Жить по закону

Сергей Кузнецов

Обзор декабрьского 2013 г. номера журнала Computer (IEEE Computer Society, V. 46, No 12, декабрь, 2013).

Авторская редакция.
Также обзор опубликован в журнале «Открытые системы»

Декабрьский номер журнала Computer посвящен компьютерным законам (computing laws), анализу их использованию в прошлые годы и актуальности в наше время. Приглашенным редактором является Владимир Гетов (Vladimir Getov). Его вводная заметка называется «Компьютерные законы: происхождение, стаж и влияние» («Computing Laws: Origins, Standing, and Impact»).

Компьютерная область сравнительно молода, и ее первопроходцы, прошедшие путь от электронных ламп до интегральных схем, а затем до планшетных компьютеров, не только живы и здоровы, но и продолжают успешно работать и писать статьи. Редакция журнала обратилась к нескольким видным представителям компьютерного сообщества с просьбой оглянуться на некоторые ключевые компьютерные законы, проследить за развитием различных компонентов технологии, за тем, как они оценивались и использовались в индустрии, как они устаревали и утрачивали свое значение не только в компьютерном мире, но и в обществе в целом.

При формировании тематической подборки статей было решено сосредоточить внимание на пяти законах – законе Меткалфа (Metcalfe’s law), волне Макимото (Makimoto’s wave), законе Амдала (Amdahl’s law), законе Мура (Moore’s law) и законе Гроша (Grosch’s law), поскольку эти законы продолжают действовать в современном компьютинге. Каждый из этих законов имеет собственную техническую направленность, и взятые вместе они помогают уяснить суть продвижения человечества от гигантских многотонных правительственных компьютеров к Интернету вещей, цифровым кочевникам (digital nomads) и носимым компьютерам (wearable computer).

Как говорит сам Боб Меткалф (Bob Metcalfe) в своей статье «Закон Меткалфа через 40 лет после появления Ethernet» («Metcalfe’s Law after 40 Years of Ethernet»), закон Меткалфа не является бесспорным, но опровергнуть его до сих пор не удалось. В законе говорится, что полезность сети возрастает пропорционально квадрату числа ее пользователей, и Меткалф 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», обеспечивает 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 колебания (волны) от инноваций к стандартизации (что позволяет совершенствовать производство, сдерживать затраты и улучшать позиции на рынке), а затем к специализации (это дает возможность улучшить реализацию, повысить производительность и обеспечить эффективность энергопотребления).

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

В своей 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 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.

Впечатляющая история революционного развития технологии описывается в статье Джина Амдала (Gene Amdahl) «Компьютерная архитектура и закон Амдала» («Computer Architecture and Amdahl’s Law»). Впервые автор рассказывает о своих работах и результатах, приведших к появлению закона Амдала («В случае, когда задача разделяется на несколько частей, суммарное время её выполнения на параллельной системе не может быть меньше времени выполнения самого длинного фрагмента»). В 1967 г. по инициативе компании IBM Амдал выступил на конференции AFIPS (Spring Joint Computer Conference), где по существу определил, как влияют код приложения и архитектура используемой вычислительной системы на производительность параллельных вычислений (Амдал частично опирался на полученные ранее результаты Кеннета Найта (Kenneth Knight)). В новой статье Амдал приводит очень полезные разъяснения по поводу своей исходной формулы для определения производительности распараллеленных приложений (эта формула была получена им почти 50 лет тому назад).

Закон Мура (Gordon Earle Moore) является одним из наиболее известных компьютерных законов. Этот закон был опубликован в издании Electronics Weekly в 1965 г. Он предрекал удвоение числа транзисторов в чипе электронной схемы каждые два года. 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 г.

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

Эндрю Чиен и Виджай Карамчети (Andrew Chien, 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 теперь находимся. Авторы также рассуждают о том, как новые технологии (в частности, технологии памяти на фазовых переходах – phase-change memory и резистивной памяти – resistive RAM) могут продлить жизнь принципов Мура.

Наконец, Патрик Райан, Сара Фэлви и Ронак Мерчант (Patrick S. Ryan, Sarah Falvey, 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 как отправную точку для анализа одной из самых модных технологий современного компьютинга – облачных вычислений. Закон Гроша (Herb Grosch), впервые опубликованный в 1953 г., гласит, что производительность компьютерных систем возрастает пропорционально квадрату их стоимости. В модели Гроша экономически целесообразно подключать относительно простые терминалы к крупным центрам данных. С этих исходных позиций авторы статьи анализируют истинную природу облачных вычислений. Отличается ли эта технология от Internet или это одно и то же? Приведет ли к успеху работа по определению, регламентированию и защите компонентов облачной инфраструктуры или же эти усилия могут привести к непредусмотренным последствиям? Выполненный анализ приводит к постановке новых вопросов, затрагивающих следующий виток развития технологии. В каком направлении будет развиваться технология облачных вычислений? Каковы основные паттерны использования этой технологии, и кто станет идейным лидером, который поможет понять и правильно использовать эти паттерны?

Вне тематической подборки в декабрьском номере журнала опубликованы две крупные статьи. Статья «Выявление динамики кровообращения: новые проблемы визуализации» («Understanding Blood-Flow Dynamics: New Challenges for Visualization») представлена Роем ван Пелтом и Анной Вилановой (Roy van Pelt, Anna Vilanova).

Данные о кровообращении содержат информацию, которая может помочь в оценке сердечно-сосудистых заболеваний, являющихся теперь одной из основных причин смертности в мире. Однако данные о скорости кровотока обладают сложной динамикой, что затрудняет использование соответствующей полезной информации. Комплексные методы визуализации могут облегчить понимание этих данных и обеспечить доступность информации о динамике кровообращения. Авторы статьи выявили несколько открытых 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 исследовательской области визуализации. Решение отмеченных проблем будет способствовать улучшению анализа данных о кровотоке.

Рис. 3 Конвейер обработки данных о скорости кровотока. Обычно конвейер начинается с количественного представления и очистки данных, полученных путем измерения или моделирования. На завершающем шаге производится комплексная визуализация.

Последняя крупная статья номера написана Каримом эль Дефрави и Скаем Фейбером (Karim El Defrawy, Sky Faber) и называется «Поиск данных вслепую на основе безопасного сопоставления с образцами» («Blindfolded Data Search via Secure Pattern Matching»).

Расширяющийся переход к использованию сервисов повышает потребность в безопасных решениях для совместного использования и поиска частных данных. Такое решение могут обеспечить протоколы безопасных вычислений, которые обычно позволяют нескольким участникам совместно производить вычисления, требующие входных данных от этих участников, и доставляют ответные данные некоторым или всем участникам. При выполнении этих протоколов должно гарантироваться соблюдение двух требований: корректность выполняемых вычислений и приватность входных и выходных данных участников. 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.