그리드 컴퓨팅

"오늘의AI위키"는 AI 기술로 일관성 있고 체계적인 최신 지식을 제공하는 혁신 플랫폼입니다.
"오늘의AI위키"의 AI를 통해 더욱 풍부하고 폭넓은 지식 경험을 누리세요.

1. 개요

그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 컴퓨터 자원을 연결하여 가상 슈퍼컴퓨터를 구축하는 기술이다. 1990년대 초, 전력망처럼 컴퓨팅 자원을 쉽게 이용할 수 있다는 비유에서 유래했으며, CPU 스캐빈징, 자원봉사 컴퓨팅 등을 통해 유휴 자원을 활용한다. 이언 포스터, 칼 케셀만, 스티브 투에케는 그리드 컴퓨팅의 개념을 정립하고, Globus Toolkit 개발을 주도했다. 그리드 컴퓨팅은 과학 연구, 금융 모델링 등 다양한 분야에 활용되며, 클라우드 컴퓨팅과 유사한 개념으로 발전했다.

더 읽어볼만한 페이지

분산 컴퓨팅 - 클라우드 컴퓨팅
클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 컴퓨팅 자원을 서비스 형태로 제공하는 모델로, 다양한 서비스 및 배치 모델을 가지며 비용 효율성과 확장성을 제공하지만 보안 및 의존성 문제도 존재하며 지속적으로 발전하고 있다.
분산 컴퓨팅 - 컴퓨터 클러스터
컴퓨터 클러스터는 여러 대의 상용 컴퓨터를 고속 네트워크로 연결하여 고성능 컴퓨팅 시스템을 구축하는 방식으로, 슈퍼컴퓨터를 포함한 다양한 분야에서 높은 가용성과 확장성을 제공하며, 클러스터 미들웨어를 통해 시스템 관리, 부하 분산, 통신 방식, 데이터 공유 등을 지원하고 노드 장애 관리를 위한 펜싱 기술을 활용한다.
정보기술 용어 - 컴퓨터 클러스터
컴퓨터 클러스터는 여러 대의 상용 컴퓨터를 고속 네트워크로 연결하여 고성능 컴퓨팅 시스템을 구축하는 방식으로, 슈퍼컴퓨터를 포함한 다양한 분야에서 높은 가용성과 확장성을 제공하며, 클러스터 미들웨어를 통해 시스템 관리, 부하 분산, 통신 방식, 데이터 공유 등을 지원하고 노드 장애 관리를 위한 펜싱 기술을 활용한다.
정보기술 용어 - 디지털 신호
디지털 신호는 이산적인 값을 가지는 전기 펄스, 샘플링 및 양자화된 물리적 신호, 비트스트림을 나타내는 불연속적인 파형을 의미하며, 아날로그 신호를 변환하거나 디지털 데이터로 생성되어 디지털 통신, 디지털 회로 등 다양한 분야에서 활용된다.
컴퓨터에 관한 - 고속 패킷 접속
고속 패킷 접속(HSPA)은 3세대 이동통신(3G)의 데이터 전송 속도를 높이는 기술 집합체로, 고속 하향/상향 패킷 접속(HSDPA/HSUPA)을 통해 속도를 개선하고 다중 안테나, 고차 변조, 다중 주파수 대역 활용 등의 기술로 진화했으나, LTE 및 5G 기술 발전으로 현재는 상용 서비스가 중단되었다.
컴퓨터에 관한 - 데이터베이스
데이터베이스는 여러 사용자가 공유하고 사용하는 정보의 집합으로, 데이터베이스 관리 시스템을 통해 접근하며, 검색 및 갱신 효율을 높이기 위해 고도로 구조화되어 있고, 관계형, NoSQL, NewSQL 등 다양한 모델로 발전해왔다.

그리드 컴퓨팅
지도 정보
기본 정보
종류	분산 컴퓨팅
관련 기술	분산 컴퓨팅 병렬 컴퓨팅 클러스터 컴퓨팅 P2P
특징	가상화된 계산 능력 다수의 이질적인 자원 활용 자원 공유 및 협업 대규모 데이터 처리 분산된 자원 관리
기술적 측면
주요 구성 요소	자원 (컴퓨터, 스토리지, 네트워크 등) 미들웨어 (자원 관리 및 스케줄링) 응용 프로그램
자원 관리 방식	중앙 집중형 분산형 계층형
프로토콜	Globus Toolkit Open Grid Services Architecture (OGSA) Web Services Resource Framework (WSRF)
미들웨어	Condor UNICORE gLite Xgrid BOINC
활용 분야
과학 연구	생물 정보학 기상학 물리학 화학 천문학
산업	금융 제조 에너지 의료 엔터테인먼트
기타	대규모 시뮬레이션 데이터 분석 협업 환경 재난 복구 인공지능 학습
장단점
장점	자원 활용 극대화 비용 절감 확장성 고가용성 대규모 데이터 처리
단점	복잡한 시스템 구성 보안 문제 자원 관리의 어려움 성능 예측의 어려움 이질적인 환경에서의 상호 운용성 문제
발전 역사
초기 개념	1990년대 초반 분산 컴퓨팅에서 시작
발전	인터넷의 발전과 함께 확산
주요 기술 개발	Globus Toolkit 개발 Open Grid Forum 설립 Open Science Grid 프로젝트 시작
최근 동향	클라우드 컴퓨팅과 융합 및 발전
관련 용어
슈퍼 가상 컴퓨터	(Super Virtual Computer)
분산 컴퓨팅	(Distributed Computing)
클러스터 컴퓨팅	(Cluster Computing)
유틸리티 컴퓨팅	(Utility Computing)
클라우드 컴퓨팅	(Cloud Computing)

2. 역사

인터넷과 마찬가지로, 그리드 컴퓨팅은 상용이 아닌 과학 프로젝트들을 지원하기 위해 개발되어 진화하고 있다. 인터넷은 처음에 미국 연방정부의 지원을 받는 컴퓨팅 연구소들을 통신 연결하여 정보의 공유를 수월하게 하려는 필요성에 의해 개발이 되었는데, 그리드 컴퓨팅 또한 이러한 노력의 연장선상에 있는 더욱 포괄적인 자원의 공유를 위한 프레임워크로 볼 수 있다.

그리드의 개념은 소위 "그리드의 아버지들"이라 불리는 이언 포스터, 칼 케셀만, 스티브 투에케가 시작하였으며, 그들은 CPU 관리 (클러스터링, 사이클 훔쳐오기) 이외에도 저장 관리, 보안 조항, 데이터 이동, 모니터링, 그리고 그 밖의 다른 서비스들을 개발하는 데 필요한 도구들을 한데 모은 글로버스 툴킷(Globus Toolkit)을 개발하였다.^[15] 글로벌 툴킷은 그리드 솔루션 구축을 위한 사실상의 표준으로 남아 있지만, 기업 또는 글로벌 그리드를 구축하는 데 필요한 일부 서비스를 제공하는 다른 여러 도구가 개발되었다.

''그리드 컴퓨팅''은 원래 1990년대 초반에 파워 그리드에서 유래된 것으로, 전기처럼 쉽게 어디서나 컴퓨팅을 할 수 있게 한다는 개념에서 비롯되었다. 1998년 개인의 참여가 가능하도록 설계된 세계최초의 컴퓨팅프로젝트인 외계 지적생명체 탐사계획의 세티앳홈(SETI@home)이 시작됐다. "그리드 컴퓨팅"이라는 용어는 1990년대 초, 컴퓨터 성능을 전력망처럼 쉽게 이용할 수 있도록 한다는 비유에서 유래했습니다. 접근 가능한 컴퓨팅에 대한 전력망 비유는 이언 포스터와 칼 케셀만이 중요한 연구 논문인 "The Grid: Blueprint for a new computing infrastructure" (1999)을 발표하면서 널리 받아들여지게 되었습니다. 이는 전화 시스템과 유사하게 컴퓨팅을 공공 유틸리티로 보는 유틸리티 컴퓨팅(1961)의 비유보다 수십 년 후의 일이다.^[9]^[10]

1997년 distributed.net을 통해, 그리고 1999년 세티앳홈을 통해 CPU 점유 및 자원봉사 컴퓨팅이 대중화되어 전 세계 네트워크에 연결된 PC의 성능을 활용하여 CPU 집약적인 연구 문제를 해결하는 데 사용되었다.^[11]^[12]

분산 컴퓨팅, 객체 지향 프로그래밍 및 웹 서비스를 포함한 그리드의 아이디어는 시카고 대학교의 이언 포스터와 스티브 투에케, 그리고 남캘리포니아 대학교의 정보과학연구소 칼 케셀만에 의해 통합되었다.^[13] 글로벌 툴킷(Globus Toolkit) 개발을 주도한 이 세 사람은 "그리드의 아버지"로 널리 여겨진다.^[14] 이 툴킷은 컴퓨팅 관리뿐만 아니라 저장 관리, 보안 제공, 데이터 이동, 모니터링, 그리고 동일한 인프라를 기반으로 추가 서비스를 개발하기 위한 툴킷(계약 협상, 알림 메커니즘, 트리거 서비스 및 정보 집계 포함)을 통합한다.^[15]

2007년에는 클라우드 컴퓨팅이라는 용어가 인기를 얻었는데, 이는 (전력망에서 전기를 소비하는 것과 같은 방식으로 컴퓨팅 자원을 소비한다는 점에서) 그리드 컴퓨팅에 대한 포스터의 기본 정의와 이전의 유틸리티 컴퓨팅과 개념적으로 유사하다.

2. 1. 기원

인터넷과 마찬가지로, 그리드 컴퓨팅은 상용이 아닌 과학 프로젝트들을 지원하기 위해 개발되어 진화하고 있다. 인터넷은 처음에 미국 연방정부의 지원을 받는 컴퓨팅 연구소들을 통신 연결하여 정보의 공유를 수월하게 하려는 필요성에 의해 개발이 되었는데, 그리드 컴퓨팅 또한 이러한 노력의 연장선상에 있는 더욱 포괄적인 자원의 공유를 위한 프레임워크로 볼 수 있다.

그리드의 개념은 소위 "그리드의 아버지들"이라 불리는 이언 포스터, 칼 케셀만, 스티브 투에케가 시작하였으며, 그들은 CPU 관리 (클러스터링, 사이클 훔쳐오기) 이외에도 저장 관리, 보안 조항, 데이터 이동, 모니터링, 그리고 그 밖의 다른 서비스들을 개발하는 데 필요한 도구들을 한데 모은 글로버스 툴킷(Globus Toolkit)을 개발하였다.^[15] 글로벌 툴킷은 그리드 솔루션 구축을 위한 사실상의 표준으로 남아 있지만, 기업 또는 글로벌 그리드를 구축하는 데 필요한 일부 서비스를 제공하는 다른 여러 도구가 개발되었다.

''그리드 컴퓨팅''은 원래 1990년대 초반에 파워 그리드에서 유래된 것으로, 전기처럼 쉽게 어디서나 컴퓨팅을 할 수 있게 한다는 개념에서 비롯되었다. 1998년 개인의 참여가 가능하도록 설계된 세계최초의 컴퓨팅프로젝트인 외계 지적생명체 탐사계획의 세티앳홈(SETI@home)이 시작됐다. "그리드 컴퓨팅"이라는 용어는 1990년대 초, 컴퓨터 성능을 전력망처럼 쉽게 이용할 수 있도록 한다는 비유에서 유래했습니다. 접근 가능한 컴퓨팅에 대한 전력망 비유는 이언 포스터와 칼 케셀만이 중요한 연구 논문인 "The Grid: Blueprint for a new computing infrastructure" (1999)을 발표하면서 널리 받아들여지게 되었습니다. 이는 전화 시스템과 유사하게 컴퓨팅을 공공 유틸리티로 보는 유틸리티 컴퓨팅(1961)의 비유보다 수십 년 후의 일이다.^[9]^[10]

1997년 distributed.net을 통해, 그리고 1999년 세티앳홈을 통해 CPU 점유 및 자원봉사 컴퓨팅이 대중화되어 전 세계 네트워크에 연결된 PC의 성능을 활용하여 CPU 집약적인 연구 문제를 해결하는 데 사용되었다.^[11]^[12]

2007년에는 클라우드 컴퓨팅이라는 용어가 인기를 얻었는데, 이는 (전력망에서 전기를 소비하는 것과 같은 방식으로 컴퓨팅 자원을 소비한다는 점에서) 그리드 컴퓨팅에 대한 포스터의 기본 정의와 이전의 유틸리티 컴퓨팅과 개념적으로 유사하다.

2. 2. 발전

"그리드 컴퓨팅"이라는 용어는 1990년대 초, 컴퓨터 성능을 전력망처럼 쉽게 이용할 수 있도록 한다는 비유에서 유래했다. 접근 가능한 컴퓨팅에 대한 전력망 비유는 이언 포스터와 칼 케셀만이 중요한 연구 논문인 "The Grid: Blueprint for a new computing infrastructure" (1999)을 발표하면서 널리 받아들여지게 되었다. 이는 전화 시스템과 유사하게 컴퓨팅을 공공 유틸리티로 보는 유틸리티 컴퓨팅(1961)의 비유보다 수십 년 후의 일이다.^[9]^[10]

1997년 distributed.net을 통해, 그리고 1999년 SETI@home을 통해 CPU 점유 및 자원봉사 컴퓨팅이 대중화되어 전 세계 네트워크에 연결된 PC의 성능을 활용하여 CPU 집약적인 연구 문제를 해결하는 데 사용되었다.^[11]^[12]

분산 컴퓨팅, 객체 지향 프로그래밍 및 웹 서비스를 포함한 그리드의 아이디어는 시카고 대학교의 이언 포스터와 스티브 투에케, 그리고 남캘리포니아 대학교의 정보과학연구소 칼 케셀만에 의해 통합되었다.^[13] 글로벌 툴킷(Globus Toolkit) 개발을 주도한 이 세 사람은 "그리드의 아버지"로 널리 여겨진다.^[14] 이 툴킷은 컴퓨팅 관리뿐만 아니라 저장 관리, 보안 제공, 데이터 이동, 모니터링, 그리고 동일한 인프라를 기반으로 추가 서비스를 개발하기 위한 툴킷(계약 협상, 알림 메커니즘, 트리거 서비스 및 정보 집계 포함)을 통합한다.^[15]

2007년에는 클라우드 컴퓨팅이라는 용어가 인기를 얻었는데, 이는 그리드 컴퓨팅에 대한 포스터의 기본 정의와 이전의 유틸리티 컴퓨팅과 개념적으로 유사하다. 2006년 11월, 자이델은 플로리다주 템파(Tampa, Florida)에서 열린 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스에서 시드니 펀바흐상(Sidney Fernbach Award)을 수상했다.^[16] 이 상은 그의 수치 상대성이론 분야의 업적, 특히 블랙홀 충돌 모델링에 대한 공헌을 인정하여 수여되었다.^[17]

2. 3. 한국의 그리드 컴퓨팅

3. 주요 특징

분산 격자의 한 가지 특징은 하나 또는 여러 개인이나 조직(여러 관리 도메인으로 알려짐)에 속한 컴퓨팅 자원으로 구성될 수 있다는 점이다. 이는 유틸리티 컴퓨팅과 같이 상업 거래를 용이하게 하거나 자원봉사 컴퓨팅 네트워크를 더 쉽게 조립할 수 있게 한다.

이 기능의 한 가지 단점은 실제로 계산을 수행하는 컴퓨터가 완전히 신뢰할 수 없을 수 있다는 점이다. 따라서 시스템 설계자는 오작동이나 악의적인 참여자가 잘못되거나 오해의 소지가 있거나 잘못된 결과를 생성하고 시스템을 공격 벡터로 사용하는 것을 방지하기 위한 조치를 도입해야 한다. 이는 종종 서로 다른 노드(아마도 서로 다른 소유자)에 작업을 무작위로 할당하고 적어도 두 개의 서로 다른 노드가 주어진 작업 단위에 대해 동일한 답변을 보고하는지 확인하는 것을 포함한다. 불일치는 오작동 및 악의적인 노드를 식별한다. 그러나 하드웨어에 대한 중앙 제어가 부족하기 때문에 노드가 임의의 시간에 네트워크에서 탈락하지 않을 것이라는 것을 보장할 방법이 없다. 일부 노드(랩탑이나 전화 접속 인터넷 고객과 같이)는 계산에는 사용할 수 있지만 예측할 수 없는 기간 동안 네트워크 통신에는 사용할 수 없을 수도 있다. 이러한 변형은 큰 작업 단위를 할당하여(따라서 지속적인 네트워크 연결의 필요성을 줄임) 주어진 노드가 예상 시간 내에 결과를 보고하지 못할 때 작업 단위를 재할당하여 수용할 수 있다.

격자 컴퓨팅 초기의 소위 사회적 호환성 문제의 또 다른 집합은 격자 개발자의 목표가 고성능 컴퓨팅의 원래 분야를 넘어서고 고에너지 물리학과 같은 새로운 분야로 학제 간 경계를 넘어 혁신을 수행하는 것과 관련이 있다.^[7]

성능과 개발 난이도에 대한 신뢰와 가용성의 영향은 전용 클러스터에 배포할지, 개발 조직 내부의 유휴 시스템에 배포할지, 아니면 자원봉사자나 계약자의 공개 외부 네트워크에 배포할지 여부를 선택하는 데 영향을 미칠 수 있다. 많은 경우 참여 노드는 다른 프로그램의 작동을 방해하거나, 저장된 정보를 훼손하거나, 개인 데이터를 전송하거나, 새로운 보안 허점을 만드는 것과 같이 부여된 액세스를 남용하지 않도록 중앙 시스템을 신뢰해야 한다. 다른 시스템은 애플리케이션을 가상 머신에 배치하는 것과 같이 중앙 시스템에 "클라이언트" 노드가 배치해야 하는 신뢰의 양을 줄이기 위한 조치를 사용한다.

공개 시스템이거나 관리 도메인(동일한 조직의 다른 부서 포함)을 넘나드는 시스템은 종종 서로 다른 운영 체제와 하드웨어 아키텍처를 사용하는 이기종 시스템에서 실행해야 할 필요성을 초래한다. 많은 언어에서 소프트웨어 개발에 대한 투자와 지원할 수 있는 플랫폼 수(및 그 결과 네트워크의 크기) 사이에는 절충이 있다. 크로스 플랫폼 언어는 이러한 절충을 할 필요성을 줄일 수 있지만, 잠재적으로 특정 플랫폼에 대한 최적화 부족으로 인해 주어진 노드에서 높은 성능을 얻는 데 비용이 들 수 있다(런타임 해석 또는 특정 플랫폼에 대한 최적화 부족으로 인해). 다양한 미들웨어 프로젝트는 다양한 과학 및 상업 프로젝트가 특정 관련 격자를 활용하거나 새로운 격자를 설정하기 위한 목적으로 일반적인 인프라를 만들었다. BOINC는 대중 자원봉사자를 찾는 다양한 학술 프로젝트에 일반적으로 사용된다.

사실, 미들웨어는 하드웨어와 소프트웨어 사이의 계층으로 볼 수 있다. 미들웨어 위에는 여러 가지 기술 영역을 고려해야 하며, 이러한 영역은 미들웨어에 독립적일 수도 있고 아닐 수도 있다. 예를 들어 SLA 관리, 신뢰 및 보안, 가상 조직 관리, 라이선스 관리, 포털 및 데이터 관리가 있다. 이러한 기술 영역은 상업적 솔루션에서 처리될 수 있지만 각 영역의 최첨단은 종종 해당 분야를 조사하는 특정 연구 프로젝트에서 발견된다.

== 분산 자원 활용 ==

'''CPU 스캐빈징''', '''사이클 스캐빈징''', 또는 '''공유 컴퓨팅'''은 참여자 네트워크의 유휴 자원을 활용하여 "그리드"를 만든다. 참여하는 컴퓨터는 CPU 성능 외에도 디스크 저장 공간, RAM, 네트워크 대역폭을 제공한다.

자원봉사 컴퓨팅 프로젝트는 대부분 CPU 스캐빈징 모델을 사용한다. 이 모델은 노드가 때때로 "오프라인" 상태가 될 가능성을 고려하여 불측사태를 처리하도록 설계된다.

'''기회적 환경'''은 CPU 스캐빈징의 또 다른 구현 방식이다. 특수 워크로드 관리 시스템은 유휴 데스크톱 컴퓨터를 컴퓨팅 집약적인 작업에 활용한다. 예를 들어, HTCondor는 키보드와 마우스가 유휴 상태인 데스크톱 컴퓨터만 사용하도록 구성하여 유휴 데스크톱 워크스테이션의 낭비되는 CPU 성능을 효과적으로 활용할 수 있다. HTCondor는 작업 대기열 메커니즘, 스케줄링 정책, 우선 순위 체계, 자원 모니터링 및 자원 관리를 제공하며, 전용 컴퓨터 클러스터와 비전용 데스크톱 컴퓨터를 통합 관리할 수 있다.^[8]

== 가상 슈퍼컴퓨터 구축 ==

그리드 컴퓨팅은 그리드 상의 모든 관련 컴퓨터의 계산 능력을 결합하여 가상의 슈퍼컴퓨터를 구축하기 위해 지리적으로 멀리 떨어진 컴퓨터를 하나의 네트워크로 연결하는 것이다.^[42] 미국에 있는 대부분의 컴퓨터에서 중앙처리장치가 다른 처리 작업에 사용 가능한 여유 자원을 남겨둔 채, 할당된 작업에는 평균적으로 25%의 시간밖에 사용되지 못한다는 사실을 활용한다.^[42]

그리드 컴퓨팅은 기업이 초고속 인터넷 접속을 통해 원거리의 컴퓨터를 경제적으로 연결하고 엄청난 양의 데이터를 다룰 수 있기 전까지는 불가능했다.^[42] 그리드상의 자원을 통제하고 할당하려면, 글로버스얼라이언스나 개인 제공자가 제공하는 공개소스 소프트웨어 같은 소프트웨어 프로그램이 필요하다.^[42] 클라이언트 소프트웨어는 서버의 응용 프로그램과 통신하며, 서버 소프트웨어는 데이터와 응용 프로그램 코드를 일정 단위로 분할한 뒤, 분할된 코드를 그리드상의 컴퓨터에 배분한다.^[42] 클라이언트 컴퓨터는 뒤편에서 그리드 응용 프로그램을 실행시키면서 기존에 수행했던 유형의 작업도 수행할 수 있다.^[42] 그리드 컴퓨팅을 사용하는 비즈니스는 비용 절감, 계산 속도 증가, 민첩성 등의 효과를 보여준다.^[42]

2020년 3월 기준 폴딩앳홈은 1.1 엑사플롭스의 성능을 보였다.^[18] BOINC는 2020년 4월 7일 기준 29.8 페타플롭스,^[19] OSG를 통한 IceCube는 2019년 11월 기준 350 fp32 페타플롭스,^[20] 아인슈타인앳홈은 2018년 2월 기준 3.489 페타플롭스,^[21] 세티앳홈은 2020년 4월 7일 기준 1.11 페타플롭스,^[22] 밀키웨이앳홈은 2020년 4월 7일 기준 1.465 페타플롭스,^[23] GIMPS는 2019년 3월 기준 0.558 페타플롭스를 기록했다.^[24]

2019년 3월 기준, 비트코인 네트워크는 8만 엑사플롭스가 넘는 계산 능력을 가진 것으로 측정되었다.^[25] 이 측정값은 비트코인 프로토콜에서 요구하는 특정 암호화 해시 계산만 수행하는 비트코인 채굴 ASIC의 해시 출력을 반영하며, 일반적인 부동소수점 산술 연산 능력을 반영하는 것은 아니다.

3. 1. 분산 자원 활용

'''CPU 스캐빈징''', '''사이클 스캐빈징''', 또는 '''공유 컴퓨팅'''은 참여자 네트워크의 유휴 자원을 활용하여 "그리드"를 만든다. 참여하는 컴퓨터는 CPU 성능 외에도 디스크 저장 공간, RAM, 네트워크 대역폭을 제공한다.

자원봉사 컴퓨팅 프로젝트는 대부분 CPU 스캐빈징 모델을 사용한다. 이 모델은 노드가 때때로 "오프라인" 상태가 될 가능성을 고려하여 불측사태를 처리하도록 설계된다.

'''기회적 환경'''은 CPU 스캐빈징의 또 다른 구현 방식이다. 특수 워크로드 관리 시스템은 유휴 데스크톱 컴퓨터를 컴퓨팅 집약적인 작업에 활용한다. 예를 들어, HTCondor는 키보드와 마우스가 유휴 상태인 데스크톱 컴퓨터만 사용하도록 구성하여 유휴 데스크톱 워크스테이션의 낭비되는 CPU 성능을 효과적으로 활용할 수 있다. HTCondor는 작업 대기열 메커니즘, 스케줄링 정책, 우선 순위 체계, 자원 모니터링 및 자원 관리를 제공하며, 전용 컴퓨터 클러스터와 비전용 데스크톱 컴퓨터를 통합 관리할 수 있다.^[8]

3. 2. 가상 슈퍼컴퓨터 구축

그리드 컴퓨팅은 그리드 상의 모든 관련 컴퓨터의 계산 능력을 결합하여 가상의 슈퍼컴퓨터를 구축하기 위해 지리적으로 멀리 떨어진 컴퓨터를 하나의 네트워크로 연결하는 것이다.^[42] 미국에 있는 대부분의 컴퓨터에서 중앙처리장치가 다른 처리 작업에 사용 가능한 여유 자원을 남겨둔 채, 할당된 작업에는 평균적으로 25%의 시간밖에 사용되지 못한다는 사실을 활용한다.^[42]

그리드 컴퓨팅은 기업이 초고속 인터넷 접속을 통해 원거리의 컴퓨터를 경제적으로 연결하고 엄청난 양의 데이터를 다룰 수 있기 전까지는 불가능했다.^[42] 그리드상의 자원을 통제하고 할당하려면, 글로버스얼라이언스나 개인 제공자가 제공하는 공개소스 소프트웨어 같은 소프트웨어 프로그램이 필요하다.^[42] 클라이언트 소프트웨어는 서버의 응용 프로그램과 통신하며, 서버 소프트웨어는 데이터와 응용 프로그램 코드를 일정 단위로 분할한 뒤, 분할된 코드를 그리드상의 컴퓨터에 배분한다.^[42] 클라이언트 컴퓨터는 뒤편에서 그리드 응용 프로그램을 실행시키면서 기존에 수행했던 유형의 작업도 수행할 수 있다.^[42] 그리드 컴퓨팅을 사용하는 비즈니스는 비용 절감, 계산 속도 증가, 민첩성 등의 효과를 보여준다.^[42]

2020년 3월 기준 폴딩앳홈은 1.1 엑사플롭스의 성능을 보였다.^[18] BOINC는 2020년 4월 7일 기준 29.8 페타플롭스,^[19] OSG를 통한 IceCube는 2019년 11월 기준 350 fp32 페타플롭스,^[20] 아인슈타인앳홈은 2018년 2월 기준 3.489 페타플롭스,^[21] 세티앳홈은 2020년 4월 7일 기준 1.11 페타플롭스,^[22] 밀키웨이앳홈은 2020년 4월 7일 기준 1.465 페타플롭스,^[23] GIMPS는 2019년 3월 기준 0.558 페타플롭스를 기록했다.^[24]

2019년 3월 기준, 비트코인 네트워크는 8만 엑사플롭스가 넘는 계산 능력을 가진 것으로 측정되었다.^[25] 이 측정값은 비트코인 프로토콜에서 요구하는 특정 암호화 해시 계산만 수행하는 비트코인 채굴 ASIC의 해시 출력을 반영하며, 일반적인 부동소수점 산술 연산 능력을 반영하는 것은 아니다.

3. 3. 유연성 및 확장성

3. 4. 개방형 표준

4. 구성 요소

그리드 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원과 이를 이용하기 위한 미들웨어에 의해 구현된다. 미들웨어는 응용 소프트웨어와 운영 체제의 중간에 위치하는 소프트웨어로, 각 컴퓨팅 자원의 사양 차이를 흡수하고, 또한 이들을 이용하기 위한 정보를 통합적으로 제공하는 것이다.

그리드에 제공되는 자원의 요소는 가정용 컴퓨터나 플러그 컴퓨터, 슈퍼컴퓨터 클러스터 규모에 이르거나, 강력한 저장 자원이나, 정보와 데이터, 또는 동적으로 발생하는 정보를 공유하는 것까지 고려되고 있다.

그리드에 자원을 요청하여 처리를 주는 것으로, 필요한 자원이 제공되는 메커니즘이다.

이용하는 측
일반적인 컴퓨터에서 이용할 수 있다.
그리드 네트워크에 연결되어 프로토콜을 구현하고 있으면 이용할 수 있다.
제공하는 측
단순히 이용하는 컴퓨터도, 남는 자원을 그리드상에 제공할 수 있다.
연산 능력이나, 정보, 데이터, 동적인 정보(비디오 카메라의 영상 등)
고차원적인 연산 능력
그리드상에 제공되고 있는 연산 능력을 여러 개 조합하여 이용할 수 있다. 필요한 연산 능력을 요청하면, 남는 연산 능력이 알려지고, 거기에 데이터와 처리를 보내 처리하는 등이 자동적으로 이루어진다. 이용자에게는 단순히 자신의 데스크톱에서 처리하고 있는 것처럼 보인다.
컴퓨터 클러스터 등의 컴퓨팅 자원의 제공.
저장 자원의 제공.
2차 저장장치가 되는 것과 같은, 데이터의 백업이나, 거대한 계산 결과의 저장 등.
2차 저장장치에서, 직접 그리드상의 컴퓨팅 자원에 데이터의 송수신이 이루어진다.

4. 1. 컴퓨팅 자원

4. 2. 미들웨어

분산 그리드는 여러 개인이나 조직에 속한 컴퓨팅 자원으로 구성될 수 있으며, 이는 상업적 거래를 용이하게 하거나 자원봉사 컴퓨팅 네트워크를 쉽게 조립할 수 있게 한다.^[7] 그러나 이 기능은 계산을 수행하는 컴퓨터가 완전히 신뢰할 수 없을 수 있다는 단점을 갖는다. 따라서 시스템 설계자는 오작동이나 악의적인 참여자가 잘못되거나 오해의 소지가 있는 결과를 생성하고 시스템을 공격 벡터로 사용하는 것을 방지하기 위한 조치를 도입해야 한다.^[7]

성능과 개발 난이도에 대한 신뢰와 가용성의 영향은 전용 클러스터, 유휴 시스템, 자원봉사자나 계약자의 공개 외부 네트워크 중 어디에 배포할지 선택하는 데 영향을 미칠 수 있다. 많은 경우 참여 노드는 중앙 시스템을 신뢰해야 하며, 다른 시스템은 애플리케이션을 가상 머신에 배치하는 등 신뢰의 양을 줄이기 위한 조치를 사용한다.

공개 시스템이거나 관리 도메인을 넘나드는 시스템은 서로 다른 운영 체제와 하드웨어 아키텍처를 사용하는 이기종 시스템에서 실행해야 할 필요성이 있다. 다양한 미들웨어 프로젝트는 다양한 과학 및 상업 프로젝트가 특정 관련 그리드를 활용하거나 새로운 그리드를 설정하기 위한 목적으로 일반적인 인프라를 만들었다.

미들웨어는 하드웨어와 소프트웨어 사이의 계층으로 볼 수 있다. 미들웨어 위에는 여러 기술 영역( SLA 관리, 신뢰 및 보안, 가상 조직 관리, 라이선스 관리, 포털 및 데이터 관리)을 고려해야 하며, 이러한 영역은 미들웨어에 독립적일 수도 있고 아닐 수도 있다.

그리드를 구성하는 컴퓨터는 특정 사양에 국한되지 않는 경우가 많고, 시행착오를 거치며 만들어가는 요소가 크기 때문에, 오픈소스의 자유로운 운영체제를 기반으로 만들어가는 방식이 모색되고 있다. 그리드 컴퓨팅은 특정 CPU 아키텍처나 운영체제에 한정되지 않는 사양을 공유하고, 경우에 따라서는 소스 코드를 공유하는 사양이 되어가는 것을 계획하고 있다.

글로버스 도구 키트는 그리드를 구성하기 위한 미들웨어로 사실상 표준이 되어가고 있다.^[41] 글로버스가 제공하는 서비스는 다음과 같다.

자원 관리(그리드 자원 관리 프로토콜: GRAM, Grid Resource Management Service).
정보 서비스(감시 및 검색 서비스: MDS - Monitoring and Discovery Service).
데이터 이동 및 관리(2차 저장소에 대한 광역 접근: GASS - Global Access to Secondary Storage).
GridFTP

Globus 도구 키트 외에도 다음과 같은 미들웨어 계열 도구 키트가 있다.

Sun Grid Engine: 썬 마이크로시스템즈(Sun Microsystems)가 주도하여 개발한 도구 키트. 오픈소스이다.
Xgrid: 애플(Apple)이 개발한 macOS용 도구 키트.
SCore: 이미 해산한 신정보처리개발기구에서 개발한 리눅스(Linux) 또는 FreeBSD용 미들웨어 및 시스템 도구 모음. 현재는 PC 클러스터 컨소시엄이 유지 관리한다.
AD-POWERs: 대일본인쇄(DNP)가 개발한 Windows용 미들웨어 제품. 로컬 그리드 운용에 적합하다.

4. 3. 응용 분야

그리드 컴퓨팅은 네트워크로 연결된 여러 컴퓨터의 자원(CPU, 저장 장치 등)을 활용하여 대규모 연산을 수행하는 기술이다.^[26] 이는 개인의 참여가 가능한 최초의 컴퓨팅으로, SETI@home 프로젝트가 대표적이다.^[26] 그리드 컴퓨팅은 재정 모델링, 단백질 접힘, 지진 시뮬레이션, 기후 변화 모델링 등 복잡한 과학 문제 해결에 활용된다.^[26]

그리드는 기능에 따라 컴퓨팅 그리드, 데이터 그리드, 액세스 그리드, 장비 그리드로 분류된다. 컴퓨팅 그리드는 CPU나 GPU를 활용하여 복잡한 연산을 수행하고, 데이터 그리드는 대용량 분산 데이터를 공유하고 관리한다. 액세스 그리드는 지리적으로 떨어진 사용자 간의 협업을 지원하며, 장비 그리드는 원격 장비 제어 및 데이터 분석을 수행한다.^[26]

그리드 컴퓨팅은 난제 해결에 기여하며, 단백질 접힘, 금융 모델링, 지진 시뮬레이션, 기후/날씨 모델링 등에 사용된다. CERN의 대형 강입자 충돌기(LHC) 구현에도 중요한 역할을 했다.^[26] 또한, 기업 및 개인에게 유틸리티 컴퓨팅 형태로 IT 자원을 제공하여 사용량에 따라 비용을 지불하는 방식도 가능하다.^[26]

2016년 10월 기준, 버클리 오픈 인프라스트럭처 포 네트워크 컴퓨팅(BOINC) 플랫폼을 실행하는 400만 대 이상의 기계가 세계 공동체 격자의 구성원이다.^[19] SETI@home은 40만 대 이상의 컴퓨터를 사용하여 0.828 TFLOPS를 달성했다.^[18] Folding@home은 11만 대 이상의 기계에서 101 x86 등가 페타플롭스 이상을 달성했다.^[18]

유럽 연합(EU)은 프레임워크 프로그램을 통해 그리드 컴퓨팅 프로젝트를 지원해왔다. BEinGRID는 유럽 집행위원회가 자금을 지원한 연구 프로젝트로, 그리드 컴퓨팅 채택 촉진과 혁신적인 비즈니스 모델 연구를 목표로 했다.^[27] 제6차 프레임워크 프로그램(FP6)의 통합 프로젝트로, 2006년부터 2009년까지 진행되었다.^[27] 아토스 오리진이 프로젝트를 조정했으며, 98개의 파트너 회사가 참여했다.^[27]

Enabling Grids for E-sciencE 프로젝트는 유럽 데이터 그리드(EDG)의 후속 프로젝트로, 유럽 격자 인프라로 발전했다. 이는 세계 대형 강입자 충돌기 컴퓨팅 그리드(WLCG)와 함께 CERN의 대형 강입자 충돌기 실험을 지원하기 위해 개발되었다.^[28] WLCG 참여 사이트 목록과 EGEE 인프라 실시간 모니터링은 온라인에서 확인할 수 있다.^[29]^[30] 관련 소프트웨어와 문서도 공개적으로 접근 가능하다.^[31] CERN이 설치한 전용 광섬유 링크는 향후 가정 사용자에게 기존 광대역 연결보다 빠른 인터넷 서비스를 제공할 수 있을 것으로 예상된다.^[32] 유럽 격자 인프라는 종양학 임상 시험 시뮬레이션 등 다른 연구 활동에도 사용되었다.^[33]

distributed.net 프로젝트는 1997년에 시작되었다. NASA 고급 슈퍼컴퓨팅 시설(NAS)은 콘도르 사이클 스캐빈저를 사용하여 유전 알고리즘을 실행했다. 2001년, 유나이티드 디바이스는 Grid MP 제품을 기반으로 유나이티드 디바이스 암 연구 프로젝트를 운영했으며, 2007년 종료될 때까지 약 310만 대의 기계에서 실행되었다.^[34]

5. 그리드 컴퓨팅 vs. 슈퍼컴퓨터

분산 컴퓨팅 또는 일반적인 의미의 그리드 컴퓨팅은 온보드 CPU, 저장장치, 전원 공급 장치, 네트워크 인터페이스 등을 갖춘 완전한 컴퓨터를 기존 네트워크 인터페이스를 통해 사설, 공용 또는 인터넷과 같은 네트워크에 연결하는 병렬 컴퓨팅의 특수한 유형이다. 이는 소수의 맞춤형 슈퍼컴퓨터를 설계 및 구축하는 것보다 효율성이 높은 일반 하드웨어를 사용한다. 주요 성능상의 단점은 다양한 프로세서와 로컬 저장 영역이 고속으로 연결되어 있지 않다는 것이다. 따라서 이러한 구성은 프로세서 간에 중간 결과를 통신할 필요 없이 여러 병렬 계산을 독립적으로 수행할 수 있는 애플리케이션에 적합하다.^[5] 지리적으로 분산된 그리드의 고급 확장성은 공용 인터넷의 용량에 비해 노드 간 연결 필요성이 낮기 때문에 일반적으로 유리하다.^[6]

슈퍼컴퓨터용 프로그래밍과 그리드 컴퓨팅 시스템용 프로그래밍에는 차이점이 있다. 맞춤형 운영 체제를 사용하거나 프로그램에서 동시성 문제를 해결해야 할 수 있는 슈퍼컴퓨터 환경에서 실행될 수 있는 프로그램을 작성하는 것은 비용이 많이 들고 어려울 수 있다. 문제를 적절하게 병렬 처리할 수 있다면, "얇은" 계층의 "그리드" 인프라를 통해 기존의 독립 실행형 프로그램이 동일한 문제의 다른 부분을 여러 기계에서 실행할 수 있다. 이를 통해 단일 기존 기계에서 작성하고 디버깅할 수 있으며 동일한 프로그램의 여러 인스턴스가 동시에 동일한 공유 메모리 및 저장 공간에서 실행되는 것으로 인한 복잡성을 제거할 수 있다.

5. 1. 슈퍼컴퓨터

분산 컴퓨팅 또는 일반적인 의미의 그리드 컴퓨팅은 온보드 CPU, 저장장치, 전원 공급 장치, 네트워크 인터페이스 등을 갖춘 완전한 컴퓨터를 기존 네트워크 인터페이스를 통해 사설, 공용 또는 인터넷과 같은 네트워크에 연결하는 병렬 컴퓨팅의 특수한 유형이다. 이는 소수의 맞춤형 슈퍼컴퓨터를 설계 및 구축하는 것보다 효율성이 높은 일반 하드웨어를 사용한다. 주요 성능상의 단점은 다양한 프로세서와 로컬 저장 영역이 고속으로 연결되어 있지 않다는 것이다. 따라서 이러한 구성은 프로세서 간에 중간 결과를 통신할 필요 없이 여러 병렬 계산을 독립적으로 수행할 수 있는 애플리케이션에 적합하다.^[5] 지리적으로 분산된 그리드의 고급 확장성은 공용 인터넷의 용량에 비해 노드 간 연결 필요성이 낮기 때문에 일반적으로 유리하다.^[6]

슈퍼컴퓨터용 프로그래밍과 그리드 컴퓨팅 시스템용 프로그래밍에는 차이점이 있다. 맞춤형 운영 체제를 사용하거나 프로그램에서 동시성 문제를 해결해야 할 수 있는 슈퍼컴퓨터 환경에서 실행될 수 있는 프로그램을 작성하는 것은 비용이 많이 들고 어려울 수 있다. 문제를 적절하게 병렬 처리할 수 있다면, "얇은" 계층의 "그리드" 인프라를 통해 기존의 독립 실행형 프로그램이 동일한 문제의 다른 부분을 여러 기계에서 실행할 수 있다. 이를 통해 단일 기존 기계에서 작성하고 디버깅할 수 있으며 동일한 프로그램의 여러 인스턴스가 동시에 동일한 공유 메모리 및 저장 공간에서 실행되는 것으로 인한 복잡성을 제거할 수 있다.

5. 2. 그리드 컴퓨팅

그리드 컴퓨팅은 온보드 CPU, 저장장치, 전원 공급 장치, 네트워크 인터페이스 등을 갖춘 완전한 컴퓨터를 기존 네트워크 인터페이스를 통해 사설, 공용 또는 인터넷과 같은 네트워크에 연결하는 병렬 컴퓨팅의 특수한 유형이다.^[5] 이는 소수의 맞춤형 슈퍼컴퓨터를 설계 및 구축하는 것보다 효율성이 높은 일반 하드웨어를 사용한다. 주요 성능상의 단점은 다양한 프로세서와 로컬 저장 영역이 고속으로 연결되어 있지 않다는 것이다. 따라서 이러한 구성은 프로세서 간에 중간 결과를 통신할 필요 없이 여러 병렬 계산을 독립적으로 수행할 수 있는 애플리케이션에 적합하다.^[5] 지리적으로 분산된 그리드의 고급 확장성은 공용 인터넷의 용량에 비해 노드 간 연결 필요성이 낮기 때문에 일반적으로 유리하다.^[6]

슈퍼컴퓨터용 프로그래밍과 그리드 컴퓨팅 시스템용 프로그래밍에는 차이점이 있다. 맞춤형 운영 체제를 사용하거나 프로그램에서 동시성 문제를 해결해야 할 수 있는 슈퍼컴퓨터 환경에서 실행될 수 있는 프로그램을 작성하는 것은 비용이 많이 들고 어려울 수 있다. 문제를 적절하게 병렬 처리할 수 있다면, "얇은" 계층의 "그리드" 인프라를 통해 기존의 독립 실행형 프로그램이 동일한 문제의 다른 부분을 여러 기계에서 실행할 수 있다. 이를 통해 단일 기존 기계에서 작성하고 디버깅할 수 있으며 동일한 프로그램의 여러 인스턴스가 동시에 동일한 공유 메모리 및 저장 공간에서 실행되는 것으로 인한 복잡성을 제거할 수 있다.

6. 시장 현황 및 전망

6. 1. 시장 세분화

IT-Tude.com에 따르면, 그리드 컴퓨팅 시장은 제공자 측면과 사용자 측면의 두 가지 관점에서 시장 세분화를 고려해야 한다. 전반적인 그리드 시장은 그리드 미들웨어 시장, 그리드 지원 애플리케이션 시장, 유틸리티 컴퓨팅 시장 및 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장을 포함한 여러 특정 시장으로 구성된다.

그리드 미들웨어는 이기종 자원과 가상 조직의 공유를 가능하게 하는 특정 소프트웨어 제품이다. 이는 관련 회사 또는 회사들의 기존 인프라에 설치 및 통합되어 이기종 인프라와 특정 사용자 애플리케이션 사이에 특별한 계층을 제공한다. 주요 그리드 미들웨어로는 Globus Toolkit, gLite, UNICORE가 있다.

유틸리티 컴퓨팅은 개방형 그리드 유틸리티 또는 하나의 조직이나 VO를 위한 호스팅 솔루션으로서 서비스로서 그리드 컴퓨팅 및 애플리케이션을 제공하는 것을 말한다. 유틸리티 컴퓨팅 시장의 주요 업체는 썬 마이크로시스템즈, IBM, HP이다.

그리드 지원 애플리케이션은 그리드 인프라를 활용할 수 있는 특정 소프트웨어 애플리케이션이다. 이는 그리드 미들웨어의 사용을 통해 가능해진다.

서비스형 소프트웨어(SaaS)는 “하나 이상의 제공업체가 소유하고, 제공하고, 원격으로 관리하는 소프트웨어”이다. (가트너 2007) SaaS 애플리케이션은 단일 세트의 공통 코드 및 데이터 정의를 기반으로 한다. 이들은 일대다 모델로 사용되며, 사용량 기반의 종량제(PAYG) 모델이나 구독 모델을 사용한다. SaaS 제공업체가 반드시 SaaS 실행에 필요한 컴퓨팅 자원을 직접 소유하는 것은 아니다. 따라서 SaaS 제공업체는 유틸리티 컴퓨팅 시장을 활용할 수 있으며, 유틸리티 컴퓨팅 시장은 SaaS 제공업체에 컴퓨팅 자원을 제공한다.

그리드 컴퓨팅 시장의 수요 측면 또는 사용자 측면에 있는 기업들에게는, 서로 다른 시장 부문들이 그들의 IT 배포 전략에 상당한 영향을 미친다. IT 배포 전략뿐만 아니라 이루어지는 IT 투자의 유형은 잠재적인 그리드 사용자에게 관련된 측면이며, 그리드 도입에 중요한 역할을 한다.

6. 2. 주요 업체

전반적인 그리드 시장은 그리드 미들웨어 시장, 그리드 지원 애플리케이션 시장, 유틸리티 컴퓨팅 시장 및 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장 등 여러 특정 시장으로 구성된다.

그리드 미들웨어는 이기종 자원과 가상 조직의 공유를 가능하게 하는 특정 소프트웨어 제품이다. 이는 관련 회사 또는 회사들의 기존 인프라에 설치 및 통합되어 이기종 인프라와 특정 사용자 애플리케이션 사이에 특별한 계층을 제공한다. 주요 그리드 미들웨어로는 Globus Toolkit, gLite, 그리고 UNICORE가 있다.

유틸리티 컴퓨팅은 개방형 그리드 유틸리티 또는 하나의 조직이나 VO를 위한 호스팅 솔루션으로서 서비스로서 그리드 컴퓨팅 및 애플리케이션을 제공하는 것을 말한다. 유틸리티 컴퓨팅 시장의 주요 업체는 썬 마이크로시스템즈, IBM, 그리고 HP이다.

그리드 지원 애플리케이션은 그리드 인프라를 활용할 수 있는 특정 소프트웨어 애플리케이션이다.

서비스형 소프트웨어(SaaS)는 “하나 이상의 제공업체가 소유하고, 제공하고, 원격으로 관리하는 소프트웨어”이다. (가트너 2007) 또한, SaaS 애플리케이션은 단일 세트의 공통 코드 및 데이터 정의를 기반으로 한다. 이들은 일대다 모델로 사용되며, SaaS는 사용량 기반의 종량제(PAYG) 모델이나 구독 모델을 사용한다. SaaS 제공업체가 반드시 SaaS 실행에 필요한 컴퓨팅 자원을 직접 소유하는 것은 아니다. 따라서 SaaS 제공업체는 유틸리티 컴퓨팅 시장을 활용할 수 있다. 유틸리티 컴퓨팅 시장은 SaaS 제공업체에 컴퓨팅 자원을 제공한다.

6. 3. 전망

7. 관련 기술

고성능 컴퓨팅
클라우드 컴퓨팅
코드 이동성
정글 컴퓨팅
센서 그리드
유틸리티 컴퓨팅

8. 국내외 프로젝트

유럽 그리드 인프라(European Grid Infrastructure)

E-science를 위한 그리드 활성화(Enabling Grids for E-sciencE)

INFN 프로덕션 그리드(INFN Production Grid)

노르두그리드(NorduGrid)

아워그리드(OurGrid)

썬 그리드(Sun Grid)

테칠라(Techila)

X그리드(Xgrid)

유니바 그리드 엔진(Univa Grid Engine)

유나이티드 디바이스즈 암 연구 프로젝트(United Devices Cancer Research Project) - 이미 종료

월드 커뮤니티 그리드(World Community Grid)

셀 컴퓨팅(cell computing) - 이미 종료

이름	지역	시작	종료
유럽 그리드 인프라스트럭처 (EGI)	유럽	2010년 5월	2014년 12월
오픈 미들웨어 인프라스트럭처 연구소 유럽 (OMII-Europe)	유럽	2006년 5월	2008년 5월
전자과학을 위한 그리드 활성화 (EGEE, EGEE II 및 EGEE III)	유럽	2004년 3월	2010년 4월
분산 제어 및 계산을 이용한 그리드 기반 원격 계측 (GridCC)	유럽	2005년 9월	2008년 9월
유럽 미들웨어 이니셔티브 (EMI)	유럽	2010년 5월	활동 중
KnowARC	유럽	2006년 6월	2009년 11월
노르딕 데이터 그리드 시설	스칸디나비아 및 핀란드	2006년 6월	2012년 12월
월드 커뮤니티 그리드	전 세계	2004년 11월	활동 중
XtreemOS	유럽	2006년 6월	(2010년 5월) 2010년 9월까지 연장
OurGrid	브라질	2004년 12월	활동 중

유나이티드 디바이스즈 암 연구 프로젝트는 이미 종료되었고, 월드 커뮤니티 그리드가 활동 중이다. 셀 컴퓨팅은 이미 종료되었다.

분산 컴퓨팅 환경은 여러 국가에서 연구 및 개발이 진행되고 있으며, 대한민국에서도 다양한 프로젝트가 진행되고 있다.

8. 1. 국제 프로젝트

wikitable

이름	지역	시작	종료
유럽 그리드 인프라스트럭처 (EGI)	유럽	2010년 5월	2014년 12월
오픈 미들웨어 인프라스트럭처 연구소 유럽 (OMII-Europe)	유럽	2006년 5월	2008년 5월
전자과학을 위한 그리드 활성화 (EGEE, EGEE II 및 EGEE III)	유럽	2004년 3월	2010년 4월
분산 제어 및 계산을 이용한 그리드 기반 원격 계측 (GridCC)	유럽	2005년 9월	2008년 9월
유럽 미들웨어 이니셔티브 (EMI)	유럽	2010년 5월	활동 중
KnowARC	유럽	2006년 6월	2009년 11월
노르딕 데이터 그리드 시설	스칸디나비아 및 핀란드	2006년 6월	2012년 12월
월드 커뮤니티 그리드	전 세계	2004년 11월	활동 중
XtreemOS	유럽	2006년 6월	(2010년 5월) 2010년 9월까지 연장
OurGrid	브라질	2004년 12월	활동 중

유나이티드 디바이스즈 암 연구 프로젝트는 이미 종료되었고, 월드 커뮤니티 그리드가 활동 중이다. 셀 컴퓨팅은 이미 종료되었다.

8. 2. 국내 프로젝트

분산 컴퓨팅 환경은 여러 국가에서 연구 및 개발이 진행되고 있으며, 대한민국에서도 다양한 프로젝트가 진행되고 있다.

9. 표준 및 API

분산 자원 관리 애플리케이션 API (DRMAA)
기술과 무관한 그리드 자원의 균일한 표현을 위한 정보 모델 (GLUE)
그리드 원격 프로시저 호출 (GridRPC)
그리드 보안 인프라 (GSI)
개방형 그리드 서비스 아키텍처 (OGSA)
공통 객체 요청 브로커 아키텍처 (CORBA)
개방형 그리드 서비스 인프라 (OGSI)
그리드 애플리케이션을 위한 간단한 API (SAGA)
웹 서비스 자원 프레임워크 (WSRF)

10. 비판 및 한계

11. 결론

참조

_[1] 웹사이트 What is grid computing? - Gridcafe http://www.e-science[...] 2013-09-18
_[2] 웹사이트 Scale grid computing down to size https://www.networkw[...] NetworkWorld.com 2015-04-21
_[3] 웹사이트 What is the Grid? A Three Point Checklist https://web.archive.[...] 2010-10-21
_[4] 웹사이트 Pervasive and Artificial Intelligence Group :: publications [Pervasive and Artificial Intelligence Research Group] https://web.archive.[...] Diuf.unifr.ch 2010-07-29
_[5] 웹사이트 Computational problems - Gridcafe http://www.e-science[...] 2013-09-18
_[6] 웹사이트 What is grid computing? https://www.ionos.co[...] 2022-03-23
_[7] 논문 Boundary Objects and the Technical Culture Divide: Successful Practices for Voluntary Innovation Teams Crossing Scientific and Professional Fields http://minerva-acces[...] 2019-09-18
_[8] 웹사이트 HTCondor - Home https://research.cs.[...] 2018-03-14
_[9] 기타
_[10] 서적 Architects of the Information Society, Thirty-Five Years of the Laboratory for Computer Science at MIT https://archive.org/[...] MIT Press
_[11] 논문 SETI@home: an experiment in public-resource computing 2002-11
_[12] 논문 Volunteer computing: requirements, challenges, and solutions 2014-03
_[13] 웹사이트 Grid Computing Pioneer Steve Tuecke Passes Away at 52 https://www.hstoday.[...] 2022-11-04
_[14] 웹사이트 Father of the Grid http://magazine.uchi[...] 2007-04-15
_[15] 서적 Grid Computing: A New Paradigm for Healthcare Technologies/Applications https://www.research[...] 2022-08-30
_[16] 웹사이트 Edward Seidel 2006 Sidney Fernbach Award Recipient https://web.archive.[...] IEEE Computer Society 2011-10-14
_[17] 웹사이트 Edward Seidel • IEEE Computer Society https://web.archive.[...] 2018-03-14
_[18] 웹사이트 Client Statistics by OS https://stats.foldin[...] Stanford University 2020-03-26
_[19] 웹사이트 BOINCstats – BOINC combined credit overview http://boincstats.co[...] 2016-10-30
_[20] 웹사이트 SDSC, Wisconsin U IceCube Center Conduct GPU Cloudburst Experiment https://www.sdsc.edu[...] SDSC 2022-04-22
_[21] 웹사이트 Einstein@Home Credit overview http://boincstats.co[...] BOINC 2016-10-30
_[22] 웹사이트 SETI@Home Credit overview http://boincstats.co[...] BOINC 2016-10-30
_[23] 웹사이트 MilkyWay@Home Credit overview http://boincstats.co[...] BOINC 2016-10-30
_[24] 웹사이트 Internet PrimeNet Server Distributed Computing Technology for the Great Internet Mersenne Prime Search http://www.mersenne.[...] 2019-03-12
_[25] 웹사이트 Bitcoin Network Statistics http://bitcoinwatch.[...] 2019-03-12
_[26] 논문 Pleasingly parallel: Early cross-disciplinary work for innovation diffusion across boundaries in grid computing 2020-04-23
_[27] 웹사이트 beingrid.eu: Stromkosten Vergleiche - https://web.archive.[...] 2018-03-14
_[28] 웹사이트 Welcome to the Worldwide LHC Computing Grid - WLCG http://wlcg.web.cern[...] 2018-03-14
_[29] 웹사이트 GStat 2.0 – Summary View – GRID EGEE https://web.archive.[...] Goc.grid.sinica.edu.tw 2010-07-29
_[30] 웹사이트 Real Time Monitor https://web.archive.[...] Gridportal.hep.ph.ic.ac.uk 2010-07-29
_[31] 웹사이트 LCG – Deployment https://web.archive.[...] Lcg.web.cern.ch 2010-07-29
_[32] 웹사이트 The Times & The Sunday Times https://www.thetimes[...] 2018-03-14
_[33] 논문 Exploiting grid technologies for the simulation of clinical trials: the paradigm of in silico radiation oncology
_[34] 웹사이트 http://www.grid.org/[...]
_[35] 서적 Grid computing Elsevier/Morgan Kaufmann, San Francisco
_[36] 간행물 IBM Solutions Grid for Business Partners: Helping IBM Business Partners to Grid-enable applications for the next phase of e-business on demand
_[37] 웹사이트 Structure of the Multics Supervisor http://www.multician[...] 2013-09-18
_[38] 웹사이트 A Gentle Introduction to Grid Computing and Technologies http://www.buyya.com[...] 2005-05-06
_[39] 서적 グリッド――情報社会の未来を紡ぐ――
_[40] 서적 グリッド――情報社会の未来を紡ぐ――
_[41] 웹사이트 http://www.globus.or[...]
_[42] 서적 Management Information Systems 12/E: Managing the Digital Firm, CHAPTER 5, 212P Pearson Education Asia