کلاستر محاسباتی چیست و چه کاربردی دارد؟

موضوع کلاستر محاسباتی یا خوشه محاسباتی یکی از مفاهیم کلیدی در علم کامپیوتر و فناوری اطلاعات است که به منظور افزایش قدرت پردازشی و کارایی در پردازش‌های موازی به کار می‌رود. در اینجا، با استفاده از داده‌های ارائه شده، به بررسی اصول و کاربردهای کلاسترهای محاسباتی می‌پردازیم.

کلاستر محاسباتی یا خوشه محاسباتی چیست؟

کلاستر یا خوشه محاسباتی یک مجموعه از سرورها یا کامپیوترها است که به هم متصل شده‌اند و به صورت هماهنگ کار می‌کنند تا پردازش‌های مختلف را انجام دهند. در واقع، کلاستر محاسباتی مانند یک واحد پردازشی بزرگ است که از ترکیب منابع مختلفی تشکیل شده و قابلیت اجرای برنامه‌ها و پردازش داده‌ها را بهبود می‌بخشد. کلاسترهای محاسباتی به منظور افزایش قدرت پردازشی، افزایش کارایی و افزایش قابلیت مقیاس‌پذیری استفاده می‌شوند. با ترکیب منابع مختلفی که توسط اعضای کلاستر فراهم می‌شود، می‌توان برنامه‌ها را به صورت موازی اجرا کرد و زمان اجرای آن‌ها را بهبود بخشید.




تاریخچه مختصر از کلاستر محاسباتی

مقدمه و تلاش های اولیه (دهه 1960-1980)

مفهوم محاسبات خوشه‌ای در دهه 1960 ظهور کرد، زیرا محققان به دنبال راه‌هایی برای غلبه بر محدودیت‌های رایانه‌های اصلی اولیه بودند. اولین رایانه‌های خوشه‌ای با استفاده از آرایه‌هایی از رایانه‌های متصل به هم ساخته شدند، اما این سیستم‌های اولیه به دلیل سرعت کم ارتباط و اتصالات غیرقابل اعتماد محدود شدند.

توسعه محاسبات با عملکرد بالا (دهه 1980-1990)

دهه های 1980 و 1990 شاهد توسعه محاسبات با کارایی بالا، از جمله استفاده از پردازش موازی و محاسبات توزیع شده برای حل مسائل پیچیده بود. در این دوره همچنین شاهد توسعه فناوری‌های اتصال پیشرفته‌تر مانند Message Passing Interface (MPI) بودیم که ارتباط سریع‌تر و مطمئن‌تری را بین رایانه‌ها در یک خوشه ممکن می‌کرد.

دستاوردها و کاربردهای کنونی (دهه 2000 تا کنون)

امروزه رایانش خوشه ای به ابزاری قدرتمند برای حل مسائل پیچیده در زمینه هایی مانند محاسبات علمی، مهندسی، مالی و زیست پزشکی تبدیل شده است. رایانه‌های خوشه‌ای کنونی قادر به پردازش حجم عظیمی از داده‌ها و انجام شبیه‌سازی‌های پیچیده با سرعت بالا هستند و این امکان را فراهم می‌سازد که مشکلاتی را که قبلاً غیرقابل حل بودند، حل کنند.
برخی از برجسته ترین دستاوردهای محاسبات خوشه ای عبارتند از:

مدل سازی آب و هوا و پیش بینی آب و هوا
اکتشاف نفت و گاز
توالی یابی ژنوم و کشف دارو
مدل سازی مالی و مدیریت ریسک
شبیه سازی های علمی، مانند شبیه سازی ساختار بزرگ مقیاس جهان
محاسبات خوشه ای ابزاری حیاتی برای حل مسائل پیچیده و هدایت نوآوری در طیف وسیعی از زمینه ها است. توانایی آن در پردازش حجم وسیعی از داده ها و انجام شبیه سازی های پیچیده با سرعت بالا، آن را به ابزاری ضروری برای محققان، دانشمندان و مشاغل تبدیل می کند.

انواع خوشه ها

خوشه های کامپیوتری در بسیاری از سازمان ها به منظور افزایش زمان پردازش، ذخیره سازی و زمان بازیابی سریعتر داده ها و غیره استفاده می شوند.

۱. خوشه های با کارایی بالا (High Performance Clusters)
۲. خوشه های با قابلیت دسترسی بالا (High Availability Clusters)
۳. خوشه های متعادل کننده بار(Load Balancing Clusters)

خوشه با کارایی بالا:

محاسبات با کارایی بالا یا HPC گاهی اوقات به عنوان محاسبات با کارایی بالا برای برنامه های کاربردی محاسباتی فشرده و به جای مدیریت برنامه های کاربردی مبتنی بر IO مانند وب سرویس یا پایگاه های داده مورد استفاده قرار می‌گیرد. نمونه هایی از HPC ها می تواند شامل شبیه سازی محاسباتی تصادفات خودرو یا آب و هوا باشد. خوشه های کامپیوتری بسیار محکم برای کارهایی طراحی شده اند که ممکن است به "ابر محاسبات" نزدیک شوند. سریعترین ماشین جهان در سال 2011 کامپیوتر K بود که دارای حافظه توزیع شده و معماری خوشه ای است.

خوشه دسترسی بالا:

خوشه های دسترسی بالا معمولاً به عنوان خوشه های شکستی شناخته می شوند. آنها برای بهبود در دسترس بودن رویکرد خوشه ای استفاده می شوند. در خوشه‌های در دسترس بالا از گره‌های اضافی استفاده می‌شود که در صورت خرابی جزء، کنترل را به دست می‌گیرند. برای از بین بردن یک نقطه شکست با داشتن اجزای خوشه ای اضافی استفاده می شود. خوشه‌های دسترسی بالا اغلب برای پایگاه‌های داده حیاتی، اشتراک‌گذاری فایل در شبکه، برنامه‌های کاربردی تجاری و خدمات مشتری مانند وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک استفاده می‌شوند.

خوشه تعادل بار:

خوشه های متعادل کننده بار، همانطور که از نام آن پیداست، پیکربندی های خوشه ای هستند که در آن حجم کار محاسباتی بین گره ها برای عملکرد کلی بهتر تقسیم می شود. یکی از بهترین نمونه های خوشه متعادل کننده بار، خوشه وب سرور است. ممکن است از یک روش دور روبین برای اختصاص هر درخواست جدید به یک گره متفاوت برای افزایش کلی عملکرد استفاده کند.

کاربرد کلاستر محاسباتی

• پردازش داده‌های بزرگ: یکی از کاربردهای اصلی کلاسترهای محاسباتی، پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ است که توسط سیستم‌های تکمیلی مانند Hadoop و Spark انجام می‌شود.
• محاسبات علمی و تحقیقاتی: در حوزه‌هایی مانند فیزیک، شیمی، بیولوژی و علوم مهندسی، کلاسترهای محاسباتی برای اجرای محاسبات پیچیده و مدل‌سازی‌های علمی مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• پردازش وب و سرویس‌دهی: شرکت‌های بزرگی همچون Google، Amazon و Facebook از کلاسترهای محاسباتی برای پردازش درخواست‌ها و سرویس‌دهی به میلیاردها کاربر استفاده می‌کنند. این کلاسترها برای ارائه خدمات ابری، پردازش تبلیغات و تجزیه و تحلیل داده‌های کاربران استفاده می‌شوند.
• محیط‌های ابری: سرویس‌های ابری از کلاسترهای محاسباتی برای فراهم کردن زیرساخت‌های مورد نیاز برای میزبانی و اجرای برنامه‌ها استفاده می‌کنند. این کلاسترها برای ارائه منابع محاسباتی، ذخیره‌سازی و شبکه به صورت مقیاس‌پذیر و قابل تنظیم استفاده می‌شوند.
• پردازش تصویر و صوت: در برنامه‌های مربوط به پردازش تصویر و صوت مانند تشخیص چهره، ترجمه صوت به متن و پردازش سیگنال‌های صوتی، کلاسترهای محاسباتی برای پردازش موازی داده‌ها استفاده می‌شوند.
  
  
  

تفاوت کلاستر و ابر

1. محل مستقر شدن:
2. ابر: ابرها معمولاً در فضای اینترنت مستقر هستند و منابع محاسباتی و خدمات را به کاربران از طریق اینترنت فراهم می‌کنند.
3. کلاستر: کلاسترها به صورت محلی یا داخلی درون یک شبکه محدود مستقر می‌شوند.
4. انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری:
5. ابر: یکی از ویژگی‌های اصلی ابرها، انعطاف‌پذیری بالا و قابلیت مقیاس‌پذیری است.
6. کلاستر: در مقابل، کلاسترها دارای انعطاف‌پذیری بسیار کمی هستند.
7. مدیریت و کنترل:
8. ابر: مدیریت و کنترل ابرها معمولاً توسط ارائه‌دهندگان خدمات ابر انجام می‌شود.
9. کلاستر: مدیریت و کنترل کلاسترها معمولاً بر عهده خود کاربر یا سازمانی است که کلاستر را پیاده‌سازی کرده است.
   
   

چشم انداز آینده

انتظار داریم بهره گیری از محاسبات با عملکرد بالا (HPC) افزایش یابد و با آن داده های بزرگ برای رسیدگی به چالش های مختلف علمی، زیست محیطی و اجتماعی، به ویژه در مقیاس های بسیار بزرگ و کوچک، تجزیه و تحلیل شود. محاسبات با عملکرد بالا قدرتمندتر از رایانه‌های لپ‌تاپ، اطلاعات را با استفاده از محاسبات موازی پردازش می‌کند و امکان انجام همزمان بسیاری از محاسبات را فراهم می‌آورد. این ماشین‌های یکپارچه با واحد «فلاپ» اندازه‌گیری می‌شوند که مخفف «عملیات نقطه شناور در ثانیه» است. از ژوئن سال ۲۰۱۳، Tianhe-۲، یک ابررایانه توسعه یافته توسط دانشگاه ملی فناوری دفاع چین، سریع ترین سیستم جهان با عملکرد 33.86 پتافلاپ در ثانیه است.

سخن آخر

کلاستر محاسباتی نه تنها ابزار بسیار قدرتمندی برای پردازش‌های موازی و حجم بزرگ داده‌ها است، بلکه در بسیاری از حوزه‌های صنعتی و علمی نیز کاربردهای گسترده‌ای دارند. در نهایت، استفاده از کلاسترهای محاسباتی نه تنها به بهبود عملکرد سیستم‌ها کمک می‌کند، بلکه امکانات بیشتری را برای ایجاد نوآوری و پیشرفت فناوری در دسترس قرار می‌دهد.