Mitä on klusterilaskenta?

Esittely klusterilaskentaan

Klusterilaskennassa laskentatehtävät jaetaan useiden tietokoneiden kesken, ja nämä tietokoneet tai koneet muodostavat klusterin. Se toimii hajautetussa järjestelmässä verkkojen avulla. Useita klusterilaskennan tyyppejä käytetään liiketoimintatoteutusten, suorituskyvyn optimoinnin ja arkkitehtonisten mieltymysten perusteella, kuten kuorman tasausklustereita, korkean saatavuuden (HA) klustereita ja korkean suorituskyvyn (HP) klustereita. Joitakin etuja ovat käsittelynopeus, kustannustehokkuus, skaalautuvuus ja resurssien korkea saatavuus. Joitakin suosittuja klusterilaskennan toteutuksia ovat Googlen hakukone, maanjäristysten simulointi, öljyvarastojen simulointi ja sääennustejärjestelmä.

Klusterilaskennan ymmärtäminen

Klustereita käytetään laajalti käsitellyn datan tai sisällön kriittisyyden ja odotetun prosessointinopeuden mukaan. Sivustot ja sovellukset, jotka odottavat laajaa käytettävyyttä ilman seisokkiaikoja ja odottavat raskasta kuormanjakokykyä, käyttävät näitä klusterikonsepteja laajalti.

Korkean käytettävyyden kurssi (High-Availability (HA))

Laskurit kohtaavat vikaantumisia hyvin usein. Korkea käytettävyys on suoraviivaisesti verrannollinen kasvavaan riippuvuuteemme tietokoneista, koska tällä hetkellä niillä on elintärkeä rooli pääasiassa yrityksissä, joiden tärkein toiminto on juuri jonkin vakaan tietotekniikkapalvelun tarjoaminen, kuten sähköinen liiketoiminta, tietokannat ja muut.

Korostettu saavutettavuusklusteri pyrkii ylläpitämään tietokonejärjestelmän tarjoamien palveluiden saatavuutta palvelinten replikoinnilla ja palveluilla puolelta toiselle tarpeettomien laitteistojen ja ohjelmistojen uudelleenkonfigurointien avulla. tällöin useat tietokoneet esiintyvät yhdessä yhtenä kokonaisuutena, jokainen tarkkailee muita ja kaappaa niiden palvelut, jos jokin niistä epäonnistuu. prosessointitehon menetys tapahtuu tällöin, mutta saavutettavuus on keskeinen näkökulma. Viansietokyky saavutetaan tarvikkeilla ja redundanttilevyillä, myös julkaisemalla vaihtoehtoisia reittejä täysin kytkettyjen järjestelmien kautta, jotka ovat erittäin verkottuneita.

Cluster Load Balancing

Verkon ja internetin käytön lisääntyessä kuorman tasapainottaminen toimii avaintekijänä näissä klustereissa. vaikka näissä klustereissa verkkokapasiteetti ja lisääntynyt suorituskyky saavutetaan helpoiten. täällä kaikki solmut pysyvät integroituneina kaikkiin instansseihin niin, että kaikki nämä solmun yksiköt ovat tietoisia verkossaan oleviin pyyntöihin. Järjestelmät eivät toimi yhdessä yksinäisessä menettelyssä, vaan ne käsittelevät pyynnöt erikseen sitä mukaa kuin niitä ilmaantuu aikataulutusalgoritmin perusteella. Toinen tärkeä tekijä klusterin hallinnassa on skaalautuvuus, sillä se saavutetaan suurelta osin silloin, kun kukin palvelin on täysin käytössä.

Kuormituksen tasaamisen aikana keskellä palvelimia, joilla on samat valmiudet asiakasvastauksissa, syntyy paljon ongelmia, koska palvelimet voivat vastata useisiin pyyntöihin, mikä voi johtaa sekaannuksiin keskenään. Joten elementti, joka soveltaa tasapainottamista palvelimien ja käyttäjien välillä, ja rakentaa sen tekemään niin, voimme kuitenkin laittaa useita palvelimia yhdelle puolelle, että asiakkaille ne näyttävät olevan vain yksi osoite. Yleinen esimerkki tällaisista skenaarioista on Linux-käyttäjäpalvelimet.

Klusterilaskennan tyypit

Klusterilaskennan tyypit on kuvattu alla.

1. Kuormitusta tasaavat klusterit: Tässä työmäärä jaetaan tasaisesti useille asennetuille palvelimille klusteriverkossa.

2. Korkean saatavuuden (High availability, HA) klusterit: Ryhmä klustereita, jotka takaavat erittäin korkean käytettävyyden. näistä järjestelmistä vedettyjä tietokoneita pidetään erittäin luotettavina, eikä niitä saa kohdata seisokkiaikaa edes mahdollisesti missään instanssissa.

3. Korkean suorituskyvyn (HP) klusterit: Tämä tietokoneverkkotaktiikka käyttää supertietokoneita ja klusterilaskentaa monimutkaisten ja erittäin kehittyneiden laskentaongelmien ratkaisemiseen.

Hyötyjä

Hyötyjä mainitaan alla.

1. Kustannustehokkuus: Verrattuna erittäin vakaisiin ja enemmän tallennustilaa tarjoaviin suurtietokoneisiin tämäntyyppisiä klusterilaskentajärjestelmiä pidetään suurelta osin kustannustehokkaina ja halvempina. Lisäksi useimmat näistä järjestelmistä tarjoavat suuremman suorituskyvyn kuin suurtietokonejärjestelmät.

2. Käsittelynopeus: Käsittelynopeus on myös tasavertainen suurtietokonejärjestelmien ja muiden markkinoilla olevien supertietokoneiden muotojen kanssa.

3. Laajennettavuus: Skaalautuvuus ja laajennettavuus on näiden klusteroitujen järjestelmien seuraava keskeinen etu. koska ne antavat mahdollisuuden lisätä minkä tahansa määrän lisäresursseja tai -järjestelmiä olemassa olevaan tietokoneverkkoon.

4. Resurssien korkea saatavuus: Tietokoneet kohtaavat vikoja hyvin usein. Korkea saatavuus on suoraviivaisesti verrannollinen kasvavaan riippuvuuteemme tietokoneista, koska tällä hetkellä niillä on elintärkeä rooli lähinnä yrityksissä, joiden tärkein toiminto on juuri jonkin vakaan tietotekniikkapalvelun tarjoaminen, kuten sähköinen liiketoiminta, tietokannat ja muut. Käytettävyydellä on seuraava keskeinen rooli näissä järjestelmissä. yhden tällä hetkellä aktiivisen solmun vikaantuminen voidaan välittää muille elossa oleville solmuille, ja tämän viestin saatuaan muut solmut toimivat kuolleen solmun sijaisena. näin varmistetaan näiden järjestelmien parempi käytettävyys.

Johtopäätös

No, klusterilaskenta löyhästi kytketty tai tiukasti kytketty tietokone, joka ponnistelee yhdessä niin, että loppukäyttäjät voivat työskennellä yhtenä järjestelmänä. tämän logiikan lisäksi nämä laskentajärjestelmät takaavat jatkuvan suorituskyvyn ja saatavuuden, jotka tekevät näistä tietokoneista erittäin suosittuja ja asiakkaita houkuttelevia näillä kilpailluilla markkinoilla.

Suositeltavat artikkelit

Tämä on ollut opas aiheesta Mikä on klusterilaskenta? Tässä käsiteltiin Cluster Computingin peruskäsitteitä, tyyppejä ja etuja. Voit myös tutustua muihin ehdotettuihin artikkeleihimme oppiaksesi lisää –

1. Pilvilaskennan johdanto
2. Mikä on MapReduce Hadoopissa?
3. Pilvilaskennan edut
4. Hadoop-klusterin haastattelukysymykset