacionais 

– fornece capacidade computacional 

• Serviços de Dados 

– mecanismos de gerenciamento e acesso seguro a um banco de dados. 

• Serviços de Aplicação 

– gerenciamento de aplicação e acesso a software remoto e bibliotecas de 

programação de forma transparente ao usuário. 

• Serviços de Informação 

– serviços voltados para extração e apresentação de dados significativos 

• Serviços de Conhecimento 

– Concentram-se em como informações são adquiridas, usadas, retornadas, 

publicadas e mantidas para ajudar usuários a alcançar seus objetivos 

particulares.

Grids como Plataforma 

de Execução 

Sistemas de 

Grade 

Grades 

Computacionais 

Grades de Dados 

(Data Grid) 

Grades de 

Serviços 

Supercomputação 

Distribuída 

(Cluster Computing) 

Grande vazão de Dados 

(High Throughput) 

Por Demanda 

(On Demand) 

Colaborativo 

Multimídia

APLICAÇÕES PARALELAS X GRID 

• Requisitos de plataformas para App. Paralelas 

– Conectividade: canais de comunicação que interligam 

processadores 

– Heterogeneidade: diferenças entre CPUs (veolc x arquit) 

– Compatilhamento: de recursos entre aplicações 

– Imagem: visão única da plataforma pelas CPUs (mesmo sistema 

de arquivo por exemplo) 

– Escala: quantas CPUs podem haver 

• SMP: Multiprocessadores simétricos 

• MPP: Processadores Maciçamente Paralelos 

• NOW: Redes de Estações de Trabalho 

• GRID: Diversidade, Dinamismo, Variab. e Distribuição

Plataformas de Execução de 

Aplicações Paralelas 

• SMPs 

• MPPs 

• NOWs 

• Grids 

acoplamento 

distribuição

SMP – Multiprocessadores Simétricos 

•Alto acopl. 

Memória 

CPU 

CPU 

... 

CPU 

•Único SO 

•Imagem única 

•Otima Conect. 

•Escalab limitada 

•Único escalon.

MPP - Processadores Maciçamente 

Paralelos 

Escalonador 

CPU CPU ... CPU 

Memória 

Memória 

Memória 

Requisições 

Supercomputadores 

Paralelos 

•Tipicamente n copias SO 

•Imagem comum

NOW 

Requisições Requisições Requisições 

CPU 

CPU 

CPU 

... 

Mem. 

Mem. 

Mem. 

•Impacto: concorrência de recursos

GRID 

CPU 

Mem. 

CPU 

Mem. 

... 

CPU 

Mem. 

Internet

Características das Plataformas de 

Execução 

SMPs MPPs NOWs Grids 

Conectividade excelente muito boa boa média/rui 

m 

Heterogeneidade nula baixa média alta 

Compartilhado não não sim sim 

Imagem única comum comum múltipla 

Escala 10 1.000 1.000 100.000

Grids podem diferir bastante 

• TeraGrid 

– 4 centros de supercomputação norte-americanos 

– Cada centro com milhares de processadores dedicados ao 

TeraGrid 

– Canais de altíssima velocidade (40 GBits/s) 

– Poder agregado de 13,6 TeraFlops 

• SETI@home 

– Ciclos ociosos de 1.6 milhões de processadores espalhados 

em 224 países 

– Computa em média a uma velocidade de 10 Teraflops

Principal Desafio 

• Grade computacional está preocupada com a 

coordenação de compartilhamento de recursos 

e solução de problemas de organizações virtuais. 

• Compartilhamento: não é apenas a transferência 

de arquivos, mas o acesso direto a computadores, 

software e dados, com forte controle de acesso e a 

clara definição de fornecedores e consumidores. 

• Interoperabilidade entre Grades

ASPECTOS DA COMPUTAÇÃO 

EM GRID 



• Definição: 


• Aspectos adicionais da Computação em Grid 





Aspectos da 

Computação em Grid 

• Além das questões de praxe em computação 

paralela, Computação em Grid adiciona os 

seguintes aspectos: 

• Escalonamento de Aplicação 

• Acesso e Autenticação 

• Economias Grids 

• Imagem do Sistema

ESCALONAMENTO

Escalonamento de Aplicação 

• Não é possível ter um escalonador controlando o Grid 

– Tamanho e dispersão 

– Múltiplos domínios administrativos 

• Escalonadores de recurso 

– Controlam alguns recursos no Grid 

• Escalonadores de aplicação 

– Escolhem quais recursos usar 

– Particionam o trabalho da aplicação 

– Multiplicidade: pode ferir o desempenho

Escalonamento de Aplicação 

Escalonador 

De Aplicacao ... 

Escalonador 

De Aplicacao 

Escalonador 

de Recursos 

Escalonador 

de Recursos 

... 

Escalonador 

de Recursos 

BD BD 

... ...

Escalonador de Aplicação 

• Necessita de informações sobre o Grid 

– Sistemas de monitoramento: NWS 

– Informações de monitoração são usadas em 

previsões de desempenho 

• Necessita de um modelo de desempenho da 

aplicação 

– Portanto, funciona apenas para uma classe de 

aplicações (App fortemente acopladas, App Bag-of- 

Task, App que processam grandes quantidades de 

Dados)

Jacobi AppLes 

• Lançou a idéia de escalonamento de App. 

• Problemas que envolvem: fluxo de calor, eletrostática e 

gravitação 

• Aplicações fortemente acopladas 

• Domínio do problema aproximado para uma matrix 

bidimensional 

• Cada elemento da matriz é atualizado com a média dos 

seus quatro vizinhos (determinação por convergência)

Distribuição de Trabalho Jacobi para 

um MPP

Jacobi AppLeS (para GRID) 

• Escalonador pioneiro para Jacobi 2D 

• Escolhe quais processadores usar 

• Distribui o trabalho entre os processadores escolhidos 

• Usa predições NWS 

• Usa um modelo de desempenho de Jacobi 

– T i 

= A i 

× P i 

+ C i 

, onde: 

– T i 

é o tempo para o processador i executar uma iteração 

– A i 

é a área da submatriz alocada ao processador i 

– P i 

é o tempo que o processador i leva para computar um 

elemento 

– C i 

é o tempo que o processador i leva para comunicar 

suas fronteiras

Jacobi AppLeS (para GRID) 

• MiniGrid 

• P0, P1, P2 e P3 

• P0 e P1: 2x Hz 

• P2 e P3: x Hz 

• P1: 50% poder computacional – múltiplas aplicações 

• P3: network (ordens grandeza inferior) 

• Reescalonamentos periódicos necessários (índices de previsão 

para aplicações de longa duração)

Distribuição de Trabalho AppLeS 

Jacobi (cenário de Jacobi) 

• P0, P1, P2 e P3 

• P0 e P1: 2v 

• P2 e P3: v 

• P1: 50% poder 

computacional 

• P3: netw ordens grandeza 

inf.

Work Queue with Replication 

• Solução de escalonamento para aplicações Bag 

of Tasks 

• Não depende de informação sobre o Grid ou 

sobre as tarefas 

• Envia uma tarefa para cada máquina disponível 

• Quando não há mais tarefas para enviar, as 

aplicações ainda em execução são replicadas 

• Eficiente, mas desperdiça ciclos (experimentos 

mostraram até agora que grau 2 apresenta 

melhor custo/desempenho)

Work Queue With Replication (n)

ACESSO E AUTENTICAÇÃO

Acesso e Autenticação 

• Com vários domínios administrativos, como se 

dá acesso e autenticação? (SMP x MPP e NOW x 

Grid) 

• Idealmente gostaríamos de ter um login único 

– E propagável para os processos que criamos 

– [exemplo: Globus - GRAM/GSI] 

• Segurança é um aspecto muito importante aqui 

(provedor x cliente) 

– [exemplo: ProGrid - GridBox]

IMAGEM DO SISTEMA

Imagem do Sistema 

• Imagem do sistema são as abstrações que nos permitir 

lidar com um sistema computacional 

– Arquivo, diretório, processo, usuário, grupo, etc 

• Com vários domínios administrativos, a imagem do 

sistema é heterogênea 

– Complica tremendamente o uso do Grid 

• Soluções 

– Imagem do sistema implementada em nível de usuário 

[exemplo: Condor] 

– Novas asbtrações para se lidar com o Grid 

[exemplo: MyGrid]

GRID ECONOMY

Economias Grid 

• Como os Grids são formados? 

• Atualmente, o acesso aos componentes do Grid 

é manualmente configurado 

– Isso obviamente limita a escala dos Grids 

• Gostaríamos de poder dinamicamente ganhar 

acesso a recursos 

• Contabilização justa de recursos

Economias Grid 

• Uma idéia é criar um mercado, onde recursos 

computacionais possam ser comprados e 

vendidos 

• Mercados computacionais envolvem a definição 

de QoS para os vários recursos e a implantação 

de infra-estrutura 

• Ativa área de pesquisa

Estado da Arte 

• Destacam-se : Tera-Grid e SetiAtHome 

• Diversos projetos acadêmicos e comerciais 

– Globus, Legion, Condor, EasyGrid, MyGrid, ProGrid 

– Entropia, distributed.net 

• Arquitetura de serviços para uma grade aberta – OGSA 

• Economia em Grades - Grid Economy 

– Nimrod-G, GRACE, OurGrid 

• Portais de Grade e Toolkits de desenvolvimento 

– HotPage NPACI, NorduGrid, Amber, Gamess, OGCE, GridPort

Middlewares 

• Grades são construídos como um grupamento de 

serviços básicos independentes. 

• Os serviços são agrupados em um sistema 

integrado/modularizado em um ambiente distribuído, 

chamado de middleware 

• Breve Descrição aqui: 

– GLOBUS (mais popular) 

– CONDOR 

– MyGrid 

– ProGrid

ARQUITETURA DA GRADE 










Arquitetura da Grade 

• O objetivo na definição da arquitetura não é 

detalhar protocolos, serviços e APIs, mas 

apresentar os requisitos para classes genéricas 

de componentes. 

• A arquitetura é divida em camadas: Fabric, 

Conectividade, Recursos, Coletiva e Aplicações.


Arquitetura do Protocolo GRID 

Aplicações 

Coletiva 

Recursos 

Conectividade 

Fabrica 

Aplicação 

Transporte 

Internet 

Link 

Arquitetura Protocolo Internet 

Proposta por Foster, Kesselman e Steve Tuecke


• Camada Fabric (Básica) 

– Define os recursos que podem ser compartilhados 

(storage, redes, cpu, cluster, software, etc.) 

– Interface para controle local dos recursos, onde os 

componentes implementam localmente, operações 

específicas de cada recurso, seja físico ou lógico. 

– Interdependência forte entre funções implementadas e 

as operações de compartilhamento suportadas.


• Camada Conectividade 

– Define o núcleo da comunicação e a autenticação 

(protocolos) requerida para transações de serviços em 

rede especificados pela Grade. 

– Protocolos Internet : IP, TCP, DNS, etc. 

– Protocolos de comunicação habilitam a troca de 

dados entre recursos da camada Fabric.


• Camada Recursos 

– Controla a segurança nas negociações, inicialização e 

monitoramento envolvendo as operações de 

compartilhamento entre recursos individuais. 

– Há duas classes primarias 

• Protocolo de Informação: coleta dados sobre a estrutura 

e estado operacional, como configuração atual, políticas e 

o acordo do nível de serviço.


• Camada Recursos 

• Protocolo Gerenciamento 

– Negociação do acesso ao recurso compartilhado, 

especificando requerimento dos recursos (incluindo 

QoS) e operações a serem executadas como criação 

de processos ou acesso a dados. 

– Prove funções para controle dos pagamentos dos 

recursos compartilhados 

– Monitora status das operações e controla operações, 

como a finalização.


• Camada Coletiva 

– Responsável pelo gerenciamento global dos 

recursos da grade e interação entre as coleções de 

recursos. 

– Entre suas funções: 

• Serviço de Diretório - permite aos participantes das VO 

pesquisar por recursos pelo nome ou atributos como tipo, 

disponibilidade ou carga. 

• Alocação Conjunta e Agendamento: execução de tarefas 

(jobs) em horários e recursos determinados 

• Serviços de Monitoração e Diagnóstico: monitora falha 

nos recursos


• Camada Coletiva 

– Responsável pelo gerenciamento global dos recursos 

da grade e interação entre as coleções de recursos. 

– Entre suas funções: 

• Serviços de Replicação de Dados: gerência Storage da VO 

para otimizar o desempenho(Ex. tempo resposta) 

• Serviços de Descobrimento de Software: descobre e 

seleciona o melhor software disponível para usuário da VO


• Camada Aplicação 

– Aplicação dos usuários que serão executadas no 

ambiente das organizações virtuais 

• As aplicações são desenvolvidas usando serviços das 

camadas inferiores. 

• Podem acessar direto um conjunto de recursos, ou apenas 

um na camada Recurso.


Portais 

Usuários 

Acesso Grade & Info 

Ambiente de 

Resolução Problemas 

Portais de Aplicações 

Cientificas e Médicas 

Serviço 

Autenticação 

Scheduling 

Nomes e 

Arquivos 

Discovery Recursos 

& Alocação 

Eventos 

Tolerania Falhas 

Recursos 

Computadores Bases Dados Sensores 

Software 

Rede de Recursos

PROJETOS DE GRID 








– GLOBUS 

– CONDOR 

– PROGRID 

– MYGRID 



GLOBUS

GLOBUS 

• Iniciado em 1996 (www.globus.org) 

• Argonne National Labs, U. de Chicago, U. do Sul 

da California 

• Ian Foster, Carl Kesselman, Steve Tuecke 

• Código Aberto, desenvolvido em C 

• Grande atenção de empresas como IBM 

• Atualmente na versão 4.0 

• Pode ser instalado no Linux, Solares e HPUX

Globus 

• Conjunto de serviços para Computação em Grid - 

Middleware 

• Solução mais famosa e mais amplamente usada 

(modularizada) 

• Evoluindo para integração com WebServices 

• Não é uma solução completa (out of the box) 

– Falta escalonamento de aplicação, imagem do 

sistema, economias grid

Principais Serviços Globus 

• GSI Autenticação única no Grid 

• GRAM Submissão e controle de tarefas 

• MDS Informações e diretórios 

• Nexus Comunicação entre tarefas 

• MPI-G MPI sobre Nexus 

• GridFTP Transferência de arquivos

GLOBUS - GRAM 

• Globus Resource Allocation Manager 

• Permite executar jobs remotamente, controlar e monitorar 

• Encarregado de administrar um conjunto de máquinas 

(máquinas paralelas, cluster ou servidores).

GLOBUS - GRAM 

• Visa construir serviços que permitam que aplicações 

possam ser executadas em grades 

• Aplicações podem ser desenvolvidas de forma 

incremental, adicionando-se serviços extras com o 

passar do tempo. 

– Primeiro, podemos utilizar ferramentas para coordenar a 

execução simultânea de uma determinada aplicação em 

diversas máquinas 

– Depois, adicionar a transferências de arquivos na grade e 

monitoramento.

• Grid Security Infrastructure 

GLOBUS - GSI 

– A infra-estrutura de segurança do Globus (GSI) trata da 

autenticação de entidades no sistema. O objetivo é permitir 

que uma vez autenticado, o usuário de uma VO receba uma 

credencial que o permita acessar os recursos sem a 

necessidade de se autenticar novamente. 

– As credenciais são mapeadas para os mecanismos locais de 

autenticação de cada domínio administrativo, permitindo que 

diferentes ambientes participem da Grade sem a necessidade 

de alterar suas políticas locais.

GLOBUS - MDS 

• Monitoring and Discovery Service 

– O MDS armazena informações sobre vários aspectos da grade 

como sistemas operacionais, memória disponível, espaço em 

disco, etc. 

– O MDS é constituído por dois serviços internos: GIIS e GRIS. 

O GRIS (Grid Resource Information Service) é responsável por 

obter as informações da máquina onde está sendo executado, 

isto é, as informações locais. Já o GIIS (Grid Index Information 

Service) reúne em um único servidor as informações de vários 

GRISs 

– RSL: Resource Specification Language

Alocação e Descoberta de Recursos 

em Globus

CONDOR

Condor 

• Condor é um sistema que usa ciclos ociosos para 

computação de alta vazão 

• Condor foi inicialmente projetado para NOWs 

• Aplicações são Bag of Tasks 

– Tarefas são submetidas ao Matchmaker 

– Quando uma máquina fica ociosa, ela informa ao 

Matchmaker, que providência uma tarefa 

• Tarefas podem terminar abruptamente 

– Condor usa checkpointing e migração de tarefas para 

garantir progresso

Matchmaker Condor

PROGRID

ProGrid 

• Representa uma infra-estrutura de 

suporte para a criação de grades 

computacionais. 

• Utiliza-se do conceito de proxies. 

• Arquitetura de Camadas da Grade: 

– Interface de AcessoWeb; 

– Submissão de aplicações “bag-of-task” e 

MPI; 

– Segurança: usuários e aplicação 

– Controle de monitoramento. 

– SSL: segurança de comunicação

ProGrid Architecture: Proxy View

• Funcionalidades: 

Composição da Grade, 

Gerenciamento de 

Hosts, Suporte para 

Escolanomento, 

Serviços de 

Monitoramento para 

Hosts e Aplicações, 

Execução de 

Aplicações e 

Mecanismos de 

Segurança 

Portal Progrid

Segurança na Grade: GridBox 

• Arquitetura Proposta: Múltiplos níveis de segurança; 

Flexibilidade (Access Control Lists) e Sandbox para 

aplicações.

Monitoramento 

• Aplicações distribuídas (processos e webservices): 

ativação, monitoramento e controle adaptativo

Portal ProGrid 

Sistema de Monitoramento 

Visão geral do Sistema de monitoramento

MYGRID

MyGrid 

• Solução completa para aplicações Bag of Tasks 

• MyGrid são todas as máquinas que eu posso 

acessar 

– Casa perfeitamente com aplicações Bag of Tasks 

• Arquitetura baseada na Grid Machine 

Abstraction (conjunto mínimo de recursos 

disponíveis)

Arquitetura MyGrid 

Scheduler 

Home 

Machine 

Grid Machine Abstraction 

Globus 

Proxy 

User 

Agent 

Proxy 

Grid 

Script 

... 

Globus 

GRAM 

User 

Agent 

Grid Machine 

... 

Grid Machine 

Grid Machine

APLICAÇÃO EXEMPLO 










Aplicação 

• Área Médica 

– Sensores instalados em um colete. A saúde da pessoa que 

estiver usando é monitorada constantemente. 

– As informações são enviadas para a grade, onde são 

processadas e especialistas analisam os resultados. 

– Os sensores da jaqueta sabem se a pessoa está descansando 

ou subindo uma escada, além da sua posição no mundo. 

– Informações são combinadas para traçar o perfil das atividades 

e da saúde do paciente. 

– O perfil é enviado a um sistema de grade Global. 

– Resultados são tratados e apresentados na Web. 

Extending the Grid to Support Remote Medical Monitoring

Aplicação

CONCLUSÃO 










Conclusão 

• Computação pervasiva e grade computacional são duas visões do 

“futuro”, que surgiram de forma isolada, mas que devem ser 

investigadas juntas, pois uma completa a outra. 

• Ainda existem muitos problemas a serem resolvidos, 

principalmente de interoperabilidade, mas a grande quantidade de 

aplicações e melhorias nos sistemas, devem alavancar os 

investimentos na tecnologia de grade computacional. 

• Grande ganho de retorno de investimento: com o mesmo parque 

computacional, empresas podem otimizar o uso dos recursos 

• A Grade de Computadores ganhará mais visibilidade, quando 

GLOBUS estiver finalizado para a plataforma Windows.

Referências 

• Foster, Ian; “What is the Grid ? A Three Point Checklist”, 

2002 

• Barratt, C; “Extending the Grid to Support Remote 

Medical Monitoring”, 2003. Disponível em: 

http://www.equator.ac.uk/PublicationStore/123.pdf 

• Joseph, J, Fellenstein, C ;“Grid Computing” – IBM Press, 

Prentice Hall, 2004 

• Foster, I.,Kesselman, C., Tuecke, Steve; “The Anatomy of 

the Grid”, 2002

Referências 

• THE TELESCIENCE GRID, Disponivel em: 

http://www.npaci.edu/enVision/v16.2/telescience.html#Anchor-THE-49897 

• Projeto Globus : www.globus.org/ 

• Projeto Legion : http://legion.virginia.edu/ 

• Projeto NetSolve: icl.cs.utk.edu/netsolve/ 

• Projeto Condor: www.cs.wisc.edu/condor 

• Projeto Globe: http://www.cs.vu.nl/globe/

What is the Grid - PCS

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