Лекция: Классификация кластерных систем

Есть разные подходы к классификации кластерных систем. В первую очередь можно выделить категории таких систем, в зависимости от их назначения.

♦ Вычислительные кластеры (High-Performance, HP) предназначены для выполнения параллельных программ, которые описывают решение сложных научных проблем (расшифровка генома, синтеза молекул и тому подобное). Много из них сегодня нуждаются в вычислительных мощностях, которых невозможно достичь в случае использования отдельных компьютеров. Фактически, такой кластер — это аналог многопроцессорного суперкомпьютера, но при этом стоит значительно более дешево. Большую часть научных вычислительных задач в наше время решают на таких кластерах.

♦ Кластеры с выравниванием нагрузки (load balancing) дают возможность распределять процессорную или сетевую нагрузку поровну между узлами кластера. Выравнивание нагрузки нужно, если большое количество пользователей выполняет один и тот же набор применений или создает много сетевых соединений одного типу (например, в веб-сервер с высокой входной нагрузкой). Обычно за деление нагрузки отвечает отдельный сервер, который выполняется на одном из узлов.

♦ Кластеры с резервированием (High Availability, НА) нужны для обеспечения повышенной надежности программного и аппаратного обеспечения компьютерных систем. Такие кластеры предоставляют возможность организовывать горячее резервирование отдельных компонентов или узлов системы. В случае выхода из строя одного из узлов обслуживания сразу продолжает другой узел, при этом для пользователя робота системы не нарушенная.

На практике часто можно встретить кластеры, которые совмещают свойства разных категорий. Да, вычислительные кластеры могут реализовывать базовые функции резервирования и выравнивания нагрузки.

Еще один вид классификации связан с контролем над узлами кластера.

· Выделенный кластер (dedicated) предусматривает, что его узлы находятся под единственным контролем и могут быть использованы лишь в рамках кластера.

· Невыделенный кластер (non-dedicated) состоит из узлов, которые принадлежат разным владельцам и преимущественно работают независимо. В этом случае в рамках кластера используют некоторую часть вычислительных ресурсов узла (например, процессорное время, не занятое выполнением собственных приложений).