Was ist der Unterschied zwischen Cluster Computing und Grid Computing?
Cluster-Computing und Grid-Computing beziehen sich beide auf Systeme, die mehrere Computer zum Ausführen einer Aufgabe verwenden. Der Hauptunterschied zwischen beiden besteht darin, dass Grid-Computing darauf beruht, dass eine Anwendung in diskrete Module aufgeteilt wird, wobei jedes Modul auf einem separaten Server ausgeführt werden kann. Cluster-Computing führt normalerweise eine gesamte Anwendung auf jedem Server aus, wobei die Server redundant sind.
Standard-Cluster-Computing wurde entwickelt, um eine redundante Umgebung zu erstellen, die sicherstellt, dass eine Anwendung bei einem Hardware- oder Softwarefehler weiterhin funktioniert. Für diesen Clusterentwurf muss jeder Knoten im Cluster die vorhandenen Knoten in der Hardwareumgebung und in den Betriebssystemen spiegeln.
Allgemeines Cluster-Computing ist der Prozess, bei dem zwei oder mehr Computer integriert werden, um einen bestimmten Prozess oder eine bestimmte Aufgabe in einer Anwendung auszuführen. Diese Integration kann je nach dem gewünschten Ziel des Clusters eng oder locker gekoppelt sein. Das Cluster-Computing begann mit der Notwendigkeit, Redundanz für Softwareanwendungen zu schaffen, wurde jedoch für einige komplexe Implementierungen zu einem verteilten Grid-Modell erweitert.
Grid-Computing ist eher ein verteilter Ansatz zur Lösung komplexer Probleme, die mit einem typischen Cluster-Computing-Design nicht gelöst werden könnten. Cluster-Computing ist eine Replikation von Servern und Umgebungen, um eine redundante Umgebung zu erstellen, und ein Grid-Cluster ist eine Gruppe von Computern, die lose miteinander verbunden sind, um unabhängige Module oder Probleme zu lösen. Grid-Computing wurde entwickelt, um unabhängige Probleme parallel zu bearbeiten und dabei die Rechenleistung eines verteilten Modells zu nutzen.
Vor dem Grid-Computing war jeder fortgeschrittene algorithmische Prozess nur mit Supercomputern verfügbar. Diese Supercomputer waren riesige Maschinen, die eine enorme Menge an Energie und Rechenleistung benötigten, um fortschrittliche Problemlösungen durchzuführen. Grid Computing folgt dem gleichen Paradigma wie ein Supercomputer, verteilt das Modell jedoch auf viele Computer in einem lose gekoppelten Netzwerk. Jeder Computer teilt sich einige Zyklen Rechenleistung, um das Stromnetz zu unterstützen.
Das typische Clusterdesign für ein Unternehmen ist eine eng verbundene Gruppe von Computern, die als ein Computer fungieren. Diese Computer können zum Unterstützen der Arbeitsauslastung und der Netzwerkanforderungen lastausgeglichen werden. Bei einem Serverausfall in einer Clustercomputerfarm leitet der Lastenausgleich den Datenverkehr automatisch an einen anderen Server in der Clusterfarm weiter, wodurch die Kernfunktionalität der Anwendung nahtlos fortgesetzt wird. Grid-Computing und Cluster-Computing sind sich sehr ähnlich, da sie jeweils die Ressourcen zusätzlicher Server und Computer Processing Units (CPU) verwenden, um die Ladeanforderungen einer Anwendung zu erfüllen.