Procesare in retea

Grid computing este o tehnologie care permite utilizarea coordonată a resurselor eterogene (inclusiv procesoare, stocare și aplicații specifice ) care nu sunt supuse controlului centralizat. Este o formă de calcul distribuit , în care nodurile participante pot fi de aceeași arhitectură sau arhitecturi diferite și acoperă întreaga gamă de putere de calcul, de la embedded la supercalculatoare.

Sistemele care fac parte dintr-o topologie mesh sunt interconectate prin rețele de suprafață extinsă (de exemplu , Internetul ). Dezvoltat în domenii științifice la începutul anilor 1990, intrarea sa pe piața comercială a urmat ideea așa-numitei calcule la cerere .

Termenul de plasă se referă la o infrastructură care permite integrarea și utilizarea colectivă a computerelor , rețelelor și bazelor de date de înaltă performanță care sunt deținute și gestionate de diferite instituții. Deoarece colaborarea între instituții implică un schimb de date sau timp de calcul, scopul rețelei mesh este de a facilita integrarea resurselor de calcul. Universitățile , laboratoarele de cercetare sau companiile se asociază pentru a forma rețele pentru care folosesc un tip de software care implementează acest concept.

În grid computing, rețelele pot fi văzute ca o formă de calcul distribuit în care un „supercomputer virtual” este alcătuit dintr-o serie de computere grupate împreună pentru a îndeplini sarcini mari.

Ce este?

Numim mesh sistemul de calcul distribuit care permite partajarea resurselor non-centrate geografic pentru a rezolva probleme la scară largă. Resursele partajate pot fi computere (PC-uri, stații de lucru , supercomputere, PDA-uri , laptopuri , telefoane mobile etc.), software , date și informații , instrumente speciale ( radio , telescoape , etc.) sau oameni/colaboratori.

Grid computing oferă multe avantaje față de alte tehnologii alternative. Puterea oferită de o multitudine de calculatoare conectate în rețea folosind o rețea este practic nelimitată, pe lângă faptul că oferă o integrare perfectă a sistemelor și dispozitivelor eterogene, astfel încât conexiunile între diferite mașini nu vor genera nicio problemă. Este o soluție extrem de scalabilă, puternică și flexibilă, deoarece va evita problemele de lipsă de resurse (blocurile) și nu devine niciodată învechită, datorită posibilității de a modifica numărul și caracteristicile componentelor sale.

Aceste resurse sunt distribuite în rețea într-un mod transparent, dar păstrând liniile directoare de securitate și politicile de management atât de natură tehnică, cât și economică. Astfel, obiectivul său va fi împărțirea unei serii de resurse de rețea într-o manieră uniformă, sigură, transparentă, eficientă și fiabilă, oferind un singur punct de acces la un set de resurse distribuite geografic în diferite domenii de administrare. Acest lucru ne poate face să credem că Grid computing permite crearea de companii virtuale. Este important să știți că o plasă este un set de mașini distribuite care ajută la îmbunătățirea lucrărilor cu software greoi.

Cum functioneazã?

Funcționarea grid computing necesită middleware și interfețe (noduri) pentru a asigura comunicarea între echipamentele distribuite . Un alt element este motorul de căutare, deoarece acesta nu numai că va ajuta utilizatorul să găsească datele de care are nevoie, dar va găsi și instrumentele pentru a le analiza și puterea de calcul necesară pentru a efectua operațiunile.

Ca regulă generală, grid computing începe cu instalarea de software pe computerele client, care este responsabil pentru descărcarea unei părți din sarcina totală a proiectului. Acest software folosește computerul atunci când nu este utilizat sau folosește resursele pe care computerul nu le folosește în prezent pentru a nu interfera cu activitatea normală a utilizatorului. Odată ce procesul este terminat, software-ul va trimite rezultatele la un server central și va începe descărcarea următoarei sarcini pe care trebuie să o efectuați. Cu cât mai mulți utilizatori instalează software-ul pe computerele lor, cu atât mai multe elemente sunt adăugate în rețea și procesul de calcul devine mai rapid.

Arhitectură

Arhitectura grid computing este descrisă prin straturi, unde fiecare dintre aceste straturi are funcții specifice. Datorită acestei arhitecturi, grid computing a fost folosit pentru sarcini din domeniul științific și al cercetării. Arhitectura menționată se bazează pe protocoale, ceea ce înseamnă că, între fiecare dintre niveluri, utilizatorii pot gestiona condiții pentru a exploata pe deplin utilizarea partajată a resurselor.

• La nivel de infrastructură , numită și fabrică, se află resursele de calcul, cum ar fi serverele, bazele de date etc. De asemenea, sunt incluse mecanismele de control și management.
• Nivelul de conectivitate aparține protocoalelor de comunicare și securitate, care sunt folosite pentru a permite resurselor fizice să comunice, printre aceste protocoale se numără protocolul SSL, certificatele X.509 și stiva de protocoale TCP/IP. Securitatea devine un punct foarte important, deoarece resursele pot fi partajate între mai multe organizații, care pot avea propriile politici de securitate.
• În cadrul nivelului de resursă se realizează negocierea, controlul și monitorizarea unei anumite resurse, precum și toate informațiile acesteia, de asemenea, este locul unde se execută protocoalele de control și monitorizare ale respectivei resurse.
• La nivelul resurselor se află toate serviciile care pot fi gestionate, în aceste servicii găsiți serviciul de directoare, acest serviciu este cel care permite utilizatorului să găsească resurse de interes. Există, de asemenea, programatori distribuiti, care sunt responsabili pentru atribuirea sarcinilor fiecărei resurse.
• În cele din urmă, nivelul aplicației este locul în care protocoalele acestui strat permit aplicațiilor să acceseze infrastructura de calcul grid. În funcție de tipul de aplicație, poate fi necesară conectarea la diferitele straturi sau accesarea directă a unuia dintre ele, sau chiar accesarea directă a infrastructurii.

Istoric

Termenul grid computing a apărut la începutul anilor 1990 ca o metaforă pentru a face accesarea puterii de calcul la fel de ușoară ca accesarea unei rețele electrice. Metafora grilă pentru calcularea accesibilă a devenit rapid canonică atunci când Ian Foster și Carl Kesselman și-au publicat lucrarea fundamentală, The Grid: Blueprint for a new computer infrastructure în 1999.

Ideile de calcul grid (inclusiv cele de calcul distribuit, programare orientată pe obiecte și servicii web) au fost reunite de Ian Foster , Carl Kesselman și Steve Tuecke , cunoscuți ca părinții calculului grid. Ei au condus efortul de a crea setul de instrumente Globus care încorporează nu numai managementul calculatoarelor, ci și managementul stocării, asigurarea securității, mișcarea datelor, monitorizarea și un set de instrumente pentru dezvoltarea de servicii suplimentare bazate pe aceeași infrastructură, inclusiv negocierea. de acorduri, mecanisme de notificare, servicii de activare și agregare de informații. În timp ce setul de instrumente Globus rămâne standardul de facto pentru soluțiile de rețea, au fost create alte instrumente pentru a aborda o serie de servicii necesare pentru a crea o întreprindere sau o rețea globală.

În 2007, termenul de cloud computing a devenit popular, care este similar conceptual cu definiția canonică a lui Foster a calculului în rețea (în ceea ce privește resursele de calcul consumate, cum ar fi electricitatea într-o rețea electrică).

Stiri

Sunt multe proiecte care au fost dezvoltate pe această linie, precum Edonkey , Emule sau Limewire . Acestea sunt programe pentru a partaja date la nivel global între diferite mașini. Rețelele mesh și P2P au multe în comun, în special ideea de bază a partajării resurselor. Printre diferitele caracteristici, putem vedea P2P ca mai anonim și generalizat în computerele internauților, în timp ce rețelele se nasc dintr-o structură mai controlată și ierarhică a nodurilor din centrele științifice. O primă experiență a fost GriPhyN , pentru a uni nodurile în procesul de fizică a energiei înalte din Statele Unite.

Captură de ecran a software-ului client SETI@home

Un alt proiect foarte important este SETI@home . Are mii de PC-uri răspândite pe Internet care renunță la timp de la procesoarele lor, cicluri de proces inactiv, pentru a analiza semnale în căutarea modelelor inteligente extraterestre. Cu toate acestea, utilizarea sa s-a remarcat și în centrele de cercetare încă de la sfârșitul anilor 1990 în proiecte care variază de la Fizica particulelor la Astrofizică sau chiar Biologie. În Europa, cu sprijinul proiectelor Centrului European de Cercetare Nucleară și Programului Cadru European, au fost create software -ul și rețeaua EDG (European Data Grid). Utilizarea grid computing în aceste domenii a cunoscut o îmbunătățire exponențială în ultimii ani.

Companiile și instituțiile care au participat la dezvoltarea acestor tehnologii doresc să intre cât mai curând într-o etapă de exploatare comercială. Companii precum Microsoft și Sun Microsystems și-au dat seama de importanța de a oferi grid computing clienților lor pe termen mediu. Subliniem rolul IBM care investește în rețele ca platformă pentru a oferi clienților săi avantaje precum economisirea de timp și resurse economice.

Există mai multe soluții de afaceri sub formă de companii, de exemplu:

• Enterprise Grid Alliance (EGA): A fost creată în California, în aprilie 2004, de un grup de companii tehnologice de vârf pentru a dezvolta soluții de afaceri și întreprinderi pentru calcularea distribuită și pentru a accelera implementarea acestei tehnologii în companii. Este un consorțiu deschis axat pe dezvoltarea și promovarea soluțiilor mesh pentru întreprinderi.
• Sun Microsystems - Software- ul Sun Grid Engine facilitează adăugarea de mașini la rețea și profită automat de puterea crescută , economisind timp și resurse prin intermediul unei rețele mesh rapide, eficiente și fiabile pentru management și implementare.
• Andago : cu scopul de a aduce topologia mesh mai aproape de mediile industriale și de afaceri, Andago și-a adăugat experiența în proiecte Grid la gama sa de soluții.
• JPPF : Software-ul JPPF permite aplicațiilor cu cerințe mari de procesare să fie executate pe mai multe computere cu caracteristici eterogene diferite datorită arhitecturii sale bazate pe Java, într-un mod scalabil (prin adăugarea sau reducerea calculatoarelor participante) într-un mod dinamic, distribuind aplicația în sarcini .

Există diverse middleware cu capacități și funcționalități foarte variate care, în funcție de complexitatea, serviciile oferite și dimensiunea rețelei mesh ce urmează a fi implementată, se va alege opțiunea ideală. Soluțiile middleware , toate open source , utilizate (de exemplu de Andago) sunt: ​​EGEE pentru proiecte mari, Globus Solutions pentru proiecte medii, Grid Engine pentru implementări mici.

Segmentarea pieței în calculul grid

Pentru segmentarea pieței grid computing, trebuie să luăm în considerare două perspective: partea furnizorului și partea utilizatorului.

Partea furnizorului

Întreaga piață de calcul grid se întinde pe mai multe piețe de nișă. Acestea sunt piața pentru middleware , piața pentru aplicații de activare, piața pentru calcul la cerere și piața pentru software ca serviciu (SaaS). Middleware -ul Mesh este un produs software specific, care permite partajarea eterogene a resurselor și organizațiile virtuale . Este instalat și integrat în infrastructura existentă a companiei sau companiilor implicate și oferă un strat special peste infrastructura eterogenă și aplicațiile specifice utilizatorului. Principalele middleware sunt Globus Toolkit, gLite și UNICORE .

Calculul la cerere se referă la furnizarea de grid computing și aplicații ca serviciu, fie ca utilitate de rețea deschisă, fie ca soluție de găzduire pentru o organizație sau organizație virtuală (VO). Concurenții majori pe piața de calcul la cerere sunt Sun Microsystems , IBM și HP .

Aplicațiile compatibile cu rețea sunt programe specifice care pot folosi infrastructura rețea. Acest lucru este posibil prin utilizarea middleware -ului mesh .

Software as a Service ( SaaS) este „ software care este deținut, furnizat și gestionat de la distanță de unul sau mai mulți furnizori”. ^{[ citare necesară ]} În plus, aplicațiile SaaS se bazează pe un singur set de coduri comune și definiții de date. Acestea sunt consumate într-un model unu-la-mulți și folosesc un model de abonament pentru plata pe măsură. Furnizorii SaaS nu dețin neapărat consumabilele de calcul, care sunt necesare pentru a-și rula SaaS. Piața de calcul la cerere oferă furnituri de calcul pentru furnizorii SaaS.

Partea utilizator

Pentru companiile care o solicită sau pentru utilizatorii pieței de calcul grid, diferitele segmente au implicații semnificative pentru strategia dumneavoastră de implementare IT. Strategia de implementare IT, precum și tipul de investiții IT realizate sunt aspecte relevante pentru potențialii utilizatori de mesh și joacă un rol important în adoptarea acestei tehnologii.

Caracteristici

• Echilibrarea capacității sistemelor: Nu ar fi nevoie să se calculeze capacitatea sistemelor pe baza sarcinilor de vârf, deoarece capacitatea poate fi realocata de la ferma de resurse acolo unde este necesară;
• Valabilitate ridicată. cu noua funcționalitate, dacă un server eșuează, serviciile de pe serverele rămase sunt reatribuite;
• Reducerea costurilor: cu această arhitectură serviciile sunt gestionate de „ferme de resurse”. Nu mai este necesar să avem „servere mari” și putem folosi componente low-cost. Fiecare sistem poate fi configurat după același model;

Conceptul de plasă este legat de noua generație a protocolului de internet . Noul protocol de internet IPv6 va permite lucrul cu un internet mai rapid și mai accesibil. Una dintre ideile cheie în depășirea limitărilor actuale ale Internetului IPv4 este apariția unor noi niveluri de serviciu care vor folosi noua capacitate a rețelei de a intercomunica computerele.

Acest progres în comunicare va permite avansarea ideilor de grid computing prin utilizarea conectivității foarte ridicate a Internetului ca suport. De aceea, unul dintre cele mai inovatoare domenii în utilizarea mesh computing, în afara conceptelor de supercomputing, este dezvoltarea unui standard pentru definirea serviciilor mesh versus serviciile web.

Clasificare pe baza caracteristicilor lor

1. Intragrid: se concentrează pe aceeași companie cu resurse eterogene, folosind rețele LAN, astfel încât există mai puține probleme de securitate și fiabilitate .
2. Intergrid: se concentrează pe mai multe companii, deci sunt necesare mai multe domenii administrative, se folosesc conexiuni WAN, astfel încât securitatea și fiabilitatea devin un punct foarte important.

Dezavantaje

Cu toate acestea, grid computing are unele dezavantaje care trebuie abordate. Aceste probleme sunt:

• Resurse eterogene: rețeaua trebuie să fie capabilă să gestioneze orice tip de resursă pe care sistemul o gestionează, altfel va fi total inutilă.
• Descoperirea, selecția, rezervarea, alocarea, gestionarea și monitorizarea resurselor sunt procese care trebuie controlate extern și care influențează funcționarea rețelei.
• Necesitatea dezvoltării de aplicații pentru gestionarea rețelei, precum și dezvoltarea unor modele eficiente de utilizare.
• Comunicare lentă și inconsecventă .
• Organizatoric: domenii de administrare, model de operare si costuri, politica de securitate...
• Economic: prețul resurselor, oferta/cererea

Avantaje și cerințe

Grid computing este un avans față de World Wide Web . Acest lucru oferă acces transparent la informațiile care sunt stocate pe milioane de computere din întreaga lume. În schimb, rețeaua mesh este o nouă infrastructură care oferă acces transparent la puterea de calcul și capacitatea de stocare distribuite de o organizație sau în întreaga lume.

Cerințele pe care trebuie să le îndeplinească orice rețea mesh sunt:

Datele trebuie partajate între mii de utilizatori cu interese diferite. Centrele majore de supercalculare trebuie conectate, nu doar PC-urile. Trebuie să se asigure că datele sunt accesibile oriunde și în orice moment. Trebuie să armonizați diferitele politici de management ale multor centre diferite. Trebuie să oferi securitate.

Și beneficiile obținute:

• Acesta oferă un mecanism transparent de colaborare între grupuri dispersate, atât științifice , cât și comerciale.
• Permite operarea aplicațiilor la scară largă.
• Facilitează accesul la resursele distribuite de pe computerele noastre.
• Toate aceste obiective și beneficii sunt incluse în ideea de „e-Science”.

Aceste beneficii vor avea repercusiuni în multe domenii:

• Medicina (imagistica, diagnostic si tratament).
• Bioinformatica (studii de genomica si proteomica ).
• Nanotehnologie (proiectarea de noi materiale la scară moleculară).
• Inginerie (proiectare, simulare, analiza defecțiunilor și acces de la distanță la instrumentele de control).
• Resurse naturale și mediul înconjurător ( prognoza meteo , observarea planetei, modele și predicție de sisteme complexe).

Tehnologia derivată din plasă deschide o gamă largă de posibilități pentru dezvoltarea de aplicații în multe sectoare. De exemplu: dezvoltare științifică și tehnologică, educație, sănătate și administrație publică.

Comparație între grile și supercalculatoare convenționale

Grid computing, în general, este un tip special de calcul paralel care se bazează pe computere complete (cu CPU, stocare, surse de alimentare, interfețe de rețea etc.) conectate la o rețea (privată, publică sau internet) printr-o rețea convențională. interfață prin furnizarea de hardware simplu, în comparație cu designul și construcția cu eficiență scăzută a unui număr mic de supercalculatoare personalizate. Principalul dezavantaj de performanță este că diferitele procesoare și zone de stocare locale nu au conexiuni de mare viteză. Această compoziție este potrivită pentru aplicațiile în care mai multe calcule paralele pot avea loc independent, fără a fi nevoie de a comunica rezultate imediate între procesoare. ]

Există, de asemenea, unele diferențe în programare și implementare. Scrierea de programe pentru a rula într-un mediu de supercomputer poate fi costisitoare și complexă, care poate avea un sistem de operare personalizat sau necesită un program pentru a rezolva problemele de concurență. Dacă o problemă poate fi paralelizată în mod corespunzător, un strat „subțire” de infrastructură mesh poate permite programelor convenționale, independente să ruleze pe mai multe mașini. Acest lucru face posibilă scrierea și depanarea pe o singură mașină convențională și elimină complicațiile datorate mai multor instanțe ale aceluiași program care rulează simultan pe aceeași memorie partajată și spațiu de stocare.

Domenii de aplicare

Trebuie definite cinci zone de lucru, determinate de nevoile de calcul, spațiul de stocare a datelor și timpul de răspuns. Aceste cinci domenii majore sunt:

1. Supercalculatura distribuită: Se găsesc aplicații imposibil de satisfăcut într-un singur nod, deoarece nevoile acestor aplicații apar în anumite momente de timp, consumând multe resurse. Câteva exemple ale acestor aplicații sunt simulările, instrumentele de calcul numeric, procesele de analiză a datelor, extragerea cunoștințelor din depozitele de date, printre altele. Ținând cont de acest lucru, se poate afirma că cu ajutorul grid computing este posibil să se creeze o mașină puternică capabilă să rezolve probleme pe care doar un supercomputer le-ar putea rezolva, care la rândul său reduce costurile, oferă o viteză mai mare, îmbunătățește timpul de producție și de service. . .
2. Sisteme distribuite în timp real: există aplicații care generează date la viteze mari în timp real, deci este necesar ca aceste date să fie procesate în timp real, cum ar fi experimente de fizică de înaltă energie, control de la distanță al echipamentelor medicale de înaltă precizie etc. . Prelucrarea acestor date în timp real este posibilă deoarece, cu ajutorul grid computing, sunt disponibile resursele fizice necesare pentru a răspunde nevoilor acestui tip de aplicație, facilitând procesele prin flexibilitate și colaborarea utilizatorilor prin furnizarea de resurse tehnologice, date, prelucrare. si depozitare.
3. Procesarea intensivă a datelor: Sistemele de baze de date distribuite necesită un spațiu mare de stocare și în multe cazuri nu există suficientă capacitate într-un singur computer, adică grid computing ajută la creșterea capacității de stocare, fără creșterea costurilor, în acest fel datele sunt distribuite în jurul întreaga grilă, putând accesa aceste date din orice punct geografic, deoarece aceste date sunt distribuite în întreaga grilă.
4. Medii virtuale colaborative: aceasta este o zonă asociată cu teleimersie, în care resursele extraordinare oferite de grid computing sunt folosite pentru a genera medii 3D distribuite. Este dificil să aveți caracteristicile necesare atât ale software-ului, cât și ale hardware-ului pentru a îndeplini acest tip de sarcină deoarece infrastructura necesară nu este disponibilă sau costurile sunt foarte mari, motiv pentru care grid computing devine un instrument foarte util pentru a profita la maximum de diferitele mașini conectate la gri și astfel răspund nevoilor acestor aplicații.
5. Servicii specifice: în acest domeniu, sunt oferite resurse pe care o organizație le poate considera inutile, astfel încât grid computing poate oferi aceste resurse fără ca organizația să fie nevoită să le dezvolte ea însăși. Unele dintre exemple sunt aplicații care permit accesul la hardware foarte specific. Atunci când o companie nu dispune de hardware-ul necesar, aceasta poate recurge la alte alternative care nu presupun achiziționarea directă a resursei în cauză, ceea ce poate ajuta la reducerea costurilor având la dispoziție echipamentul necesar pentru a îndeplini respectiva sarcină.

Cele mai rapide supercalculatoare virtuale

• Aprilie 2013, Folding@home – PFLOPS echivalent 11,4 x86 (5,8 „nativ”). ]
• Martie 2013, BOINC – procesare în medie 9,2 PFLOPS. ]
• Aprilie 2010, MilkyWay@Home calculează în jur de 1,6 PFLOPS, cu o cantitate mare de lucru pe GPU-uri. ]
• Aprilie 2010, SETI@Home calculează medii de date mai mari de 730 TFLOPS. ]
• Aprilie 2010, Einstein@Home rulează la peste 210 TFLOPS. ]
• Iunie 2011, GIMPS procesează 61 TFLOPS. ]

Ultimele note

Pe scurt, ne confruntăm cu o paradigmă de calcul distribuită extrem de versatilă și scalabilă, care permite combinarea puterii multor dispozitive pentru a obține o capacitate globală practic nelimitată. Principalele sale dezavantaje provin din dificultatea de a sincroniza procesele tuturor acestor echipe, de a monitoriza resursele, de a atribui sarcini de lucru și de a stabili politici fiabile de securitate IT.

Este o paradigmă computațională în curs de dezvoltare care oferă deja servicii multor domenii de cercetare și care în viitor va avea o influență și mai mare asupra acestor domenii, având o structură evoluată față de cea actuală, cu o mai mare robustețe, mult mai rapidă. în ceea ce privește comunicarea între calculatoarele lor și, evident, cu o capacitate de calcul mai mare a fiecărei mașini datorită evoluției în ceea ce privește procesarea hardware și performanța.

Vezi și

Alianțe și organizații

• Open Grid Forum (fost Global Grid Forum )
• Grupul de management al obiectelor

Rețele de producție

• Infrastructura europeană de rețea
• Activarea grilelor pentru e-știință
• Grila de producție INFN
• NorduGrid
• Grila noastră
• Grila Soarelui
• acoperiş
• Xgrid

Proiecte internaționale

Nume	Regiune	start	Sfarsit
Open Middleware Infrastructure Institute Europe (OMII-Europa)	Europa	mai 2006	mai 2008
Activarea grilelor pentru e-știință (EGEE, EGEE II și EGEE III)	Europa	martie 2004	aprilie 2010
Instrumentare de la distanță activată Grid cu control și calcul distribuit (GridCC)	Europa	septembrie 2005	septembrie 2008
Inițiativa europeană de middleware (EMI)	Europa	mai 2010	activ
KnowARC	Europa	iunie 2006	noiembrie 2009
Facilitatea Nordic Data Grid	Scandinavia și Finlanda	iunie 2006	decembrie 2012
Rețeaua comunității mondiale	Global	noiembrie 2004	activ
XtreemOS	Europa	iunie 2006	(mai 2010) ext. din septembrie 2010
Grila noastră	Brazilia	decembrie 2004	activ

Referințe

• DH Benjamín, „Distributed computing: grid computing”, teză de absolvire, Universitatea San Carlos de Guatemala, Guatemala, octombrie 2005. Accesat: martie 2021.
• GE Juan Manuel și JB David Eduardo, „Grid computing”, teză, Universitatea Tehnologică din Bolívar, Cartagena, 2011. Accesat: martie 2021.
• CA César Fernando și GM Luisa María, „Caracteristicile grid computing și relația sa cu ingineria și calculul sistemelor la Universitatea Tehnologică din Pereira”, Monografie, Universitatea Tehnologică din Pereira”, Pereira, 2011. Accesat: martie 2021.
• A. Pablo și G. Estevan, „Clustering and grid computing in high availability systems for web and mail services”, document online, disponibil la: https://www.researchgate.net/publication/276058088_CLUSTERING_Y_GR ID_COMPUTING_EN_SISTEMAS_DE_ALTA_DISPOBILIDAD_PARA_MARCH_SERVved_MAIL_WEB_SERVved8 , 2021.
• „Distributed Computing”, site web [online], disponibil la: http://185.5.126.23/innowiki/index.php/Computaci%C3%B3n_distribuida#:~: text=La%20computaci%C3%B3n%20distribuida% 20o% 20computing%C3%B3n,for%20a%20network%20of%20communications.&text=Well%20there%20many%20mini%2Dgrids%20for%20the%20development%20of%20research%C3%B3n. Accesat: martie 2021.
• A. Gladys Carolina, „Grid computing”, Assignment Monographie, Universidad Nacional del Nordeste, Argentina, 2005. Accesat: martie 2021.