توسط : در این مقاله به معرفی فناوری محاسبات کلاستر یا رایانش خوشه‌ای خواهیم پرداخت. امروزه استفاده از این فناوری در پردازش سریع داده‌ها و انجام وظایف محاسباتی پیچیده الزامیست.
می‌دانیم که داده‌کاوی‌ها و شبیه‌سازی‌های علمی نقش مهمی در زندگی امروز بشر دارند. از طرفی نیز سیستم‌های سنتی تک پردازنده، قادر به پردازش این حجم بالا از اطلاعات نخواهند بود.
اینجاست که محاسبات کلاستر یا رایانش خوشه‌ای همانند یک ابرقهرمان وارد عمل می‌شود. برای آشنایی کامل با این فناوری و مزایا و کاربردهای آن با ابر فردوسی همراه بمانید:
فهرست مطالب
- محاسبات کلاستر یا رایانش خوشه‌ای چیست؟
- تفاوت کلاستر محاسباتی، محاسبات ابری و پردازش موازی چیست؟
- استفاده از سرورهای پردازش سریع ابر فردوسی
محاسبات کلاستر یا رایانش خوشه‌ای چیست؟
یک کلاستر یا خوشه محاسباتی حاصل اتصال چندین سرور مستقل است که به عنوان یک سیستم واحد با یکدیگر کار می‌کنند. این سرورها با هم متحد و هماهنگ هستند و یک سیستم یکپارچه و منسجم را به وجود می‌آورند.
در زمان استفاده از یک کلاستر، چندین سرور به جای یک سرور مسئول انجام محاسبات شما هستند. پس برای انجام محاسبات بزرگ و پیچیده بی‌نظیر است. زیرا به جای منابع یک سرور، منابع چندین سرور پاسخگوی نیاز شماست.
این فناوری از قدرت پردازش جمعی، حافظه و سایر منابع موجود در سرورها، که اغلب به آنها گره یا نود می‌گویند به وجود آمده است. هدف اصلی هر کلاستر حفظ دسترسی و پایداری سرورها، تامین منابع در حجم وسیع و مقیاس‌پذیری است. این سرور یا گره‌ها می‌توانند در یک دیتاسنتر و یا در اقصی نقاط جهان باشند.
معماری کلاستر محاسباتی:
- گره‌ها: هر گره یک کامپیوتر و یا سرور مستقلی است که در مجموع یک خوشه را تشکیل می‌دهند. هر گره دارای CPU، حافظه، ذخیره سازی و رابط شبکه مخصوص به خود است.
- شبکه: گره‌ها از طریق یک شبکه پرسرعت، معمولاً یک شبکه محلی (LAN) به هم متصل می‌شوند. این شبکه تبادل سریع داده‌ها و ارتباط میان گره‌ها را تسهیل می‌کند.
- نرم افزار مدیریت: یک نرم‌افزار مدیریت، گره‌ها را هماهنگ و زمان‌بندی می‌کند، وظایف را توزیع می‌کند و ارتباطات را مدیریت می‌کند. برای مثال: Apache Hadoop، Apache Spark و Kubernetes.
- ذخیره‌سازی مشترک: برخی از خوشه‌ها از راه‌حل‌های ذخیره‌سازی مشترک مانند ذخیره‌سازی متصل به شبکه (NAS) یا شبکه‌های منطقه ذخیره‌سازی (SAN) استفاده می‌کنند تا اطمینان حاصل کنند که همه گره‌ها به داده‌های یکسانی دسترسی دارند. این برای حفظ یکپارچگی داده‌ها و تسهیل failover مهم است.
انواع کلاستر محاسباتی:
1. خوشه های محاسباتی با عملکرد بالا (HPC):
- طراحی شده برای کارهایی که به قدرت محاسباتی قابل توجهی نیاز دارند.
- معمولا در تحقیقات علمی برای شبیه‌سازی، مدل‌سازی و محاسبات پیچیده استفاده می‌شود.
- به عنوان مثال می‌توان به پیش بینی آب و هوا، دینامیک مولکولی و دینامیک سیالات محاسباتی اشاره کرد.
2. خوشه های در دسترس بودن بالا (HA):
- بر اطمینان از عملکرد مداوم و حداقل زمان خرابی تمرکز است.
- از مکانیسم‌های Failover برای تغییر خودکار به یک گره پشتیبان، در صورت خرابی استفاده می‌کند.
- برای برنامه‌های کاربردی حیاتی که باید 24 ساعته در دسترس باشند، مانند خدمات مالی، سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی و پردازش تراکنش‌های آنلاین استفاده می‌شود.
3. خوشه های متعادل کننده بار:
- برای بهینه‌سازی استفاده از منابع، بارهای کاری را به طور مساوی در بین گره‌های متعدد توزیع می‌کند.
- عملکرد را افزایش می‌دهد و اطمینان حاصل می‌کند که هیچ گره‌ای با وظایف غرق نشده است.
- معمولا در میزبانی وب، خدمات آنلاین و شبکه‌های تحویل محتوا استفاده می‌شود.
مزایای محاسبات کلاستر:
1. مقیاس پذیری:
خوشه‌ها را می‌توان به راحتی با افزودن گره‌های بیشتر برای افزایش توان محاسباتی و ظرفیت ذخیره سازی تقویت کرد. مقیاس‌پذیری باعث می‌شود که خوشه‌ها با نیازهای محاسباتی رو به رشد سازگار باشند.
2. مقرون به صرفه بودن:
ساخت یک خوشه معمولا مقرون به صرفه تر از سرمایه گذاری در یک ابرکامپیوتر پیشرفته است. سازمان‌ها می‌توانند با یک خوشه کوچک شروع کنند و در صورت نیاز گسترش دهند.
3. تحمل خطا:
مکانیسم‌های افزونگی و شکست، قابلیت اطمینان و در دسترس بودن سیستم را افزایش می‌دهند. اگر یک گره از کار بیفتد، حجم کار می‌تواند در گره‌های دیگر توزیع شود و اختلال به حداقل برسد.
4. عملکرد:
قابلیت‌های پردازش موازی، خوشه‌ها را قادر می‌سازد تا کارهای بزرگ و پیچیده را سریع‌تر از یک کامپیوتر تنها انجام دهند. این افزایش عملکرد برای برنامه‌های کاربردی حساس به زمان و تجزیه و تحلیل داده‌ای در مقیاس بزرگ بسیار مهم است.
کاربردهای محاسبات کلاستر:
1. تحقیق علمی:
برای شبیه‌سازی، مدل‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌های فیزیک، شیمی، زیست شناسی و… کاربرد دارد. محققان می‌توانند آزمایش‌های فشرده خود را که با یک کامپیوتر انجام نمی‌شوند، با کلاستر سرور به آسانی پیش ببرند.
2. کلان داده‌ها:
برای پردازش مجموعه داده‌های بزرگ و کسب بینش‌های ارزشمند، ضروری است. در صنایعی مانند امور مالی، مراقبت های بهداشتی، بازاریابی، رسانه‌های اجتماعی و… برای تحلیل، پیش‌بینی و تصمیمات استفاده می‌شود.
3. یادگیری ماشین:
آموزش مدل‌های هوش مصنوعی را که به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارند، تسهیل می‌کند. از کارهایی مانند تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده پشتیبانی می‌کند.
4. خدمات وب:
در دسترس بودن و عملکرد بالا را برای برنامه‌ها و خدمات آنلاین تضمین می‌کند. توسط پلتفرم‌های تجارت الکترونیک، موتورهای جستجو، شبکه‌های رسانه‌های اجتماعی و ارائه‌دهندگان خدمات ابری برای رسیدگی به ترافیک گسترده کاربران و درخواست‌های داده استفاده می‌شود.
تفاوت کلاستر محاسباتی، محاسبات ابری و پردازش موازی چیست؟
محاسبات خوشه‌ای:
مجموعه‌ای از رایانه‌های متصل (گره‌ها) است که برای انجام وظایف مشترک با هم کار می‌کنند. هر گره به عنوان یک سیستم جداگانه با حافظه و سیستم عامل خاص خود عمل می‌کند، اما آنها از طریق یک شبکه به هم متصل هستند.
محاسبات ابری:
محاسبات ابری مشابه محاسبات خوشه‌ای است. با این تفاوت که به یک سازمان خاص تعلق ندارد. پردازش سریع ابری از طریق اینترنت قابل استفاده عموم است. سرورها یا گره‌های ابری می‌توانند همگی در یک دیتاسنتر و یا در اقصی نقاط جهان مستقر باشند.
پردازش موازی:
اجرای همزمان چندین محاسبات یا فرآیندها، پردازش موازی نام دارد. هدف آن تقسیم یک مسئله بزرگتر به وظایف کوچکتر و مستقل است که می‌توانند همزمان اجرا شوند تا زمان محاسبه کلی کاهش یابد. این پردازش‌ها می‌توانند در محاسبات خوشه‌های و چه در رایانش ابری و یا حتی در یک سیستم تک پردازنده قوی اجرا شوند.
استفاده از سرورهای پردازش سریع ابر فردوسی
شرکت ابر فردوسی ارائه دهنده قوی‌ترین سرورهای پردازش سریع ابری با بهترین قیمت است. همانگونه که در بخش قبل اشاره شد، پردازش سریع ابری به این معناست که می‌توان از امکانات کلاسترهای محاسباتی از طریق اینترنت بهره برد. برای آشنایی بیشتر با امکانات، مزایا و تعرفه سرورهای پردازش سریع ابری کلیک نمایید.
