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集群计算与网格计算的区别

2020年01月02日 云计算 ⁄ 共 2010字 ⁄ 字号 评论关闭

网格计算(GridComputing)

  网格计算是分布式计算的一种,也是一种与集群计算非常相关的技术。如果我们说某项工作是分布式的,那么,参与这项工作的一定不只是一台计算机,而是一个计算机网络,显然这种“蚂蚁搬山”的方式将具有很强的数据处理能力。网格计算的实质就是组合与共享资源并确保系统安全。

  网格计算通过利用大量异构计算机的未用资源(CPU周期和磁盘存储),将其作为嵌入在分布式电信基础设施中的一个虚拟的计算机集群,为解决大规模的计算问题提供一个模型。网格计算的焦点放在支持跨管理域计算的能力,这使它与传统的计算机集群或传统的分布式计算相区别。网格计算的目标是解决对于任何单一的超级计算机来说仍然大得难以解决的问题,并同时保持解决多个较小的问题的灵活性。这样,网格计算就提供了一个多用户环境。

集群计算(ClusterComputing)

  计算机集群将一组松散集成的计算机软件或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在某种意义上,他们可以被看作是一台计算机。集群系统中的单个计算机通常称为节点,通常通过局域网连接,但也有其它的可能连接方式。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性。一般情况下集群计算机比单个计算机,比如工作站或超级计算机性价比要高得多。

  根据组成集群系统的计算机之间体系结构是否相同,集群可分为同构与异构两种。集群计算机按功能和结构可以分为,高可用性集群(High-availability(HA)clusters)、负载均衡集群(Loadbalancingclusters)、高性能计算集群(High-performance(HPC)clusters)、网格计算(Gridcomputing)。

  高可用性集群,一般是指当集群中有某个节点失效的情况下,其上的任务会自动转移到其他正常的节点上。还指可以将集群中的某节点进行离线维护再上线,该过程并不影响整个集群的运行。

  负载均衡集群,负载均衡集群运行时,一般通过一个或者多个前端负载均衡器,将工作负载分发到后端的一组服务器上,从而达到整个系统的高性能和高可用性。这样的计算机集群有时也被称为服务器群(ServerFarm)。一般高可用性集群和负载均衡集群会使用类似的技术,或同时具有高可用性与负载均衡的特点。Linux虚拟服务器(LVS)项目在Linux操作系统上提供了最常用的负载均衡软件。

  高性能计算集群,高性能计算集群采用将计算任务分配到集群的不同计算节点儿提高计算能力,因而主要应用在科学计算领域。比较流行的HPC采用Linux操作系统和其它一些免费软件来完成并行运算。这一集群配置通常被称为Beowulf集群。这类集群通常运行特定的程序以发挥HPCcluster的并行能力。这类程序一般应用特定的运行库,比如专为科学计算设计的MPI库。HPC集群特别适合于在计算中各计算节点之间发生大量数据通讯的计算作业,比如一个节点的中间结果或影响到其它节点计算结果的情况。

集群计算与网格计算的区别

  (1)简单地,网格与传统集群的主要差别是网格是连接一组相关并不信任的计算机,它的运作更像一个计算公共设施而不是一个独立的计算机。网格通常比集群支持更多不同类型的计算机集合。

  (2)网格本质上就是动态的,集群包含的处理器和资源的数量通常都是静态的。在网格上,资源则可以动态出现,资源可以根据需要添加到网格中或从网格中删除。

  (3)网格天生就是在本地网、城域网或广域网上进行分布的。网格可以分布在任何地方。而集群物理上都包含在一个位置的相同地方,通常只是局域网互连。集群互连技术可以产生非常低的网络延时,如果集群距离很远,这可能会导致产生很多问题。物理临近和网络延时限制了集群地域分布的能力,而网格由于动态特性,可以提供很好的高可扩展性。

  (4)集群仅仅通过增加服务器满足增长的需求。然而,集群的服务器数量、以及由此导致的集群性能是有限的:互连网络容量。也就是说如果一味地想通过扩大规模来提高集群计算机的性能,它的性价比会相应下降,这意味着我们不可能无限制地扩大集群的规模。而网格虚拟出空前的超级计算机,不受规模的限制,成为下一代Internet的发展方向。

  (5)集群和网格计算是相互补充的。很多网格都在自己管理的资源中采用了集群。实际上,网格用户可能并不清楚他的工作负载是在一个远程的集群上执行的。尽管网格与集群之间存在很多区别,但是这些区别使它们构成了一个非常重要的关系,因为集群在网格中总有一席之地——特定的问题通常都需要一些紧耦合的处理器来解决。然而,随着网络功能和带宽的发展,以前采用集群计算很难解决的问题现在可以使用网格计算技术解决了。理解网格固有的可扩展性和集群提供的紧耦合互连机制所带来的性能优势之间的平衡是非常重要的。

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