Компания Red Hat представила релиз платформы MRG 1.3 (Messaging, Real Time and Grid) для создания решений для задач с гарантированным временем выполнения, организации обмена сообщениями между бизнес приложениями и создании среды распределенных вычислений. В новой версии добавлена поддержка выпусков Red Hat Enterprise Linux 4.8 и 5.5, расширен QMF API для обмена сообщениями, обновлены клиентские библиотеки для языков C++ и Python, добавлены новые возможности управления, увеличена производительность и масштабируемость.

В качестве ядра в MRG 1.3 для выполнения задач реального времени задействовано Linux-ядро 2.6.33, поддерживающее технологию Performance Counter, позволяющую задействовать для выявления узких мест, отладки и профилирования специальных "PERFMON" регистров, доступных в современных CPU (например, Intel Core 2). Регистры PERFMON могут отразить такие статистически данные, как число выполненных инструкций, распределение попаданий данных во внутренний кеш, качество работы предсказательной логики CPU. Достоинство задействования аппаратных счетчиков производительности в возможности проведения операции профилирования без использования ptrace и без замедления работы на выполнение сопутствующих вычислений. Для управления представлена специальная утилита perf, поддерживающая в числе прочего и top-подобный формат вывода текущей статистики.

Инфраструктура MRG состоит из базовых компонентов:

• "MRG Messaging" - для организации быстрого и надежного обмена сообщениями между бизнес приложениями или web-сервисами. Решение построено на основе открытого протокола AMQP;
• "MRG Realtime" - выполнение критических к задержкам выполнения задач за счет использования специального Linux ядра с Realtime расширениями, пригодного для установки в дистрибутивах серии Red Hat Enterprise Linux 5;
• "MRG Grid" - создание грид-среды для распределенного решения разноплановых задач. Разработка базируется на открытом проекте Condor. Поддерживается создание сети на основе локальных и удаленных машин, виртуальных и cloud-окружений, на основе задействовании времени простоя процессора на обычных рабочих станциях;
• Средства для централизованного и унифицированного управления конфигурацией набора машин;
• High Performance Computing (HPC) - организация высокопроизводительных вычислений, с полной поддержкой разработки параллельных алгоритмов на Java, JMS, .NET, C++, Ruby и Python.