960 grid system — это очень просто

Пример использования грид-систем


Пример грид-системы. Пользователь пытается получить доступ к данным на удаленных ресурсах в инфраструктуре

Пусть есть ученый, которого попросили проверить чьи-то новые полученные данные. Он начинает необходимые вычисления на удаленном сервере С. Начав исполняться, процесс на сервере С понимает, что ему необходима симуляция. Для этого он обращается к посреднику (на сервере D). Тот инициирует вычисления на серверах E и G, которые для получения необходимых параметров обращаются к серверу F.

Данный пример иллюстрирует следующие важные характеристики грид-систем.

Множество пользователей, как и набор ресурсов может быть большим и динамически меняться. Участники научного сообщества могут быть из разных организаций и меняться довольно часто, ресурсы могут изменять свои свойства. Вычисления могут охватывать разное число ресурсов в течение своего исполнения. Процессы исполнения могут общаться друг с другом, используя множество различных механизмов. Ресурсы могут потребовать разные механизмы аутентификации и авторизации и разных политик. Так в примере показаны следующие политики контроля доступа: Kerberos(сервер С), SSL(сервер D), обычные пароли. Также один и тот же пользователь может быть представлен на разных серверах разными именами, правами и учетными данными.

Сравнение грид-систем и обычных суперкомпьютеров

Распределённые, или грид-вычисления, в целом являются разновидностью параллельных вычислений, которое основывается на обычных компьютерах (со стандартными процессорами, устройствами хранения данных, блоками питания и т. д.), подключенных к сети (локальной или глобальной) при помощи обычных протоколов, например Ethernet. В то время как обычный суперкомпьютер содержит множество процессоров, подключенных к локальной высокоскоростной шине.

Основным преимуществом распределённых вычислений является то, что отдельная ячейка вычислительной системы может быть приобретена как обычный неспециализированный компьютер. Таким образом можно получить практически те же вычислительные мощности, что и на обычных суперкомпьютерах, но с гораздо меньшей стоимостью.

Закладываем фундамент

Традиционно, прежде чем приступить к кодингу, необходимо ознакомиться с теоретической частью вопроса. В нашем случае теория проста до безобразия. Что, к сожалению, не мешает ей скрывать некоторые подводные камни. Обо всем по порядку.

Грид-вычисления (от англ. «grid» — сеть, решетка) — форма распределенных вычислений, в которой группа компьютеров, объединенных каналами связи (кластер), выполняет большой объем работ. В свою очередь, сеть этих компьютеров называется «грид». Данный тип сетей в настоящее время нашел свое применение в коммерческой инфраструктуре для решения таких трудоёмких задач, как экономическое прогнозирование, сейсмоанализ, разработка и изучение свойств новых лекарств. Спускаясь с облаков на землю, скажу, что и хакеры данной технологии находят множество применений.

Ни для кого не секрет, что современные системы авторизации (например, встроенные в операционную систему или находящиеся на сайте) хранят пароли пользователей в виде так называемых «хешей» — строк фиксированной длины, соответствующих паролю. При осуществлении авторизации переданная комбинация символов отображается в хэш и сверяется с хешем, хранящимся в базе системы. Хранение паролей в виде хешей отчасти гарантирует их бесполезность в руках хакера, получившего доступ к базе. Ему ничего не остается, кроме как «в лоб» перебирать все возможные комбинации символов и сверять их хэши с целевым, то есть, искать коллизию. При высокой «стойкости» пароля, то есть при сложной (с математической точки зрения) комбинации символов, шанс подобрать заветную комбинацию символов за актуальное время стремится к нулю. По крайней мере, на одном компьютере ;). А если распределять задачу на несколько машин, то время перебора будет сокращаться пропорционально количеству рабочих станций. Самое время вспомнить о завалявшихся дедиках (dedicated servers) из прошлогодней коллекции ;).

В качестве типа хэшей, который мы будем «потрошить», выберем MD5, в силу его распространенности в веб-инфраструктуре, но хочу напомнить, что нам важна не задача, а важен процесс ее выполнения. А теперь приступим к выбору инструмента.

Концепция грид

Грид является географически распределённой инфраструктурой, объединяющей множество ресурсов разных типов (процессоры, долговременная и оперативная память, хранилища и базы данных, сети), доступ к которым пользователь может получить из любой точки, независимо от места их расположения.

Идея грид-компьютинга возникла вместе с распространением персональных компьютеров, развитием интернета и технологий пакетной передачи данных на основе оптического волокна (SONET, SDH и ATM), а также технологий локальных сетей (Gigabit Ethernet). Полоса пропускания коммуникационных средств стала достаточной, чтобы при необходимости привлечь ресурсы другого компьютера. Учитывая, что множество подключенных к глобальной сети компьютеров большую часть рабочего времени простаивает и располагает большими ресурсами, чем необходимо для решения их повседневных задач, возникает возможность применить их неиспользуемые ресурсы в другом месте.

Building a Responsive Grid-View

Lets start building a responsive grid-view.

First ensure that all HTML elements have the property set to . This makes sure that the padding and border are included in the total width and height of the elements.

Add the following code in your CSS:

* {  box-sizing: border-box;}

Read more about the property in our CSS Box Sizing chapter.

The following example shows a simple responsive web page, with two columns:

25% 75%

Example

.menu {  width: 25%;  float: left;} .main {  width: 75%;  float: left;}

The example above is fine if the web page only contains two columns.

However, we want to use a responsive grid-view with 12 columns, to have more control over the web page.

First we must calculate the percentage for one column: 100% / 12 columns = 8.33%.

Then we make one class for each of the 12 columns, and a number defining how many columns the section should span:

CSS:

.col-1 {width: 8.33%;}.col-2 {width: 16.66%;}.col-3 {width: 25%;} .col-4 {width: 33.33%;}.col-5 {width: 41.66%;}.col-6 {width: 50%;} .col-7 {width: 58.33%;}.col-8 {width: 66.66%;}.col-9 {width: 75%;} .col-10 {width: 83.33%;}.col-11 {width: 91.66%;}.col-12 {width: 100%;}

 All these columns should be floating to the left, and have a padding of 15px:

CSS:

{  float: left;  padding: 15px;  border: 1px solid red;}

Each row should be wrapped in a . The number of columns inside a row should always add up to 12:

HTML:

<div class=»row»>  <div class=»col-3″>…</div> <!— 25% —>  <div class=»col-9″>…</div> <!— 75% —></div>

The columns inside a row are all floating to the left, and are therefore taken out of the flow of the page, and other elements will be placed as if the columns do not exist. To prevent this, we will add a style that clears the flow:

CSS:


.row::after {  content: «»;  clear: both;  display: table;}

We also want to add some styles and colors to make it look better:

Example

html {  font-family: «Lucida Sans», sans-serif;} .header {  background-color: #9933cc;  color: #ffffff;   padding: 15px;}.menu ul {  list-style-type: none;  margin: 0;  padding: 0;}.menu li {  padding: 8px;  margin-bottom: 7px;  background-color :#33b5e5;  color: #ffffff;  box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.12), 0 1px 2px rgba(0,0,0,0.24);}.menu li:hover {   background-color: #0099cc;}

Notice that the webpage in the example does not look good when you resize the browser window to a very small width. In the next chapter you will learn how to fix that.

Утюги с моторами

В плане гоночных механик Codemasters не изобрели ничего нового — перед нами по-прежнему классическая гоночная аркада. Задача игрока проста: либо первым прийти к финишу, либо обеспечить победу напарнику. Выигрыш засчитывается той команде, чей представитель попал на первое место в заезде, а вот его компаньон может быть хоть в самом конце турнирной таблицы — это уже не имеет значения. Видов гонок — а равно локаций, треков и машин — стало ощутимо меньше, чем в предыдущих частях, из-за чего игра кажется урезанной версией самой себя. Особенно огорчила пропажа соревнований на выносливость, которые были фишкой предыдущих проектов серии.

Более того, даже в сокращённом автопарке разнообразие чисто номинальное: в какую бы машину вы ни сели, управляться они все будут одинаково плохо — как упрямые толстые коровы. Вне зависимости от трассы, модели авто, чувствительности тормоза и других характеристик, которые можно менять перед каждым заездом, все машины ведут себя на трассе идентично. Фактически можно просто выбрать ту тачку, что больше всего нравится вам с виду, перекрасить её в любимый цвет и отправляться в путь, больше ни о чём не думая

Ползунки настроек явно вставили исключительно для того, чтобы вызвать у игрока чувство собственной важности. На самом деле вы почти не влияете на то, как машина будет вести себя на треке, и вот это разочарование вызывает куда больше эмоций, чем пресловутая система возмездия.

Зато визуальные настройки не разочаровывают — тут разработчики оставили игрокам большой простор для фантазии

Почти всё, что связано с графикой и внешним видом проекта, Codemasters удалось на ура

История

Термин «грид-вычисления» появился в начале 1990-х годов, как метафора, демонстрирующая возможность простого доступа к вычислительным ресурсам как и к электрической сети (англ. power grid) в сборнике под редакцией Яна Фостера и Карла Кессельмана «The Grid: Blueprint for a new computing infrastructure».

Использование свободного времени процессоров и добровольного компьютинга стало популярным в конце 1990-х годов после запуска проектов добровольных вычислений GIMPS в 1996 году, distributed.net в 1997 году и SETI@home в 1999 году. Эти первые проекты добровольного компьютинга использовали мощности подсоединённых к сети компьютеров обычных пользователей для решения исследовательских задач, требующих больших вычислительных мощностей.

Идеи грид-системы (включая идеи из областей распределённых вычислений, объектно-ориентированного программирования, использования компьютерных кластеров, веб-сервисов и др.) были собраны и объединены Иэном Фостером, Карлом Кессельманом и Стивом Тики, которых часто называют отцами грид-технологии. Они начали создание набора инструментов для грид-компьютинга Globus Toolkit, который включает не только инструменты менеджмента вычислений, но и инструменты управления ресурсами хранения данных, обеспечения безопасности доступа к данным и к самому гриду, мониторинга использования и передвижения данных, а также инструментарий для разработки дополнительных грид-сервисов. В настоящее время этот набор инструментария является де факто стандартом для построения инфраструктуры на базе технологии грид, хотя на рынке существует множество других инструментариев для грид-систем как в масштабе предприятия, так и в глобальном.

Грид-технология применяется для моделирования и обработки данных в экспериментах на Большом адронном коллайдере (грид используется и в других задачах с интенсивными вычислениями). На платформе BOINC в настоящее время ведутся активные вычисления более 60 проектов. Например, проект Fusion (юг Франции, разработка метода получения электричества с помощью термоядерного синтеза на экспериментальном реакторе ITER) также использует грид (EDGeS@Home). Под названием CLOUD начат проект коммерциализации грид-технологий, в рамках которого небольшие компании, институты, нуждающиеся в вычислительных ресурсах, но не могущие себе позволить по тем или иным причинам иметь свой суперкомпьютерный центр, могут покупать вычислительное время грида.

Структура грид-системы ЦЕРНа

Основная статья: LHC Computing Grid

Грид-система ЦЕРНа, предназначенная для обработки данных, получаемых с Большого адронного коллайдера, имеет иерархическую структуру.

Самая верхняя точка иерархии, нулевой уровень — CERN (получение информации с детекторов, сбор «сырых» научных данных, которые будут храниться до конца работы эксперимента). За первый год работы планируется собрать до 15 петабайт (тысяч терабайт) данных первой копии.

Первый уровень, Tier1 — хранение второй копии этих данных в других уголках мира (12 центров: в России, Италии, Испании, Франции, Скандинавии, Великобритании, США, на Тайване, а один центр первого уровня — CMS Tier1 — в ЦЕРНе). 26 марта 2015 года новый центр открылся в Лаборатории информационных технологий в Дубне (ОИЯИ). Центры обладают значительными ресурсами для хранения данных.

Tier2 — следующие в иерархии, многочисленные центры второго уровня. Наличие крупных ресурсов для хранения данных не обязательно; обладают хорошими вычислительными ресурсами. Российские центры: в Дубне (ОИЯИ), три центра в Москве (НИИЯФ МГУ, ФИАН, ИТЭФ), Троицке (ИЯИ), Протвино (ИФВЭ), Санкт-Петербурге (СПбГУ) и Гатчине (ПИЯФ). Кроме того, в единую сеть с этими центрами связаны и центры других стран-участниц ОИЯИ — в Харькове, Минске, Ереване, Софии, Баку и Тбилиси.

Более 85 % всех вычислительных задач Большого адронного коллайдера по состоянию на 2010 год выполнялось вне ЦЕРНа, из них более 50 % — на центрах второго уровня.

Будущее рядом, но не всем доступно

Становятся заметны перспективы создания «облачных» приложений: например игр с потрясающей графикой, расчет элементов которой полностью ложатся на сервер, а клиенты лишь выводят игроку результаты в виде красивой картинки на экран монитора.

В частности, разработанная нами система может оказаться полезной, когда очередной хэш не находится ни в одном из онлайн-хранилищ «слепков» паролей, а так же не поддается Джону Потрошителю a.k.a John the Ripper. Для таких случаев каждый уважающий себя взломщик/pen-тестер/security-консультант (нужное подчеркнуть) должен иметь в своем инструментарии приложение, реализующее распределенные вычисления.

Товарищ командир

Несмотря на тот факт, что сервер в «распределенке» является одной из важнейших ее частей, самый трудный этап реализации уже позади. Так уж получилось, что «толстый» клиент оказался еще и «умнее» сервера: и ширину диапазона для себя он определяет и пароль брутит. Однако на серверную часть ложатся не менее ответственные задачи генерации строк и учета перебранных диапазонов. Не углубляясь в технические детали, опишу процесс генерации диапазонов строк.

Администратор сети определяет множество символов, которые составляют алфавит для генерации строк. Например, в роли алфавита могут быть спецсимволы, цифры, комбинация «abcde39#» и тому подобные комбинации символов. Далее происходит взаимооднозначное соответствие между строкой алфавита и множеством чисел (строке «!zxcv4M» соответствует множество «1234567»). Серверная часть работает со строкой символов как с n-мерной системой счисления, то есть при генерации новой строки происходит инкрементация текущего числа на 1. Прикладная математика может быть полезной ;).

Весь функционал серверной части предоставляется клиентам в методах удаленного класса Bot. Рассмотрим метод GetJob(int <количество_строк_диапазона>). Если клиенту потребуется получить задание, достаточно в уже созданном объекте brain вызвать метод GetJob:

Таким образом, отправляется запрос серверу, который начинает выполнять команды, содержащиеся в методе. Результат выполнения отправляется клиенту, который использует полученные данные на свое усмотрение.

Описание и примеры¶

Если значение конечной линии не указано, то элемент будет охватывать только 1 трек, по умолчанию.

Пример 1

В этом примере мы разместили два блочных grid-контейнера, внутри которых мы разместили по четыре элемента . С помощью свойства мы указываем четыре значения, которые определяют, что мы размещаем четыре строки, используя значение , которое в зависимости от размера контейнера и размера содержимого элемента в строке, определяет размер строки. Кроме того, для каждой строки мы задаем уникальное имя.

Для элемента с классом , расположенного в первом контейнере с помощью свойства определяем, что элемент будет распологаться в макете сетки со второй строки (целое число соответствует начальной грани элемента (отсчет граней в макете ведется сверху вниз от верхнего края элемента). Это аналогично использованию свойства со значением .

Для элемента с классом , расположенного во втором контейнере с помощью свойства определяем, что элемент будет распологаться в макете сетки в строке с именем (элемент располагается от начальной грани указанного элемента). Это аналогично использованию отрицательного значения , или свойства со значением , или .

Результат примера:

Пример 2

В следующем примере мы рассмотрим с вами как правильно указывать два значения для свойства :

В этом примере мы разместили два блочных grid-контейнера, внутри которых мы разместили по четыре элемента . С помощью свойства мы указываем четыре значения, которые определяют, что мы размещаем четыре строки, используя допустимое значение в пикселях. Кроме того, для каждой строки мы задаем уникальное имя.

Для элемента с классом , расположенного в первом контейнере с помощью свойства определяем, что элемент будет распологаться в макете сетки с первой строки (целое число соответствует начальной грани элемента (отсчет граней в макете ведется сверху вниз от верхнего края элемента), а завершаться будет в четвертой строке (целое число соответствует конечной грани элемента в макете сетки). Это аналогично использованию отрицательного значения .

Для элемента с классом , расположенного во втором контейнере с помощью свойства определяем, что элемент будет распологаться в макете сетки со столбца с именем (элемент располагается от начальной грани указанного элемента), а завершаеться столбцом с именем (элемент располагается до начальной грани указанного элемента).


Результат примера:

Пример 3

В следующем примере мы рассмотрим с Вами как использовать ключевое слово для свойства :

В этом примере мы разместили два блочных grid-контейнера, внутри которых мы разместили по четыре элемента . С помощью свойства мы указываем четыре значения, которые определяют, что мы размещаем четыре строки, используя допустимое значение в пикселях. Кроме того, для каждой строки мы задаем уникальное имя.

Для элемента с классом , расположенного в первом контейнере с помощью свойства определяем, что элемент будет охватывать две строки и будет завершаться на четвертой строке (целое число соответствует конечной грани элемента в макете сетки).

Для элемента с классом , расположенного во втором контейнере с помощью свойства определяем, что элемент будет распологаться в макете сетки со столбца с именем (элемент располагается от начальной грани указанного элемента) и при этом будет охватывать две строки.

Результат примера:

Командная работа

На трек игрок выезжает в паре с ещё одним гонщиком, которого надо выбирать в главном меню. Нечто подобное было в NFS: Carbon — только там от команды на трассе было куда больше пользы. Отдавать напарнику команды предстоит через консультанта, который постоянно находится на связи с игроком и комментирует каждое его движение (это довольно быстро начинает раздражать). Например, можно попросить коллегу ускориться и попытаться вырваться вперёд, если он волочится где-то на последних местах. Впрочем, не факт, что после этой просьбы консультант не ответит: «Он говорит, что пока у него нет такой возможности». Можно также попросить партнёра вести себя агрессивнее, но это чаще всего означает, что до финиша он не доедет: машина развалится раньше.

Забавно, что при этом напарник не даёт игроку никаких поблажек и может безо всяких угрызений совести вас подрезать, столкнуть с трассы или не позволить хотя бы поравняться с собой. Понятно, что, когда борьба идет за первое и второе места, каждый сам за себя. Но, чёрт возьми, стоит хоть раз случайно врезаться в машину своего партнёра — и консультант тут же упрекнёт за содеянное: «Эй, он из твоей команды вообще-то!»

Поначалу выбор напарников небольшой, но, заработав денег в режиме «Карьера», можно покупать себе новых. Впрочем, нельзя сказать, что это выгодное вложение ресурсов: и напарники, и противники ведут себя плюс-минус одинаково, несмотря на многочисленные варианты поведения искусственного интеллекта, обещанные разработчиками. А вот в мультиплеер напарников не добавили, поэтому с толпой троллей, которые заходят в сетевой режим только для того, чтобы безнаказанно друг с другом потолкаться, игроку придётся разбираться в одиночку. 

Кто не работает — тот завис

Построив теоретический фундамент, рассмотрим особенности функционала клиентской части системы, подкрепляя рассуждения кодом. Чтобы ресурсы удаленного класса стали доступными для клиента, он должен создать экземпляр этого класса:

Далее работа с объектом brain будет происходить, как с локальным, но при этом все расчеты, которые выполняются в классе этого объекта, будут производиться сервером.

Как не странно, наша система распределенных вычислений должна грамотно распределить (простите за тавтологию) задачу между ресурсами клиентов. Напомню, что задачей у нас является диапазон всевозможных комбинаций символов, из которых, по мнению пользователя (он определяет алфавит, на основе которого генерируется диапазон), может состоять пароль.

Пусть каждая рабочая станция в нашей грид-сети сама определит диапазон строк, который она сможет перебрать за адекватное время. «Предпочтения» рабочей станции мы будем определять с помощью частоты процессора и количества ядер (процессоров):

Составим простейшую функцию, в результате работы которой получится число, равное числу строк (диапазон) для нашего клиента:

Изменяя значение третьего коэффициента, мы будем изменять среднее время перебора адекватного (установленного на основе моих экспериментов) диапазона строк.

Процесс перебора состоит из трех простых шагов:

  1. Чтение строки из диапазона;
  2. Генерация хеша текущей строки;
  3. Сравнение сгенерированнго хеша с целевым хешем. Если равны – отправить результат (строку) серверу в виде сообщения о найденном пароле. Если не равны – выполнить шаги 1-3;
  4. В случае конца диапазона отправить результат взять новый диапазон для перебора или завершить работу.

Код, выполняющий перебор, здесь рассматривать не будем, так как и он и подробные комментарии к нему ждут тебя на диске.

Существующие решения

Далее можно выделить основные свойства решений по безопасности в трех продуктах, использующихся для грид-вычислений.

Эти продукты: Globus, Legion, CRISIS для WebOS.

Globus Toolkit

Его решение подразумевает, что грид-система огромная и динамическая, включает в себя множество меняющихся во времени . Решение динамического выставления областей доверия и динамического создания сущностей основана на идее выдачи сертификатов.

То есть безопасность в Globus Toolkit включает в себя криптосистему на открытых ключах. Выдача прав связана с проверкой сертификатов. И для того, чтобы доверять предъявителю сертификата, нужно доверять лишь центру выдачи сертификатов(certificate authority CA). Но для динамического создания сущностей вводятся сертификаты особого типа proxy сертификаты, по сути расширение обычных сертификатов, предоставляющее делегировать часть своих прав другому субъекту. А для выставление простейших областей доверия используется принцип — две сущности доверяют друг другу, если имеют одинаковые сертификаты. При выставлении сложных областей доверия, где могут присутствовать требования нескольких политик, система отдает право на разрешение конфликтов объекту(то есть ресурсу).

Legion

Legion — это распределенная вычислительная платформа для комбинирования множества независимых машин в одну систему. Все ресурсы, включая вычислительные мощности, базы данных, Legion объединяет, используя один объектно-ориентированный мета-компьютер. Модули обеспечения безопасности в данной платформе входят в Legion Runtime Library(библиотека времени исполнения), которая определяет необходимые базовые объекты, такие как объекты ядер, хостов и хранилищ. Хост объект это по сути менеджер субъектов. Например, хост контролирует выход пользователя из определенной зоны. Объект хранилища контролирует доступность данных, используя, например, ACL файловых систем. А эти два типа объектов находятся под управлением общего менеджера объектов, который управляет размещением, активацией и деактивацией этих объектов. Эти объекты необходимо настраивать администратору. По умолчанию Legion включает в себя лишь несколько системных классов. Первый это Legion Object Identifier(LOID), который может определить, доказать подлинность объекта внутри Legion среды. По умолчанию используется асимметричный алгоритм RSA и X.509 сертификаты. Любой субъект или объект должны включать в себя LOID для поддержки общения между собой. Второй класс это ACL класс, реализующий распределенный алгоритм, позволяющий достичь определенного уровня изоляции сразу для нескольких объектов.

CRISIS

CRISIS это одна из компонент WebOS. WebOS — это приложение, основной целью которого является поддержка сетевых приложений на разных операционных системах. И CRISIS приходится решать вопросы безопасности такие как Аутентификация, Авторизация. CRISIS это event-based система, включающая два основных компонента для авторизации и аутентификации. Первый это менеджер процессов, который принимает запросы (логин или доступ к ресурсу) и security менеджер, который хранит личные данные субъектов и принимает решения по поступающим запросам.

Мыльная опера на колёсах

Система возмездия в GRID призвана разбавить стандартный гоночный геймплей долей физического насилия. Она заключается в правиле «око за око»: ведёте себя хорошо — противники тоже катаются аккуратно. А вот если вы начнёте подрезать соперников, сталкивать их с дороги и не давать вписываться в повороты, они будут отвечать тем же, доставляя немало проблем на треке.

Эта механика вполне могла бы стать ключевой фишкой игры, если бы работала как следует. Но проблема в том, что быть хорошим человеком и не ввязываться в неприятности вам просто не позволят. Рано или поздно соперник неизбежно врежется в вашу машину, решит, что виноваты в этом были именно вы, и откроет на вас охоту. Получается, что из-за топорной работы искусственного интеллекта конкурент сам не пожелал объехать чужую тачку, сам снёс ее с дороги, сам же обиделся и принялся мстить. Гениально!

Хотя нередки и обратные ситуации: противники просто игнорируют наглые провокации со стороны игрока. Зато начать мстить может даже напарник, если сильно его разозлить. Ну, или если он тоже случайно снесёт машину игрока, не пожелав тратить лишние доли секунды, чтобы её объехать. При этом его поведение никем не порицается: гоночный консультант в такие моменты молчит как рыба.

Grid Gaps

The spaces between each column/row are called gaps.

You can adjust the gap size by using one of the following properties:

Example

The grid-column-gap property sets the gap between the columns:

.grid-container {  display: grid;  grid-column-gap: 50px;}

Example

The grid-row-gap property sets the gap between the rows:


.grid-container {  display: grid;  grid-row-gap: 50px;}

Example

The grid-gap property is a shorthand property for the grid-row-gap and the grid-column-gap properties:

.grid-container {  display: grid;  grid-gap: 50px 100px;}

Example

The grid-gap property can also be used to set both the row gap and the column gap in one value:

.grid-container {  display: grid;  grid-gap: 50px;}

Типы грид-систем

В настоящее время выделяют три основных типа грид-систем:

  1. Добровольные гриды — гриды на основе использования добровольно предоставляемого свободного ресурса персональных компьютеров;
  2. Научные гриды — хорошо распараллеливаемые приложения программируются специальным образом (например, с использованием Globus Toolkit);
  3. Гриды на основе выделения вычислительных ресурсов по требованию (коммерческий грид, англ. enterprise grid) — обычные коммерческие приложения работают на виртуальном компьютере, который, в свою очередь, состоит из нескольких физических компьютеров, объединённых с помощью грид-технологий.

Ослепительная красота

А вот к чему в GRID сложно придраться, так это к визуальной составляющей: игра смотрится предельно сочно даже несмотря на то, что люди и предметы за пределами трека лишены детализации

Все остальные красоты просто отвлекают внимание от таких мелочей — в особенности хорошо разработчикам удались закат и дождь. При этом, несмотря на впечатляющий уровень графики, у игры нет никаких проблем с оптимизацией: даже ПК средней мощности без труда покажет красивую картинку.

Машины и вовсе тут как настоящие. Если абстрагироваться от того, насколько криво они управляются, то на них просто не насмотреться. Видно всё, даже мельчайшие детали: брызги грязи, лёгкие царапины на краске, сеточки на внутренней поверхности фар. А когда после удара тачка теряет куски кузова, под ними обнажаются все детали, которые и должны там находиться в реальной жизни. Одна проблема: почему-то большинство цветов, в которые можно покрасить автомобиль, во время гонки так дико бликуют, будто его покрыли зеркальным напылением. Выглядит очень дёшево и слепит глаза.

Новую GRID не назовёшь совсем уж плохой игрой — это просто средней руки аркадная гонка, где безумно красивые виды сочетаются с кривым управлением. Система возмездия, которая должна была стать главным нововведением игры, явно сырая и нуждается в большой доработке. А искусственный интеллект, который якобы  должен по-разному симулировать паттерны поведения гонщиков на одном и том же участке трека, по факту просто ведёт все машины соперников по самой удачной траектории. И где хвалёная индивидуальность? Вдобавок из-за того, что, по сравнению с предыдущими частями, контента стало куда меньше, закрадывается подозрение: неужели Codemasters нарочно урезали стартовую начинку игры, чтобы в дальнейшем выкатить пачку платных DLC? Что ж, может, хоть они выведут проект на один уровень с предшественниками…

Порадовало

  • графика;
  • детализация машин;
  • разнообразие локаций, унаследованное от предыдущих частей.

Огорчило

  • работа искусственного интеллекта;
  • довольно бесполезные напарники;
  • физика и управление;
  • система возмездия.

Как мы играли

Во что: ключ предоставлен издателем

На чем: PC

Сколько: 8 часов

Ачивка редакции

Ты всех раздражаешь

Превратить в «немезид» всех прочих гонщиков на треке — в том числе и напарника.

О локализации

Игра полностью на английском, перевода нет.

Вердикт

Сложно назвать GRID перезапуском серии и уж тем более прорывом в жанре. Создатели явно делали ставку на одно крупное геймплейное нововведение, но так и не смогли довести его до ума к релизу — а на всё остальное из-за этого не хватило то ли времени, то ли внимания. В итоге уже после пары часов в новой части хочется поскорее закрыть игру и запустить какую-нибудь GRID Autosport или GRID 2 — от них явно будет куда больше удовольствия.

Источники

  1. Ian Foster, Carl Kesselman, Steven Tuecke. The Anatomy of the Grid: Enabling Scalable Virtual Organizations // International Journal of High Performance Computing Applications. — 2001. — Август.
  2. Ian Foster, Carl Kesselman, Gene Tsudik, Steven Tuecke. A Security Architecture for Computational Grids // Fifth ACM Conference on Computers and Communications Security. — 1998. — Ноябрь.
  3. I. Foster. What is the Grid? A Three Point Checklist // GridToday. — 2002. — Июль.
  4. Conference GlobusWORLD 2005 Grid Security: Grid Perspective
  5. Jianmin Zhu, Dr. Bhavani Thuraisingham. Secure Grid Computing // IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security. — 2006. — Август (т. 6, вып. 8B).
  6. Security for Grid Services // Twelfth International Symposium on High Performance Distributed Computing (HPDC-12). — IEEE Press, 2003.
  7. Ferrari, F. Knabe, M. Humphrey, S. Chapin, and A. Grimshaw. A flexible security system for metacomputing environments // Proc. High Performance Computing and Networking. — Europe, Amsterdam, The Netherlands, 1999. — Апрель.
  8. E. Belani, A.Vahdat, T. Anderson, and M. Dahlin. CRISIS:Awide area security architecture // Seventh USENIX Security Symposium. — 1998.. — Январь.

Сравнение грид-систем и обычных суперкомпьютеров

Распределённые, или грид-вычисления, в целом являются разновидностью параллельных вычислений, которое основывается на обычных компьютерах (со стандартными процессорами, устройствами хранения данных, блоками питания и т. д.), подключенных к сети (локальной или глобальной) при помощи обычных протоколов, например Ethernet. В то время как обычный суперкомпьютер содержит множество процессоров, подключенных к локальной высокоскоростной шине.

Основным преимуществом распределённых вычислений является то, что отдельная ячейка вычислительной системы может быть приобретена как обычный неспециализированный компьютер. Таким образом можно получить практически те же вычислительные мощности, что и на обычных суперкомпьютерах, но с гораздо меньшей стоимостью.

Концепция грид

Грид-технологии (Grid) позволяют создать географически распределенные вычислительные инфраструктуры, которые объединяют разнородные ресурсы и реализуют возможность коллективного доступа к этим ресурсам. Принципиальной новизной этих технологий является объединение ресурсов путем создания компьютерной инфраструктуры нового типа, обеспечивающей глобальную интеграцию информационных и вычислительных ресурсов на основе сетевых технологий и специального программного обеспечения промежуточного уровня (middleware), а также набора стандартизованных сервисов (служб) для обеспечения надежного совместного доступа к географически распределенным информационным и вычислительным ресурсам: отдельным компьютерам, кластерам, хранилищам информации и сетям. Основными направлениями развития грид-технологий являются: вычислительный грид, грид для интенсивной обработки данных и семантический грид для оперирования данными из различных баз данных. Для построения полностью функциональной грид-системы необходимо программное обеспечение промежуточного уровня (middleware), построенное на базе существующих инструментальных средств и предоставляющее высокоуровневые сервисы задачам и пользователям. Создание и реализация грид-технологий является сложной научной и практической проблемой, находящейся на стыке большого количества научно-технических направлений.


С этим читают