مفهوم پایه خوشه بندی (Clustering) فناوری است که چندین کامپیوتر مستقل (گره) را به گونه ای به هم متصل می کند که به عنوان یک سیستم واحد عمل کنند. این فناوری امکان توزیع بار پردازشی، افزایش قابلیت اطمینان و بهبود مقیاس پذیری را فراهم می آورد. انواع خوشه ها 1. خوشه های High-Performance (HPC): برای محاسبات سنگین 2. خوشه های High-Availability (HA): برای سرویس های حیاتی 3. خوشه های Load-Balancing: برای توزیع بار پردازشی 4. خوشه های ذخیره سازی: برای سیستم های فایل توزیع شده اجزای اصلی • گره های محاسباتی (Compute Nodes) • شبکه های پرسرعت (InfiniBand، Ethernet) • سیستم های ذخیره سازی مشترک (SAN/NAS) • نرم افزار مدیریت خوشه (Clusterware) مزایای استفاده - افزایش قدرت پردازشی - تحمل خطا (Fault Tolerance) - مقیاس پذیری افقی - بهره وری بالاتر منابع - انعطاف پذیری در ارتقا چالش های پیاده سازی • پیچیدگی در مدیریت و پیکربندی • هزینه های اولیه سخت افزاری • نیاز به شبکه های پرسرعت • مشکلات هماهنگی بین گره ها • مصرف انرژی بالا کاربردهای عملی • پردازش های علمی و شبیه سازی ها • سیستم های بانک اطلاعاتی توزیع شده • سرویس های وب مقیاس پذیر • رندرینگ و پردازش تصویر • یادگیری ماشین و هوش مصنوعی فناوری های مرتبط - Kubernetes (برای کانتینرها) - MPI (برای محاسبات موازی) - Hadoop (برای پردازش داده های حجیم) - Pacemaker (برای مدیریت منابع)
مفهوم پایه خوشه بندی (Clustering) فناوری است که چندین کامپیوتر مستقل (گره) را به گونه ای به هم متصل می کند که به عنوان یک سیستم واحد عمل کنند. این فناوری امکان توزیع بار پردازشی، افزایش قابلیت اطمینان و بهبود مقیاس پذیری را فراهم می آورد. انواع خوشه ها 1. خوشه های High-Performance (HPC): برای محاسبات سنگین 2. خوشه های High-Availability (HA): برای سرویس های حیاتی 3. خوشه های Load-Balancing: برای توزیع بار پردازشی 4. خوشه های ذخیره سازی: برای سیستم های فایل توزیع شده اجزای اصلی • گره های محاسباتی (Compute Nodes) • شبکه های پرسرعت (InfiniBand، Ethernet) • سیستم های ذخیره سازی مشترک (SAN/NAS) • نرم افزار مدیریت خوشه (Clusterware) مزایای استفاده - افزایش قدرت پردازشی - تحمل خطا (Fault Tolerance) - مقیاس پذیری افقی - بهره وری بالاتر منابع - انعطاف پذیری در ارتقا چالش های پیاده سازی • پیچیدگی در مدیریت و پیکربندی • هزینه های اولیه سخت افزاری • نیاز به شبکه های پرسرعت • مشکلات هماهنگی بین گره ها • مصرف انرژی بالا کاربردهای عملی • پردازش های علمی و شبیه سازی ها • سیستم های بانک اطلاعاتی توزیع شده • سرویس های وب مقیاس پذیر • رندرینگ و پردازش تصویر • یادگیری ماشین و هوش مصنوعی فناوری های مرتبط - Kubernetes (برای کانتینرها) - MPI (برای محاسبات موازی) - Hadoop (برای پردازش داده های حجیم) - Pacemaker (برای مدیریت منابع)