Cloud computing v praxi: Využití cloudu ve vědě a výzkumu

Oblast vědy a výzkumu je přímo charakteristická vysokými požadavky na výkonný hardware nutný k provádění složitých výpočtů a modelů nejrůznějšího druhu. Není se čemu divit, že právě vědecké instituce patřily mezi první uživatele „prehistorických“ sálových počítačů, či to byly právě univerzity a vědecké laboratoře, které byly v roce 1969 propojeny prapředkem dnešního internetu, sítí ARPANET. Ale ani současné superpočítače ale mnoha vědeckým výzkumům nestačí. Respektive stačily by, ale je jich příliš málo. Jinými slovy oblast vědy a výzkumu vyžaduje takové množství hardwarových zdrojů, které není možné jim fyzicky poskytnout a vždy tak bude existovat nedostatek.

I proto se v průběhu posledních dvou desetiletí objevily iniciativy distribuovaných výpočtů, z nichž pravděpodobně nejznámější je iniciativa Berkeley Open Infrastructure for Network Computing, neboli BOINC. Jejím smyslem je nahradit nedostatek vědeckých hardwarových kapacit využitím civilních počítačů za předpokladu, že k tomu jejich majitelé dají souhlas. Účastí v projektu se tak majitelé i toho nejhoršího starého počítače mohli začít podílet na projektech jako je dlouhodobá předpověď počasí, výzkum genomu rakoviny, nebo analýza signálů zachycených ve vesmíru známější jako SETI@home.

Nápad na využití distribuovaných výpočtů je ve své podstatě naprosto geniální. Jeho autoři vychází ze správného předpokladu, že soukromý sektor, tedy firmy a domácnosti, budou vždy spontánně realizovat několikanásobně větší investice do IT infrastruktury, než kdy bude schopna jakákoliv vláda, nebo vědecká organizace jako jeden z jejích subjektů. Právě využitím těchto zdrojů, které vědce navíc nic nestojí, neb jsou postaveny na naprosto dobrovolném přístupu účastníků, tak umožnil zněkolikanásobit výkon dostupný pro spouštění a ověřování jednotlivých experimentů.

S tím, jak se svět informačních technologií pomalu obrací k novému fenoménu cloud computingu, objevují se také úvahy nad jeho využitím pro vědecké účely. Není se ostatně čemu divit, cloud computingu přichází přesně s nabídkou toho, co vědci potřebují, tedy obrovským množstvím výpočetního výkonu a prostoru pro data. Míra využívání jednotlivých zdrojů se přitom dá velmi dobře škálovat a je tak možné poměrně snadno kontrolovat zdroje dostupné pro jednotlivé vědecké projekty, stejně jako zajistit optimální využití hardwaru tak, aby ani chvíli nepracoval nazmar.

V podstatě existují dva způsoby toho, jak by se vědecké instituce do oblasti cloud computingu mohly zapojit. Ta první spočívá na myšlence, že by se staly jedním z mnoha zákazníků některého z poskytovatelů cloudových služeb. Využívaly by pravděpodobně pouze platformu IaaS, přičemž měsíční platby by tak byly založeny na množství „odebraného“ výkonu. Bezesporu by se také dalo dosáhnout oboustranně výhodné dohody mezi vědeckými institucemi a poskytovatelem cloudových služeb, kdy by za běžných okolností vědci mohli využívat jen část výkonu, a pouze v případě poklesu vytíženosti ze strany firemních klientů by jim bylo umožněno odebírat víc.

Pro poskytovatele by to znamenalo optimální využití draze vystavěných datových center, pro vědecké instituce pak možnost získat poměrně levně přístup k velkým hardwarovým zdrojům. Velkou výhodou tohoto řešení pro vědce jsou prakticky nulové fixní náklady na zapojení do systému, které by zahrnovaly prakticky jen přípravu výzkumných aplikací schopných provozu v cloudu. S jistotou lze také říct, že kumulované měsíční poplatky by také byly mnohem nižší, než kolik by instituce zaplatily za výstavbu vlastního datového centra, nebo superpočítače.

Vědecké cloudy

Druhou možností je vznik takzvaných specializovaných vědeckých cloudů, tedy v podstatě specifických datových center postavených přesně na míru potřebám vědců. Některá z vědeckých institucí by pak působila v pozici poskytovatele cloudových služeb a na základě určeného klíče by ostatním institucím přidělovala množství dostupného prostoru, či případně pořadí ve frontě. Nevýhodou je poměrně vysoká investice do výstavby, vybavení, údržby a obnovy takového centra.

První vědecké cloudy se objevily už v roce 2008, přičemž v současnosti slouží pouze v malém rozsahu a jejich smyslem je otestovat udržitelnost a vhodnost cloudu a cloudových služeb pro vědecké účely. Existující vědecké cloudy se tak zaměřují především na vývoj systému schopného provozu na platformě IaaS, do kterého by se následně daly jednoduše neimportovat jednotlivé vědecké aplikace. Projekty tohoto typu se také snaží zodpovědět otázky spojené s hardwarovou připraveností současných cloudových řešení pro vědecké účely, okolo které panuje mnoho dosud nezodpovězených otázek.

Hlavním problémem, se kterým se vědci ve snaze využít cloud potýkají, je rychlost komunikace s jednotlivými datovými centry, které následně sráží výkon řešení jako celku. Jak jsme už informovali, na řešení tohoto problému se zaměřuje nedávno odstartovaný projekt Magellan, v rámci kterého dojde na otestování desítek prvků, jako jsou datová pole, switche, a síťové karty.

Využití cloudu pro vědecké účely je veskrze logickým krokem, na jehož plnou realizaci si ještě několik let budeme muset počkat. Kromě výše zmíněných problémů brání rychlému přechodu na cloud, jak firemních, tak i vědeckých institucí, další nezodpovězené otázky spojené především s jednotlivými aspekty bezpečnosti poskytovaných služeb. Bezpečnostními riziky cloudu jsme se podrobněji zabývali v předchozích příspěvcích.