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 (Оак Ридж, Теннесси, США, 1997).

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

5,6

При размещении БД на персональном компьютере, который не находится в сети, БД всегда используется в монопольном режиме. Даже если БД используют несколько пользователей, они могут работать с ней только последовательно, и поэтому вопросов о поддержании корректной модификации БД в этом случае не возникает, они решаются организационными мерами.

Однако работа на изолированном компьютере с небольшой базой данных в настоящий момент становится уже нехарактерной для большинства приложений. БД отражает информационную модель реальной предметной области, она растет по объему и резко увеличивается количество задач, решаемых с ее использованием, и в соответствии с этим увеличивается количество приложений, работающих с единой базой данных. Компьютеры объединяются в локальные сети, и необходимость распределения приложений, работающих с единой базой данных по сети, является несомненной.

Действительно, даже когда вы строите БД для небольшой торговой фирмы, у вас появляется ряд специфических пользователей БД, которые имеют свои бизнес-функции и территориально могут находиться в разных помещениях, но все они должны работать с единой информационной моделью организации, то есть с единой базой данных.

Параллельный доступ к одной БД нескольких пользователей, в том случае если БД расположена на одной машине, соответствует режиму распределенного доступа к централизованной БД. (Такие системы называют системами распределенной обработки данных.)

Если же БД распределена по нескольким компьютерам, расположенным в сети, и к ней возможен параллельный доступ нескольких пользователей, то мы имеем дело с параллельным доступом к распределенной БД. Подобные системы называются системами распределенных баз данных. Режимы работы с базами данных представлены на рис. 4.