Современные кластерные системы и их использование. Кластерный компьютер

Современные кластерные системы и их использование

Государственный Университет Информационно-Коммуникационных Технологий

Реферат

с дисциплины «Компьютерная схемотехника»

на тему: «Современные кластерные системы и их использование»

Выполнил: студент группы КСД-32

Музалевский Евгений

Киев-2010

Содержание

Вступление 3

1. Общие принципы клстерных систем 4

2. Классификация 4

3. Использование кластерный систем 5

Выводы 6

Список литературы 6 Вступление

Кластер — это модульная многопроцессорная система, созданная на базе стандартных вычислительных узлов, соединенных высокоскоростной коммуникационной средой. Сейчас слова «кластер» и «суперкомпьютер» в значительной степени синонимы, но прежде чем об этом стало можно с уверенностью говорить, аппаратные средства прошли длительный цикл эволюции. В течение первых 30 лет с момента появления компьютеров, вплоть до середины 1980-х гг., под «суперкомпьютерными» технологиями понимали исключительно производство специализированных особо мощных процессоров. Однако появление однокристального микропроцессора практически стерло разницу между «массовыми» и «особо мощными» процессорами, и с этого момента единственным способом создания суперкомпьютера стал путь объединения процессоров для параллельного решения одной задачи.

Привлекательной чертой кластерных технологий является то, что они позволяют для достижения необходимой производительности объединять в единые вычислительные системы компьютеры самого разного типа, начиная от персональных компьютеров и заканчивая мощными суперкомпьютерами. Широкое распространение кластерные технологии получили как средство создания систем суперкомпьютерного класса из составных частей массового производства, что значительно удешевляет стоимость вычислительной системы.

1. Общие принципы кластерных систем

Как уже было сказано раньше вычислительный кластер — это совокупностькомпьютеров, объединенных в рамках некоторой сети для решения одной задачи, которая для пользователя представляется в качестве единого ресурса.

Понятие "единый ресурс" означает наличие программного обеспечения, дающеговозможность пользователям, администраторам и прикладным программам считать,что имеется только одна сущность, с которой они работают, - кластер.Например, система пакетной обработки кластера позволяет послать задание наобработку кластеру, а не какому-нибудь отдельному компьютеру. Более сложнымпримером являются системы баз данных. Практически у всех производителейсистем баз данных имеются версии, работающие в параллельном режиме нанескольких машинах кластера. В результате приложения, использующие базуданных, не должны заботиться о том, где выполняется их работа. СУБДотвечает за синхронизацию параллельно выполняемых действий и поддержаниецелостности базы данных.

Компьютеры, образующие кластер, — так называемые узлы кластера — всегдаотносительно независимы, что допускает остановку или выключение любого изних для проведения профилактических работ или установки дополнительногооборудования без нарушения работоспособности всего кластера.

В качестве вычислительных узлов в кластере обычно используютсяоднопроцессорные персональные компьютеры, двух- или четырехпроцессорные SMP-серверы. Каждый узел работает под управлением своей копии операционнойсистемы, в качестве которой чаще всего используются стандартныеоперационные системы: Linux, NT, Solaris и т.п. Состав и мощность узловможет меняться даже в рамках одного кластера, давая возможность создаватьнеоднородные системы. Выбор конкретной коммуникационной среды определяетсямногими факторами: особенностями класса решаемых задач, необходимостьюпоследующего расширения кластера и т.п. Возможно включение в конфигурациюспециализированных компьютеров, например, файл-сервера, и, как правило,предоставлена возможность удаленного доступа на кластер через Internet.Из определения архитектуры кластерных систем следует, что она включает всебя очень широкий спектр систем.

2. Классификация

Кластерные системы могут использовать самые разные платформы и, как правило, классифицируются не по набору комплектующих, а по областям применения. Выделяют четыре типа кластерных систем: вычислительные кластеры, кластеры баз данных, отказоустойчивые кластеры и кластеры для распределения загрузки. Самая многочисленная группа — вычислительные кластеры. Она может быть разбита на подгруппы; правда, классификации внутри этой группы подлежат уже не собственно вычислительные машины, а готовые программно-аппаратные кластерные решения. Такие системы «под ключ» имеют предустановленное прикладное ПО, необходимое заказчику для решения его задач. Решения, оптимизированные для разных приложений, различаются подбором компонентов, обеспечивающим наиболее производительную работу именно этих приложений при наилучшем соотношении цена/качество.

Кластеры баз данных появились недавно. Эти системы работают с параллельными версиями баз данных и используются в крупных организациях для работы CRM-и ERP-систем, а также транзакционных баз данных. Сегодня эти системы — серьезный конкурент традиционным серверам с общей памятью благодаря лучшему соотношению цена/производительность, масштабируемости и отказоустойчивости.

Отказоустойчивые кластеры строят для того, чтобы наилучшим образом обеспечить надежность работы критически важных приложений. Работа приложения дублируется на разных узлах, и в случае ошибки на одном из них приложение продолжает работать или автоматически перезапускается на другом. Такие кластеры не бывают большими, и пользователи часто строят их сами. Кластерные технологии также используются для распределения большого потока запросов по многим серверам. Такие решения часто применяются для поддержки Web-узлов с динамическим содержимым, постоянно обращающихся к базам данных, например, поисковых систем. В зависимости от размеров сервиса кластеры распределения загрузки могут иметь достаточно большое количество узлов.

Работа кластерных систем обеспечивается четырьмя видами специализированных приложений, как то: операционные системы (как правило, Linux), средства коммуникации, средства разработки параллельных приложений и ПО для администрирования кластеров.

3. Использование кластерных систем

Разработчики архитектур кластерных систем преследовали различные цели приих создании. Первой была фирма Digital Equipment с кластерами VAX/VMS.Целью создания этой машины было повышение надежности работы системы,обеспечение высокой готовности и отказоустойчивости. В настоящеевремя существует множество аналогичных по архитектуре систем от другихпроизводителей.

Другой целью создания кластерных систем является создание дешевыхвысокопроизводительных параллельных вычислительных систем. Один из первыхпроектов, давший имя целому классу параллельных систем – кластер Beowulf– возник в центре NASA Goddard Space Flight Center для поддержкинеобходимыми вычислительными ресурсами проекта Earth and Space Sciences.Проект Beowulf начался летом 1994 года, и вскоре был собран 16-процессорныйкластер на процессорах Intel 486DX4/100 МГц. На каждом узле былоустановлено по 16 Мбайт оперативной памяти и по 3 сетевых Ethernet-адаптера. Эта система оказалась очень удачной по отношениюцена/производительность, поэтому такую архитектуру стали развивать ишироко использовать в других научных организациях и институтах.Для каждого класса кластеров характерны свои особенности архитекуры иприменяемые аппаратные средства.

Выводы

Кластер — это сложный программно-аппаратный комплекс, состоящий из вычислительных узлов на базе стандартных процессоров, соединенных высокоскоростной системной сетью, а также, как правило, вспомогательной и сервисной сетями.

Различают четыре типа кластерных систем: вычислительные кластеры, кластеры баз данных, отказоустойчивые кластеры и кластеры для распределения загрузки.

Список литературы:

1. Журнал «Upgrade» 04.08.05.

2. http://ru.wikipedia.org/wiki/Кластер_(группа_компьютеров).

3. Журнал «Компьютер пресс»

mirznanii.com

Для начинающих пользователей вычислительных кластеров | PARALLEL.RU

Для начинающих пользователей вычислительных кластеров

Данная страница написана с таким расчетом, чтобы она могла быть полезной не только пользователям вычислительных кластеров НИВЦ, но и всем, желающим получить представление о работе вычислительного кластера. Решение типичных проблем пользователей кластера НИВЦ изложено на отдельной странице.

Что такое вычислительный кластер?

В общем случае, вычислительный кластер - это набор компьютеров (вычислительных узлов), объединенных некоторой коммуникационной сетью. Каждый вычислительный узел имеет свою оперативную память и работает под управлением своей операционной системы. Наиболее распространенным является использование однородных кластеров, то есть таких, где все узлы абсолютно одинаковы по своей архитектуре и производительности.

Подробнее о том, как устроен и работает вычислительный кластер можно почитать в книге А.Лациса "Как построить и использовать суперкомпьютер".

Как запускаются программы на кластере?

Для каждого кластера имеется выделенный компьютер - головная машина (front-end). На этой машине установлено программное обеспечение, которое управляет запуском программ на кластере. Собственно вычислительные процессы пользователей запускаются на вычислительных узлах, причем они распределяются так, что на каждый процессор приходится не более одного вычислительного процесса. Запускать вычислительные процессы на головной машине кластера нельзя.

Пользователи имеют терминальный доступ на головную машину кластера, а входить на узлы кластера для них нет необходимости. Запуск программ на кластере осуществляется в т.н. "пакетном" режиме - это значит, что пользователь не имеет непосредственного, "интерактивного" взаимодействия с программой, программа не может ожидать ввода данных с клавиатуры и выводить непосредственно на экран. Более того, программа пользователя может работать тогда, когда пользователь не подключен к кластеру.

Какая установлена операционная система?

Вычислительный кластер, как правило, работает под управлением одной из разновидностей ОС Unix - многопользовательской многозадачной сетевой операционной системы. В частности, в НИВЦ МГУ кластеры работают под управлением ОС Linux - свободно распространяемого варианта Unix. Unix имеет ряд отличий от Windows, которая обычно работает на персональных компьютерах, в частности эти отличие касаются интерфейса с пользователем, работы с процессами и файловой системы.

Более подробно об особенностях и командах ОС UNIX можно почитать здесь:

Как хранятся данные пользователей?

Все узлы кластера имеют доступ к общей файловой системе, находящейся на файл-сервере. То есть файл может быть создан, напрмер, на головной машине или на каком-то узле, а затем прочитан под тем же именем на другом узле. Запись в один файл одновременно с разных узлов невозможна, но запись в разные файлы возможна. Кроме общей файловой системы, могут быть локальные диски на узлах кластера. Они могут использоваться программами для хранения временных файлов. После окончания (точнее, непосредственно перед завершением) работы программы эти файлы должны удаляться.

Какие используются компиляторы?

Никаких специализированных параллельных компиляторов для кластеров не существует. Используются обычные оптимизирующие компиляторы с языков Си и Фортран - GNU, Intel или другие, умеющие создавать исполняемые программы ОС Linux. Как правило, для компиляции параллельных MPI-программ используются специальные скрипты (mpicc, mpif77, mpif90 и др.), которые являются надстройками над имеющимися компиляторами и позволяют подключать необходимые библиотеки.

Как использовать возможности кластера?

Существует несколько способов задействовать вычислительные мощности кластера.

1. Запускать множество однопроцессорных задач. Это может быть разумным вариантом, если нужно провести множество независимых вычислительных экспериментов с разными входными данными, причем срок проведения каждого отдельного расчета не имеет значения, а все данные размещаются в объеме памяти, доступном одному процессу.

2. Запускать готовые параллельные программы. Для некоторых задач доступны бесплатные или коммерческие параллельные программы, которые при необходимости Вы можете использовать на кластере. Как правило, для этого достаточно, чтобы программа была доступна в исходных текстах, реализована с использованием интерфейса MPI на языках С/C++ или Фортран. Примеры свободно распространяемых параллельных программ, реализованных с помощью MPI: GAMESS-US (квантовая химия), POVRay-MPI (трассировка лучей).

3. Вызывать в своих программах параллельные библиотеки. Также для некоторых областей, таких как линейная алгебра, доступны библиотеки, которые позволяют решать широкий круг стандартных подзадач с использованием возможностей параллельной обработки. Если обращение к таким подзадачам составляет большую часть вычислительных операций программы, то использование такой параллельной библиотеки позволит получить параллельную программу практически без написания собственного параллельного кода. Примером такой библиотеки является SCALAPACK. Русскоязычное руководство по использованию этой библиотеки и примеры можно найти на сервере по численному анализу НИВЦ МГУ. Также доступна параллельная библиотека FFTW для вычисления быстрых преобразований Фурье (БПФ). Информацию о других параллельных библиотеках и программах, реализованных с помощью MPI, можно найти по адресу http://www-unix.mcs.anl.gov/mpi/libraries.html.

4. Создавать собственные параллельные программы. Это наиболее трудоемкий, но и наиболее универсальный способ. Существует два основных варианта. 1) Вставлять параллельные конструкции в имеющиеся параллельные программы. 2) Создавать "с нуля" параллельную программу.

Как работают параллельные программы на кластере?

Параллельные программы на вычислительном кластере работают в модели передачи сообщений (message passing). Это значит, что программа состоит из множества процессов, каждый из которых работает на своем процессоре и имеет свое адресное пространство. Причем непосредственный доступ к памяти другого процесса невозможен, а обмен данными между процессами происходит с помощью операций приема и посылки сообщений. То есть процесс, который должен получить данные, вызывает операцию Receive (принять сообщение), и указывает, от какого именно процесса он должен получить данные, а процесс, который должен передать данные другому, вызывает операцию Send (послать сообщение) и указывает, какому именно процессу нужно передать эти данные. Эта модель реализована с помощью стандартного интерфейса MPI. Существует несколько реализаций MPI, в том числе бесплатные и коммерческие, переносимые и ориентированные на конкретную коммуникационную сеть.

Как правило, MPI-программы построены по модели SPMD (одна программа - много данных), то есть для всех процессов имеется только один код программы, а различные процессы хранят различные данные и выполняют свои действия в зависимости от порядкового номера процесса.

Более подробно об MPI можно почитать здесь:

Где можно посмотреть примеры параллельных программ?

Схематичные примеры MPI-программ можно посмотреть здесь:

Примеры простейших работающих MPI-программ доступны в составе пакета MPICH, свободно распространяемой реализации MPI. Для пользователей НИВЦ МГУ простейшие примеры MPI-программ на Си и Фортране доступны в директории /home/examples/mpi. Примеры использования конструкций MPI в программах на языке Си можно посмотреть в тестах производительности для параллельных компьютеров. Примеры программ на Фортране с комментариями можно посмотреть в англоязычном документе "MPI User's Guide in Fortran" (формат Word).

Можно ли отлаживать параллельные программы на персональном компьютере?

Разработка MPI-программ и проверка функциональности возможна на обычном ПК. Можно запускать несколько MPI-процессов на однопроцессорном компьютере и таким образом проверять работоспособность программы. Желательно, чтобы это был ПК с ОС Linux, где можно установить пакет MPICH. Это возможно и на компьютере с Windows, но более затруднительно.

Насколько трудоемко программировать вычислительные алгоритмы c помощью MPI и есть ли альтернативы?

Набор функций интерфейса MPI иногда называют "параллельным ассемблером", т.к. это система программирования относительно низкого уровня. Для начинающего пользователя-вычислителя может быть достаточно трудоемкой работой запрограммировать сложный параллельный алгоритм с помощью MPI и отладить MPI-программу. Существуют и более высокоуровневые системы программирования, в частности российские разработки - DVM и НОРМА, которые позволяют пользователю записать задачу в понятных для него терминах, а на выходе создают код с использованием MPI, и поэтому могут быть использованы практически на любом вычислительном кластере.

Как ускорить проведение вычислений на кластере?

Во-первых, нужно максимально ускорить вычисления на одном процессоре, для чего можно принять следующие меры.

1. Подбор опций оптимизации компилятора. Подробнее об опциях компиляторов можно почитать здесь:

2. Использование оптимизированных библиотек. Если некоторые стандартные действия, такие как умножение матриц, занимают значительную долю времени работы программы, то имеет смысл использовать готовые оптимизированные процедуры, выполняющие эти действия, а не программировать их самостоятельно. Для выполнения операций линейной алгебры над матричными и векторными величинами была разработана библиотека BLAS ("базовые процедуры линейной алгебры"). Интерфейс вызова этих процедур стал уже фактически стандартом и сейчас существуют несколько хорошо оптимизированных и адаптированных к процессорным архитектурам реализаций этой библиотеки. Одной из таких реализаций является свободно распространяемая библиотека ATLAS, которая при установке настраивается с учетом особенностей процессора. Компания Интел предлагает библиотеку MKL - оптимизированную реализацию BLAS для процессоров Intel и SMP-компьютеров на их основе. Тут статья про подбор опций MKL.

Подробнее о библиотеках линейной алгебры (BLAS) можно почитать здесь:

3. Исключение своппинга (автоматического сброса данных из памяти на диск). Каждый процесс должен хранить не больше данных, чем для него доступно оперативной памяти (в случае двухпроцессорного узла это примерно половина от физической памяти узла). В случае необходимости работать с большим объемом данных может быть целесообразным организовать работу со временными файлами или использовать несколько вычислительных узлов, которые в совокупности предоставляют необходимый объем оперативной памяти.

4. Более оптимальное использование кэш-памяти. В случае возможности изменять последовательность действий программы, нужно модифицировать программу так, чтобы действия над одними и те же или подряд расположенными данными данными выполнялись также подряд, а не "в разнобой". В некоторых случаях может быть целесообразно изменить порядок циклов во вложенных циклических конструкциях. В некоторых случаях возможно на "базовом" уровне организовать вычисления над такими блоками, которые полностью попадают в кэш-память.

5. Более оптимальная работа с временными файлами. Например, если программа создает временные файлы в текущем каталоге, то более разумно будет перейти на использование локальных дисков на узлах. Если на узле работают два процесса и каждый из них создает временные файлы, и при этом на узле доступны два локальных диска, то нужно, чтобы эти два процесса создавали файлы на разных дисках.

6. Использование наиболее подходящих типов данных. Например, в некоторых случаях вместо 64-разрядных чисел с плавающей точкой двойной точности (double) может быть целесообразным использовать 32-разрядные числа одинарной точности (float) или даже целые числа (int).

Более подробно о тонкой оптимизации программ можно почитать в руководстве по оптимизации для процессоров Intel и в других материалах по этой теме на веб-сайте Intel.

Как оценить и улучшить качество распараллеливания?

Для ускорения работы параллельных программ стоит принять меры для снижения накладных расходов на синхронизацию и обмены данными. Возможно, приемлемым подходом окажется совмещение асинхронных пересылок и вычислений. Для исключения простоя отдельных процессоров нужно наиболее равномерно распределить вычисления между процессами, причем в некоторых случаях может понадобиться динамическая балансировка.

Важным показателем, который говорит о том, эффективно ли в программе реализован параллелизм, является загрузка вычислительных узлов, на которых работает программа. Если загрузка на всех или на части узлов далека от 100% - значит, программа неэффективно использует вычислительные ресурсы, т.е. создает большие накладные расходы на обмены данными или неравномерно распределяет вычисления между процессами. Пользователи НИВЦ МГУ могут посмотреть загрузку через веб-интерфейс для просмотра состояния узлов.

В некоторых случаях для того, чтобы понять, в чем причина низкой производительности программы и какие именно места в программе необходимо модифицировать, чтобы добиться увеличения производительности, имеет смысл использовать специальные средства анализа производительности - профилировщики и трассировщики.

Подробнее об улучшении производительности параллельных программ можно почитать в книге В.В.Воеводина и Вл.В.Воеводина "Параллельные вычисления".

parallel.ru

Кластерные системы

Развитие кластерных систем (КС) в России

Примерно до середины 1990-х гг. основное направление развития суперкомпьютерных технологий было связано с построением специализированных многопроцессорных систем из массовых микросхем. Один из сформировавшихся подходов — SMP (Symmetric Multi Processing), подразумевал объединение многих процессоров с использованием общей памяти, что сильно облегчало программирование, но предъявляло высокие требования к самой памяти. Сохранить быстродействие таких систем при увеличении количества узлов до десятков было практически невозможно. Кроме того, этот подход оказался самым дорогим в аппаратной реализации. На порядок более дешевым и практически бесконечно масштабируемым оказался способ МРР (Massively Parallel Processing), при котором независимые специализированные вычислительные модули объединялись специализированными каналами связи, причем и те и другие создавались под конкретный суперкомпьютер и ни в каких других целях не применялись.

Идея создания так называемого кластера рабочих станций фактически явилась развитием метода МРР, ведь логически МРР-система не сильно отличалась от обычной локальной сети. Локальная сеть стандартных персональных компьютеров, при соответствующем ПО использовавшаяся как многопроцессорный суперкомпьютер, и стала прародительницей современного кластера. Эта идея получила более совершенное воплощение в середине 1990-х гг., когда благодаря повсеместному оснащению ПК высокоскоростной шиной PCI и появлению дешевой, но быстрой сети. Fast Ethernet кластеры стали догонять специализированные МРР-системы по коммуникационным возможностям. Это означало, что полноценную МРР-систему можно было создать из стандартных серийных компьютеров при помощи серийных коммуникационных технологий, причем такая система обходилась дешевле в среднем на два порядка.

Вот самые знаменитые суперкомпьютеры с кластерной архитектурой «первого поколения»: Beowulf (1994, NASA Goddard Space Flight Center) — 16-процессор-ный кластер на процессорах Intel 486DX4/100 МГц; Avalon (1998, Лос-Аламосская национальная лаборатория) — Linux-кластер на базе процессоров Alpha 21164А/533 МГц. Первоначально Avalon состоял из 68 процессоров, затем их число увеличилось до 140; его производительность на тесте LINPACK 48,6 GFlops* позволила ему занять 113-е место в 12-й редакции рейтинга самых мощных компьютеров мира Тор500 рядом со 152-процессорной SMP-системой IBM RS/6000 SP. Первой отечественной системой, вошедшей в ТорбОО, стал кластер МВС-1000М, изготовленный НИИ «КВАНТ» и Институтом прикладной математики Российской академии наук. Он состоял из 384 узлов на базе процессоров Alpha 21164 компании DEC-Compaq.

* Flops (floating point operations per second) — количество операций с плавающей точкой в секунду, единица измерения производительности суперкомпьютеров. GFlops (гигафлопс) — миллиард операций с плавающей точкой в секунду; TFlops (терафлопс) — триллион операций с плавающей точкой в секунду. Реальная производительность самого мощного на сегодня суперкомпьютера превышает 136 TFlops; всего год назад этот показатель составлял 35 TFlops.

Различают пиковую и реальную производительность суперкомпьютеров. Пиковая производительность многопроцессорной системы (кластера, SMP-системы и т. д.) — теоретическое значение, недостижимое на практике. Оно получается умножением пиковой производительности процессора на число процессоров в системе. Пиковая производительность ЦП в общем случае получается путем умножения его тактовой частоты на максимальное число операций, выполняемых за один такт. Реальная производительность кластера — это производительность, полученная при решении реальной задачи (академической или промышленной). Например, системы в рейтинге Тор500 ранжируются по результатам теста LINPACK — реальной академической задачи на решение системы линейных уравнений.

Новый мощный толчок развитию кластерных технологий, помимо появления более совершенных коммуникационных сетей, дал быстрый рост производительности вновь выпускаемых массовых процессоров, что сделало высокопроизводительные решения доступными как никогда. Например, «СКИФ К-500», второй отечественный кластер, вошедший в ТорбОО, построен на базе 128 процессоров Intel Xeon и системной сети SCI. Построенный осенью 2003 г. для российско-белорусской государственной суперкомпьютерной программы «СКИФ», этот кластер занял в рейтинге 407-е место с реальной производительностью в 423,6 GFlops. Второй «топовый» кластер государственной программы, «СКИФ К-1000» на базе 576 процессоров AMD Opteron и системной сети InfiniBand, появился в октябре 2004 г. и вошел в первую сотню Тор500 с реальной производительностью 2,032 TFlops. Оба кластера «СКИФ», установленных в Белоруссии, построены компанией «Т-Платформы» с участием ИПС РАН и белорусских партнеров и используют российские суперкомпьютерные технологии. Самый мощный на данный момент кластер на территории России — МВС 15000БМ с реальной производительностью более 5,3 Tflops, он занимает 56-е место в Тор500 и установлен в Межведомственном суперкомпьютерном центре (МСЦ РАН). Кластер построен из вычислительных узлов компании IBM на базе процессоров PowerPC и системной сети Myrinet.

Бурное развитие кластерных технологий за последние годы хорошо видно из анализа списка Тор500: с 2000 по 2004 г. доля кластеров в списке увеличилась с 2,2 до 60,8%. Если в 2000 г. в числе 40 самых мощных установок присутствовало лишь два кластера (самый мощный — 31-е место), то к 2004 г. их число среди первых 40 машин составило 24). При этом, по данным последней редакции Тор500, более 71,5% процессоров, использованных для ерздания суперкомпьютеров, — это массово выпускаемые процессоры компаниями Intel и AMD.

Кластерные технологии применяются и в новейших суперкомпьютерных разработках ведущих изготовителей: например, в самом мощном на сегодня суперкомпьютере IBM BlueGene/L с производительностью более 136 TFlops использованы многие элементы кластерной архитектуры.

Сфера применения кластерных систем сейчас нисколько не уже, чем суперкомпьютеров с другой архитектурой: они не менее успешно справляются с задачей моделирования самых разных процессов и явлений. Суперкомпьютерное моделирование может во много раз удешевить и ускорить вывод на рынок новых продуктов, а также улучшить их качество. Например, вместо того чтобы строить дорогостоящие тестовые модели новых автомобилей, чтобы затем разбить их об стенку ради проведения инженерных расчетов, можно быстрее и точнее все посчитать на компьютерных моделях. Благодаря этому многим западным автомобильным концернам удалось сократить срок разработки новой модели автомобиля в пять раз — с 10 до 2 лет. Компьютерная обработка геофизических данных позволяет создавать высокодетализированные модели нефтяных и газовых месторождений, обеспечивая более эффективную, безопасную и дешевую разработку скважин.

Именно развитие кластерных технологий сделало высокопроизводительные вычисления широко доступными и позволило самым разным предприятиям воспользоваться их преимуществами. Вот как распределяются области применения 500 самых мощных компьютеров мира: 44,3% — добывающая, электронная, автомобильная, авиационная и др. отрасли тяжелой промышленности и машиностроения, чуть более 20% — наука и образование, суперкомпьютерные центры. Более 18% приходится на погодные и климатические исследования, 7% — ядерные, космические, энергетические и военные государственные программы, 3,5% — финансовые компании и банки. Кроме того, в списке есть компании и организации, занимающиеся медициной и разработкой новых лекарств, компьютерной графикой, перевозками, торговлей, производством продуктов питания, консалтингом и государственным управлением.

Что касается использования суперкомпьютеров в России, то в текущем рейтинге суперкомпьютеров СНГ Тор50, впервые изданном в декабре 2004 г., представлены только три класса пользователей: научные институты и университеты, предприятия, занятые в тяжелой и нефтедобывающей промышленности, а также финансовые структуры.

В среднем отечественные суперкомпьютеры пока еще сильно уступают западным по производительности: машины, используемые для научных исследований, в 15 раз, вычислительные ресурсы финансовых компаний — в 10 раз, промышленные суперкомпьютеры — в 9 раз. Однако уже вторая редакция списка Тор50, опубликованная в апреле 2005 г., демонстрирует быстрое развитие отрасли. Так, количество систем, работающих в промышленной сфере, увеличилось с 2 до 16%, причем их средняя производительность выросла сразу на 135%. Число суперкомпьютеров финансовых компаний и банков также возросло с 2 до 18%. Доля суперкомпьютеров, используемых для научных исследований, сократилась с 96 до 66%, а их средняя производительность выросла на 70%. В целом вторая редакция отечественного суперкомпьютерного рейтинга демонстрирует существенный рост доли систем коммерческого использования. Самое большое количество отечественных суперкомпьютеров поставлено фирмой IBM (26%), но российские изготовители лишь немного уступают ей.

mirznanii.com

Кластер (группа компьютеров)

Кластер — группа компьютеров, объединённых высокоскоростными каналами связи, представляющая с точки зрения пользователя единый аппаратный ресурс. Кластер - слабо связанная совокупность нескольких вычислительных систем, работающих совместно для выполнения общих приложений, и представляющихся пользователю единой системой. Один из первых архитекторов кластерной технологии Грегори Пфистер дал кластеру следующее определение: «Кластер — это разновидность параллельной или распределённой системы, которая:

состоит из нескольких связанных между собой компьютеров;
используется как единый, унифицированный компьютерный ресурс».

Обычно различают следующие основные виды кластеров:

отказоустойчивые кластеры (High-availability clusters, HA, кластеры высокой доступности)
кластеры с балансировкой нагрузки (Load balancing clusters)
вычислительные кластеры (High performance computing clusters, HPC)
системы распределенных вычислений

Содержание

1 Классификация кластеров
- 1.1 Кластеры высокой доступности
- 1.2 Кластеры распределения нагрузки (Network Load Balancing, NLB)
- 1.3 Вычислительные кластеры
- 1.4 Системы распределенных вычислений (grid)
- 1.5 Кластер серверов, организуемых программно
  - 1.5.1 Применение
2 Самые производительные кластеры
3 История
4 Программные средства
5 Примечания
6 См. также
7 Ссылки

Классификация кластеров

Кластеры высокой доступности

Основная статья: Отказоустойчивый кластер

Обозначаются аббревиатурой HA (англ. High Availability — высокая доступность). Создаются для обеспечения высокой доступности сервиса, предоставляемого кластером. Избыточное число узлов, входящих в кластер, гарантирует предоставление сервиса в случае отказа одного или нескольких серверов. Типичное число узлов — два, это минимальное количество, приводящее к повышению доступности. Создано множество программных решений для построения такого рода кластеров.

Отказоустойчивые кластеры и системы вообще строятся по трем основным принципам:

с холодным резервом или активный/пассивный. Активный узел выполняет запросы, а пассивный ждет его отказа и включается в работу, когда таковой произойдет. Пример — резервные сетевые соединения, в частности, Алгоритм связующего дерева. Например связка DRBD и HeartBeat.
с горячим резервом или активный/активный. Все узлы выполняют запросы, в случае отказа одного нагрузка перераспределяется между оставшимися. То есть кластер распределения нагрузки с поддержкой перераспределения запросов при отказе. Примеры — практически все кластерные технологии, например, Microsoft Cluster Server. OpenSource проект OpenMosix.
с модульной избыточностью. Применяется только в случае, когда простой системы совершенно недопустим. Все узлы одновременно выполняют один и тот же запрос (либо части его, но так, что результат достижим и при отказе любого узла), из результатов берется любой. Необходимо гарантировать, что результаты разных узлов всегда будут одинаковы (либо различия гарантированно не повлияют на дальнейшую работу). Примеры — RAID и Triple modular redundancy.

Конкретная технология может сочетать данные принципы в любой комбинации. Например, Linux-HA поддерживает режим обоюдной поглощающей конфигурации (англ. takeover), в котором критические запросы выполняются всеми узлами вместе, прочие же равномерно распределяются между ними.

Кластеры распределения нагрузки (Network Load Balancing, NLB)

Принцип их действия строится на распределении запросов через один или несколько входных узлов, которые перенаправляют их на обработку в остальные, вычислительные узлы. Первоначальная цель такого кластера — производительность, однако, в них часто используются также и методы, повышающие надёжность. Подобные конструкции называются серверными фермами. Программное обеспечение (ПО) может быть как коммерческим (OpenVMS, MOSIX, Platform LSF HPC, Solaris Cluster, Moab Cluster Suite, Maui Cluster Scheduler), так и бесплатным (OpenMosix, Sun Grid Engine, Linux Virtual Server).

Вычислительные кластеры

Кластеры используются в вычислительных целях, в частности в научных исследованиях. Для вычислительных кластеров существенными показателями являются высокая производительность процессора в операциях над числами с плавающей точкой (flops) и низкая латентность объединяющей сети, и менее существенными — скорость операций ввода-вывода, которая в большей степени важна для баз данных и web-сервисов. Вычислительные кластеры позволяют уменьшить время расчетов, по сравнению с одиночным компьютером, разбивая задание на параллельно выполняющиеся ветки, которые обмениваются данными по связывающей сети. Одна из типичных конфигураций — набор компьютеров, собранных из общедоступных компонентов, с установленной на них операционной системой Linux, и связанных сетью Ethernet, Myrinet, InfiniBand или другими относительно недорогими сетями. Такую систему принято называть кластером Beowulf. Специально выделяют высокопроизводительные кластеры (Обозначаются англ. аббревиатурой HPC Cluster — High-performance computing cluster). Список самых мощных высокопроизводительных компьютеров (также может обозначаться англ. аббревиатурой HPC) можно найти в мировом рейтинге TOP500. В России ведется рейтинг самых мощных компьютеров СНГ.

Системы распределенных вычислений (grid)

Такие системы не принято считать кластерами, но их принципы в значительной степени сходны с кластерной технологией. Их также называют grid-системами. Главное отличие — низкая доступность каждого узла, то есть невозможность гарантировать его работу в заданный момент времени (узлы подключаются и отключаются в процессе работы), поэтому задача должна быть разбита на ряд независимых друг от друга процессов. Такая система, в отличие от кластеров, не похожа на единый компьютер, а служит упрощённым средством распределения вычислений. Нестабильность конфигурации, в таком случае, компенсируется больши́м числом узлов.

Кластер серверов, организуемых программно

Кластер серверов (в информационных технологиях) — группа серверов, объединённых логически, способных обрабатывать идентичные запросы и использующихся как единый ресурс. Чаще всего серверы группируются посредством локальной сети. Группа серверов обладает большей надежностью и большей производительностью, чем один сервер. Объединение серверов в один ресурс происходит на уровне программных протоколов.

В отличие от аппаратного кластера компьютеров, кластеры организуемые программно, требуют:

наличия специального программного модуля (Cluster Manager), основной функцией которого является поддержание взаимодействия между всеми серверами — членами кластера:
- синхронизации данных между всеми серверами — членами кластера;
- распределение нагрузки (клиентских запросов) между серверами — членами кластера;
от умения клиентского программного обеспечения распознавать сервер, представляющий собой кластер серверов, и соответствующим образом обрабатывать команды от Cluster Manager;
- если клиентская программа не умеет распознавать кластер, она будет работать только с тем сервером, к которому обратилась изначально, а при попытке Cluster Manager перераспределить запрос на другие серверы, клиентская программа может вообще лишиться доступа к этому серверу (результат зависит от конкретной реализации кластера).

Примеры программных кластерных решений

IBM Lotus Notes
HP MC/ServiceGuard

Применение

В большинстве случаев, кластеры серверов функционируют на раздельных компьютерах. Это позволяет повышать производительность за счёт распределения нагрузки на аппаратные ресурсы и обеспечивает отказоустойчивость на аппаратном уровне.

Однако, принцип организации кластера серверов (на уровне программного протокола) позволяет исполнять по нескольку программных серверов на одном аппаратном. Такое использование может быть востребовано:

при разработке и тестировании кластерных решений;
при необходимости обеспечить доступность кластера только с учётом частых изменений конфигурации серверов — членов кластера, требующих их перезагрузки (перезагрузка производится поочерёдно) в условиях ограниченных аппаратных ресурсов.

Самые производительные кластеры

Дважды в год организацией TOP500 публикуется список пятисот самых производительных вычислительных систем в мире, среди которых в последнее время часто преобладают кластеры. Самым быстрым кластером является IBM Roadrunner (Лос-Аламосская национальная лаборатория, США, созданный в 2008 году), его максимальная производительность (на июль 2008) составляет 1,026 Петафлопс. Самая быстрая система в Европе (на июль 2008) — суперкомпьютер, BlueGene/P находится в Германии, в исследовательском центре города Юлих, земля Северный Рейн-Вестфалия, максимально достигнутая производительность 167,3 Терафлопс.

Кластерные системы занимают достойное место в списке самых быстрых, при этом значительно выигрывая у суперкомпьютеров в цене. На июль 2008 года на 7 месте рейтинга TOP500 находится кластер SGI Altix ICE 8200 (Chippewa Falls, Висконсин, США).

Сравнительно дешёвую альтернативу суперкомпьютерам представляют кластеры, основанные на концепции Beowulf, которые строятся из обыкновенных недорогих компьютеров на основе бесплатного программного обеспечения. Один из практических примеров такой системы — Stone Soupercomputer в Национальной лаборатории Ок-Ридж (Теннесси, США, 1997).

Крупнейший кластер, принадлежащий частному лицу (из 1000 процессоров), был построен Джоном Коза (John Koza).

История

История создания кластеров неразрывно связана с ранними разработками в области компьютерных сетей. Одной из причин для появления скоростной связи между компьютерами стали надежды на объединение вычислительных ресурсов. В начале 1970-х годов группой разработчиков протокола TCP/IP и лабораторией Xerox PARC были закреплены стандарты сетевого взаимодействия. Появилась и операционная система Hydra для компьютеров PDP-11 производства DEC, созданный на этой основе кластер был назван C.mpp (Питтсбург, штат Пенсильвания, США, 1971 год). Тем не менее, только около 1983 года были созданы механизмы, позволяющие с лёгкостью пользоваться распределением задач и файлов через сеть, по большей части это были разработки в SunOS (операционной системе на основе BSD от компании Sun Microsystems).

Первым коммерческим проектом кластера стал ARCNet, созданный компанией Datapoint в 1977 году. Прибыльным он не стал, и поэтому строительство кластеров не развивалось до 1984 года, когда DEC построила свой VAXcluster на основе операционной системы VAX/VMS. ARCNet и VAXcluster были рассчитаны не только на совместные вычисления, но и совместное использование файловой системы и периферии с учётом сохранения целостности и однозначности данных. VAXCluster (называемый теперь VMSCluster) — является неотъемлемой компонентой операционной системы HP OpenVMS, использующих процессоры DEC Alpha и Itanium.

Два других ранних кластерных продукта, получивших признание, включают Tandem Hymalaya (1994, класс HA) и IBM S/390 Parallel Sysplex (1994).

История создания кластеров из обыкновенных персональных компьютеров во многом обязана проекту Parallel Virtual Machine. В 1989 году это программное обеспечение для объединения компьютеров в виртуальный суперкомпьютер открыло возможность мгновенного создания кластеров. В результате суммарная производительность всех созданных тогда дешёвых кластеров обогнала по производительности сумму мощностей «серьёзных» коммерческих систем.

Создание кластеров на основе дешёвых персональных компьютеров, объединённых сетью передачи данных, продолжилось в 1993 году силами Американского аэрокосмического агентства NASA, затем в 1995 году получили развитие кластеры Beowulf, специально разработанные на основе этого принципа. Успехи таких систем подтолкнули развитие grid-сетей, которые существовали ещё с момента создания UNIX.

Программные средства

Широко распространённым средством для организации межсерверного взаимодействия является библиотека MPI, поддерживающая языки C и Fortran. Она используется, например, в программе моделирования погоды MM5.

Операционная система Solaris предоставляет программное обеспечение Solaris Cluster, которое служит для обеспечения высокой доступности и безотказности серверов, работающих под управлением Solaris. Для OpenSolaris существует реализация с открытым кодом под названием OpenSolaris HA Cluster.

Среди пользователей GNU/Linux популярны несколько программ:

distcc, MPICH и др. — специализированные средства для распараллеливания работы программ. distcc допускает параллельную компиляцию в GNU Compiler Collection.
Linux Virtual Server, Linux-HA — узловое ПО для распределения запросов между вычислительными серверами.
MOSIX, openMosix, Kerrighed, OpenSSI — полнофункциональные кластерные среды, встроенные в ядро, автоматически распределяющие задачи между однородными узлами. OpenSSI, openMosix и Kerrighed создают среду единой операционной системы между узлами.

Кластерные механизмы планируется встроить и в ядро DragonFly BSD, ответвившуюся в 2003 году от FreeBSD 4.8. В дальних планах также превращение её в среду единой операционной системы.

Компанией Microsoft выпускается HA-кластер для операционной системы Windows. Существует мнение, что он создан на основе технологии Digital Equipment Corporation, поддерживает до 16 (с 2010 года) узлов в кластере, а также работу в сети SAN (Storage Area Network). Набор API-интерфейсов служит для поддержки распределяемых приложений, есть заготовки для работы с программами, не предусматривающими работы в кластере.

Windows Compute Cluster Server 2003 (CCS), выпущенный в июне 2006 года разработан для высокотехнологичных приложений, которые тр

www.turkaramamotoru.com

Полезности для вебмастеров и не только — xBB.uz

31.01.2015: Пессимизация. Что это такое и как избежать?

28.01.2015: 5 инструментов продвижения, которые больше не работают

26.01.2015: Простой способ прогнозировать посещаемость сайта

23.01.2015: Что такое верстка сайта и ее виды

21.01.2015: Объем контента сайта и его влияние на позиции в поисковой выдаче

Для вебмастеров

Пессимизация. Что это такое и как избежать? 31.01.2015 Одним из популярных способов продвижения является оптимизация текстового контента под поисковые системы. Это объясняется достаточно высокой эффективностью и относительной простотой. Но часто случается, что веб-мастера чрезмерно увлекаются оптимизацией текстов. Как результат, можно наблюдать переспам ключевых слов или другие злоупотребления. За такие проступки поисковые системы предусматривают наказание, именно оно имеет название пессимизация. 5 инструментов продвижения, которые больше не работают 28.01.2015 Поисковая оптимизация динамично развивается и при ее проведении нужно быть очень аккуратным. Те инструменты, которые недавно работали и давали результаты, могут оказаться бесполезными и вредными. Бывает и наоборот, когда методы, за которые можно было получить наказание от поисковых систем, начинают эффективно работать. Соответственно, оптимизатор должен всегда находиться в курсе тенденций и понимать, какие способы продвижения можно использовать. Простой способ прогнозировать посещаемость сайта 26.01.2015 Узнать будущую посещаемость сайта легко. Но зачем это делать? Если вы собираетесь использовать сайт как рекламную площадку, то еще до того, как приступать к его созданию, вам необходимо понять, сколько людей будут заходить на сайт в будущем. Вы оцениваете видимость сайта и потенциальный трафик по каждому из интересующих вас запросов, и на основании полученной информации создаете семантическое ядро. Это научный подход, который приносит результаты.

Для программистов

Программируем на R: как перестать бояться и начать считать 28.11.2014 Возможно, вас заинтересовала проблема глобального потепления, и нужно сравнить погодные показатели с архивными данными времен вашего детства. Калькулятором тут не обойтись. Да и такие программы для обработки электронных таблиц, как Microsoft Excel или Open Calc, пригодны только для простых вычислений. Придется изучать специализированный статистический софт. В этой статье мы расскажем об одном из популярнейших решений — языке программирования R. Smart Install Maker. Создаем установщик 23.11.2014 Появляется все больше инди-разработчиков, которые создают собственное программное обеспечение для компьютеров. Однако, чтобы продукт выглядел качественным, необходимо продумать все до мелочей, в том числе и систему установки программы. Тратить время на написание собственных инсталляторов никто не хочет, поэтому на рынке появляется все больше специализированных утилит, которые все сделают за вас. Они дают целевому пользователю то, что ему необходимо. Функции в языке программирования C++ 18.11.2014 Функцией называют обособленный модуль программы, внутри которого производятся некоторые вычисления и преобразования. Помимо непосредственных вычислений внутри данного модуля могут создаваться и удаляться переменные. Теперь расскажем о том, из каких основных частей состоит функция в C++. Самая первая часть — это тип возвращаемого значения. Он показывает, что будет передавать функция в основную программу после своих внутренних преобразований...

Для других IT-специалистов

Роль дизайна в разработке пользовательских интерфейсов 23.11.2014 Разработка программного обеспечения — сложный, трудоемкий процесс, требующий привлечения экспертов разного профиля. Команда опытных программистов способна создать систему, удовлетворяющую любым техническим заданиям заказчика. Однако зачастую вне зоны внимания остается существенный вопрос: а насколько привлекательна разработанная система для пользователя? К сожалению, на сегодняшний день разработчики не всегда готовы дать внятный ответ на этот вопрос. Аренда программного обеспечения 13.11.2014 В последнее время на рынке IT-услуг все большую популярность набирает услуга аренды серверных мощностей с размещенным на них программным обеспечением. Суть услуги состоит в том, что заказчику предоставляется доступ к необходимому программному обеспечению по модели «бизнес-приложения» в аренду. Базы пользователей располагаются на серверах в специально оборудованном дата-центре. Пользователи работают в программе через удаленный рабочий стол. Машина трехмерного поиска 09.11.2014 Поисковые машины, без которых немыслим современный интернет, еще довольно ограничены. Можно искать слова, изображения, а в последние годы и мелодии (по фрагменту, проигранному перед микрофоном). Но как найти, например, аромат яблока? Технологии цифровой обработки запахов пока не очень развиты. Однако есть прогресс в другом направлении — стал возможен поиск 3D-объектов. И судя по растущему количеству 3D-принтеров, это будет востребованный сервис.

Для других пользователей ПК и Интернет

YouTube и раритетные видеозаписи. Часть 2 19.01.2015 У скачанного файла *.MP4 напрочь отсутствует звук. Это просто кусок видеопотока, совершенно не проиндексированный, с некорректным заголовком. В Ubuntu воспроизвести его может лишь Gnome MPlayer, да и то без перемотки, без задействования пауз, строго подряд и непрерывно. Из всех бесплатных редакторов, доступных для Ubuntu Linux, переварить такое видео согласился лишь OpenShot. Импортировал и разместил на TimeLine (в области монтажа) без проблем. YouTube и раритетные видеозаписи 17.01.2015 В давние времена много чего записывалось на древние видеокассеты (VHS), большие плоские коробки с рулоном плёнки внутри. Затем контент оцифровывался и попадал на сервис YouTube, ставший для меломанов одним из основных источников добычи старых видеоклипов и концертов. Но пришла беда. Теперь почти все средства скачивания предлагают для загрузки лишь «360p». Этого разрешения хватит для просмотра разве что на маленьком экране телефона в четыре дюйма. Биржи контента. Ситуация к началу 2015 г. Обзор и тенденции. Часть 2 14.01.2015 Требования к качеству статей неуклонно растут. Хозяева бирж приспосабливаются к этому по-разному. Кто-то хитрит и придирается к чему может. Кто-то снижает уникальность из-за одного единственного технического термина в статье. А кто-то, не в силах придумать благовидные способы, просто блокирует и грабит пользователей. Во-вторых, биржи контента всё больше ориентируются на выполнение заданий, а продажа готовых статей становится второстепенной.

Для мобильных пользователей

Обзор смартфона Lenovo S580 26.11.2014 В этой статье подробно рассмотрен очередной смартфон Lenovo. Одним из направлений компании является выпуск смартфонов в доступном ценовом сегменте и с достойными характеристиками. Такой моделью и является S580. Качественный дисплей, хорошая камера, нестандартные 8 Гб памяти и производительный процессор обрекают этот смартфон на успех. В ближайшие месяцы он станет хитом продаж. Рассмотрим его внешний вид, функционал, характеристики, время работы. Firefox OS глазами пользователя. Часть 2 22.11.2014 К данному моменту Firefox OS вполне стабильна (по-настоящему) и вполне пригодна для использования теми, кому от смартфона нужны лишь базовые умения. Звонить умеет, Wi-Fi работает, смотреть видео и фотографии можно. Однако о покупке телефона с Firefox OS лучше не думать до тех пор, пока в местных магазинах не начнёт рябить в глазах от таких аппаратов. Ведь тогда и хороший выбор приложений появится, и дизайнеров Mozilla отыщет и на работу примет. Firefox OS глазами пользователя 22.11.2014 Мировосприятие многих сторонников Open Source основано на перманентном ожидания новинок. Когда-нибудь что-то разработают, выпустят, допилят, обвешают плюшками — реальность состоит лишь из надежд на счастливое будущее в заоблачных далях. Мы же в эти самые дали слегка заглянем и посмотрим на Firefox OS глазами ординарного пользователя. После чего, возможно, какие-то надежды развеются и растают, однако истина дороже. Рассматривать будем релиз 2.0.

Все публикации >>>

Последние комментарии

Все комментарии >>>

xbb.uz

Что такое сектор диска (кластер)

Что такое сектор и кластер диска Этой заметкой я хочу ответить на вопросы «что такое сектор» и «что такое кластер», в чем их отличие и для чего сектора и кластеры нужны.

Для этого нам нужно будет разобраться с принципами хранения информации, и давайте поговорим о самых основах.

Для хранения данных все носители информации имеют специальную разметку. Давайте рассмотрим упрощенную схему подобной разметки на примере жесткого диска.

Жесткий диск имеет несколько «блинов» (дисков), на магнитную поверхность которых и записываются данные (смотрите рисунок выше).

Каждый блин имеет круглую форму и разметка такого блина выглядит так:

Разметка диска

Каждый диск разбит на треки (дорожки), а каждая дорожка поделена на сектора. Это конечно, очень упрощенная схема, но она дает представление о том, что такое сектор.

Сектор – это минимальная пронумерованная область диска, в которой могут храниться данные. Обычно размер одного сектора составляет 512 байт.

Для нормальной работы операционной системы на жестком диске создается файловая система. Файловая система использует сектора для хранения файлов, но из-за некоторых ограничений и особенностей различных файловых систем, сектора носителя информации обычно объединяются файловой системой в кластеры. Это означает, что кластер является минимальной областью файловой системы, предназначенной для хранения информации и он может состоять как из одного, так и из нескольких секторов.

Чтобы проиллюстрировать вышесказанное приведу картинку из Википедии:

Структура жесткого диска

На этом рисунке замечательным образом продемонстрирована структура диска. Буквой «А» обозначена дорожка, буквой «В» — геометрический сектор диска, а буквой «С» — сектор дорожки. Далее из рисунка видно, что кластер «D» может занимать несколько секторов дорожки (кластер выделен на рисунке зеленым).

В различных файловых системах кластер мог иметь размеры от 512 байт (один сектор) до 64 кбайт (128 секторов). В наиболее популярной в настоящее время файловой системе NTFS размер кластера можно установить от 512 байт, до 4096 байт (8 секторов).

Размером кластера можно управлять в некоторых пределах — его можно задать при форматировании носителя информации.

pcsecrets.ru

Кластер – что это такое? Значение кластера в различных сферах, стандартный размер кластера на жестком диске.

Краткое содержание статьи:

Не проходит и пару недель, как в нашей повседневной жизни появляются новые слова, смысл которых мы не можем объяснить. Виной тому – информационный век, который постоянно «разгоняет» время и приносит много интересных открытий. Термины постоянно меняются, теряют свои прежние значения и обретают новые значение. Наверное, каждый из вас слышал, как в том или ином контексте проскакивает слово кластер. Что это такое, и в каких областях используется это выражение? Рассмотрим подробнее в данной статье.

Кластер – что это такое и для чего

Словарь о значении слова

Как не трудно было догадаться, слово кластер происходит от английского «cluster» - группа, рой, пачка, скопление, сгусток, связка.

Употребляется этот термин в экономике, компьютерной инженерии, музыке, астрономии и означает множество объектов функционально схожих между собой и собранных в одну связку.

Компьютерная инженерия. Серверы собирают в один кластер, что повышает устойчивость системы и ее производительность. Второе значение, которое можно встретить в информационных технологиях – сектор жесткого диска.
Экономика и промышленность. Подразделения производства которые связанные между собой и концентрированны в одном месте.

Вышеперечисленные описания термина «кластер», наиболее часто можно встретить в нашем языке. Хотя, в последнее время, данное выразительное средство можно услышать в менеджменте, медицине, педагогике и даже в спорте.

Разрабатывают новый кластер

Кластер в промышленности

Инновационные процессы последних десятилетий, повлекли за собой технологический прорыв в отраслях телекоммуникации, мобильных устройств, микроэлектроники, компьютерной и экономической кибернетики. Все эти ответвления связаны между собой, и поэтому не только на промышленных предприятиях, но и в пределах отдельных стран начал формироваться, так называемый, кластерный анализ. Скопление производственного потенциала в одном месте, дает эффективную реализацию инвестиционных вложений.

Рассмотрим конкретные примеры:

Кластерный подход в национальной экономике. В Германии налажены кластеры в химической промышленности и машиностроении, во Франции сформирована пищевая отрасль, а в Японии компьютерная инженерия.
Кластерный подход в пределах промышленных концернов. Американский автомобильный кластер в Детройте, собрал вокруг себя таких гигантов как «Ford Motor Company»,« Chrysler Group LLC» и «General Motors». Сотрудничество автомобильных корпораций, способствует обмену инновационными технологиями и к увеличению рабочих мест.

Применение в промышленности

Кластер в информационных технологиях

Качественные успехи в развитии мировой промышленности, дала научно-техническая революция в области информационных технологий. Изобретения в этой сфере, практически моментально становятся общедоступным для любого человека.

Новые технологии позволяют создать, перерабатывать и хранить огромные массы информации, а компьютеризация стала неотъемлемой частью успешности любого предприятия.

Кластер в информационных технологиях имеет три основных значения:

Кластер жесткого диска. Жесткий диск компьютера предназначен для работы с данными (запись, чтение и сохранение), и состоит их минимальных логических единиц – кластеров. Размер кластера, который создается в процессе форматирования диска, выбирает пользователь. Для компьютера предназначенного для работы (наличие огромного количества небольших файлов), создают кластеры объемом не более 4Кб. Для домашней системы, предназначенной для игр или просмотра видео, это значение может достигать в 32 Кб и выше.
Кластер группы компьютеров. Два или более компьютеров, собирают в единую систему (кластер), предназначенную для большого объема вычислений. Основные плюсы, получаемые при таком соединении:

Унификация системы.
Отказоустойчивость.
Гибкость управления.
Многозадачность.

Кластер в программировании. Наряду с объектно-ориентированным программированием, существует концепция абстракции типов данных, основанная на функциональности компонентов (кластеров) программы. Кластеры позволяют скрыть детали реализации алгоритмов.

Кластер жесткого диска

Кластерная стратегия для развития медицины

В последнее время во многих странах для развития и модернизации перспективных отраслей хозяйства, с успехом используется кластерная стратегия. Не исключением в этом списке стали и медицинские организации. На государственном уровне идет поддержка конкурентоспособных медицинских центров, и создаются кластеры из организаций которые ранее не сотрудничали друг с другом.

Такие медицинские предприятия располагаются на одной территории, и, обмениваясь собранной десятилетиями научной базой, значительно повышают качество медицинских услуг для населения.

Медицина делится на сегменты

Малоизвестные значения термина «кластер»

Музыка. Аккорд с интервалом между нотами в одну секунду, также называется кластером. Впервые этот термин в музыке использовал американский композитор Генри Кауэлл.
Образование. В процессе обучения, информация систематизируется, и делятся на смысловые единицы (кластеры). Данный прием стимулирует интеллектуальное развитие каждого участника коллектива.
Биология. В биологии существует такое понятие, как «кластер генов» – расположенные на хромосоме родственные гены, которые входят в состав одного мультигенного семейства.
Логистика. В логистике данная стратегия обеспечивает эффективное территориальное построение транспортных и складских кластеров, которые оптимизируют процесс доставки и хранения груза.
Экономика. Объединенная по каким-либо признакам (логистическим, товарным) финансовая или торговая деятельность.

Теперь вы знаете смысл термина «кластер»: что это такое, и в каких областях современной жизни он используется. Если не брать во внимание специфические значения этого выразительного выражения (такие как кластерный аккорд или сектор жесткого диска), под кластером подразумевают множество предприятий, которые специализируются на выполнении схожих функций.

Модель кластера экономики

Обмен материальными и нематериальными активами, дают огромный рывок в развитие, как отдельных отраслей производства, так и самого государства в целом.

Видео о кластере

На этом видео Рик Тайсон расскажет о применении кластерного метода в спорте при жиме штанги:

1-vopros.ru