Въведение в клъстерните изчисления
Повече от един компютър се комбинират, за да образуват клъстер. Той показва много висока производителност, но от гледна точка на крайните потребители, те се чувстват като работят върху самостоятелна система. Клъстерните изчисления следват разпределените системи като свой принцип. LAN действа като свързващо звено тук. Методите на клъстериране обхващат HPC IAAS, HPC PAAS, които са по-луксозни и трудни за настройка и запазване от един компютър. Компютърен клъстер помага до голяма степен да се намали липсата на тези системи и осигурява по-голямо съхранение на друга работна станция или компютър.
Някои от най-използваните клъстерни компютри са симулация на петролни резервоари, Google търсачка, симулация на земетресения, прогнозиране на времето.
Разбиране на кластерните изчисления
Клъстерите са широко използвани по отношение на критичността на обработваните данни или съдържание и очакваната скорост на обработка. Сайтове и приложения, които очакват разширена наличност без престой и очакване на способността за балансиране на тежко натоварване, използват тези концепции на клъстери до голяма степен.
Висока наличност (HA):
Компютрите се сблъскват много често с повреда. Високата наличност е в съответствие с нарастващата ни зависимост от компютрите, тъй като понастоящем те включват жизненоважна роля главно в компании, чиято най-важна функционалност е именно предлагането на някои стабилни компютърни услуги, като електронния бизнес, бази данни, наред с други.,
Клъстерът с повишена достъпност се стреми да поддържа наличието на услуги, предлагани от компютърна система чрез репликация на сървъра и услуги от страна на страна излишна хардуерна и софтуерна конфигурация. тук множество компютри поставят заедно като един, всеки от тях наблюдава останалите и завладява услугите си, ако някои от тях се провалят. тук се случва загуба на мощност при обработка, но основната перспектива е наличността. Изтриването на грешки се постига чрез консумативи и излишни платки, като се публикуват и алтернативни пътища чрез напълно свързани системи, които са изключително свързани в мрежа.
Балансиране на натоварването на клъстер:
При увеличено използване на мрежата и използването на интернет балансирането на натоварването действа като ключов фактор в тези клъстери. въпреки че тези капацитети на мрежата и по-висока производителност лесно се постигат. тук всички възли остават интегрирани с всички инстанции, така че всички тези възлови единици да са наясно с заявките в тяхната мрежа. Системите не работят съвместно в единична процедура, но искат за повторно обръщане отделно, тъй като се появяват въз основа на алгоритъм за планиране. Друг важен фактор за управлението на клъстери е мащабируемостта, тъй като тя до голяма степен се постига, когато всеки от сървърите му се използва напълно.
По време на балансиране на натоварването на фона на сървъри, които притежават една и съща способност в отговор на клиента, възникват много проблеми, тъй като сървърите могат да адресират множество заявки, което може да доведе до объркване помежду си. Така че елементът, който ще приложи балансирането между сървъри и потребители и ще го конструира, за да направи това, обаче, можем да поставим множество сървъри от едната страна, че за клиентите те да изглеждат само един адрес. Често срещан пример за тези сценарии са потребителските сървъри на Linux.
Видове кластерни изчисления
1. Балансиращи натоварвания клъстери: Тук натоварването е равномерно разпределено на множество инсталирани сървъри в клъстерната мрежа.
2. Кластери с висока наличност (HA): Група от клъстери, които гарантират поддържането на много висока наличност. компютрите, изтеглени от тези системи, се считат за много надеждни и може да не се сблъскват с прекъсване, дори евентуално във всеки случай.
3. Кластери с висока производителност (HP): Тази тактика на компютърни мрежи използва суперкомпютри и клъстерни изчисления за решаване на сложни и високо напреднали проблеми с изчисленията.
Предимства на използването на кластерни изчисления
1. Ефективност на разходите: В сравнение с високо стабилни и по-съхранени компютри с основни междинни системи, тази форма на клъстерни изчислителни системи се счита за до голяма степен рентабилна и по-евтина. Освен това повечето от тези системи предлагат по-висока производителност от компютърните системи на мейнфрейм.
2. Скорост на обработка : Скоростта на обработка също е равна на мейнфрейм системите и другите форми на суперкомпютри на пазара.
3. Разширяемост: Мащабируемостта и разширяемостта е следващото основно предимство на тези клъстерирани системи. тъй като те създават възможност за добавяне на произволен брой допълнителни ресурси или системи към съществуващата компютърна мрежа.
4. Висока наличност на ресурси: компютрите се сблъскват много често с повреда. Високата наличност е паралелно с нарастващата ни зависимост от компютрите, тъй като понастоящем те включват жизненоважна роля главно в компании, чиято най-важна функционалност е точно предлагането на някои стабилни компютърни услуги, като електронния бизнес, бази данни, наред с други., Наличността играе следващата ключова роля в тези системи. отказ на един от текущо активните възли може да бъде предаден на другите живи възли и при получаване на това съобщение другият набор от възела ще работи като прокси за мъртвия възел. така че това гарантира по-добра достъпност на тези системи.
заключение
Е, клъстер изчисляване на слабо свързани или плътно свързани компютри, които работят заедно, така че да могат да работят като единна система от крайните потребители. В допълнение към тази логика, тези изчислителни системи гарантират устойчива производителност и наличност, които правят тези компютри изключително популярни и клиентски привлекателни на тези конкурентни пазари.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за това какво е кластерно изчисление. Тук обсъдихме основните концепции, типове и предимства на изчисленията в клъстери. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Въведение в облачните изчисления
- Какво представлява MapReduce в Hadoop?
- Предимства на облачните компютри
- Въпроси за интервю с Hadoop Cluster