Đề tài Grid computing & E-science

Trường Đại Học Bách Khoa TP.HCM
Khoa : Khoa Học Máy Tính

BÁO CÁO MÔN HỌC
Đề tài :
GRID COMPUTING & e-SCIENCE
------o0o------
Giảng viên : TS. Phạm Trần Vũ
Nhóm thực hiện :
Ngô Quang Huy 09070444
Nguyễn Ngọc Lễ 09070448
Mai Phúc Tiến 09070468
TP Hồ Chí Minh: 6-2010
Grid Computing & e-Science
Mục lục
2
Grid Computing & e-Science
Chương 1: e-Science là gì?
Thuật ngữ e-Science xuất hiện đầu tiên ở Anh từ năm 2000, qua quá trình trao đổi, giao lưu tại
nhiều Hội thảo quốc tế đến nay đã trở thành một khái niệm khá phổ biến được một số nước chính
thức sử dụng từ năm 2004, trong đó có nhiều quốc gia khu vực Đông nam Á như Singapore, Thái
land, .... Theo GS. Tony Hey, Giám đốc dự án, thì e-Science chính là một hạ tầng cơ sở cho các
ngành khoa học phát triển (e-Infrastructure), nhờ vào khả năng cung cấp kết nối và các dịch vụ
tính toán, truy cập thông tin, ứng dụng ngày càng rộng lớn mà CNTT đang đem lại cho các nhà
khoa học. Theo một nghĩa nào đó, hạ tầng e-Science có thể đồng nghĩa với mạng lưới (Grid), đó là
tập hợp của các dịch vụ trung gian, vận hành trên nền tảng của hệ thống mạng toàn cầu, băng
thông rộng, hiệu năng cao, có khả năng hỗ trợ cộng đồng nghiên cứu và các phát minh, sáng tạo.
1.1. Nguồn gốc
Từ khi máy tính xuất hiện lần đầu tiên, con người luôn luôn cố gắng cải tiến, nâng cấp, biến nó
thành các cỗ máy ngày càng mạnh mẽ. Đây là mong muốn của mọi người sử dụng máy tính cá
nhân, và cũng là mong muốn của các tổ chức với những chiếc máy được tạo ra chỉ để dùng cho

nghiên cứu khoa học. Một chiếc máy tính, một mình nó, không thể đảm đương việc thu thập, lưu
trữ, và phân tích dữ liệu được thu thập bởi một nghiên cứu khoa học. Do đó, sự phát triển của e-
Science là rất quan trọng.
Mối liên hệ của các thông tin khoa học đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu, đây là điều chỉ có e-Science
mới có khả năng đáp ứng. Khi loài người cố gắng khám phá những tri thức mới, hay hiểu rõ về
những gì họ đang nghiên cứu, yêu cầu về công nghệ cũng ngày càng cao.
1.2. Máy tính trở thành một phần của khoa học
Mối liên hệ giữa KHMT, CNTT và các ngành khoa học khác
Máy tính giờ đây không chỉ là một công cụ phục vụ khoa học. Nó đã trở thành một phần của khoa
học. Khoa học máy tính hiện không chỉ nói về phần cứng hay phần mềm mà còn về các đại
dương, ngôi sao, tế bào ung thư, protein và mạng lưới bạn bè. Ken Birman, Giáo sư khoa học máy
tính Đại học Cornell (Mỹ), nói ngành học của ông đang trên đường trở thành “một ngành khoa học
của vũ trụ”, một cơ cấu làm nền tảng cho mọi ngành khác, bao gồm các ngành khoa học xã hội.
Bản chất của vấn đề ông Birman khẳng định là máy tính đã biến đổi từ một công cụ phục vụ
khoa học thành một phần của khoa học. Và những diễn tiến gần đây trong giới khoa học phần nào
đã cho thấy điều này.
3
Grid Computing & e-Science
“Các nhà sinh vật học hệ thống” tại trường Y Harvard đã phát triển một “ngôn ngữ máy tính”
gọi là “Little b” dùng để lập mô hình các tiến trình sinh học. Ngôn ngữ này biết suy luận về dữ liệu
sinh học, học hỏi từ nó và tích hợp những gì đã học vào trong những mô hình mới và những dự
báo về hành vi của tế bào. Các tác giả gọi loại ngôn ngữ này là một “người cộng tác khoa học”.
Trong khi đó, bộ phận nghiên cứu của Microsoft – Microsoft Research (MSR) – đang hỗ trợ
một nhóm trường đại học Mỹ và Canada xây dựng một trạm quan sát khổng lồ dưới biển ở ngoài
khơi gần bờ biển bang Washington (Mỹ). Dự án Neptune này sẽ kết nối hàng ngàn bộ cảm biến
hóa học, địa lý và sinh vật học trên hơn 1.600 km sợi cáp quang và sẽ liên tục truyền dữ liệu đến
các nhà khoa học trong khoảng thời gian đến 10 năm.
Các nhà khoa học sẽ có thể kiểm chứng những học thuyết của mình bằng cách xem xét dữ liệu
thu thập được, bên cạnh đó, những công cụ phần mềm mà MSR đang phát triển sẽ tìm kiếm những
khuôn mẫu và sự kiện mà các nhà khoa học không tiên liệu được, và gửi cho họ những phát hiện

này.
Dự án Neptune được sự hỗ trợ của bộ phận nghiên cứu
của Microsoft – Microsoft Research (MSR).
Các nhà nghiên cứu tại trường Y Harvard và Đại học California, trong một cuộc nghiên cứu,
đã dùng phương pháp phân tích thống kê để tìm kiếm dữ liệu về bệnh tim của 12.000 người và biết
rằng chứng béo phì có vẻ “lây lan” thông qua các mối quan hệ xã hội. Trong khi đó, các nhà khoa
học máy tính và sinh vật học cây trồng tại Đại học Cornell phát triển một thuật toán để lập và phân
tích bản đồ ba chiều của protein khoai tây.
Những ứng dụng nói trên hầu như không có điểm chung nào, nhưng chúng đại diện cho một
loại vấn đề khoa học liên quan đến một khối lượng lớn dữ liệu thực nghiệm phức tạp. Trong thực
tế, những loại thông tin thô này quá nhiều đến nỗi các nhà khoa học thường không biết bắt đầu tìm
hiểu từ đâu. Khoa học máy tính đang chỉ cho họ đường đi.
1.3. e-Science là gì?
Có nhiều định nghĩa, quan điểm khác nhau về e-Science. Chúng tôi sẽ trình bày quan điểm của
nhiều chuyên gia về e-Science để người đọc có được cái nhìn rộng hơn về khái niệm mà chúng tôi
đang trình bày.
Theo wikipedia: “e-Science là khoa học đòi hỏi sự tính toán với cường độ cao, được thực thi
thông qua môi trường mạng phân tán hay là khoa học sử dụng các tập dữ liệu khổng lồ, đòi hỏi
tính toán lưới. e-Science bao gồm các công nghệ cho phép sự cộng tác phân tán”.
Thuật ngữ e-Science được John Taylor, tổng giám đốc của Phòng khoa học và công ghệ của
Liên Hiệp Anh đưa ra vào năm 1999 và được dùng để mô tả một dự án với số vốn lớn tại Liên
Hiệp Anh, bắt đầu từ tháng 11-2000. Theo Taylor: “e-Science là sự cộng tác toàn cầu trong các
4
Grid Computing & e-Science
lĩnh vực chính của khoa học, và cơ sở hạ tầng tính toán thế hệ kế tiếp cho phép hiện thực điều
đó.”
Theo giáo sư Malcolm Atkinson, giám đốc NeSC tại Edinburgh và trung tâm e-Science quốc
gia của Liên Hiệp Anh: “e-Science là sự phát triển có hệ thống của các phương pháp nghiên cứu
đòi hỏi nhiều sự tính toán.” . Theo ông, e-science sẽ thay đổi cách con người làm việc, giúp giải
quyết các vấn đề nhanh hơn. Con người sẽ tập trung những nỗ lực của các cộng đồng khoa học,

huy động những dữ liệu được chia sẻ và sức mạnh tính toán để đối mặt với những thách thức cấp
bách. Một khi các trang web cho phép chúng ta chia sẻ thông tin, khoa học điện tử sẽ cho phép các
nhóm nghiên cứu cộng tác để biến dữ liệu thành thông tin và kiến thức.
Các công việc nghiên cứu phức tap, đòi hỏi nhiều thời gian và nỗ lực
Giáo sư Jon Kleinberg, Đại học Cornell, nói : “Một xu hướng đang ngày càng trở nên rõ ràng
là khoa học máy tính không còn là ngành cung cấp công cụ máy tính cho các nhà khoa học. Nó
thực sự trở thành một phần của cách thức các nhà khoa học xây dựng học thuyết và suy nghĩ về
những vấn đề của họ.” Theo ông Kleinberg, vai trò của thuật toán máy tính đối với khoa học trong
thế kỷ 21 cũng sẽ tương tự như vai trò của toán học (đối với khoa học) trong thế kỷ 20.
Giáo sư Kleinberg nói thêm rằng kho dữ liệu khổng lồ trên Internet sẽ thay đổi thực tiễn của
những ngành khoa học liên quan đến hành vi con người. Theo lý giải của ông, số lượng dữ liệu
khổng lồ và các phương pháp phân tích mới hiện nay đồng nghĩa với việc các nhà khoa học sẽ
không còn phải lập công thức chi tiết về những học thuyết và mô hình rồi kiểm chứng chúng trên
dữ liệu thực nghiệm.
Tony Hey, Phó chủ tịch bộ phận nghiên cứu bên ngoài của Microsoft, đã nói về e-Science như
một tập hợp những công nghệ dùng để hỗ trợ những dự án khoa học có lượng dữ liệu khổng lồ
(thường được phân phối), có dữ liệu và nhiều người cộng tác kết nối với nhau, hay có sự tham gia
của nhiều ngành khoa học, bao gồm ngành khoa học máy tính. Những dự án này, theo ông, thường
rất phức tạp, và các công cụ, thuật toán, học thuyết của khoa học máy tính có thể giúp sắp xếp và
làm rõ chúng.
Ông Hey cho rằng chúng ta hiện đang tiến vào kỷ nguyên “khoa học tập trung vào dữ liệu”
(data-centric science). Bản chất của ngành khoa học này là tập hợp dữ liệu, thường với số lượng
lớn và từ nhiều nguồn khác nhau, rồi khai thác chúng để biết được những nội dung vốn sẽ không
5
Grid Computing & e-Science
bao giờ xuất hiện nếu công việc này được làm thủ công hoặc từ việc phân tích bất kỳ một nguồn
dữ liệu đơn lẻ nào.
Kỷ nguyên của khoa học tập trung vào dữ liệu
Roger Barga, một nhà nghiên cứu tại MSR, đang phát triển những công cụ cho e-Science –
ngành mà ông gọi là “in silico science” (tạm dịch là khoa học được thực hiện bên trong máy

tính”). Theo ông, có hai diễn tiến công nghệ đang thúc đẩy khoa học điện tử phát triển.
Trước hết, khả năng thu thập dữ liệu của chúng ta đã vượt xa khả năng phân tích chúng bằng
những công cụ truyền thống. Thứ hai là sự xuất hiện của những công cụ cải thiện khả năng nhận
biết khuôn mẫu và sự học hỏi của máy – những thuật toán có thể cải thiện theo thời gian khi chúng
tiếp xúc ngày càng nhiều với dữ liệu mà không cần đến sự lập trình của con người – và những
cách thức mới để tổ chức, truy xuất và khai thác lượng dữ liệu khổng lồ.
Tổng kết lại, e-Science là một khái niệm dựa trên những gì khoa học đang làm để phát minh ra
những cái mới, cải tiến, phát triển những vấn đề hiện tại trong mọi ngành, lĩnh vực. Khi công nghệ
mà các nhà khoa học sử trong nghiên cứu ngày càng quy mô, phức tạp, yêu cầu về khả năng lưu
trữ dữ liệu cũng phát triển tương ứng. e-Science là một công cụ cho phép các nhà khoa học lưu trữ,
biểu diễn, phân tích và chia sẻ dữ liệu của họ với các nhóm nghiên cứu khác. e-Science giữ một
vai trò qua trọng trong mọi mặt của nghiên cứu khoa học, bắt đầu với các nghiên cứu dựa trên các
giả thiết tiềm năng, thử nghiệm thông qua mô phỏng, thử nghiệm có điều khiển một cách hệ thống,
thu thập dữ liệu từ các bộ phận cấu thành và giải thích các dữ liệu khác biệt, không mong muốn.
1.4. e-Science, CyberInfrastructure, hay e-Research?
Thuật ngữ e-Science gần như, nhưng không hoàn toàn, đồng nghĩa với thuật ngữ
CyberInfrastucture. Trong khi e-Science xuất xứ từ UK và châu Âu, CyberInfrastucture bắt nguồn
từ US. Cả hai thuật ngữ đều đề cập đến việc sử dụng các công nghệ tính toán dựa trên môi trường
mạng để hỗ trợ sự cộng tác và cải tiến các phương pháp trong nghiên cứu khoa học. Trong khi e-
Science chú trọng hơn đến nghiên cứu khoa học, thì CyberInfrastructure bao gồm cả các lĩnh vực
ngoài khoa học, nhấn mạnh đến sự kết hợp giữa các nguồn tài nguyên siêu tính toán và sự cách
tân.
Một số nhà nghiên cứu khác lại thích sử dụng một thuật ngữ khác: e-Research. e-Research là
sự mở rộng của e-Science và CyberInfrastructure, bao gồm các lĩnh vực khác như khoa học xã hội
và con người. e-Research nhấn mạnh đến việc sử dụng công nghệ thông tin để hỗ trợ các phương
thức nghiên cứu hiện tại và tương lai.
6
Grid Computing & e-Science
Các đặc điểm chính của e-Research bao gồm:
• Sự cộng tác.

• Sử dụng công nghệ tính toán lưới.
• Tập trung vào dữ liệu.
1.5. Sự hoạt động của e-Science
e-Science không chỉ là một phương thức gộp các cá nhân lại để hoàn thành được mục tiêu. Khi
phần mềm máy tính trở nên quá phức tạp và dữ liệu cần cho các nghiên cứu khoa học quá lớn, cần
có các dự án e-Science với nhiều nhóm lớn, bao gồm các cá nhân từ nhiều ngành khác nhau. Các
nhóm điển hình bao gồm các trường đại học, các cơ quan chính phủ, phòng nghiên cứu. Dự án e-
Science tại Liên Hiệp Anh là một ví dụ, với các nhóm như National Grid Service và The North-
East Regional e-Science Centre cung cấp nền móng cho sự phát triển khoa học. Nâng cao khả năng
của máy tính là cách duy nhất giúp các nghiên cứu khoa học trên phát triển.
e-Science Portal
• Những đặc điểm, tính chất mà một ứng dụng e-Science cần có:
• Lưu trữ: Một hệ thống cần phải có khả năng lưu trữ và xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ
một cách hiệu quả với thời gian hợp lý.
• Quyền sở hữu: Các bên liên quan cần được bảo lưu quyền sở hữu về những nội dung và
khả năng xử lý của họ. Tuy nhiên cũng cần phải cho phép người khác truy cập dưới các
điều kiện và hoàn cảnh thích hợp.
• Nguồn gốc: Việc lưu trữ các thông tin đáng tin cậy cho phép sử dụng lại các kết quả, thử
nghiệm, hay cung cấp bằng chứng về việc có được các thông tin đó.
• Trong suốt: Người dùng cần có khả năng tìm ra, truy cập và xử lý các nội dung liên quan
bất cứ khi nào chúng xuất hiện trên Grid mà không cần biết nó nằm ở đâu.
• Cộng đồng: Phải cho phép hình thành, hoạt động, và giải tán các cộng đồng ảo với
những tiêu chuẩn giới hạn thành viên và điều khoản hoạt động.
7
Grid Computing & e-Science
• Kết hợp: Thông tin cần phải được kết hợp từ nhiều nguồn, bằng nhiều cách khác nhau
theo nhu cầu của người dùng. Các mô tả về nguồn gốc, nội dung sẽ được dùng để kết hợp
nên các thông tin đầy đủ nghĩa.
• Hội nghị: Đôi khi việc nhìn thấy các thành viên khác của một hội nghị, các mô hình,sự
hiển thị của những gì đang được thảo luận sẽ rất hữu dụng.

• Chú giải: Từ việc ghi nhận thông tin cho đến xuất bản các phân tích, cần thiết phải có
các chú giải để làm giàu thêm mô tả về các nội dung số. Các siêu nội dung này có thể áp
dụng cho dữ liệu, thông tin, hay tri thức và phụ thuộc vào cách diễn giải quy ước.
• Quy trình: Để hỗ trợ quá trình ban hành và tự động hóa các xử lý, hệ thống cần mô tả về
các xử lý đó.
• Thông báo: lời nhắc về việc có các thông tin mới tới cho phép thông báo cho người dùng
và bắt đầu quá trình xử lý tự dộng.
• Hỗ trợ quyết định: Các kỹ thuật viên, nhà khoa học cần được cung cấp các thông tin và
gợi ý xác đáng về vấn đề của họ.
• Bảo lưu tài nguyên: Cần làm cho quá trình bảo lưu tài nguyên trở nên dễ dàng. Điều này
áp dụng cho các dụng cụ thí nghiệm, sự cộng tác (hội nghị…), và sắp xếp tài nguyên cho
quá trình mô phỏng.
• An ninh: Có những yêu cầu về xác thực, mã hóa, và tính riêng tư với sự tham gia của
nhiều tổ chức. Và các yêu cầu này cần được xử lý với sự can thiệp thấp nhất của con
người.
• Tin cậy: Hệ thống trông có vể đáng tin cậy nhưng thật ra có cần xử lý những lỗi và ngoại
lệ ở nhiều mức khác nhau, bao gồm cả quy trình thực hiện.
• Video: Cả video trực tiếp và được lưu trữ đều có vai trò nhất định, nhất là khi các video
này được làm giàu thêm bởi các siêu nội dung liên quan tạm thời.
• Phòng thí nghiệm thông minh: Một ví dụ: khi các dụng cụ dò ra các mẫu (như thẻ
barcode hay thẻ RFID), nhà khoa học dùng các thiết bị di động để ghi lại, và sự hiện hình
hóa có thể được thực thi trong phòng thí nghiệm. Các công cụ từ xa có thể cho biết sự tồn
tại của chúng, kết hợp với nhau, và thông báo về nội dung mà chúng nhận được.
• Tri thức: Tri thức hoạt động như một bộ phận quan trọng của e-Science. Ví dụ như: tìm
kiếm tài liệu, con người, và các thiết kế thực nghiệm trước đó, chú thích cho các phân
tích được đăng tải, và thiết lập phòng thí nghiệm cho con người.
• Sự phát triển: Hệ thống phải hỗ trợ sự phát triển mang tính cách mạng khi các nội dung
và kỹ thuật xử mới hiện hữu.
• Quy mô: Quy mô của sự cộng tác khoa học tăng lên cùng với sự phát triển của tính toán,
băng thông, khả năng lưu trữ, và độ phức tạp trong mối quan hệ giữa các thông tin.

1.6. Khát vọng mở rộng kho tri thức khoa học
e-Science là nhân tố cơ bản cho các phát triển trong khoa học. Khát vọng và mục tiêu của các nhà
khoa học ngày càng lớn, nhưng nếu thiếu e-Science, những ý tưởng đầy cảm hứng sẽ thất bại tại
chướng ngại đầu tiên. Một lý thuyết hay giả thuyết khoa học (bước khởi đầu trước khi tiến hành
bất cứ thí nghiệm nào) cũng đòi hỏi phải thu thập một lượng thông tin khổng lồ.
Nghiên cứu khoa học, hiển nhiên, đòi hỏi những các nhân chuyên nghiệp từ nhiều ngành khác
nhau. Tuy nhiên, cũng có các nghiên cứu đặc biệt chỉ yêu cầu các yếu tố đầu vào, tri thức, và kĩ
năng của các nhà khoa học trên thế giới. Điều này làm nổi bật khả năng của e-Science: cho phép
làm việc với khối lượng khổng lồ dữ liệu và thông tin trên thế giới.
8
Grid Computing & e-Science
1.7. Động lực cho sự phát triển
Nếu khoa học phát triển và các phát minh mới được tạo ra, e-Science chính là yếu tố kích thích,
thúc đẩy, động lực cho sự phát triển đó. Các nhóm nghiên cứu tại Liên Hiệp Anh vừa hoạt động
như các thực thể đơn lẻ, vừa tạo thành các nhóm để đáp ứng các cải tiến công nghệ cần thiết khi tri
thức, hiểu biết khoa học gia tăng. Còn rất nhiều vấn đề mà con người chưa giải quyết được. Ví dụ
như các dịch bệnh chưa có cách chữa trị, các hiện tượng bất thường đầy bí ẩn không thể giải thích
được, và các rào cản chưa thể vượt qua.
e-Science chính là động lực cho việc giải quyết các vẫn đề trên. e-Science cung cấp cho các
nhà khoa học, các nhà nghiên cứu một cấu trúc qua đó họ có thể làm việc để khám phá ra các tri
thức chưa được biết. Nếu không có khả năng lưu trữ dữ liệu, khả năng chia sẻ, liên hệ thông tin
trên toàn cầu, khoa học sẽ dẫm chân tại chỗ.
9
Grid Computing & e-Science
Chương 2: Mục tiêu của e-Science là gì?
e-Science là khái nhiệm chỉ các công nghệ hướng tới sự phát triển trong các ngành khoa học. Nếu
các nghiên cứu khoa học có thể tiến cao và xa hơn nữa, và đạt được những gì chúng ta đã nghĩ là
không thể, thì e-Science chính là cơ sở hạ tầng để đạt được điều đó. Nhiều cá nhân, nhà nghiên
cứu đang tiếp tục làm việc để đảm bảo các nhà khoa học đạt được mục đích của họ, bất kể chúng
khó tin đến đâu tại thời điểm hiện tại. Mặc dù các nhóm e-Science có thể có các mục đích khác

nhau, mục tiêu chung trên hết của họ là sử dụng e-Science như công cụ hàng đầu trong nghiên cứu
kỹ thuật và khoa học.
2.1. Mục tiêu của e-Science là gì?
Một trong các mục tiêu chính của cộng đồng e-Science là đảm bảo cho công nghệ máy tính tiếp
tục phát triển. Điều này nghe có vẻ dễ dàng, nhưng nó đòi hỏi rất nhiều nghiên cứu, thử nghiệm,
và học tập từ những thất bại để đạt được bất cứ cải tiến nào trong các lĩnh vực kỹ thuật từ laser
hair removal cho đến các lĩnh vực quan trọng hơn như điều trị ung thư. Cộng đồng khoa học phải
đối mặt với nhiều thách thức và câu hỏi cần phải được trả lời, điều mà họ không thể làm được nếu
thiếu các công nghệ, kỹ thuật cần thiết.
Do đó, nhiệm vụ của e-Science là giải quyết các mục tiêu trên. Các nhà khoa học, nghiên cứu,
các chuyên gia và các kỹ sư cần sự giúp đỡ của e-Science để mở rộng kho tri thức, hiểu biết về thế
giới, về vũ trụ của chúng ta.
2.2. Các mục tiêu chính
e-Science là một ngành kỹ thuật phức tạp, nhưng khả năng của nó là vô tận. Tuy nhiên, cần phải có
thời gian để đạt được những mục tiêu đề ra. Đây là lí do vì sao có nhiều nhóm ở Liên Hiệp Anh và
trên toàn thế giới đang tiếp tục tiến hành các hoạt động nghiên cứu để đạt được những thành tựu
công nghệ mới. Có một số mục tiêu chính, quan trọng mà các thành viên của e-Science cần đạt
được. Trong số đó, cần nhấn mạnh đến việc tăng khả năng lưu trữ, quản lý, và phân tích dữ liệu.
Điều này cho phép thử nghiệm các lý thuyết, giả thuyết ở một mức cao hơn. Một mục tiêu
khác là cải tiến khả năng thông tin, chia sẻ dữ liệu. Điều này khiến cho việc cộng tác giữa các
nhóm tốt hơn, và do đó cung cấp cái nhìn sâu hơn về các vẫn đề họ đang nghiên cứu. Mục tiêu
chung của e-Science là hỗ trợ cho sự phát triển của khoa học.
2.3. Các thế hệ tương lai
Cùng với sự phát triển của e-Science là việc đào tạo những e-scientist (tạm dịch là các nhà khoa
học điện tử) tương lai để đảm bảo vai trò của e-Science trong thế giới khoa học, và cũng để đảm
bảo rằng khoa học có những công cụ cần thiết để phát triển các học thuyết của nó. Họ, cũng như
những sinh viên, sẽ được giảng dạy đầy đủ về tính toán nâng cao, và sẽ được cung cấp cái nhìn sâu
hơn về những đòi hỏi của công nghiệp khoa học.
Nhờ đó, họ sẽ được trang bị ý tưởng về những gì cần và không cần cải tiến. Cộng đồng e-
Science cần tạo ra mối liên hệ trực tiếp giữa e-Science và các ngành công nghiệp liên quan, và

đảm bảo sự cộng tác giữa các đơn vị, cá nhân liên quan. Các hoạt động đơn lẻ sẽ dẫn đến sự không
thống nhất trong sự phát triển của tri thức khoa học, điều mà e-Science cần phải vượt qua.
10
Grid Computing & e-Science
Chương 3: e-Science trên thế giới
3.1. e-Science tại UK
Có rất nhiều nhóm và tổ chức trên toàn thế giới hình thành nên chương trình e-Science. Các thành
viên chính bao gồm các trường đại học, nhóm nghiên cứu và các cộng tác viên khác được tài trợ
bởi chính phủ. Mục tiêu của các nhóm như vậy là để phát triển chương trình e-Science nói riêng,
và qua đó cũng thúc đẩy sự phát triển của khoa học nói chung. Nghiên cứu về các lĩnh vực như vật
lý hạt đòi hỏi một cơ sở hạ tầng ở mức mà chỉ có e-Science mới có thể đáp ứng. Dự án e-Science ở
UK là một trong những dự án được đánh giá là khá thành công, được nhiều nơi trên thế giới tìm
hiểu và học tập. Dự án e-Science ở UK bao gồm rất nhiều nhóm sẽ được đề cập đến dưới đây.
3.1.1. Các nhóm e-Science tại UK
Các thành viên của dự án e-Science tại UK
• Các nhóm trong dự án e-Science ở UK bao gồm:
• Science & Technology Facilities Council – STFC - Hội đồng Cơ sở Khoa học và Công
nghệ của Anh. Cung cấp các dịch vụ hỗ trợ nghiên cứu khoa học ở UK và cả châu Âu. Bao
gồm các nhà nghiên cứu (trong các lĩnh vực như vũ trụ học, kinh doanh) và các phòng thí
nghiệm.Mục tiêu của STFC là đáp ứng được yêu cầu của các nhà nghiên cứu trên toàn thế
giới, với các yêu cầu rất lớn về tính toán.
11
Grid Computing & e-Science
• Oxford e-Research Centre – OeRC đáp ứng các nhu cầu về tính toán và kỹ thuật cho các
nhóm nghiên cứu ở đại học Oxford và cà các nhóm cộng tác khác khi tham gia vào dự án
e-Science ở UK. Tầm nhìn của OeRC là hướng tới sự đổi mới, cải tiến quá trình nghiên
cứu khoa học.
• National e-Science Centre - Các nhà nghiên cứu thuộc Trung tâm Khoa học điện tử quốc
gia (NeSC) tại thành phố Edinburgh (Scotland) có kế hoạch phát triển công nghệ máy tính
mới có tên gọi là hệ thống mạng Grid. Ðược xem như là Internet thế hệ 2, NeSC hy vọng

Grid sẽ giúp cho các tài nguyên máy tính khổng lồ trên khắp thế giới có thể được tận dụng
và chia sẻ để giúp giải quyết những thách thức lớn nhất trong các lĩnh vực như y tế, vật lý,
thiên văn học và chế tạo máy. Ngoài ra, các nhà nghiên cứu cũng hy vọng Grid sẽ đến
được với các cá nhân sử dụng máy tính tại nhà hay trong các lĩnh vực thương mại. Ðiều
này cho phép hình thành một phiên bản Internet mới cho phép thực hiện các phép tính
phức tạp thay vì chỉ tải dữ liệu. Kế hoạch trên được đưa ra vào thời điểm hơn 1.000 chuyên
gia máy tính trên khắp thế giới tập trung tại Edinburgh để tham dự Diễn đàn Toàn cầu về
Grid lần thứ 5.
• e-Science North West Centre - ESNW là một bộ phận nghiên cứu phần lớn từ đại học
Manchester, có liên hệ với các đối tác tài chính. Mục tiêu của họ là cung cấp cơ sở hạn tần
cho Grid, qua đó các nhóm nghiên cứu đa ngành có thể đạt được mục đích của họ. ESNW
được thành lập năm 2001, bao gồm các thành viên của School of Computer Science và
Research Computing Services.
• Cambridge e-Science Centre - CeSC được thành lập năm 2001, dựa trên Centre for
Mathematical Sciences. Mục tiêu của CeSC là cung cấp mạng lưới tính toán cho các cộng
tác viên nghiên cứu, hỗ trợ các nhà khoa học tại Cambridge, đạt được các cải tiến khoa học
thông qua các khái niêm tính toán truyền thống để thu được kỹ thuật lưu trữ mạnh hơn, tốt
hơn. Họ cộng tác với nhiều nhóm e-Science khác, bao gồm đại học Lancaster và IBM.
• London e-Science Centre - Trung tâm e-Science London (LeSC) bắt đầu hoạt động từ
tháng 9/2001, như một thành phần của Chương trình khung UK e-Science. Nhiệm vụ của
Trung tâm LeSC là nghiên cứu phát triển một số công nghệ hỗ trợ triển khai e-Science cho
các trường đại học, viện nghiên cứu ở London và vùng Đông Nam nước Anh. Cơ sở thành
lập LeSC dựa trên Trung tâm nghiên cứu về tính toán song song, một dự án hợp tác giữa
Đại học Imperial College và Công ty Fujitsu (1994-2000) và các nhóm nghiên cúu liên
quan đến Tính toán Hiệu năng cao của Trung tâm Tính toán song song của Imperial
College (thành lập từ năm 1996). Hiện nay Trung tâm LeSC trực thuộc Khoa CNTT
(Computing Department) của ĐH Imperial College. Trung tâm LeSC còn có trách nhiệm
quản lý toàn bộ hạ tầng mạng e-Science của Đại học Imperial College, bao gồm các máy
chủ tính toán mạng lưới, cổng thông tin e-Science Portal, hệ thống truy cập mạng lưới
(AccessGrid) có khả năng tổ chức Hội nghị truyền hình trên mạng Internet với với tham

gia đồng thời của 15 Trung tâm nghiên cứu khoa học khác nhau thuộc Anh, các quốc gia từ
Châu Âu, Bắc Mỹ, Châu Á – Thái bình dương đã triển khai hạ tầng AccessGrid dựa trên
nền Grid (mạng lưới).
• Welsh e-Science Centre - WeSC dựa trên Cardiff School of Computer Science tại đại học
Cardiff. Mục tiêu của WeSC là xây dựng và phát triển cơ sở hạ tầng cho e-Science qua đó
các nhóm nghiên cứu và cộng tác viên có thể đạt được các yêu cần tính toán của mình.
Mục tiêu của họ còn là phát triển e-Science tại xứ Wales và tây nam UK, và hợp tác với các
nhà kinh doanh và nghiên cứu.
12