グリッドコンピューティング（Grid Computing）は、ネットワークを介して多数のコンピュータを連携させ、全体として高性能な並列システムとして利用する方式です。これにより、個々のコンピュータの計算能力を集約し、あたかも一つの高性能コンピュータのように振る舞うことができます2。
仕組み
グリッドコンピューティングは、以下のプロセスを通じて実現されます：
- 資源の結合: ネットワークを介して複数のコンピュータを結びつけ、計算資源（CPU、メモリ、ストレージなど）を共有します。
- タスクの分割: 大規模な計算問題を小さなタスクに分割し、各コンピュータに割り当てます。
- タスクの実行: 各コンピュータが割り当てられたタスクを並行して実行します。
- 結果の統合: 各コンピュータが実行したタスクの結果を集約し、最終的な結果を得ます。
メリット
- 高性能計算: 多数のコンピュータを連携させることで、非常に高い計算能力を実現できます。
- コスト効率: 既存のコンピュータ資源を有効活用するため、新たなハードウェアの購入が不要です。
- スケーラビリティ: 必要に応じてコンピュータを追加することで、計算能力を容易に拡張できます。
デメリット
- 複雑な管理: 多数のコンピュータを連携させるため、管理が複雑になります。
- 通信遅延: ネットワークを介してデータをやり取りするため、通信遅延が発生することがあります。
- 依存関係の管理: タスク間の依存関係を適切に管理する必要があります。
事例
- 科学研究: 大規模なデータ解析やシミュレーションを行うために、グリッドコンピューティングが利用されます。
- 金融業界: リスク分析や市場予測のために、大量のデータを高速に処理する必要がある場合に利用されます。
- 医療分野: 遺伝子解析や薬剤開発のために、大規模な計算リソースが必要な場合に利用されます。
このように、グリッドコンピューティングは多様な分野で高性能計算を実現するための重要な技術です。
