Обзор кластерных вычислений

Введение :
Кластерные вычисления — это набор тесно или слабо связанных компьютеров, которые работают вместе, так что они действуют как единое целое. Подключенные компьютеры выполняют операции все вместе, создавая идею единой системы. Кластеры обычно связаны через быстрые локальные сети (LAN).

Почему важны кластерные вычисления?

1. Кластерные вычисления дают относительно недорогие, нетрадиционные для больших серверов или мэйнфреймов компьютерные решения.
2. Он быстрее удовлетворяет потребность в критичности контента и сервисах обработки.
3. Многие организации и ИТ-компании внедряют кластерные вычисления, чтобы повысить масштабируемость, доступность, скорость обработки и управление ресурсами по экономичной цене.
4. Это гарантирует, что вычислительная мощность всегда доступна.
5. Он обеспечивает единую общую стратегию реализации и применения параллельных высокопроизводительных систем, независимую от определенных поставщиков оборудования и их продуктовых решений.

Типы кластерных вычислений:

1. Высокопроизводительные (HP) кластеры:
Кластеры HP используют компьютерные кластеры и суперкомпьютеры для решения сложных вычислительных задач. Они привыкли выполнять функции, которым нужны узлы для связи при выполнении своей работы. Они предназначены для использования преимуществ параллельной вычислительной мощности нескольких узлов.

2. Кластеры балансировки нагрузки:

Входящие запросы на ресурсы распределяются между несколькими узлами, на которых запущены аналогичные программы или имеющие схожий контент. Это предотвращает получение каким-либо отдельным узлом непропорционально большого количества задач. Этот тип распространения обычно используется в среде веб-хостинга.

3. Кластеры высокой доступности (HA):

Кластеры высокой доступности предназначены для обслуживания резервных узлов, которые могут выступать в качестве резервных систем в случае любого сбоя. Предоставляются согласованные вычислительные услуги, такие как бизнес-операции, сложные базы данных, обслуживание клиентов, такие как электронные веб-сайты и распространение сетевых файлов. Они предназначены для обеспечения бесперебойной доступности данных для клиентов.

Классификация кластера:

1. Открытый кластер:

IP-адреса необходимы каждому узлу, и доступ к ним возможен только через Интернет или Интернет. Этот тип кластера вызывает повышенные проблемы с безопасностью.

2. Закрыть кластер:

Узлы скрыты за узлом шлюза и обеспечивают повышенную защиту. Им нужно меньше IP-адресов, и они хороши для вычислительных задач.

Кластерная вычислительная архитектура:

• Он разработан с массивом взаимосвязанных отдельных компьютеров и компьютерных систем, работающих коллективно как единая автономная система.
• Это группа рабочих станций или компьютеров, работающих вместе как единый интегрированный вычислительный ресурс, соединенный через высокоскоростные соединения.
• Узел — однопроцессорная или многопроцессорная сеть, имеющая память, функции ввода и вывода и операционную систему.
• Два или более узла подключены к одной линии, или каждый узел может быть подключен индивидуально через соединение LAN.

Компоненты кластерного компьютера:

1. Узлы кластера
2. Кластерная операционная система
3. Коммутатор или узел межсоединения
4. Сетевое коммутационное оборудование

Преимущества кластерных вычислений:

1. Высокая производительность:

Системы предлагают лучшую и повышенную производительность, чем у компьютерных сетей мейнфреймов.

2. Простота управления:

Кластерные вычисления управляемы и просты в реализации.

3. Масштабируемость:

Ресурсы могут быть добавлены в кластеры соответствующим образом.

4. Расширяемость:

Компьютерные кластеры можно легко расширить, добавив в сеть дополнительные компьютеры. Кластерные вычисления способны объединять несколько дополнительных ресурсов или сетей в существующую компьютерную систему.

5. Доступность:

Другие узлы будут активны, когда один узел выйдет из строя, и будут функционировать как прокси для отказавшего узла. Это гарантирует повышенную доступность.

6. Гибкость:

Его можно обновить до более высокой спецификации или добавить дополнительные узлы.

Недостатки кластерных вычислений:

1. Высокая стоимость:

Он не так уж и экономичен из-за высокого аппаратного обеспечения и дизайна.

2. Проблема в поиске неисправности:

Трудно найти, какой компонент имеет неисправность.

3. Требуется больше места:

Инфраструктура может увеличиться, так как для управления и мониторинга потребуется больше серверов.

Приложения кластерных вычислений:

• Могут быть решены различные сложные вычислительные задачи.
• Его можно использовать в приложениях аэродинамики, астрофизики и интеллектуального анализа данных.
• Прогноз погоды.
• Рендеринг изображения.
• Различные приложения электронной коммерции.
• Моделирование землетрясения.
• Моделирование нефтяного резервуара.