De vraag rijst waarom het interessant is nog over grid

Artikel Is het een bevlieging? Fictie of een Feit?

Grid computing Wijnand Wellink

Grid computing is een term die al ruim acht jaar wordt gebruikt. In die acht jaar is het concept gedevalueerd van the “Next Big Thing”, naar een “hype” en uiteindelijke is het afgeschreven (1, Gartner, 2006).

D

e vraag rijst waarom het interessant is nog over grid computing te schrijven. Een reden zou kunnen zijn dat nieuwe technologieën die in grid omgevingen worden toegepast, sterk aan het opkomen zijn. Hierbij kan bijvoorbeeld worden gedacht aan Service Oriented Architectures (SOA’s), de nauw daaraan gerelateerde Web services en onbeperkte bandbreedte door de beschikbaarheid van glasvezel Internet verbindingen. Een ander belangrijk argument is het vertrouwen dat ontwikkelaars, academici en het bedrijfsleven hebben in de toekomst van grid computing. Zonder grid is het bijvoorbeeld niet mogelijk om een 2 Gbyte email dienst van Google Inc. (Gmail.com) te hebben voor miljoenen gebruikers en al helemaal niet Google (2, Brin/page 1998). Vooral IT Auditors zullen in de toekomst grid systemen tegenkomen in hun werk. Naast toepassingen in de academische wereld en medische wereld (waarover later meer) worden computer en data grids steeds vaker toegepast in reguliere gegevensverwerkende omgevingen.

Dit artikel is een samenvatting van het referaat dat door Wijnand Wellink is geschreven in het kader van zijn afstudeeronderzoek voor de opleiding EDP Auditing aan de Erasmus Universiteit van Rotterdam in 2006.

Ing. W.S. (Wijnand) Wellink RE is werkzaam als Senior IT-auditor bij Ernst & Young

Wat is grid computing? Omdat grid een opkomende technologie is, is er op dit moment nog geen eenduidige definitie voorhanden. In paragraaf 2.2 wordt een aanzet gedaan om een definitie voor grid computing verder uit te werken. Vooralsnog hanteren we de volgende definitie: ‘grid computing maakt het mogelijk om een groep van servers, opslag capaciteit en netwerken te koppelen waardoor deze voor een gebruiker als één systeem voor een bepaald doel beschikbaar komt. Voor de gebruiker komt dit geheel met applicaties, bestanden en rekencapaciteit over als een virtuele omgeving’. Eén van de doelen van grid is het virtualiseren van resources om rekencapaciteitsproblemen op te lossen. De belangrijkste resources kunnen zijn: • Rekencapaciteit/processor capaciteit; • Data opslag/database systemen; • Communicatie en bandbreedte; • Applicatie software.

in Melbourne, Australië. De samenvatting is mede tot stand gekomen door de samenwerking tussen Wijnand Wellink en drs. W. T (Tobias) Houwert RE (Projectmanager EDP Audit Ernst & Young Nederland).

Tijdens het bestuderen van de literatuur, werd het duidelijk dat – naast verschillende ideeën of definities – er andere termen zijn die verband houden met grid computing De volgende termen lijken over grid computing te gaan maar zijn het niet: • Clusters; • Super computers; 34 | de EDP-Auditor nummer 3 | 2007

• Network-attached storage divces (NAS); • Storage Area Networks (SAN). Dit betekent echter niet dat deze geen rol kunnen spelen in grid computing. In tegendeel, voor een groot aantal voorbeelden, waarvan er een aantal later in dit artikel worden besproken, zien we dat clusters een belangrijk onderdeel van grid compting vormen. Centrale vraagstelling Dit onderzoek geeft een antwoord op de volgende drie onderzoeksvragen: • Wat is grid computing en hoe heeft het zich ontwikkeld? • Welke praktische oplossingen/voorbeelden van grid computing zijn er? • Welke impact zal grid computing hebben op het gebied van IT-audit? De antwoorden op deze vragen zijn te vinden in de hierna volgende paragrafen. De eerste beschrijft op basis van literatuurstudie wat grid computing is en hoe het zich heeft ontwikkeld. In de daarop volgende paragraaf worden voorbeelden uit de wereld van grid computing besproken. Het doel van paragraaf drie is een overzicht te geven hoe grid technologie wordt toegepast in de wetenschap, natuurwetenschappen en bij banken. De volgende paragraaf gaat in op hoe assurance kan worden verkregen (door security en audit) in een grid omgeving. De laatste paragraaf geeft ten slotte een eindconclusie.

Figuur 1 geeft weer hoe het gebruik van computers zich heeft ontwikkeld in een periode van tien jaar. Het is interessant om te zien dat de tweede generatie project georganiseerd was terwijl de derde generatie het beste van de tweede generatie heeft overgenomen en het verder heeft ontwikkeld en gestandaardiseerd. Een voorbeeld hiervan is het OGSI (Open Grid Security Infrastructure) en Web Services. Een definitie van grid computing De beweegredenen en doelen voor grids is hiervoor aan de orde gekomen. Toch bestaat er geen duidelijke definitie voor grid systemen. De term ‘grid computing’ ontstond naar analogie van elektrische power grid, dat makkelijk toegankelijk is via standaard interfaces. Elektrische power grids maken het mogelijk om verschillende energie-opwekkers vlot te laten delen door verschillende stroomproducten (5, Foster, 2003). Verschillende voorstanders hebben grid gedefinieerd als: ‘flexible, secure, coordinated resource sharing among dynamic collections of individuals, institutions, and resources’, ‘a single seamless computational environment in which cycles, communication, and data are shared, and in which the workstation across the continent is no less than one down the hall’, ‘a wide area environment that transparently consists of workstations, personal computers, graphic rendering engines, supercomputers and non-traditional devices: e.g., TVs, toasters, etc.’ (6, Nemeth, 2003). In 1999 publiceerden Ian Foster en Carl Kesselman hun veel geciteerde ‘blauwdrukboek’ (4, Foster 1999). In dit boek – dat geldt als een blauwdruk voor grid computing – definiëren zij grid computing als volgt:

Wat is grid computing? Geschiedenis van grid computing

Een belangrijke visie uit het jaar 1969 was die van Kleinrock (3, Kleinrok 1969) die sprak over ‘computing as a utility’ (rekencapaciteit als een gebruiksvoorwerp). Het artikel stelt dat het gebruik van computer toepassingen – net zoals in die tijd de telefoon en bijvoorbeeld de wasmachine – zal worden gebruikt als een gebruiksvoorwerp bij mensen thuis en in bedrijven. Joseph en Fellenstein (6, Joseph and Fellenstein 2003) beschrijven de ontwikkeling van Grids in drie generaties. In figuur 1 zijn deze weergegeven, inclusief de onderdelen die de generatie karakteriseren. =beXki

<7
E=I7

B[]_ed F(F

@?D? D_cheZ

KD?9EH;

7kjedec_Y I[cWdj_Y =h_Z E=I? Ed#:[cWdZ M[X I[hl_Y[i

<_hij=[d[hWj_ed '//&

I[YedZ=[d[hWj_ed '//.

J^_hZ=[d[hWj_ed (&&(

‘…A computational grid is a hardware and software infrastructure that provides dependable, consistent, pervasive and inexpensive access to high-end computational capability...’ Het moet gezegd worden dat deze definitie met name gebaseerd is op computing grids. Naast computing grids zijn er tal van andere vormen. Deze kunnen verdeeld worden in: • Data grid. Deze vorm van grid maakt het voor gebruikers mogelijk om grote hoeveelheden data op te slaan in een (ogenschijnlijke) homogene omgeving. Een goed artikel over data grids is geschreven door Anthony Finkelstein e.a (7, Finkelstein e.a, 2004). Finkelstein c.s. beschrijven verschillende voorbeelden van data grids en de daarbij behorende architecturen. • Kennis grid. Alhoewel dit concept zich nog in een pril stadium bevindt, maken kennis grids grote hoeveelheden kennis en informatie beschikbaar en doorzoekbaar. In deze grids kunnen bijvoorbeeld simulaties gedraaid worden voor complexe bedrijfsprocessen. De definitie van een kennis grid is (8, Zhuge 2004): ‘The Knowledge Grid is an intelligent, sustainable Internet application environment that enables people or virtual roles

35 | de EDP-Auditor nummer 3 | 2007

(mechanisms that facilitate interoperation among users, applications, and resources) to effectively capture, publish, share, and manage explicit knowledge resources. It also provides on-demand services to support innovation, cooperative teamwork, problem solving, and decision making. It incorporates epistemology and ontology to reflect human cognition characteristics; exploits social, ecological, and economic principles; and adopts the techniques and standards developed during work toward the next-generation Web.’ • Service grid. Dit concept levert rekencapaciteit als een service aan de eindgebruiker. Termen zoals ‘utility computing’ en ‘on demand computing’ zijn vormen van service grids. • Desktop grids. Bij dit concept wordt de rekencapaciteit van een computer (laptop, desktop, pc etc.), die wel aan staat maar niet gebruik wordt, ingezet om berekeningen uit te voeren. Een goed voorbeeld (dat ook een voorbeeld is van computing grids) is het SETI@Home project van de Berkley universiteit. Gezien deze afgeleidde termen kan de hierboven beschreven definitie niet meer stand houden. De voorgaande definitie is dan ook nader uitgewerkt in het artikel ‘The Autonomy of the Grid’ (9, Foster 2001) dat werd geschreven door Ian Foster en Steve Tuecke. Deze exercitie resulteerde in de volgende definitie: ‘…The sharing that we are concerned with is not primarily file exchange but rather direct access to computers, software, data, and other resources, as is required by a range of collaborative problem solving and resource-brokering strategies emerging in industry, science, and engineering. This sharing is, necessarily, highly controlled, with resource providers and consumers defining clearly and carefully just what is shared, who is allowed to share, and the conditions under which sharing occurs. A set of individuals and/or institutions defined by such sharing rules form what we call a virtual organization…’ Wat er aan de oude definitie ontbrak – volgens Foster en Tuecke – waren sociale en procedurele afspraken omdat grid computing over grenzen heen gaat. Deze grenzen kunnen grenzen van organisatie zijn of landsgrenzen. Grids worden meestal Grids in het kader van een ‘grid probleem’. Een grid probleem wordt gedefinieerd als het op een flexibele, veilige, gecoördineerde manier delen van resources met een dynamisch veld van individuele instituten. Wij noemen dat vaak virtuele organisaties. In zulke settings stuiten we vaak op unieke authenticatie, authorisatie, toegang tot resources en ander uitdagingen (14, Foster 2001). Foster e.a omschrijven dit als (8, Foster, 1999): ‘…The real and specific problem that underlies the grid concept is coordinated resource sharing and problem solving in dynamic, multi-institutional virtual organizations.’

Voorbeelden van grids Intra, extra en intergrids

Een grid kan vanuit een geografisch gezichtpunt worden verdeeld in: intragrids, extragrids en intergrids (16, Ferreira 2003). Een intragrid bestaat uit verschillende rekeneenheden (‘computing resources’) van een organisatie in een beveiligd en afgeschermd netwerkdomein (LAN/WAN). Door de omvang (meestal niet groter dan 200 servers/desktops) van Intragrids is het te karakteriseren als een vrij eenvoudig grid met voldoende beschikbare bandbreedte en een grote mate van stabiliteit. Meestal heeft een dergelijk grid een eenvoudige beveiliging. Een extragrid is een combinatie van verschillende intragrids en maakt daarom gebruik van meerdere lagen van beveiliging. Een goed voorbeeld van een extragrid is het Large Hydroncolider Grid project van het CERN. De laatste grid, het intergrid, is waarschijnlijk het meest complex om in te zetten. Voorbeelden van dergelijke integrids zijn te vinden in de financiële wereld, reserach en development projecten en de farmaceutische industrie. Bij dit type grids ligt sterk de nadruk op de beveiliging en het aantal instellingen dat deel neemt en een bijdrage levert. Een voorbeeld project dat dit type grid het meest benadert is het my Grid project, waar commercieel farmaceutische bedrijven gezamenlijk gebruik maken van één rekengrid. Dit is bijzonder, omdat farmaceutische bedrijven doorgaans zeer geheimzinnig en behoedzaam met hun eigen data omgaan. In het my Grid project wisselen zij uitkomsten onderling uit zonder dat dit tot concurrentie problemen leidt. Computing grid Een computing grid kan grote complexe berekeningen uitvoeren, die onder normale omstandigheden (met behulp van een aantal krachtige computers) niet uitgevoerd kunnen worden. Of het zou te kostbaar worden om deze kosten te maken voor een organisatie. In het verleden werd dit proces aangeduid met ‘parallel computing’. Een complexe berekening werd opgedeeld in kleinere delen die onafhankelijk van elkaar berekend konden worden. De noviteit van deze manier van het uitvoeren van berekeningen met betrekking tot grid computing is het feit dat grids parallel berekeningen kunnen uitvoeren door gebruik te maken van verschillende platformen/hardware. Een goed voorbeeld is de ‘Large Hardon Collider (LHC)’ computer grid. Deze LHC is de deeltjes versneller in het CERN onderzoeksinstituut. De LHC wordt gebruikt om in het klein condities na te bootsen die zich voorgedaan hebben net na de oerknal. Over een paar jaar verwachten de onderzoekers het kleinste deeltje te vinden. Om dit te deeltje te kunnen vinden zal het LHC 15 petabytes (1 petabyte = 1 miljoen gigabyte) per jaar aan gegevens genereren. De huidige technologie kan hiervoor geen berekeningen uitvoeren. Door grid computing toe te passen kan de enorme stroom aan data verspreid worden over de in het grid aange-


sloten computers die te vinden zijn in onder andere Engeland, Duitsland, Frankrijk en Nederland. Daarnaast is ook al een aantal commerciële computing grids bekend. Een voorbeeld hiervan is de manier waarop Charles Swab, een in Amerika gevestigde effectenmakelaar, een specifiek risico in de portfolio van een klant kan herberekenen in een paar seconden in plaats van een paar minuten. Het bedrijf maakt hierbij gebruik van bestaande berekeningstechnieken/architecturen. Men doet die door de berekening uit te laten voeren in een cluster van computers (Linux servers, DB2 databases en WebSphere middleware en Globus Toolkit v2.0). Een andere manier om dit te bewerkstelligen is door gebruik te maken van de tijd dat een computer inactief (idle) is voor het parallel verwerken van berekeningen of jobs. Alhoewel er geen wetenschappelijke onderzoek is over de niet gebruikte capaciteit van computers, beweren bedrijven dat computers en servers in bedrijfsnetwerken niet volledig benut worden voor 70 tot 95 procent van de tijd dat ze aan staan. Door het samenvoegen van ongebruikte capaciteit wordt het mogelijk om een virtuele supercomputer te bouwen. Verschillende spelers in de farmaceutische industrie gebruiken deze ongebruikte CPU-cycles om mee te werken aan het DDP project (Drug Discovery Process). In dit project worden 10.000 mogelijkheden getest – DNA-structuren, RNA-vertalingen naar aminozuren et cetera – die vele dagen in beslag zouden nemen. Door gebruik te maken van grid computing kunnen deze berekeningen in een aantal uur worden uitgevoerd. Een bestaand voorbeeld is het myGrid intiatief in Engeland (12, Stevens, 2004). Data grid

Een data grid is een grote grid waarin data kunnen worden opgeslagen. In vergelijking met een Storage Area Nework (SAN), is een data grid gebaseerd op hardware en software van verschillende leveranciers en verschillende besturingssystemen. Een goed voorbeeld van een bekende toepassing is Google Inc’s Gmail emailserver. Deze geeft email gebruikers een emailbox van 2 Gigabyte. Door 15.000 Linux X86 servers in sets van 1000 te clusteren, heeft Google waarschijnlijk een van de grootste clusters in de wereld gerealiseerd (11, Mellor 2004). Net zoals vele andere IT ontwikkelingen is grid computing gebaseerd op kennis uit het verleden. Voor het concept van grid computing is de kennis op het gebied van netwerken, protocollen, IT-architecturen en het ondersteunen van bedrijfsprocessen gecombineerd. Het is dus iets nieuws als we kijken naar de concepten en de filosofie maar niet als we kijken naar de technologie die wordt toegepast. Grid computing vs. cluster computing In een cluster worden de ‘nodes’ (knooppunten) aan elkaar gekoppeld door een Local Area Network (LAN) of andere vormen van netwerken. De communicatie verloopt synchroon en de architectuur wordt gekarakteriseerd door

gedeelde geheugentoegang en parallelle input/output van systemen. De ‘nodes’ (knooppunten) in een cluster lijken op elkaar (zelfde operating systeem en de zelfde hardware). Tot slot wordt de aansturing van het cluster local uitgevoerd en kan eenvoudig naar een bron/resource worden gestuurd (4, Foster, 1999), (5, Foster, 2002). Grids daarentegen, zijn niet noodzakelijkerwijs gebonden aan de fysieke grenzen van organisaties en kunnen dus over/ door meerdere organisaties heen lopen. De ‘nodes’ vormen een heterogeen netwerk met verschillende hardware en software. Dat sluit overigens niet uit dat clusters onderdeel kunnen zijn van een grid. In tegendeel, clusters kunnen een enorme bijdrage leveren aan het grid. Wat zijn de voor- en nadelen van grid computing? Nadelen

Voordat grid computing breed kan worden ingezet moeten er nog een aantal hordes genomen worden, waaronder: • beschikbaarheid van IT personeel dat kan werken met grid technologie; • het ontwikkelen/toepassen van standaarden; • het meer volwassen worden van technologie; • software die aangepast kan worden voor toepassing in grid omgevingen; • ontwikkelen van methodiek voor het bepalen van vergoeding voor het gebruik van software (licenties). In een rapport van Deloitte (13, Deloitte 2004) zijn de resultaten van een onderzoek onder CIO’s in Europa weergegeven. Eén van de problemen waar men tegenaan loopt voordat grid computing kan worden geïmplementeerd is de beschikbaarheid van IT personeel dat kan werken met grid technologie. In hetzelfde onderzoek concludeert Deloitte dat het ontbreken van standaarden een groot probleem is, net zoals de onvolwassen status van de huidige technologie. Veel organisatie gebruiken de Globus Toolkit om een grid te implementeren (10, Ferreira 2003). De laatste twee nadelen zijn software gerelateerd. Een van de nadelen is het feit dat niet alle software aangepast kan worden om in een grid omgeving toegepast te kunnen worden. Er moet een vorm van parallelle verwerking mogelijk zijn en rekentaken moeten opgedeeld kunnen worden. Steeds meer artikelen verschijnen, die beschrijven hoe grid applicaties het beste kunnen worden ontwikkeld. Traditionele software licentieovereenkomsten worden meestal gebaseerd op het aantal gebruikers van de software of het aantal computers waarop de software is geïnstalleerd. In een grid omgeving kan dit concept niet worden toegepast omdat er in een grid bijvoorbeeld meer dan 25.000 computers zijn aangesloten die gebruik maken van de software. Hierdoor zouden de kosten van licenties voor organisaties buitengewoon hoog zijn. Een mogelijke oplossing hiervoor is de toepassing van een staffeltechniek op basis van het aantal knooppunten (nodes) in het netwerk.


Voor de eerste 50 nodes waarop de software draait wordt bedrag x aan licentiekosten in rekening gebracht en voor iedere 50 nodes daarboven, neemt het licentiebedrag af met 20%. Voordelen

Ondanks de nadelen zijn er op dit moment ook al een aantal voordelen, waaronder: • vergrote van de efficiency van de inzet van computers; • concurrentievoordeel; • kostenbesparing; • Schaalbaarheid. Efficiency Grid computing zorgt er voor dat computers samen werken. Veel bedrijven beschikken over ongebruikte computercapaciteit (CPU cycles). De afgelopen jaren hebben bedrijven miljoenen geïnvesteerd in serverparken en desktops. Onderzoek toont aan dat van servers slechts 10% van de beschikbare capaciteit wordt gebruikt. Van desktops wordt slecht 5% van de beschikbare capaciteit gebruikt (3, Mutka / Liveny 1991). Concurrentievoordeel In het vorige hoofdstuk zijn de concurrentievoordelen al besproken van het Google concept (de 2 gygabite mailbox). Kostenbesparing In een periode van besparingen is het goed om te weten dat er technieken beschikbaar zijn die meer leveren met dezelfde infrastructuur. Uit onderzoek van Gartner is naar voren gekomen dat bij een opsplitsing van de totale uitgaven aan IT (per categorie), 25% van het totale IT-budget wordt besteed aan hardware. Een gebied waar dus veel besparingen mogelijk zijn. Schaalbaarheid Een goed voorbeeld van grid computing is de schaalbaarheid. Extra nodes (knooppunt) kunnen worden toegevoegd aan het grid doormiddel van software, en het grid doet de rest automatisch. Technieken zoals ‘hot swap’ (toevoegen en verwijderen van servers) in server farms zijn vergelijkbaar maar het voordeel van grid is dat operatingsystemen of hardware niet identiek hoeven te zijn. Het is de grid software die daarvoor zorgdraagt. Grid computing: beveiliging, assurance and IT-audit aspecten Voordat we in deze paragraaf in gaan op een tweetal gebieden waarop asurrance kan worden verkregen inzake een grid omgeving, wordt eerst een definitie van assurance gegeven. De definitie van prof. Dr. K. Mollema wordt assurance als volgt gedefinieerd:

‘…Giving insight in violations of the quality of an object and in probabilities that these may occur, in such a way that it becomes evident that a predefined standard is or isn’t met…’ Een assurance-opdracht is een opdracht waarbij een accountant of auditor een conclusie formuleert die is bedoeld om het vertrouwen van beoogde gebruikers, niet zijnde de verantwoordelijke partij, in de uitkomst van de evaluatie van of de toetsing van het object van onderzoek ten opzichte van de criteria te verstrekken. De uitkomst van de evaluatie of de toetsing van het object van onderzoek is de informatie die het gevolg is van de toepassing van de criteria op het object van onderzoek. In relatie tot grid computing gaat het bij een assuranceopdracht dus over het identificeren van de risico’s van een grid omgeving die impact hebben op de controledoelstelling, om vervolgens op basis van een normenkader vast te stellen of voldoende maatregelen zijn getroffen om de risico’s te mitigeren. Een belangrijk hoofdstuk in het Blueprintboek (8, Foster 1999) gaat over het assurance-vraagstuk en hoe beveiligingsmaatregelen en audits een rol spelen in de grid omgevingen. Een van de eerste beveiligingsrisico’s die worden beschreven gaat over hacking. Het risico bestaat dat hackers proberen om toegang te krijgen tot het grid. Ook kunnen hackers een ‘denial of service attack’ uitvoeren op een grid. Voorbeelden van dergelijk hackpogingen zijn reeds bekend. In maart 2006 werd een Sun Microsystem Grid onderuit gehaald door een ‘denial-of-service attack’. Deze testomgeving grid word door Sun gebruikt om klanten bekend te maken met toepassingen van grids. In de volgende paragraaf worden twee voorbeelden van maatregelen besproken die de betrouwbaarheid van grid omgevingen moeten vergroten. Logische toegangsbeveiliging In een grid omgeving zijn methoden voor logische toegangsbeveiliging anders dan die in de meer traditionele omgeving waar auditors onderzoek doen. In bijvoorbeeld een Unix omgeving worden door de leidinggevende gebruikers accounts aangemaakt om er voor te zorgen dat: • gebruikers geïdentificeerd kunnen worden en verantwoordelijk kunnen worden gehouden voor de acties die zij uitvoeren op de Unix omgeving; • gebruikers niet te veel rechten krijgen door ze in gebruikersgroepen te plaatsen, die rechten krijgen binnen de Unix omgeving en waarvoor security policies gelden. Deze manier van logische toegangsbeveiliging werkt in een domein maar niet wanneer er sprake is van meerdere domeinen die via bijvoorbeeld via een grid aan elkaar gekoppeld zijn (14, Butt e.a). Hoe moet bijvoorbeeld een node in het grid een gebruiker autoriseren die niet bekend is in het domein waartoe de gebruiker toegang wil krijgen om bijvoorbeeld gebruik te maken van rekencapaciteit of andere resources ergens in het grid?


Een manier om hiermee om te gaan in een grid omgeving is het zogenaamde role based access control (RBAC). Bij de toepassing van RBAC krijgt de gebruiker, bijvoorbeeld een computer, een server of een cluster, eigenschappen mee (attributes). Op basis van deze eigenschappen wordt een beslissing genomen of een gebruiker/server, toegang krijgt (15, Chadwick 2005). Logging Een manier om applicaties en operating systemen te beveiliging is door het aanzetten van logs en audit trails. De log wordt weggeschreven in een beveiligde omgeving waar alleen beveiligingsfunctionarissen toegang toe hebben. In de log wordt vastgelegd wie wanneer heeft aangelogd en wat hij/zij heeft gedaan. Door de manier waarop een grid omgeving functioneert, is het minder eenvoudig om op een plek een audit functie in te richten die de log files van de toegang tot het grid kan controleren. In een grid omgeving moet daarom de audit functie op meerdere plekken worden belegd. Eén van de mogelijke oplossingen is om gebruik te maken van beschikbare informatie in het grid. In een data grid verstuurd een user interface (UI) een job via een Resource Broker (RB) die vervolgens de job doorstuurt naar een Computing Element (CE). Op het niveau van de Resource Broker zou IP- informatie van de User Interface verkregen kunnen worden. Het risico bestaat dat het IP-adres wordt gemanipuleerd (Engels: spoofing) en het dus niet mogelijk is om de identiteit van een persoon te achterhalen. Als grid computing op groter schaal wordt toegepast zal de vraag naar assurance en risk control toenemen. Dat zal de positie van de IT-auditor veranderen. Als grid computing breder wordt toegepast zal de IT-auditor een belangrijkere rol gaan spelen rondom assurance en risico management. Meer dan ooit zal bij de ontwikkeling van grid informatie technologie, beveiliging een belangrijke rol spelen. Met dit in het achterhoofd zal het duidelijk zijn dat IT-auditors betrokken moeten worden op een plek waar ze thuis horen: ‘on the forefront of Information Technology’. Conclusie De ondertitel van dit artikel/onderzoek bevatte de vraag of grid computing een bevlieging-, een feit of fictie is. Om een goed antwoord te kunnen geven werden drie centrale vragen geformuleerd. In dit artikel is een overzicht geschetst over wat grid computing en hoe het zich heeft ontwikkeld van verschillende manieren van het uitvoeren van berekeningen (computing) tot een filosofie/visie vandaag de dag. Op basis van de literatuur die gebruikt is voor dit onderzoek, mag duidelijk zijn dat grid computing een filosofie is. Veel onderzoekers hebben grid computing gedefinieerd maar er is nog steeds geen eenduidige definitie voorhanden. Om dit hiaat te vullen stelde Ian Foster in 2002 een 3-punts checklist op

(16, Foster, 2002). In deze checklist, waarin hij spreekt over: ‘…using standard, open, general-purpose protocols and interfaces…’, is misschien wel het belangrijkste verschil gelegen tussen grid computing en andere vormen van snelle berekeningen (high performance computing) zoals cluster computing. Door dit te beschrijven elimineerde hij ook de meer commercieel getinte termen zoals: ‘on demand computing’ en ‘utility computing’. Dat grid computing zeker geen fictie is, werd duidelijk door de voorbeelden die zijn genoemd. In de academische wereld wordt grid computing steeds meer toegepast. Op sommige onderzoeksgebieden is men tot de conclusie gekomen dat men niet meer zonder kan. Als voorbeelden hiervan zie je dat er in de financiële wereld en farmaceutische industrie een sterke behoefte is om de toepassing van het concept grid computing verder te ontwikkelen. Niet alleen om een berekening sneller uit te kunnen voeren (zie voorbeeld in van de effectenhandelaar) maar ook als een concurrentievoordeel (zie voorbeeld Drug Discovery Process en Google met Gmail). De laatste centrale vraag ging over de invloed die grid computing heeft op het vakgebied IT-Auditing. De belangrijkste conclusie is dat IT-auditors moeten begrijpen generieke kennis van grid computing zouden moeten hebben als zij hiermee in audits worden geconfronteerd. Grid computing is op meerdere vlakken verschillend van IT- architecturen waar we vandaag de dag mee te maken hebben. Daarom kunnen de maatregelen die we vandaag de dag tegen komen niet een op een gebruikt worden in een grid omgeving. De toegevoegde waarde die de IT-auditor kan leveren in het assurance en security vraagstuk schept nieuwe mogelijkheden. De IT-auditor zal een belangrijke rol gaan spelen bij bedrijven die grid computing willen gaan toepassen. De complexiteit van de IT objecten neemt toe door het toepassen van grid computing. Hierdoor moeten complexere controls worden ontworpen om de risico’s ten aanzien van integriteit en vertrouwelijkheid te mitigeren en de beveiliging van grid systemen te vergroten. De toepassing van grids kan een bijdrage leveren in het reduceren van de totale kosten van IT. Organisaties die samen van een grid gebruik maken kunnen voor een deel van de totale benodigde rekencapaciteit gebruik maken van elkaars rekencapaciteit (CPU cycles) via het grid. Bedrijven zijn echter afwachtend omdat grid computing ook veel nadelen met zich mee brengt, waaronder de kennis van beschikbaar personeel en de onvolwassen technologie en het ontbreken van standaarden. Om van grid computing een ‘fact to happen’ te maken, zal verder gewerkt moeten worden aan het verder ontwikkelen van kennisstandaarden voor integratie en business cases voor haalbare, rendabele en competatieve toepassingen. ■


Bijlage 1 – Gehanteerde literatuur

9. Foster, I. / Kesselman, C. / Tuecke, S., ‘The Anatomy of the Grid: Enabling

1. Fenn, J. / Linden, A., ‘Gartner’s Hype Cycle Special Report for 2005’, Research, 5 August 2005, ID G00130115, 7 pages.

Supercomputer Applications, 1-25, 2001.

2. Brin, S. / Page, L., ‘The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine’, Stanford University, 1998.

10. Ferreira, L., ‘Introduction to Grid Computing with Globus’, O’Reilly, 2003.

3. Kleinrock, “’nternet predecessor turns 30’, CNN.com, September 1999, webpage.

11. Mellor, C., ‘Want to know how Gmail works?’, Techworld.com, 7 April 2004, website.

4. Foster, I. / Kesselman, C., ‘The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure’, Kaufmann, 1999, 733 pages.

12. Stevens, R. / McEntire, R. / e.a., ‘myGrid and the drug discovery process’, BIOSILICO Vol. 2, No. 4 July 2004, 9 pages.

5. Foster, I. / Kesselman, C. / Nick, J. / Tuecke, S., ‘The physiology of the grid’, Global Grid Forum, 2003.

13. Deloitte & Touche, ‘Tapping the hidden power of the grid’, September 2005, 2 pages.

6. Nemeth, Z. / Sunderam, V., ‘Characterizing Grids: Attributes, Definitions, and Formalisms’, Journal of Grid Computing, 2003. 7. Finkelstein, A. / Gryce, C. / Lewis-Bowen, J., ‘Relating Requirements and Architectures: A Study of Data-Grids’, Journal of Grid Computing, 2004, 16 pages.

14. Butt, R.A. / Adabala, S. / Kapdia, N.H. et. Al., ‘Grid computing portals and security issues’, Journal of Parallel and Distributed Computing, 2003, 9 pages. 15. Chadwick, D., ‘Authorisation in Grid computing’, Information Security Technical Report, 2005, 8 pages.

8. Zhuge, H., ‘China’s E-Science Knowledge Grid Environment’, IEEE Computer Society, January-February 2004, 4 pages.

Scalable Virtual Organizations’, International Journal of

16. Foster, I., ‘What is the grid? A three point checklist’, Gridtoday, 2002, webpage.


Compleet werkt beter

Elsevier FiscaalTotaal. Alle fiscale antwoorden op een rij. Soms is het overduidelijk dat iets niet compleet is. Maar zo eenvoudig is het niet altijd voor fiscaal professionals. Kies daarom voor Elsevier FiscaalTotaal. Dan heeft u altijd alle fiscale informatie en actualiteiten snel, eenvoudig en gesorteerd op uw scherm. Vanuit één bron, één handige site. Met uw eigen aantekeningen. Dat bespaart u kostbare zoektijd. Bovendien weet u zeker dat u kwalitatief en compleet advies geeft. Ontdek het zelf op www.fiscaaltotaal.nl.

Elsevier Fiscale Media

De vraag rijst waarom het interessant is nog over grid

Recommend Documents