Holtmann, C.

Orwat, C.

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In vielen Fachdisziplinen beruhtheute die Erkenntnisgewinnungund -verbreitung auf der digitalenDatenerfassung, Systemmodel-lierung und Datenauswertung.Diese Tätigkeiten erfolgen oft inmultidisziplinären Kooperations-formen, die elektronische Netz-werke benutzen. Grid-Computingbildet dabei in immer größeremUmfang die elektronische Netzin-frastruktur und die konzeptionelleGrundlage der Organisationsformvon Forschung und Entwicklungsowohl in der öffentlich-geförder-ten Wissenschaft als auch in derprivaten F&E [z.B. 1, 2]. Oft habendie zu verarbeitenden Datenmen-gen ein bisher nicht gekanntesAusmaß erreicht, das die Verar-beitungskapazitäten einzelner Or-ganisationen überschreitet. Dazuermöglichen Anwendungen desGrid-Computing unter anderem,dass die bei verschiedenen Orga-nisationen vorhandenen Res-sourcen, wie z.B. Rechnerleis-tung, in koordinierter Weise ge-meinsam und in flexiblen Kombi-nationen integrativ genutzt undausgetauscht werden können(bzw. Zugriff gewährt wird). Ne-ben der Rechnerleistung handeltes sich bei den computer-basier-ten Ressourcen auch um Spei-cherplatz, wissenschaftliche In-strumente, Datenbestände, Mo-delle, Software oder Informatio-nen [3]. Grids bilden die Basis-Infrastruk-tur für die Umsetzung der so ge-nannten e-Science („digitally en-hanced science“). Der Begriff „e-Science“ bezieht sich auf neuewissenschaftliche Arbeitsweisenin globalen Kooperationen undauf die Realisierung der dazudienenden fortschrittlichen tech-nischen Infrastruktur [4, 5]. Ne-ben den vielfältigen Förderun-gen zur Cyberinfrastructure(USA), Grid-Computing (EU) odere-Science (UK) wurde auchjüngst in Deutschland das e-Science Programm ausgeru-fen. Die D-Grid Initiative, an derdas Forschungszentrum Karlsru-he beteiligt ist [6], hat das deut-sche e-Science Programm vor-bereitet, das ab 2005 vom Bun-desministerium für Bildung undForschung gefördert wird [7]. DasProgramm hat sich zum Ziel ge-setzt, Voraussetzungen dere-Science zu schaffen, d.h. eineGrid-Computing Infrastrukturaufzubauen, und sie in Pilot-Pro-jekten zu realisieren. Das Pro-gramm zielt auf eine Arbeitsweisein der Wissenschaft, die durchgemeinsame, kooperative Ent-wicklung, gegenseitigen Öffnungund Nutzung der Ressourcen ge-kennzeichnet ist [7]. Der Vorteil des Grid-Computing(etwa gegenüber einzelnenHöchstleistungsrechnern) beruhtauf der effizienteren Ausschöp-fung der dezentral vorliegendencomputer-basierten Ressourcen.Aus Nutzersicht sollen weltweitverstreute Ressourcen zugäng-lich werden, die in idealer Weiserasch und flexibel zur Verfügungstehen und zu neuen Leistungs-bündeln integriert werden kön-nen. Die Besonderheit desGrid-Computing besteht unteranderem darin, dass die Res-sourcen von unterschiedlichenOrganisationen stammen undvon ihnen administriert werdenkönnen. Mit technischen Mitteln,insbesondere durch Middleware,wird versucht, heterogene Res-sourcen zu integrieren, so dassdie Heterogenität und die unter-schiedlichen Ursprünge an derNutzerschnittstelle nicht mehrwahrnehmbar sein sollen.Um diese Vision der Ressourcen-integration zu realisieren, sind ne-ben den technischen aber aucheine Vielzahl sozio-ökonomischerbzw. juristischer Herausforderun-gen zu begegnen. Solche im Fol-genden skizzierten Fragen sindpolitisch zu bewerten und zu be-antworten sowie gesetzlich oderzumindest vertraglich zu regeln.Aus sozio-ökonomischer Per-spektive geht es hierbei um dieAnpassung oder Entwicklung ge-eigneter Institutionen.Im vorliegenden Kontext werdenInstitutionen als formale und in-formelle Regeln und Normen zurLenkung individuellen Verhaltensverstanden, einschließlich derVorkehrungen zu ihrer Durchset-zung. Da sie strukturgebend undhandlungskanalisierend wirken,reduzieren sie die Unsicherheitenin Handlungen und Interaktionenvon Individuen [z.B. 8, 9]. Die Er-gebnisse des eigenen Handelnsoder des Handelns in Austausch-prozessen mit anderen Individu-en werden besser vorhersehbarund planbar, wodurch Friktionenund Koordinationsaufwand ver-mindert und mehr Anreize zumAustausch gegeben werden. Bei-InstitutionelleHerausforderungenHerausforderungen desGrid-ComputingsEinleitung:Grid-Computing und e-Science240(240)Sozio-ökonomische Herausforderung des Grid-ComputingC. Orwat, ITAS; C. Holtmann, Universität Karlsruhe, Institut für Informationswirtschaft und -managementNACHRICHTEN - Forschungszentrum Karlsruhe  Jahrg. 36  4/2004  S. 240-242 spielsweise ist anzunehmen,dass mehr Ressourcen in Aus-tauschprozesse eingebracht wer-den, wenn Regeln genau definie-ren, was man für die Bereitstel-lung erhält und diese Entlohnungausreichend ist. Beim Aufbau von Grid Infrastruk-turen sind grundlegend Regelndes netzbasierten Austauschs fürdie oben genannten Ressourcenzu entwickeln und zu etablierenbzw. fortzuentwickeln. Es mussdefiniert werden, wer wann zuwelchen Konditionen auf welcheRessourcen zugreifen darf. DieInstitutionengestaltung desGrid-Computings bezieht sichdabei unter anderem auf Finan-zierung, Zugang und Ressour-cenallokation, Bewertung undKompensation der Ressourcen-nutzung, Anreize zur Bereitstel-lung, Interoperabilität und Res-sourcenbeschreibung, Sicherungder Qualität, oder die Wahrung in-tellektueller Eigentumsrechte. Beispielsweise ergeben sich hin-sichtlich der Zugangsfragen zuGrid-Computing Infrastrukturenund grid-basierten Ressourcenpolitische und juristische Frage-stellungen, die aus der föderalenFörderungsstruktur sowie derMittelbindung an Forschungs-organisationen rühren. Ebensosind Organisationsformen (Gre-mien) der Erteilung von Zugangan neue Dimensionen dere-Science anzupassen oder neuzu gestalten. Bezüglich der Motivation zur Ver-fügungsstellung von Ressourcenist es beispielsweise noch offen,inwieweit und unter welchen Be-dingungen Wissenschaftler moti-viert werden können, wissen-schaftliche Datensätze in ge-meinsame grid-basierte Daten-banken einzuspeisen. Aus derGesamtsicht der Wissenschaftwäre eine derartige Ressourcen-teilung angesichts begrenzter fi-nanzieller Mittel in bestimmtenSituationen sinnvoll, allerdingssind auf individueller Ebene Moti-vationsfragen noch weitgehendungeklärt [10]. Es ist z.B. abzuse-hen, dass sich die Situation fürverschiedene Wissenschaftsbe-reiche dahin gehend unterschei-det, ob ihre Ergebnisse eher inPatenten oder Publikationen ver-wertet werden. In allen Fällensind Institutionen, die geeigneteAnreize stiften, anzupassen odereinzurichten.Hinsichtlich der Kompensationfür Ressourcennutzungen, insbe-sondere zwischen verschiedenenOrganisationen, sind zunächstFragen der Bewertung derRessourcen und ihrer Nutzung zulösen, die aus ökonomischer Per-spektive insbesondere für Datenund diverse Arten von Informa-tion noch nicht vollständig geklärtsind. Zudem sind geeignete Ge-schäftsmodelle und Formen derVerrechnung mit oder ohneGeldeinheiten zu entwickeln. Da-bei bietet sich etwa der Gebrauchvon Geldeinheiten insbesonderedann an, wenn Geldeinheiten be-reits die Basis der Kalkulation desRessourcenanbieters bilden.Geldeinheiten bedürfen keiner(schwierigen) Umrechnungenmehr und senken dadurch dieKoordinationsaufwendungen desorganisations-übergreifendenRessourcenaustausches.Insgesamt kann erwartet werden,dass derartige institutionelle Fra-gestellungen noch schwieriger zubeantworten sind, wenn es nichtnur um den grid-basierten Aus-tausch von Rechnerleistung, son-dern wenn es – wie anvisiert – umDatensätze, Modelle, verschie-dene Informationsarten oder so-gar Expertise geht.Institutionelle Vorkehrungen dere-Science lassen sich teilweise inSoftware codieren, wie z.B. beiZugangsregelungen. Zum einenmuss dabei sichergestellt wer-den, dass die durch Software-Codierung faktisch entstehendenRegelungen, den Gegebenheitenund Erwartungen entsprechen,die aus herkömmlichem Recht,Normen und Gewohnheiten imWissenschaftssystem resultie-ren. Das Verhältnis zwischen derEntwicklung und Etablierung voninstitutionellen Vorkehrungen inlegitimierten politischen Ent-scheidungs- und Beteiligungs-prozessen einerseits und derSoftwareentwicklung und -imple-mentierung andererseits bedarfAufmerksamkeit und Klärung.Zum anderen kann erwartet wer-den, dass die Codierung in Soft-ware unvollständig alle institutio-nellen Fragestellungen abbildet,da z.B. Ausnahmen berück-sichtigt werden müssen oder daeine Softwarecodierung zu kom-plex würde. Wissenschaftliche Aktivitätensind immer soziale Prozesse,auch wenn sie in elektronischenUmgebungen stattfinden. Institu-tionelle und organisatorische Vor-kehrungen, die diese sozialenProzesse lenken, sind auf dieneuen e-Science Infrastrukturenanzupassen oder die Infrastruk-Fazit241(241)turtechniken kommen den insti-tutionellen und organisatorischenAnforderungen des Wissen-schaftssystems nach. Es kann al-lerdings erwartet werden, dassohne die grundlegende Beant-wortung derartiger Fragestellun-gen nicht die angestrebte breiteNutzung der Potentiale desGrid-Computing realisiert wird. Derartige „people-centric“ Her-ausforderungen, die vor allem mitinterdisziplinären wirtschafts-und sozialwissenschaftlichen An-sätzen angegangen werden kön-nen, werden auch von der Fach-disziplin des Grid-Computingselbst erkannt [1, 10, 11, 12]. Sofordern etwa Foster et al. [13]:„The social, economic, and politi-cal aspects of Grids are going tobecome increasingly important.… The large number of users, cul-tures, and usage modalities willdemand not only new policyspecification, monitoring, and en-forcement mechanisms but alsoan improved understanding ofthe social and economic issues242(242)[1] K. Baxevanidis, H. Davies, I. Foster, F. Gagliardi, Grids and research networks asdrivers and enablers of future Internetarchitectures, Computer Networks40(1), 2002, 5-17[2] W.E. Johnston, Computational and data Grids inlarge-scale science and engineering,Future Generation ComputerSystems 18(8), 2002, 1085-1100[3] I. Foster, C. Kesselman, The Grid 2: Blueprint for a NewComputing Infrastructure, 2ndEdition, Morgan Kaufmann 2003[4] J. Taylor e-Science definition: http://www.e-science.clrc.ac.uk[5] M. Kunze, H. Marten, Grid-Computing und e-Science,Nachrichten – ForschungszentrumKarlsruhe 34(4), 2002, 280-283[6] D-Grid Initiative: http://www.d-grid.de[7] D-Grid Initiative, e-Science inDeutschland: F&ERahmenprogramm 2005 bis 2009,6.7.2004: http://www.d-grid.de[8] C. North, Institutions, Institutional Change andEconomic Performance. CambridgeUniversity Press 1990[9] O.E. Williamson, The Economic Institution ofCapitalism, The Free Press 1985[10] T. Hey, A.E. Trefethen, The UK e-Science Core Programmeand the Grid, Future GenerationComputer Systems 18(8), 2002,1017-1031[11] D.E. Atkins, K.K. Droegemeier, S.I. Feldman, H. Garcia-Molina, M.L. Klein, D.G. Messerschmitt, P. Messina, J.P. Ostriker, M.H. Wright, Revolutionizing Science andEngineering ThroughCyberinfrastructure. Report of theNational Science Foundation Blue-Ribbon Advisory Panel onCyberinfrastructure, 2003,http://www.cise.nsf.gov/sci/reports/atkins.pdf[12] D. De Roure, J.A. Hendler, E-Science: The Grid and theSemantic Web, IEEE IntelligentSystems 19(1), 2004, 65-71[13] I. Foster, C. Kesselman, S. Tuecke, The Anatomy of the Grid, EnablingScalable Virtual Organizations,International Journal of HighPerformance ComputingApplications 15(3), 2001, 200-222,62Literaturthat influence stability andproductivity. Social scientists al-so have much to contribute to ourunderstanding of issues of trustand usability.“

Sozio-ökonomische Herausforderung des Grid-Computing

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Sozio-ökonomische Herausforderung des Grid-Computing

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