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グリッド環境
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実際のグリッド・アプリケーションではグリッド・アプリケーション同士のさまざまな組み合わせが使用されますが、一般的には、次の3種類の資源から構成されています。
デスクトップ
デスクトップCPU有効活用グリッドによって、大容量の処理能力が利用できるようになります。デスクトップCPU有効活用グリッドでは、このタスクの実行に未使用のデスクトップ・コンピューティング・サイクルを利用します。グリッドはエンド・ユーザーのマシンのバックグラウンドで実行されるように設計されており、通常は「スクリーンセーバー」などPCが使用されていない時にのみ機能します。このため、ユーザーはグリッドの存在をほとんど意識することはありません。デスクトップCPU有効活用グリッドは、科学や研究の分野で使用されるような、高度に並列化された分散アプリケーションで特に力を発揮します。
サーバー
サーバー・グリッドは、共有資源の活用に焦点をあてている点ではデスクトップCPU有効活用グリッドと同様ですが、サーバー・グリッドでは、フルに活用されていないサーバー資源を利用します。さらに、サーバー・グリッドを使用すると、特殊な計算または処理を行うために必要な専用デバイスを利用することができます。
データ
データ・グリッドは、共有およびコラボレーション用に単一のデータ・ソースを提供するように設計されています。また、データ・グリッドを使用して、大規模なコラボレーションにおいて複数のデータ・ソースを1つのビューで表示するための仮想ビューを作成することもできます。この処理を「データ・フェデレーション（連合）」といいます。たとえば、National Digital Mammography Archive（NDMA）と英国のeDiamond グリッドは、大規模なデータ・セット（この場合はデジタルX線と関連する臨床情報）を多くの処理施設で共有することを目的としています。この膨大なデータ・セットの可用性とグリッド・コンピューティングの強力な処理能力を結合することにより、科学者や研究者は、収集した情報を分析するためのアプリケーションを作成することができるようになります。情報のパターンや特長を調べることで、科学者は病気の環境要因や遺伝子要因について新たな事実を発見および究明できるようになります。
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