ابررایانش

محاسبات خوشه‌ای چیست؟

بازدید: 275 آخرین به‌روزرسانی: 05 مرداد 1403

مقدمه

در چشم‌انداز سریع در حال تحول فناوری محاسباتی، تقاضا برای قدرت پردازش بالاتر، کارایی بیشتر و راه‌حل‌های مقرون به صرفه منجر به ظهور و پذیرش گسترده محاسبات خوشه‌ای شده است. این فناوری از قدرت جمعی کامپیوترهای به هم پیوسته برای انجام وظایف پیچیده‌ای استفاده می‌کند که برای یک ماشین منفرد انجام کارآمد آن‌ها غیرممکن است. محاسبات خوشه‌ای با ارائه یک بستر مقیاس‌پذیر و قوی برای اجرای محاسبات در مقیاس بزرگ، حوزه‌های مختلف، از تحقیقات علمی گرفته تا مدل‌سازی مالی را متحول کرده است. هدف این مقاله بررسی مفاهیم اساسی، معماری وکاربردهای محاسبات خوشه‌ای است.

مفهوم محاسبات خوشه‌ای چیست؟

محاسبات خوشه‌ای (Cluster Computing) شامل گروهی از کامپیوترهای مستقل است که به عنوان گره‌ها شناخته می‌شوند و به عنوان یک منبع محاسباتی یکپارچه با هم کار می‌کنند. این گره‌ها از طریق یک شبکه پرسرعت به هم متصل شده و برای انجام وظایف پردازش موازی هماهنگ می‌شوند. معماری یک سیستم خوشه‌ای معمولی شامل اجزای سخت‌افزاری مانند پردازنده‌ها، حافظه‌ها، دستگاه‌های ذخیره‌سازی و رابط‌های شبکه، همراه با اجزای نرم‌افزاری مانند سیستم‌های عامل، میان‌افزارها (Middleware) و برنامه‌های کاربردی است.

کلید بهینه بودن محاسبات خوشه‌ای، موازی‌سازی است. با توزیع یک کار محاسباتی در چندین گره، سیستم می‌تواند به کاهش قابل توجهی در زمان پردازش دست یابد. این موازی‌سازی را می‌توان در سطوح مختلف از جمله موازی‌سازی داده‌ها، موازی‌سازی وظایف و موازی‌سازی خط لوله (Pipeline)، بسته به ماهیت کاربرد و ساختار مساله محاسباتی به دست آورد.

معماری سیستم محاسبات خوشه‌ای چگونه است؟

معماری یک خوشه محاسباتی شامل چندین گره است که هر کدام ممکن است یک کامپیوتر یا سرور مجزا باشند. این گره‌ها به هم متصل هستند، به طور موثر ارتباط برقرار می‌کنند و توسط میان‌افزار مدیریت می‌شوند که سیستم را قادر می‌سازد به عنوان یک واحد منسجم عمل کند. بسته به نیازهای محاسباتی، در هر گره یک یا چند پردازنده وجود دارد. گره‌های یک خوشه ممکن است همگن باشند که در آن تمامی گره‌ها از نظر سخت‌افزار و نرم‌افزار یکسان هستند، یا ناهمگن باشند که در آن پیکربندی سخت‌افزاری و نرم‌افزاری گره‌ها با یکدیگر متفاوت است. انتخاب بین پیکربندی همگن و ناهمگن با توجه به نیازها و برنامه‌های کاربردی خاصی که خوشه برای اجرا طراحی شده است تعیین می‌شود.

قبل از آشنایی با انواع محاسبات خوشه‌ای بیایید به طبقه‌بندی خوشه‌ها نگاهی بیندازیم:

خوشه‌های باز (Open Clusters): در این نوع خوشه‌ها برای هر گره، آدرس آی‌پی مخصوص مورد نیاز است و فقط از طریق اینترنت یا وب قابل دسترسی است. این نوع خوشه باعث افزایش نگرانی‌های امنیتی می‌شود.
خوشه‌های بسته (Close Clusters): گره‌ها در پشت گره دروازه (gateway) پنهان می‌شوند و محافظت بیشتری را ارائه می‌دهند. این خوشه‌ها به آدرس‌های آی‌پی کمتری نیاز دارند و برای کارهای محاسباتی خوب هستند.

شکل زیر نمونه‌ای از لایه سیستم محاسبات خوشه‌ای را نشان می‌دهد.

لایه‌ای از محاسبات خوشه‌ای

در این شکل، گره ریشه در محاسبات خوشه‌ای (Cluster Computing) نقش اصلی و مرکزی را در یک خوشه ایفا می‌کند. این گره معمولاً وظایف مدیریت و هماهنگی بین گره‌های دیگر در خوشه را بر عهده دارد.

به طور کلی، انواع محاسبات خوشه‌ای به دسته‌های زیر تقسیم می‌شوند:

خوشه‌های محاسبات با کارایی بالا (High Performance Computing Clusters): این خوشه‌ها برای حداکثر کارایی طراحی شده‌اند و از سخت‌افزار و نرم‌افزار بهینه‌سازی شده تخصصی برای دستیابی به قدرت محاسباتی بالا استفاده می‌کنند. آن‌ها معمولاً در زمینه‌هایی به کار می ‌روند که نیاز به محاسبات سنگین دارند. پیشنهاد می‌شود مقاله محاسبات با کارایی بالا چیست را از اینجا مطالعه کنید.
خوشه‌های متعادل کننده بار (Load-Balancing Clusters): در این نوع خوشه‌ها درخواست‌های دریافتی برای منابع، بین چند گره در حال اجرا توزیع می‌شوند. این امرباعث می‌شود همه گره‌ها به طور یکنواخت مشغول به کار ‌شوند و هیچ گره‌ای بیش از حد بارگذاری نشود این نوع توزیع عموما در محیط‎‌های میزبانی وب استفاده می‌شود.
خوشه‌های دسترسی‌پذیری بالا (High Availability Clusters): خوشه‌های HA برای نگهداری گره‌های اضافی طراحی شده‌اند که می‌توانند به عنوان سیستم‌های پشتیبان در صورت بروز هرگونه خرابی عمل کنند. این خوشه‌ها برای ارائه داده‌ها بدون وقفه به مشتریان طراحی شده‌اند.

شکل زیر خلاصه معماری سیستم محاسبات خوشه‌ای را نشان می‌دهد.

معماری محاسبات خوشه‌ای

کاربردهای محاسبات خوشه‌ای

محاسبات خوشه‌ای به دلیل توانایی در انجام محاسبات گسترده و پردازش داده‌های بزرگ، در طیف گسترده‌ای از زمینه‌ها کاربرد یافته است.

تحقیقات علمی؛ محاسبات خوشه‌ای به طور گسترده در شبیه‌سازی‌ها و مدل‌سازی‌های علمی مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله پیش‌بینی آب و هوا و تحلیل‌های زلزله‌شناسی. توانایی انجام شبیه‌سازی‌های بزرگ به صورت موازی، تحقیقات را تسریع کرده و به کشف نتایج جدید کمک می‌کند.

تحلیل داده و کلان‌داده؛ با رشد نمایی داده‌ها، محاسبات خوشه‌ای زیرساخت‌های لازم برای پردازش و تحلیل کلان‌داده‌ها را فراهم می‌کند. روش‌هایی مانند چارچوب‌های محاسبات توزیع‌شده (مانند Hadoop و Spark) از معماری خوشه‌ای برای انجام وظایف پردازش داده‌ها به صورت کارآمد بهره می‌برند.

پیشنهاد می‌شود مقاله کلان داده را از اینجا مطالعه کنید.

خدمات مالی؛ محاسبات خوشه‌ای، معاملات بلادرنگ، تحلیل ریسک، و مدل‌سازی مالی پیچیده را ممکن می‌سازد. قدرت پردازش بالا، محاسبات و تحلیل‌های سریع را تضمین می‌کند که برای اتخاذ تصمیمات آگاهانه حیاتی هستند.

رندرینگ و انیمیشن؛ صنعت سرگرمی از محاسبات خوشه‌ای برای رندر سریع‌تر گرافیک و انیمیشن بهره می‌برد. این قابلیت پردازش موازی به طور قابل توجهی زمان مورد نیاز برای تولید جلوه‌های بصری با کیفیت بالا را کاهش می‌دهد.

پیشنهاد می‌شود مقاله رندرینگ را از اینجا مطالعه کنید.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین؛ آموزش مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیازمند منابع محاسباتی فراوانی است. محاسبات خوشه‌ای آموزش موازی مدل‌ها را ممکن می‌سازد و زمان مورد نیاز برای توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند را کاهش می‌دهد.

پیشنهاد می‌شود مقاله هوش مصنوعی را از اینجا مطالعه کنید.

تفاوت بین محاسبات خوشه‌ای و ابری چیست؟

محاسبات خوشه‌ای و محاسبات ابری هر دو روش‌هایی برای انجام محاسبات با مقیاس بزرگ و پیچیده هستند، اما تفاوت‌های اساسی در معماری، نحوه استفاده و کاربردهای آن‌ها وجود دارد.

جدول زیر تفاوت‌های کلیدی بین محاسبات خوشه‌ای و محاسبات ابری را نشان می‌دهد و به درک بهتر از هر کدام از این روش‌ها کمک می‌کند.

تفاوت بین محاسبات ابری و خوشه‌ای

جمع‌بندی

محاسبات خوشه ای خود را به عنوان یک ابزار قدرتمند و همه کاره برای مقابله با مشکلات محاسباتی در مقیاس بزرگ تثبیت کرده است. با استفاده از توان جمعی گره‌های به هم پیوسته، سیستم‌های خوشه‌ای مزایای قابل توجهی از نظر سرعت پردازش، مقیاس‌پذیری و مقرون به صرفه بودن ارائه می‌دهند. از تحقیقات علمی گرفته تا مدل‌سازی مالی و هوش مصنوعی، کاربردهای محاسبات خوشه‌ای گسترده و متنوع هستند. با ادامه پیشرفت فناوری، قابلیت‌ها و تاثیر محاسبات خوشه‌ای در حال گسترش است و راه را برای اکتشافات و نوآوری‌های جدید هموار می‌کند. در نتیجه، محاسبات خوشه‌ای سنگ بنای علم محاسباتی مدرن را نشان می‌دهد و زیرساخت لازم برای برآورده کردن نیازهای روزافزون وظایف محاسباتی فشرده و سنگین را فراهم می‌کند.