A Distributed Computational Infrastructure for Science and Education

В настоящее время наблюдается устойчивая тенденция к расширению
класса задач, для решения которых необходимо привлечение значительных вычислительных ресурсов. Данное обстоятельство во многом связано с тем, что в последнее
годы в научном сообществе возросла популярность направлений численного
моделирования и численного эксперимента.
Численное моделирование представляет собой компромиссный вариант между
физическим экспериментом и аналитическим подходом. Оно позволяет изучать явления и
процессы, которые слишком сложны для исследования аналитическими методами либо, по
различным причинам, не представляются возможными для экспериментального изучения.
В то же время, численный эксперимент заметно удешевляет и делает более удобным процесс
научного изыскания. Численный эксперимент даѐт возможность моделировать в режиме
реального времени сложные физико-химические процессы, глобальные и региональные
атмосферные процессы, динамику многокомпонентных сред и т.д.

Researchers have lately been paying increasingly more attention to parallel and
distributed algorithms for solving high-dimensionality problems. In this regard, the issue of
acquiring or renting computational resources becomes a topical one for employees of scientific and
educational institutions. This article examines technology and methods for organizing a distributed
computational infrastructure. The author addresses the experience of creating a high-performance
system powered by existing clusterization and grid computing technology. The approach examined
in the article helps minimize financial costs, aggregate territorially distributed computational
resources and ensures a more rational use of available computer equipment, eliminating its
downtimes.