Шта је кластер? Дефиниција, типови и апликације

Кластер је група рачунара који раде заједно као јединствен систем за обављање одређеног задатка. Ови рачунари су повезани мрежом и деле ресурсе као што су процесорска снага, меморија и складиштење. Кластери се често користе у рачунарским апликацијама високих перформанси, као што су научне симулације, анализа података и машинско учење.ӕӕКластери се могу класификовати у два главна типа:ӕӕ1. Кластери рачунарства високих перформанси (ХПЦ): Ови кластери су дизајнирани за велике прорачуне и обично се користе у научним истраживањима, финансијском моделирању и другим апликацијама које захтевају огромне количине процесорске снаге. ХПЦ кластери се обично састоје од стотина или хиљада рачунара повезаних мрежом велике брзине.ӕ2. Кластери рачунарства у облаку: Ови кластери су дизајнирани за скалабилност и флексибилност и обично се користе у веб хостингу, складиштењу у облаку и другим апликацијама где ресурси треба да се динамички додељују и повећавају или смањују по потреби. Кластери рачунарства у облаку могу да се крећу од неколико сервера до великих центара података са хиљадама сервера.ӕӕКластери нуде неколико предности у односу на традиционалне системе са једним рачунаром, укључујући:ӕӕ1. Скалабилност: Кластери се могу лако повећати или смањити по потреби, омогућавајући флексибилну алокацију ресурса и исплативу употребу.ӕ2. Толеранција грешака: Ако један рачунар у кластеру поквари, остали рачунари могу да наставе да раде, обезбеђујући да систем остане доступан и минимизирајући застоје.ӕ3. Побољшане перформансе: Расподелом оптерећења на више рачунара, кластери могу постићи брже време обраде и боље перформансе од појединачних рачунара.ӕ4. Исплативост: Кластери могу бити исплативији од појединачних рачунара високих перформанси, јер омогућавају дељење ресурса и коришћење робног хардвера.ӕӕНеки примери кластер апликација укључују:ӕӕ1. Научне симулације: Кластери се често користе у научним истраживањима за симулацију сложених феномена као што су временски обрасци, динамика флуида и молекуларне интеракције.ӕ2. Анализа података: Кластери се могу користити за анализу великих скупова података, као што су они генерисани сензорима, друштвеним медијима или финансијским трансакцијама.ӕ3. Машинско учење: Кластери се могу користити за обуку модела машинског учења на великим скуповима података, као што су препознавање слика, обрада природног језика и предиктивно моделирање.ӕ4. Веб хостинг: Кластери рачунарства у облаку се често користе у веб хостингу да би се обезбедили скалабилни и флексибилни ресурси за веб локације и апликације.