Жить по закону

Компьютерная индустрия еще сравнительно молода, и ее первопроходцы, прошедшие путь от электронных ламп до интегральных схем и планшетных компьютеров, не только живы и здоровы, но и продолжают успешно работать. Редакция журнала Computer обратилась к ряду известных представителей компьютерного сообщества с просьбой оглянуться на некоторые ключевые компьютерные законы (computing laws), проследить развитие различных компонентов ИТ от момента их зарождения, оценки и использования в индустрии до их ухода с арены и потери значения не только в компьютерном мире, но и в обществе в целом. Вводную заметку приглашенный редактор Владимир Гетов (Vladimir Getov) назвал «Компьютерные законы: происхождение, стаж и влияние» (Computing Laws: Origins, Standing, and Impact), она посвящена анализу законов и их актуальности в наше время.

В тематической подборке статей акцент сделан на пяти законах: Меткалфа (Metcalfe’s law), Макимото (Makimoto’s wave), Амдала (Amdahl’s law), Мура (Moore’s law) и Гроша (Grosch’s law). Все они продолжают действовать, каждый имеет собственную техническую направленность, а взятые вместе они помогают уяснить суть продвижения человечества от гигантских многотонных компьютеров серьезных федеральных ведомств к Интернету вещей, цифровым кочевникам (digital nomads) и носимым компьютерам (wearable computer).

Как говорит сам Боб Меткалф (Bob Metcalfe) в своей статье «Закон Меткалфа сорок лет спустя после рождения Ethernet» (Metcalfe’s Law after 40 Years of Ethernet [1]), закон Меткалфа не бесспорен, но опровергнуть его до сих пор не удалось. В законе говорится, что полезность сети возрастает пропорционально квадрату числа ее пользователей, и Меткалф в своей статье исследует истинность этого утверждения по отношению к Facebook. Установлено, что закон, который помог становлению технологии локальных сетей в целом и описал взрывообразный рост сетей на основе Ethernet, в равной мере позволяет анализировать полезность социальных сетей. В своей статье Меткалф также анализирует некоторые другие компьютерные законы и их применимость для определения полезности связей в социальных сетях.

Закон, получивший название «волны Макимото», дает представление о 50-летней истории развития полупроводниковой технологии. Цугио Макимото (Tsugio Makimoto) всю жизнь проработал в индустрии полупроводников и в начале своей карьеры обратил внимание на то, что в этой индустрии имеются до некоторой степени предсказуемые волны (рис. 1) от инноваций к стандартизации, позволяющей совершенствовать производство, сдерживать рост затрат и улучшать позиции на рынке, а затем к специализации, которая дает возможность улучшить реализацию, повысить производительность и обеспечить эффективность энергопотребления.

Рис. 1. Волна Макимото. Циклическая природа развития индустрии полупроводников приводит к чередованию процессов стандартизации и специализации каждые 10 лет

В статье «Следствия волны Макимото» (Implications of Makimoto’s Wave) Макимото описывает свой опыт исследований и разработок в области полупроводников, а также использует свой закон для анализа того, как изменения в полупроводниковой технологии привели к компьютерной революции. Конечно, совершенствование технологии способствовало росту рынка компьютеров, но более важно то, что при этом изменялось человеческое общество и за относительно короткий промежуток времени компьютеры стали общедоступными.

История революционного развития технологии описывается в статье Джина Амдала (Gene Amdahl) «Компьютерная архитектура и закон Амдала» (Computer Architecture and Amdahl’s Law). Автор впервые рассказывает о своих работах и результатах, приведших к появлению закона: «В случае, когда задача разделяется на несколько частей, суммарное время ее выполнения на параллельной системе не может быть меньше времени выполнения самого длинного фрагмента».

Закон Мура (Gordon Earle Moore) — один из наиболее известных — был опубликован в издании Electronics Weekly в 1965 году и предрекал удвоение числа транзисторов на чипе электронной схемы каждые два года (рис. 2). Закон действовал на протяжении последних 50 лет, обеспечивая огромное повышение производительности с одновременным уменьшением размеров и стоимости оборудования. Ожидается, что действие закона сохранится по крайней мере до 2020 года.

Рис. 2. Графики Гордона Мура 1965 года, иллюстрирующие феномен, называемый теперь законом Мура

Эндрю Чиен (Andrew Chien) и Виджай Карамчети (Vijay Karamcheti) в статье «Закон Мура: первый конец и новое начало» (Moore’s Law: The First Ending and a New Beginning) исследуют перспективы закона Мура и анализируют, в какой точке траектории действия этого закона мы находимся сегодня. Авторы рассуждают о том, как новые технологии — в частности, память на фазовых переходах (phase-change memory) и резистивной памяти (resistive RAM) — могут продлить жизнь принципов Мура.

Патрик Райан (Patrick S. Ryan), Сара Фэлви (Sarah Falvey) и Ронак Мерчант (Ronak Merchant) в статье «Когда облако становится локальным: глобальная проблема локализации данных» (When the Cloud Goes Local: The Global Problem with Data Localization) используют закон Гроша (Herb Grosch) как отправную точку для анализа одной из самых модных сегодня технологий в ИТ — облаков. Закон Гроша, впервые опубликованный в 1953 году, гласит, что производительность компьютерных систем возрастает пропорционально квадрату их стоимости. В модели Гроша экономически целесообразно подключать относительно простые терминалы к крупным ЦОД. С этих исходных позиций авторы статьи анализируют истинную природу облаков. Отличается ли эта технология от Интернета или это одно и то же? Приведет ли к успеху работа по определению, регламентированию и защите компонентов облачной инфраструктуры или же эти усилия закончатся непредусмотренными последствиями? Выполненный анализ приводит к новым вопросам, затрагивающим следующий виток развития технологии. В каком направлении будут развиваться облачные технологии? Каковы основные паттерны их использования и кто станет идейным лидером, способным понять и правильно использовать эти паттерны?

Вне тематической подборки опубликованы две крупные статьи. Статью «Выявление динамики кровообращения: новые проблемы визуализации» (Understanding Blood-Flow Dynamics: New Challenges for Visualization) представили Рой ван Пелт (Roy van Pelt) и Анна Виланова (Anna Vilanova). Данные о кровообращении содержат информацию, которая может помочь в оценке сердечно-сосудистых заболеваний — одной из основных причин смертности в мире. Однако данные о скорости кровотока обладают сложной динамикой, что затрудняет выделение из них полезной информации. Комплексные методы визуализации могут облегчить понимание этих данных (рис. 3). Авторы статьи выявили несколько нерешенных проблем визуализации изменяющихся во времени пространственных данных о кровотоке, называемых также четырехмерными данными о кровотоке, а также оценили сложность этих проблем в контексте современного состояния средств визуализации.

Рис. 3. Конвейер обработки данных о скорости кровотока

Последнюю крупную статью номера написали Карим эль Дефрави (Karim El Defrawy) и Скай Фейбер (Sky Faber), она называется «Поиск данных вслепую на основе безопасного сопоставления с образцами» (Blindfolded Data Search via Secure Pattern Matching). Популярность сервисного подхода повышает потребность в безопасных решениях для совместного использования и поиска персональных данных. Такие решения должны предоставлять протоколы безопасных вычислений, позволяющие нескольким участникам работать совместно. При выполнении этих протоколов должно гарантироваться соблюдение корректности выполняемых вычислений и приватности входных и выходных данных. В статье представлен пример использования метода безопасного сопоставления с образцами (Secure Pattern Matching, SPM) при поиске данных вслепую, а также описывается ряд новых методов, основанных на SPM и гарантирующих вычислительную корректность и защиту конфиденциальности данных.

Литература

1. Боб Меткалф. Закон Меткалфа сорок лет спустя после рождения Ethernet // Открытые системы.СУБД. — 2014. — № 01. — С. 44–47. URL: http:// www.osp.ru/os/2014/01/13039684 (дата обращения 11.03.2014).

Всего вам доброго, Сергей Кузнецов (kuzloc@ispras.ru) — профессор, МГУ (Москва).