Das Konzept des Grid Computing stellt eine Form des verteilten Rechnens dar und baut auf den Ansätzen des Cluster Computing und des Zugriffs über das Internet auf. Damit werden Möglichkeiten einer erweiterten und effektiveren Nutzung von IT-Ressourcen in Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft geschaffen. Grid Computing gilt als konzeptioneller Vorläufer des Cloud Computing.
Entwicklung und Begriff des Grid Computing
In der letzten Dekade des vergangenen Jahrhunderts wurden weltweit mehrere größere Initiativen zur Etablierung von Grid-Infrastrukturen (s. [Berman, Fox, Hey 2003] oder [Foster, Kesselmann 2004]) für rechen- und datenintensive wissenschaftliche Forschungsvorhaben gestartet. Zu den bekanntesten dieser national geförderten Aktivitäten zählten das “Cyberinfrastructure”-Programm der USA, E-Science in Großbritannien, ChinaGrid in China, in Japan das NAREGI-Projekt, die EU-Initiative EGEE oder seit 2005 die D-Grid-Initiative in Deutschland. Ebenso gibt es eine umfangreiche Förderung von Grid-Technologien in der EU (z.B. BEinGRID).
Dabei wird unter dem Begriff der Grid-Technologie verstanden, über das Internet geographisch verteilte physikalische IT-Ressourcen (Rechner, Speicher, Netzwerke), informationelle Ressourcen (Datenbanken, Archive, Messinstrumente), Softwaredienste und menschliche Expertise zu einer ganzheitlichen Ressource zu verknüpfen und in vereinheitlichter Form über Organisations- und Unternehmensgrenzen hinweg nutzbar zu machen. Hierdurch entstehen virtuelle Organisationen (VO), über die Sicherheits- und Zugriffsrichtlinien zur Ressourcennutzung verwaltet werden. Die gemeinschaftliche Nutzung von Ressourcen in einem Grid ist nur mit Hilfe spezieller Middleware-Systeme realisierbar, die Basisdienste für die Entwicklung von Grid-Anwendungen bieten. Die wesentlichen Funktionen umfassen dabei besonders die Bereiche Nutzerauthentifizierung sowie Ressourcennutzung. Zu den bekannteren Systemen zählen Globus Toolkit, gLite und UNICORE. In Anlehnung an die Nutzung des elektrischen Stromnetzes (Electrical Power Grid) für vielfältige Zwecke ist die Metapher der Computerleistung aus der Steckdose für Grid Computing üblich.
Eine große wissenschaftliche Vereinigung auf dem Gebiet des Grid Computing ist das Open Grid Forum (OGF), das Standards und Spezifikationen für verschiedene Bereiche konsolidiert. Einer der wichtigsten Standards ist die Open Grid Service Architecture (OGSA), welche die Idee der Service-orientierten Architektur (SOA) mit dem Ansatz des Grid Computing kombiniert. Die Grundidee des OGSA-Konzepts besteht in der Virtualisierung und Verbindung von IT-Ressourcen durch Web Services (s. [Melzer 2010]). Durch die Orchestrierung von lose gekoppelten Grid Services lassen sich so komplexe Geschäftsprozesse von verschiedenen Anwendungen und Akteuren unter Verwendung entsprechender Management-Tools abbilden. Die sich hieraus ergebende Weiterentwicklung von Resource Grids hin zu Service Grids kommt dem Konzept des Cloud Computings recht nahe, wobei der Zugang und die Ausprägung der Dienste des Cloud Computing sehr viel einfacher gestaltet sind als die Dienste des Grid Computing. Während es beim Grid Computing keine zentrale Steuerungsinstanz gibt, existiert im Cloud Computing ein Anbieter, der seine Leistungen über Schnittstellen nach außen bereitstellt. Daraus resultiert die einfachere Nutzung, die es im Falle des Cloud Computing erlaubt, mit standardisierten Zugriffsmöglichkeiten zu arbeiten, während beim Grid Computing meist speziell auf das jeweilige Anwendungsgebiet zugeschnittene Software entwickelt werden muss.
Die Entwicklung des Grid Computing wird auch wesentlich durch wissenschaftliche Communities getrieben. Als Vorzeigebeispiel für die Entwicklung und Nutzung des Grid Computing gilt das CERN in Genf mit seinen weltweit vernetzten Forschergruppen, deren Rechner- und Auswerteressourcen sowie dem Beschleunigerring als teures Experimentierlabor. Wie dieses Beispiel belegt, sind die weltweiten Forschungsaktivitäten auf das Ziel der Verbesserung und Erweiterung der wissenschaftlichen Erkenntnismöglichkeiten durch Grid Computing in den Grundlagenwissenschaften ausgerichtet und setzen deren gemeinschaftliche/kooperative Nutzung voraus. Für diese Art der globalen Zusammenarbeit auf Gebieten mit rechenintensiven Problemen und großen Datenmengen wie in Medizin, Biologie, Chemie, Klimaforschung oder Materialwissenschaften hat sich seit dem Jahr 2000 der Begriff “e-Science” etabliert.
Grid-Technologie und Wertschöpfung
Aufgrund der wissenschaftlich geprägten Grundausrichtung finden sich nur wenige Aktivitäten, welche den Nutzen des Grid Computing für ökonomische Wertschöpfungsprozesse unter marktwirtschaftlichen Wettbewerbsbedingungen erforschen. Diese Einsatzbedingungen stellen neben der Erarbeitung einer Grid Ökonomie und entsprechender Geschäftsmodelle neue Herausforderungen an Fragestellungen bezüglich Lizenzmanagement, Skalierbarkeit, Sicherheit, Standardisierung, Service-Level-Agreements, Accounting, Billing, Softwaretechnik und Systemarchitekturen.
Man kann davon ausgehen, dass die Hebung ökonomischer Nutzeffekte Rückwirkungen auf die optimale Gestaltung und laufende Anpassung an sich ändernde Umweltbedingungen von Abläufen in Wertschöpfungsnetzen haben werden. So ist wohl die klassische Trennung der IT-Infrastrukturen in Unternehmen in ingenieurtechnische (CAX) und betriebswirtschaftliche wie Systeme für ERP, CRM oder SCM und PDM nicht mehr länger haltbar. Die heterogenen IT-Ressourcen eines Unternehmens sind im Sinne einer service-orientierten Gesamtarchitektur flexibel zu nutzen. Eine solche Gesamtarchitektur bedarf einer horizontalen Integration vom Lieferantennetzwerk bis zu den Kunden als auch einer vertikalen Integration, der meist in Echtzeit betriebenen Automatisierungssysteme mit der häufig offline betriebenen Optimierung von Geschäftsprozessen (s. Real-Time Enterprise, [Drobnik, Raskino, 2002]). Das Ziel der Unternehmensführung, die durch service-orientiertes Grid-Computing unterstützt wird, könnte dann das kundenintegrierte Management des Lebenszyklus eines jeden Produkts in Echtzeit sein (s. Interaktive Wertschöpfung, [Reichwald, Piller, 2009]).
Der Einsatz des Grid Computing unter den genannten Bedingungen lässt eine Reihe von ökonomischen Nutzenpotenzialen erkennen. So wird durch Optimierung virtueller Wertschöpfungsketten die Zeit für den Entwurf, die Entwicklung und die Herstellung innovativer Produkte – die Time-to-Market – verkürzt werden können. Dabei ermöglicht das Grid Computing Zugriff auf IT-Technologie, die sich ein einzelnes Unternehmen in der Regel nicht leisten kann. Ein weiteres Nutzenpotenzial besteht in der Reduzierung inner- und überbetrieblicher Transaktionskosten der Geschäftsprozesse. Ebenso trägt zu dieser Reduzierung die Durchgängigkeit der ingenieurtechnischen als auch der betriebswirtschaftlichen Prozesse auf der Basis eines Produktlebenszyklusmanagements bei. Ein weiterer Nutzen des Grid Computing kann generell darin gesehen werden, dass Überlastspitzen der Nachfrage nach Rechen- und Speicherressourcen abgefangen werden können.
Literatur
Berman, F.,r Fox, G. Hey, A. (Hg.): Grid Computing, Wiley, 2003
Drobnik,r A.; Raskino, M.; Flint, D.; Austin, T.; MacDonald, N.; McGee, K.: The Gartnerr definition of real-time enterprise, Tech. Report, Gartner Inc., 2002
Foster, I.,r C. Kesselman (Hg.): The Grid 2: Blueprint for a new computing infrastructure,r Morgan Kaufmann, 2004
Melzer, I.: Service-orientierte Architekturen mit Webr Services, Spektrum Akademischer Verlag, München, 2010
Reichwald, R., Piller, F.: Interaktive Wertschöpfung, Gabler,r Wiesbaden, 2009
