Grid-Computing, ein Mitte der 90er Jahre eingeführter Begriff, bezeichnet eine Architektur für verteilte Systeme, die auf der Idee des World Wide Web aufbaut und die Web-Vision erweitert. Mit dem Grid-Computing werden die geografisch verteilten Ressourcen einer Gemeinschaft "virtuell" verbunden, um gemeinsam nutzbar zu sein.

Die Hoffnung ist, dass hierdurch rechen- und/oder datenintensive Aufgaben, die ein einzelnes Glied der Gemeinschaft nicht lösen kann, handhabbar werden. Ein "Grid" bezeichnet dabei eine nach dem Grid-Computing-Ansatz aufgebaute Rechner-, Netzwerk- und Software-Infrastruktur, die eine "virtuelle Organisation" zur Erledigung ihrer Aufgaben verwendet.

Zu Beginn war die Möglichkeit, ungenutzte CPU-Ressourcen an anderen Stellen für die eigenen Aufgaben einzusetzen, die wesentliche treibende Kraft für erste Experimente. Internet-Computing-Projekte wie SETI@Home, distributed.net u.a., bei denen die unbenutzten Rechenzyklen von weltweit verteilten privaten PCs verwendet werden, illustrieren das Potential des Grid-Computing. Allerdings gehen die heutigen Grid-Konzepte und auch die ersten Prototypen weit über diese Anfänge hinaus und versprechen die transparente Bereitstellung von Diensten unabhängig von der räumlichen Ferne. Daher besteht die Erwartung, dass das Grid-Computing die Nutzung von Rechnern und Rechnernetzen so grundlegend verändern wird, wie das Web den Datenaustausch bereits verändert hat.

In der Wissenschaft wird die Vision einer flächendeckenden Nutzung des Grid-Computings - eScience genannt - verfolgt, die vor allem zur besseren Nutzung von Ressourcen zum wissenschaftlichen Rechnen aber auch von Ressourcen wie Software und Literatur führen soll. Treibende Kräfte in der Entwicklung sind hier besonders Forschungsdisziplinen, die eine große Anzahl von Daten auswerten oder ausführliche Berechnungen durchführen wollen. Beispiele für ersteres sind die biomedizinische Forschung mit ihren großen Gen-Datenbanken oder die Teilchenphysik mit der riesigen Menge an experimentellen Daten. Enorme Anforderungen an Rechenleistung stellen z.B. die Ingenieurwissenschaften für Parameterstudien oder die Bioinformatik für biologische Simulationen.

Das ZIH beschäftigt sich bereits seit mehr als zehn Jahren intensiv mit dem Thema Grid-Computing. Der Fokus lag dabei auf den Themen Datenmanagement und Monitoring von Jobs und Anwendungen im Grid. Beide Schwerpunkte weisen eine enge Verknüpfung zu den übrigen Forschungsgebieten des ZIH auf. Bei der Entwicklung von Monitoring-Komponenten wurde auf den Erfahrungen aus der Performance-Analyse aufgebaut (z. B. Datensammlung und Visua-lisierung), das Datenmanagement ist Bestandteil der Förderung des datenintensiven Rechnens.