Грид что такое: Основные понятия Grid Layout — CSS

Leave a Comment / Разное / By /

Содержание

Грид бот — обучающий мартерил

Основной принцип Grid бота такой же, как и у бота DCA. Крипто бот размещает первый ордер на покупку и дополнительные ордера, если цена идет в противоположном направлении. Основное отличие состоит в том, что ордер на тейк-профит размещается для каждого ордера на покупку отдельно, в отличие от бота DCA, где бот размещает один ордер TP для всех выполненных ордеров на покупку.

При торговле с Grid-ботом для каждого ордера на покупку выставляется ордер на продажу. Если у вас есть 1 первый заказ и 3 дополнительных заказа, всего будет размещено 4 заказа на продажу. Однако на бирже одновременно находится не более 2 ордеров (1 ордер на покупку, 1 ордер на продажу). Если бот выполняет какой-либо заказ частично, он разместит тейк-профит для этой части.

Сетка бота имеет непрерывный рабочий цикл. Другими словами, как только бот закрывает все ордера на продажу, он размещает новый ордер на покупку и начинает новый цикл.

Как настроить сетку бота

Вы должны указать точку доступа, торговую пару, объем первого и дополнительного ордера, процент тейк-профита и шаг дополнительного ордера.

Поле Max Order Price является необязательным. Max Order Price — вы устанавливаете максимальную цену за бит для входа в позицию. Если текущая цена равна 10100, а максимальная цена установлена ​​на 10000, бот будет ждать, пока цена не упадет до установленного вами уровня, чтобы начать торговать.

Вы можете использовать индикаторы Bollinger, RSI и / или MACD, чтобы сообщить боту о начале сделки. Если вы не используете никаких сигналов, бот размещает ордера непрерывно и начинает новый торговый цикл, как только последний ордер на продажу будет выполнен. Вы видите торговые пары в формате, который вы видите на биржах BaseCurrencyQuoteCurrency — поэтому, если вы видите пару XRPETH, это означает, что вы будете использовать ETH для покупки XRP и получать прибыль в ETH.

Вы можете настроить стоп-лосс при создании торгового бота. Стоп-лосс будет активирован, когда Нереализованный убыток достигнет значения, установленного в поле «Стоп-лосс», и бот будет продавать непроданные монеты по рыночной цене.

После выполнения стоп-лота бот остановится. Например, если вы покупаете XRP с BTC и устанавливаете стоп-лосс равным 1BTC, стоп-лосс будет активирован, если ваше нереализованное значение прибыли и убытка в этом цикле будет равно -1BTC.

Как работает бот

1. Бот выставляет First Order (ордер на покупку) как лимитный ордер.

2. После выполнения первого ордера бот размещает ордера Take Profit и Extra на основании исполнения цены First ордера.

3. Если ордер First Extra исполняется и исполняется, бот снимает с биржи ордер Take Profit первого ордера (но сохраняет все его параметры, чтобы установить его снова, когда придет время), размещает ордер TP (ордер на продажу) для выполненного дополнительного заказа и размещает второй дополнительный заказ на два шага (указанный Шаг дополнительного заказа) ниже цены первого заказа. Когда выполняется второй дополнительный заказ, тот же цикл повторяется. На бирже одновременно находится не более 1 ордера на покупку и 1 ордер на продажу.

4. Бот не имеет сделок, к которым вы привыкли с текущими ботами, которых вы используете, он работает без остановок. Если вы остановите бота, все активные ордера на обмен будут отменены, позиция бота (количество выполненных дополнительных ордеров, количество купленных монет) сохраняется. Когда вы включите его снова, все ранее отмененные заказы будут размещены снова.

Страница бота

В правой части страницы вы можете увидеть основные параметры торговли, которые помогут вам отслеживать эффективность бота.

Общий объем торгов — это сумма всех ордеров на покупку в валюте котировки, которыми торгует бот. На торгах отображается количество ордеров на покупку и продажу, исполненных на бирже (это похоже на историю торгов, которую вы видите на бирже). Обращаем ваше внимание, что бот подсчитывает частично выполненные заказы отдельно (каждая часть является сделкой). Допустим, у вас есть объем заказа 50 USDT, и бот выполнил первый заказ частично за 30 USDT, а затем купил 20 USDT.

В разделе «Сделки» это будет отображаться как 2 сделки на покупку, хотя обе сделки были выполнены, чтобы соответствовать одному ордеру на 50 USDT при определенном уровне цен.

Таблица прогресса ботов показывает объемы непроданных, нереализованные прибыли / убытки и текущий курс, а также график, на котором показаны последние ордера на покупку и продажу.

Непроданный объем — это общая стоимость вашей позиции в базовой валюте. Он равняется сумме Первого и Дополнительных ордеров, которые вы в настоящее время удерживаете, для которых ордера на продажу не были выполнены.

Реализованная прибыль — это прибыль, которую вы получили после выполнения ордеров на продажу за весь цикл.

Нереализованная прибыль / убыток (прибыль / убыток от ликвидации) показывает, сколько вы получите или потеряете от общего объема инвестиций, которые вы сделали в этом цикле, если вы выйдете из позиции прямо сейчас. Нереализованная прибыль / убыток рассчитывается как реализованная прибыль, полученная во время работы ботов + (цитата, которую вы получите, если вы продаете монеты сейчас — котировка, которую вы изначально потратили на покупку этих монет в момент покупки) — торговый сбор. Имейте в виду, что если вы получили прибыль, но у вас есть нереализованный убыток (т. Е. Параметр нереализованной прибыли отрицателен), это означает, что если вы выйдете из позиции прямо сейчас, у вас действительно будет убыток.

Таблица активных заказов показывает заказы, которые были размещены, но не выполнены, но не более 2 заказов.

Метод grid. Урок 12 курса «Tkinter. Программирование GUI на Python»

Grid является одним из трех менеджеров геометрии в Tkinter (другими являются уже рассмотренный ранее Pack, а также Place). У всех виджетов есть соответствующий данному менеджеру метод grid. «Grid» с английского переводится как «сетка», однако по смыслу правильнее говорить о таблице.

Табличный способ размещения предпочтителен из-за его гибкости и удобства, когда дело доходит до разработки относительно сложных интерфейсов. Grid позволяет избежать использования множества фреймов, что неизбежно в случае упаковщика Pack.

При размещении виджетов методом grid родительский контейнер (обычно это окно) условно разделяется на ячейки подобно таблице. Адрес каждой ячейки состоит из номера строки и номера столбца. Нумерация начинается с нуля. Ячейки можно объединять как по вертикали, так и по горизонтали.

На рисунке пунктир обозначает объединение ячеек. Общая ячейка в таком случае обозначается адресом первой.

Никаких предварительных команд по разбиению родительского виджета на ячейки не выполняется. Tkinter делает это сам, исходя из указанных позиций виджетов.

Размещение виджета в той или иной ячейке задается через аргументы row и column, которым присваиваются соответственно номера строки и столбца. Чтобы объединить ячейки по горизонтали, используется атрибут columnspan, которому присваивается количество объединяемых ячеек. Опция rowspan объединяет ячейки по вертикали.

Пусть надо запрограммировать такой GUI:

Представим данный интерфейс в виде таблицы и пронумеруем ячейки, в которых будут располагаться виджеты:

Теперь пишем код:

from tkinter import *
root = Tk()
 
Label(text="Имя:")\
    . grid(row=0, column=0)
Entry(width=30)\
    .grid(row=0, column=1, columnspan=3)
 
Label(text="Столбцов:")\
    .grid(row=1, column=0)
Spinbox(width=7, from_=1, to=50)\
    .grid(row=1, column=1)
Label(text="Строк:")\
    .grid(row=1, column=2)
Spinbox(width=7, from_=1, to=100)\
    .grid(row=1, column=3)
 
Button(text="Справка").grid(row=2, column=0)
Button(text="Вставить").grid(row=2, column=2)
Button(text="Отменить").grid(row=2, column=3)
 
root.mainloop()

Примечание. В примере используются виджеты класса Spinbox, которые не рассматривались в курсе. Spinbox похож на Entry, но для него задается список принимаемых значений, и имеется подобие скроллера.

Выполнив приведенный выше программный код, получим:

Похоже, но не совсем то, что хотелось. Теперь на помощь должны прийти другие свойства метода

grid. У него, также как у pack, имеются атрибуты для задания внешних и внутренних отступов (padx, pady, ipadx, ipady).

Кроме этого есть атрибут sticky (липкий), который принимает значения направлений сторон света (N, S, W, E, NW, NE, SW, SE). Если, например, указать NW, то виджет прибьет к верхнему левому углу ячейки. Виджеты можно растягивать на весь объем ячейки (sticky=N+S+W+E) или только по одной из осей (N+S или W+E). Эффект от «липучки» заметен, только если виджет меньше ячейки.

from tkinter import *
root = Tk()
 
Label(text="Имя:").grid(row=0, column=0,
                        sticky=W,
                        pady=10, padx=10)
table_name = Entry()
table_name.grid(row=0, column=1,
                columnspan=3,
                sticky=W+E, padx=10)
 
Label(text="Столбцов:").grid(
    row=1, column=0, sticky=W,
    padx=10, pady=10)
Spinbox(width=7, from_=1, to=50)\
    .grid(row=1, column=1, padx=10)
Label(text="Строк:")\
    .grid(row=1, column=2, sticky=E)
Spinbox(width=7, from_=1, to=100)\
    .grid(row=1, column=3, sticky=E, padx=10)
 
Button(text="Справка")\
    .
  grid(row=2, column=0, pady=10, padx=10)
Button(text="Вставить")\
    .grid(row=2, column=2)
Button(text="Отменить")\
    .grid(row=2, column=3, padx=10)
 
root.mainloop()

С помощью методов grid_remove и grid_forget можно сделать виджет невидимым. Отличие между этими методами лишь в том, что grid_remove запоминает прежнее положение виджета. Поэтому для его отображения в прежней ячейки достаточно применить grid без аргументов. После grid_forget потребуется заново конфигурировать положение виджета.

from tkinter import *
 
 
def rem():
    global l1_flag
    if l1_flag == 1:
        l1.grid_remove()
        l1_flag = 0
    else:
        l1.grid()
        l1_flag = 1
 
 
def forg():
    global l2_flag
    if l2_flag == 1:
        l2.grid_forget()
        l2_flag = 0
    else:
        l2.grid(row=1)
        l2_flag = 1
 
 
root = Tk()
l1_flag = 1
l2_flag = 1
l1 = Label(width=5, height=3, bg='blue')
l2 = Label(width=5, height=3, bg='green')
b1 = Button(bg='lightblue', command=rem)
b2 = Button(bg='lightgreen', command=forg)
 
l1. grid(row=0)
l2.grid(row=1)
b1.grid(row=2)
b2.grid(row=3)
 
root.mainloop()

В данной программе голубая метка после удаления будет появляться в том же месте, где была до этого, несмотря на то, что в функции rem к ней применяется метод grid без настроек. В отличие от нее зеленая метка, если ей не указать место размещения после удаления, появлялась бы под кнопками.

Скрытие виджетов бывает необходимо в тех случаях, когда, например, от выбора пользователя в одной части интерфейса зависит, какие виджеты появятся в другой.

Перепрограммируйте второе окно из практической работы предыдущего урока, используя метод grid.

Курс с примерами решений практических работ: pdf-версия, android-приложение.


Что такое грид-вычисления? Ключевые компоненты, типы и приложения

Грид-вычисления определяются как распределенная архитектура нескольких компьютеров, соединенных сетями, которые работают вместе для выполнения совместной задачи. Эта система работает с сеткой данных, где компьютеры взаимодействуют для координации выполняемых работ. В этой статье подробно объясняются основы грид-вычислений.

Содержание

  • Что такое грид-вычисления?
  • Ключевые компоненты грид-вычислений
  • Типы грид-вычислений с примерами
  • Топ-5 приложений грид-вычислений

Что такое грид-вычисления?

Грид-вычисления — это распределенная архитектура нескольких компьютеров, соединенных сетями для выполнения совместной задачи. Эти задачи требуют больших вычислительных ресурсов и сложны для обработки на одной машине. Несколько машин в сети взаимодействуют по общему протоколу и работают как единый виртуальный суперкомпьютер для выполнения сложных задач. Это обеспечивает мощную виртуализацию за счет создания единого образа системы, предоставляющего пользователям и приложениям беспрепятственный доступ к ИТ-возможностям.

Как работают грид-вычисления

Типичная грид-вычислительная сеть состоит из трех типов машин:

  • Управляющий узел/сервер: Управляющий узел — это сервер или вся группа серверов, которые управляют сети и ведет учет ресурсов в сетевом пуле.
  • Поставщик/узел сети: Поставщик или узел сети — это компьютер, который вносит свои ресурсы в пул сетевых ресурсов.
  • Пользователь: Пользователь ссылается на компьютер, который использует ресурсы в сети для выполнения задачи.

Грид-вычисления осуществляются путем запуска специализированного программного обеспечения на каждом компьютере, включенном в грид-сеть. Программное обеспечение координирует и управляет всеми задачами сети. По сути, программное обеспечение разделяет основную задачу на подзадачи и назначает подзадачи каждому компьютеру. Это позволяет всем компьютерам одновременно работать над своими соответствующими подзадачами. По завершении подзадач выходные данные всех компьютеров объединяются для выполнения более крупной основной задачи.

Программное обеспечение позволяет компьютерам взаимодействовать и обмениваться информацией о части выполняемых подзадач. В результате компьютеры могут консолидироваться и предоставлять комбинированный результат для назначенной основной задачи.

Грид-вычисления можно рассматривать как подмножество распределенных вычислений, где виртуальный суперкомпьютер объединяет ресурсы нескольких независимых компьютеров, распределенных по географическим регионам. Компьютеры, участвующие в сетке, предоставляют ресурсы, такие как вычислительная мощность, пропускная способность сети и емкость хранилища, для выполнения операций, требующих высокой вычислительной мощности. Общая грид-архитектура выглядит как единый вычислительный объект.

При распределенных вычислениях каждая вычислительная задача разбивается на небольшие фрагменты и распределяется по вычислительным узлам для эффективного выполнения. Каждый фрагмент обрабатывается параллельно, в результате сложная задача выполняется за меньшее время. Давайте рассмотрим это уравнение:

X = (4 x 7) + (3 x 9) + (2 x 5)

Как правило, на настольном компьютере шаги, необходимые здесь для вычисления значения X, могут выглядеть следующим образом:

  • Шаг 1: X = 28 + (3 x 9) + (2 x 5)
  • Шаг 2: Х = 28 + 27 + (2 х 5)
  • Шаг 3: Х = 28 + 27 + 10
  • Шаг 4: X = 65

Однако в системе распределенных вычислений шаги различаются, поскольку три процессора или компьютера вычисляют разные части уравнения по отдельности, а затем объединяют их. Шаги выглядят так:

  • Шаг 1: X = 28 + 27 + 10
  • Шаг 2: X = 65

Как показано выше, грид-вычисления объединяют необходимые этапы из-за множества доступных ресурсов. Это подразумевает меньшее количество шагов и более короткие временные рамки.

Грид-вычисления поддерживаются с помощью открытого набора стандартов и протоколов, таких как открытая архитектура грид-сервисов (OGSA), которые обеспечивают связь между гетерогенными системами и средами, которые географически рассредоточены. Благодаря грид-вычислениям организации могут объединять ресурсы и вычисления для решения важных задач или делиться ими по сети, чтобы обеспечить совместную работу. Таким образом, предприятия могут идеально оптимизировать вычисления и ресурсы независимо от своего местонахождения.

Узнать больше: Что такое конфиденциальные вычисления и почему они важны для защиты используемых данных?

Ключевые компоненты грид-вычислений

Среда грид-вычислений состоит из набора основных грид-компонентов. Поскольку проекты сетей и их предполагаемое использование различаются, определенные компоненты могут быть или не всегда быть частью сети. Эти компоненты могут быть объединены для формирования гибридного компонента в определенных сценариях. Хотя комбинация элементов может различаться в зависимости от вариантов использования, понимание их роли может помочь вам при разработке приложений с поддержкой сетки.

Давайте разберемся с ключевыми компонентами сетевой вычислительной среды.

Grid-вычисления: ключевые компоненты

1. Пользовательский интерфейс

Сегодня пользователи хорошо разбираются в веб-порталах. Они предоставляют единый интерфейс, который позволяет пользователям просматривать широкий спектр информации. Точно так же грид-портал предлагает интерфейс, который позволяет пользователям запускать приложения с ресурсами, предоставляемыми грид-сетью.

Интерфейс выполнен в стиле портала, чтобы помочь пользователям эффективно запрашивать и выполнять различные функции в сети. Пользователь сети просматривает один большой виртуальный компьютер, предлагающий вычислительные ресурсы, подобно пользователю Интернета, который просматривает унифицированный экземпляр контента в Интернете.

2. Безопасность

Безопасность является одной из основных проблем вычислительных сред распределенных вычислений. Механизмы безопасности могут включать аутентификацию, авторизацию, шифрование данных и другие. Инфраструктура безопасности сети (GSI) является важным компонентом здесь. В нем излагаются спецификации, которые устанавливают секретную и защищенную от несанкционированного доступа связь между программными объектами, работающими в грид-сети.

Включает реализацию OpenSSL и предоставляет пользователям механизм единого входа для выполнения действий в сетке. Он обеспечивает надежную защиту, предоставляя механизмы аутентификации и авторизации для защиты системы.

3. Планировщик

Следующим шагом после определения ресурсов является планирование выполнения задач на них. Планировщик может не понадобиться, если должны выполняться автономные задачи, не демонстрирующие взаимозависимости. Однако если вы хотите одновременно выполнять определенные задачи, требующие взаимодействия между процессами, планировщика заданий будет достаточно для координации выполнения различных подзадач.

Более того, планировщики разных уровней работают в грид-среде. Например, кластер может представлять собой независимый ресурс с собственным планировщиком для управления содержащимися в нем узлами. Следовательно, иногда может потребоваться планировщик высокого уровня для выполнения задачи, выполняемой в кластере, в то время как кластер использует свой собственный отдельный планировщик для обработки работы на своих отдельных узлах.

4. Управление данными

Управление данными имеет решающее значение для грид-сред. Необходим безопасный и надежный механизм для перемещения или предоставления доступа к любым данным или модулю приложения различным узлам в сети. Рассмотрим набор инструментов Globus — набор инструментов с открытым исходным кодом для распределенных вычислений.

Он предлагает компонент управления данными, называемый доступом к сетке для вторичного хранилища (GASS). Он включает GridFTP, построенный на основе стандартного протокола FTP, и использует GSI для аутентификации и авторизации пользователей. После аутентификации пользователь может перемещать файлы с помощью средства GridFTP, не выполняя процесс входа в систему на каждом узле.

5. Управление рабочей нагрузкой и ресурсами

Компонент рабочей нагрузки и ресурсов позволяет фактически запускать задание на конкретном ресурсе, проверять его состояние и извлекать результаты после завершения задания. Скажем, пользователь хочет выполнить приложение в сетке. В этом случае приложение должно знать о доступных ресурсах в сети, чтобы взять на себя рабочую нагрузку.

Таким образом, он взаимодействует с диспетчером рабочей нагрузки, чтобы определить доступность ресурсов и соответствующим образом обновить статус. Это помогает эффективно управлять рабочей нагрузкой и ресурсами для различных узлов в сети.

Подробнее: Смогут ли симметричное и асимметричное шифрование противостоять мощи квантовых вычислений?

Типы грид-вычислений с примерами

Грид-вычисления делятся на несколько типов в зависимости от их использования и решаемой задачи. Давайте разберемся в типах грид-вычислений на нескольких примерах.

Типы грид-вычислений

1. Вычислительные грид-вычисления

Сегодня на вычислительные грид-сети приходится наибольшая доля использования грид-вычислений в различных отраслях, и ожидается, что эта тенденция сохранится в ближайшие годы. Вычислительная сетка появляется на картинке, когда у вас есть задача, выполнение которой занимает больше времени, чем ожидалось. В этом случае основная задача разбивается на несколько подзадач, и каждая подзадача выполняется параллельно на отдельном узле. По завершении результаты подзадач объединяются для получения результата основной задачи. При разделении задачи конечный результат достигается в O(n) раз быстрее (где «n» обозначает количество подзадач), чем при выполнении задачи одной машиной.

Вычислительные сетки находят применение в нескольких сценариях реальной жизни. Например, вычислительная сетка может ускорить создание бизнес-отчетов для компании с онлайн-рынком. Поскольку время является важным фактором для клиентов, компания может использовать вычислительные сетки для создания отчетов в течение секунд, а не минут. Такие сетки приводят к существенному повышению производительности по сравнению с традиционными системами.

2. Вычисление сетки данных

Сетки данных относятся к сеткам, которые разбивают данные на несколько компьютеров. Подобно вычислительным сетям, в которых вычисления разделены, сетки данных позволяют размещать данные в сети компьютеров или в хранилищах. Однако сетка фактически рассматривает их как одно целое, несмотря на разделение. Вычисление сетки данных позволяет нескольким пользователям одновременно получать доступ, изменять или передавать распределенные данные.

Например, сетку данных можно использовать как большое хранилище данных, где каждый веб-сайт хранит свои собственные данные в сетке. Здесь грид обеспечивает скоординированный обмен данными между всеми пользователями грид. Такая сетка позволяет сотрудничать, а также увеличивает передачу знаний между пользователями сетки.

3. Совместные грид-вычисления

Совместные грид-вычисления решают проблемы, предлагая бесперебойную совместную работу. Этот тип вычислений использует различные технологии, которые поддерживают работу между людьми. Поскольку отдельные работники могут легко получать доступ к работе друг друга и своевременно получать важную информацию, это повышает общую производительность труда и креативность, что приносит огромную пользу организациям.

Он преодолевает географические барьеры и добавляет возможности, повышающие качество работы, позволяя удаленным сотрудникам работать вместе. Например, с помощью сетки для совместной работы все пользователи могут получать доступ и одновременно работать с текстовыми документами, графикой, файлами дизайна и другими продуктами, связанными с работой.

4. Распределение по рукописям

Распределение по рукописям удобно при работе с большими объемами изображений и текстовых блоков. Этот тип сетки позволяет непрерывно накапливать блоки изображений и текста, в то время как он обрабатывает и выполняет операции над предыдущими пакетами блоков. Это простая вычислительная среда, в которой огромные объемы текста или рукописей и изображений обрабатываются параллельно.

5. Модульные грид-вычисления

Модульные грид-вычисления связаны с дезагрегированием вычислительных ресурсов в системе или шасси, где ресурсы могут включать хранилище, графические процессоры, память и сеть. Затем ИТ-команды могут комбинировать необходимые активы и вычислительные ресурсы для поддержки определенных приложений или служб.

По сути, в модульной сетке набор ресурсов объединяется с программным обеспечением для различных приложений. Например, диски ЦП и ГП могут находиться в корпусе серверной стойки. Их можно соединить с вспомогательной высокоскоростной коммутационной сетью с малой задержкой, чтобы создать конфигурацию сервера, оптимизированную для конкретного приложения.

При создании приложений определяется набор вычислительных ресурсов и служб для их поддержки. Впоследствии, когда срок действия приложений истекает, вычислительная поддержка прекращается, а ресурсы высвобождаются, что делает их доступными для других приложений. На практике производители оригинального оборудования (OEM) играют ключевую роль в модульных грид-вычислениях, поскольку их сотрудничество имеет решающее значение для создания модульных грид-сетей, ориентированных на конкретные приложения.

Подробнее: Когнитивные вычисления и ИИ: 3 ключевых отличия и почему они важны

Топ-5 приложений грид-вычислений

Грид-вычисления позволяют разрабатывать несколько приложений в различных областях, таких как наука, бизнес, здравоохранение и развлечения. Согласно отчету Wipro за 2021 г., лидеры облачных вычислений ожидают, что к 2023 г. использование грид-вычислений в качестве дополнительной технологии для повышения рентабельности инвестиций в облако увеличится на 29%. инфраструктура будет развиваться, чтобы соответствовать темпам изменений и обеспечивать стабильные платформы. Вот пять лучших приложений грид-вычислений.

Приложения для грид-вычислений

1. Наука о жизни

Наука о жизни — одна из самых быстрорастущих областей применения грид-вычислений. Различные дисциплины наук о жизни, такие как вычислительная биология, биоинформатика, геномика, неврология и другие, быстро освоили грид-технологию. Практикующие врачи могут эффективно получать доступ, собирать и анализировать соответствующие данные. Сеть также позволяет медицинскому персоналу выполнять крупномасштабное моделирование и анализ, а также подключать удаленные инструменты к существующей медицинской инфраструктуре.

Например, проект MCell исследует клеточную микрофизиологию с использованием сложных алгоритмов диффузии и химических реакций Монте-Карло для моделирования и изучения молекулярных взаимодействий внутри и снаружи клеток. Грид-технологии позволили широкомасштабно развернуть различные модули MCell, поскольку теперь MCell использует большой пул ресурсов, включая кластеры и суперкомпьютеры, для выполнения биохимического моделирования.

2. Инженерно-ориентированные приложения

Грид-вычисления внесли значительный вклад в снижение стоимости ресурсоемких инженерных приложений. Несколько инженерных служб, которым требуются совместные усилия по проектированию и средствам тестирования с интенсивным использованием данных, например, в автомобильной или аэрокосмической промышленности, выбрали грид-технологии.

NASA Information Power Grid (NASA IPG) развернуло крупномасштабные инженерно-ориентированные грид-приложения в США. IPG — это вычислительная грид-система НАСА с распределенными вычислительными ресурсами — от компьютеров до больших баз данных и научных инструментов. Одним из приложений, представляющих большой интерес для НАСА, является полная конструкция самолета. Отдельная, часто географически распределенная группа инженеров управляет каждым ключевым аспектом самолета, таким как планер, крыло, стабилизатор, двигатель, шасси и человеческий фактор. Работа всех команд объединена сетью, которая использует параллельную разработку для координации задач.

Таким образом, грид-вычисления также ускоряют процедуры, связанные с разработкой инженерно-ориентированных приложений.

3. Приложения, ориентированные на данные

Сегодня данные появляются со всех сторон — от датчиков, интеллектуальных гаджетов и научных инструментов до множества новых устройств IoT. В условиях стремительного роста объемов данных сетки играют решающую роль. Сетки используются для сбора, хранения и анализа данных и в то же время для получения шаблонов для синтеза знаний из тех же данных.

Распределенная среда технического обслуживания самолетов (DAME) является подходящим вариантом использования приложения, ориентированного на данные. DAME — это распределенная система диагностики авиационных двигателей на основе сетки, разработанная в Великобритании. Она использует технологию сетки для управления большими объемами данных в полете, собираемых действующими самолетами. Эти данные используются для проектирования и разработки системы поддержки принятия решений по диагностике и техническому обслуживанию воздушных судов с использованием географически распределенных ресурсов и данных, объединенных в виртуальной среде.

4. Сотрудничество в области научных исследований (e-Science)

Университеты и институты, участвующие в программах сотрудничества в области передовых исследований, имеют огромное количество данных для анализа и обработки. Некоторые примеры этих проектов включают работу по анализу данных для экспериментов по физике высоких энергий, анализ последовательности генома в сценариях, подобных COVID-19, и разработку моделей земной системы (ESM) путем сбора данных из нескольких источников дистанционного зондирования.

Организациям, участвующим в совместной исследовательской работе, требуется значительное пространство для хранения, поскольку они регулярно генерируют петабайты данных. Им также нужны передовые вычислительные ресурсы для обработки больших объемов данных.

В этом случае грид-вычисления обеспечивают механизм совместного использования ресурсов, предлагая единую виртуальную организацию с общими вычислительными возможностями. Виртуальный суперкомпьютер облегчает совместное использование ресурсов по запросу и интегрирует безопасную структуру для легкого доступа к данным и обмена ими.

5. Коммерческие приложения

Грид-вычисления поддерживают различные коммерческие приложения, такие как онлайн-игры и индустрия развлечений, где необходимы ресурсоемкие вычислительные ресурсы, такие как компьютеры и сети хранения данных. Ресурсы выбираются на основе вычислительных требований в игровой сетевой среде. Он учитывает такие аспекты, как объем трафика и количество участвующих игроков.

Такие сетки способствуют совместной игре и снижают первоначальные затраты на аппаратные и программные ресурсы в играх по требованию. Более того, в медиа-индустрии грид-вычисления улучшают визуальный вид кинофильма за счет добавления специальных эффектов. Сетка также помогает в производстве театральных фильмов, поскольку различные части обрабатываются одновременно, что требует меньше времени на производство.

Подробнее: Как граничные вычисления с множественным доступом могут трансформировать критически важные приложения   

Вывод

Вычисления на грид-сетях оказались полезными для различных отраслевых вертикалей, таких как ИТ, автомобилестроение, аэрокосмическая промышленность, астрономия, физические науки, науки о жизни и даже медиа-индустрия. Распределяя работу по сетевым узлам с помощью распределенных вычислений, организации могут выполнять задачи намного быстрее, независимо от географического разброса узлов.

По мере развития грид-вычислений все больше и больше отраслей должны выяснить, как лучше всего использовать их, разрабатывая универсальные сети, ускоряя свои бизнес-процессы и добиваясь целостного успеха.

Считаете ли вы, что грид-технология необходима для модернизации современного облачного мира? Комментарий ниже или дайте нам знать на LinkedIn Открывает новое окно