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

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 совокупность
компьютеров, объединенных в рамках некоторой сети для решения одной задачи, которая для пользователя представляется в качестве единого ресурса.

Понятие "единый ресурс" означает наличие программного обеспечения, дающего
возможность пользователям, администраторам и прикладным программам считать,
что имеется только одна сущность, с которой они работают, - кластер.
Например, система пакетной обработки кластера позволяет послать задание на
обработку кластеру, а не какому-нибудь отдельному компьютеру. Более сложным
примером являются системы баз данных. Практически у всех производителей
систем баз данных имеются версии, работающие в параллельном режиме на
нескольких машинах кластера. В результате приложения, использующие базу
данных, не должны заботиться о том, где выполняется их работа. СУБД
отвечает за синхронизацию параллельно выполняемых действий и поддержание
целостности базы данных.

Компьютеры, образующие кластер, - так называемые узлы кластера - всегда
относительно независимы, что допускает остановку или выключение любого из
них для проведения профилактических работ или установки дополнительного
оборудования без нарушения работоспособности всего кластера.

В качестве вычислительных узлов в кластере обычно используются
однопроцессорные персональные компьютеры, двух- или четырехпроцессорные SMP-
серверы. Каждый узел работает под управлением своей копии операционной
системы, в качестве которой чаще всего используются стандартные
операционные системы: Linux, NT, Solaris и т.п. Состав и мощность узлов
может меняться даже в рамках одного кластера, давая возможность создавать
неоднородные системы. Выбор конкретной коммуникационной среды определяется
многими факторами: особенностями класса решаемых задач, необходимостью
последующего расширения кластера и т.п. Возможно включение в конфигурацию
специализированных компьютеров, например, файл-сервера, и, как правило,
предоставлена возможность удаленного доступа на кластер через Internet.
Из определения архитектуры кластерных систем следует, что она включает в
себя 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 при
их 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 настоящее
время существует множество аналогичных по архитектуре систем от других
производителей.

Другой целью создания кластерных систем является создание дешевых
высокопроизводительных параллельных вычислительных систем. Один из первых
проектов, давший имя целому классу параллельных систем – кластер Beowulf
– возник в центре NASA Goddard Space Flight Center для поддержки
необходимыми вычислительными ресурсами проекта Earth and Space Sciences.
Проект Beowulf начался летом 1994 года, и вскоре был собран 16-процессорный
кластер на процессорах Intel 486DX4/100 МГц. На каждом узле было
установлено по 16 Мбайт оперативной памяти и по 3 сетевых Ethernet-
адаптера. Эта система оказалась очень удачной по отношению
цена/производительность, поэтому такую архитектуру стали развивать и
широко использовать в других научных организациях и институтах.
Для каждого класса кластеров характерны свои особенности архитекуры и
применяемые 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.

Как известно, кластеры позволяют решать проблемы, связанные с производительностью, балансировкой нагрузки и отказоустойчивостью. Для построения кластеров используются различные решения и технологии, как на программном, так и на аппаратном уровне. В этой статье будут рассмотрены программные решения, предлагаемые компаниями Microsoft и Oracle.

Виды кластеров

Кластер - это группа независимых компьютеров (так называемых узлов или нодов), к которой можно получить доступ как к единой системе. Кластеры могут быть предназначены для решения одной или нескольких задач. Традиционно выделяют три типа кластеров:

Кластеры высокой готовности или отказоустойчивые кластеры (high-availability clusters или failover clusters) используют избыточные узлы для обеспечения работы в случае отказа одного из узлов.
Кластеры балансировки нагрузки (load-balancing clusters) служат для распределения запросов от клиентов по нескольким серверам, образующим кластер.
Вычислительные кластеры (compute clusters), как следует из названия, используются в вычислительных целях, когда задачу можно разделить на несколько подзадач, каждая из которых может выполняться на отдельном узле. Отдельно выделяют высокопроизводительные кластеры (HPC - high performance computing clusters), которые составляют около 82% систем в рейтинге суперкомпьютеров Top500.

Системы распределенных вычислений (gird) иногда относят к отдельному типу кластеров, который может состоять из территориально разнесенных серверов с отличающимися операционными системами и аппаратной конфигурацией. В случае грид-вычислений взаимодействия между узлами происходят значительно реже, чем в вычислительных кластерах. В грид-системах могут быть объединены HPC-кластеры, обычные рабочие станции и другие устройства.

Такую систему можно рассматривать как обобщение понятия «кластер». ластеры могут быть сконфигурированы в режиме работы active/active, в этом случае все узлы обрабатывают запросы пользователей и ни один из них не простаивает в режиме ожидания, как это происходит в варианте active/passive.

Oracle RAC и Network Load Balancing являются примерами active/ active кластера. Failover Cluster в Windows Server служит примером active/passive кластера. Для организации active/active кластера требуются более изощренные механизмы, которые позволяют нескольким узлам обращаться к одному ресурсу и синхронизовать изменения между всеми узлами. Для организации кластера требуется, чтобы узлы были объединены в сеть, для чего наиболее часто используется либо традиционный Ethernet, либо InfiniBand.

Программные решения могут быть довольно чувствительны к задержкам - так, например, для Oracle RAC задержки не должны превышать 15 мс. В качестве технологий хранения могут выступать Fibre Channel, iSCSI или NFS файловые сервера. Однако оставим аппаратные технологии за рамками статьи и перейдем к рассмотрению решений на уровне операционной системы (на примере Windows Server 2008 R2) и технологиям, которые позволяют организовать кластер для конкретной базы данных (OracleDatabase 11g), но на любой поддерживаемой ОС.

Windows Clustering

У Microsoft существуют решения для реализации каждого из трех типов кластеров. В состав Windows Server 2008 R2 входят две технологии: Network Load Balancing (NLB) Cluster и Failover Cluster. Существует отдельная редакция Windows Server 2008 HPC Edition для организации высокопроизводительных вычислительных сред. Эта редакция лицензируется только для запуска HPC-приложений, то есть на таком сервере нельзя запускать базы данных, web- или почтовые сервера.

NLB-кластер используется для фильтрации и распределения TCP/IPтрафика между узлами. Такой тип кластера предназначен для работы с сетевыми приложениями - например, IIS, VPN или межсетевым экраном.

Могут возникать сложности с приложениями, которые полага ются на сессионные данные, при перенаправлении клиента на другой узел, на котором этих данных нет. В NLB-кластер можно включать до тридцати двух узлов на x64-редакциях, и до шестнадцати - на x86.

Failoverclustering - это кластеризации с переходом по отказу, хотя довольно часто термин переводят как «отказоустойчивые кластеры».

Узлы кластера объединены программно и физически с помощью LAN- или WAN-сети, для multi-site кластера в Windows Server 2008 убрано требование к общей задержке 500 мс, и добавлена возможность гибко настраивать heartbeat. В случае сбоя или планового отключения сервера кластеризованные ресурсы переносятся на другой узел. В Enterprise edition в кластер можно объединять до шестнадцати узлов, при этом пятнадцать из них будут простаивать до тех пор, пока не произойдет сбой. Приложения без поддержки кластеров (cluster-unaware) не взаимодействуют со службами кластера и могут быть переключены на другой узел только в случае аппаратного сбоя.

Приложения с поддержкой кластеров (cluster-aware), разработанные с использованием ClusterAPI, могут быть защищены от программных и аппаратных сбоев.

Развертывание failover-кластера

Процедуру установки кластера можно разделить на четыре этапа. На первом этапе необходимо сконфигурировать аппаратную часть, которая должна соответствовать The Microsoft Support Policy for Windows Server 2008 Failover Clusters. Все узлы кластера должны состоять из одинаковых или сходных компонентов. Все узлы кластера должны иметь доступ к хранилищу, созданному с использованием FibreChannel, iSCSI или Serial Attached SCSI. От хранилищ, работающих с Windows Server 2008, требуется поддержка persistent reservations.

На втором этапе на каждый узел требуется добавить компонент Failover Clustering - например, через Server Manager. Эту задачу можно выполнять с использованием учетной записи, обладающей административными правами на каждом узле. Серверы должны принадлежать к одному домену. Желательно, чтобы все узлы кластера были с одинаковой ролью, причем лучше использовать роль member server, так как роль domain controller чревата возможными проблемами с DNS и Exchange.

Третий не обязательный, но желательный этап заключается в проверке конфигурации. Проверка запускается через оснастку Failover Cluster Management. Если для проверки конфигурации указан только один узел, то часть проверок будет пропущена.

На четвертом этапе создается кластер. Для этого из Failover Cluster Management запускается мастер Create Cluster, в котором указываются серверы, включаемые в кластер, имя кластера и дополнительные настройки IP-адреса. Если серверы подключены к сетям, которые не будут использоваться для общения в рамках кластера (например, подключение только для обмена данными с хранилищем), то в свойствах этой сети в Failover Cluster Management необходимо установить параметр «Do not allow the cluster to use this network».

После этого можно приступить к настройке приложения, которое требуется сконфигурировать для обеспечения его высокой доступности.

Для этого необходимо запустить High Availability Wizard, который можно найти в Services and Applications оснастки Failover Cluster Management.

Cluster Shared Volumes

В случае failover-кластера доступ к LUN, хранящему данные, может осуществлять только активный узел, который владеет этим ресурсом. При переключении на другой узел происходит размонтирование LUN и монтирование его для другого узла. В большинстве случаев эта задержка не является критичной, но при виртуализации может требоваться вообще нулевая задержка на переключение виртуальных машин с одного узла на другой.

Еще одна проблема, возникающая из-за того, что LUN является минимальной единицей обхода отказа, заключается в том, что при сбое одного приложения, находящегося на LUN, приходится переключать все приложения, которые хранятся на этом LUN, на другой сервер. Во всех приложениях (включая Hyper-V до второго релиза Server 2008) это удавалось обходить за счет многочисленных LUN, на каждом из которых хранились данные только одного приложения. В Server 2008 R2 появилось решение для этих проблем, но предназначенное для работы только с Hyper-V и CSV (Cluster Shared Volumes).

CSV позволяет размещать на общем хранилище виртуальные машины, запускаемые на разных узлах кластера - тем самым разбивается зависимость между ресурсами приложения (в данном случае виртуальными машинами) и дисковыми ресурсами. В качестве файловой системы CSV использует обычную NTFS. Для включения CSV необходимо в Failover Cluster Manage выполнить команду Enable Cluster Shared Volumes. Отключить поддержку CSV можно только через консоль:

Get-Cluster | %{$_.EnableSharedVolumes = "Disabled"}

Для использования этой команды должен быть загружен Failover Clusters, модуль PowerShell. Использование CSV совместно с live migration позволяет перемещать виртуальные машины между физическими серверами в считанные миллисекунды, без обрыва сетевых соединений и совершенно прозрачно для пользователей. Стоит отметить, что копировать любые данные (например, готовые виртуальные машины) на общие диски, использующие CSV, следует через узел-координатор.

Несмотря на то, что общий диск доступен со всех узлов кластера, перед записью данных на диск узлы запрашивают разрешение у узлакоординатора. При этом, если запись требует изменений на уровне файловой системы (например, смена атрибутов файла или увеличение его размера), то записью занимается сам узел-координатор.

Oracle RAC

Oracle Real Application Clusters (RAC) - это дополнительная опция Oracle Database, которая впервые появилась в Oracle Database 9i под названием OPS (Oracle Parallel Server). Опция предоставляет возможность нескольким экземплярам совместно обращаться к одной базе данных. Базой данных в Oracle Database называет ся совокупность файлов данных, журнальных файлов, файлов параметров и некоторых других типов файлов. Для того, чтобы пользовательские процессы могли получить доступ к этим данным, должен быть запущен экземпляр. Экземпляр (instance) в свою очередь состоит из структур памяти (SGA) и фоновых процессов. В отсутствии RAC получить доступ к базе данных может строго один экземпляр.

Опция RAC не поставляется с Enterprise Edition и приобретается отдельно. Стоит отметить, что при этом RAC идет в составе Standard Edition, но данная редакция обладает большим количеством ограничений по сравнению с Enterprise Edition, что ставит под сомнение целесообразность ее использования.

Oracle Grid Infrastructure

Для работы Oracle RAC требуется Oracle Clusterware (или стороннее ПО) для объединения серверов в кластер. Для более гибкого управления ресурсами узлы такого кластера могут быть организованы в пулы (с версии 11g R2 поддерживается два варианта управления - на основании политик для пулов или, в случае их отсутствия, администратором).

Во втором релизе 11g Oracle Clusterware был объединен с ASM под общим названием Oracle Grid Infrastructure, хотя оба компонента и продолжают устанавливаться по различным путям.

Automatic Storage Management (ASM) - менеджер томов и файловая система, которые могут работать как в кластере, так и с singleinstance базой данных. ASM разбивает файлы на ASM Allocation Unit.

Размер Allocation Unit определяется параметром AU_SIZE, который задается на уровне дисковой группы и составляет 1, 2, 4, 8, 16, 32 или 64 MB. Далее Allocation Units распределяются по ASM-дискам для балансировки нагрузки или зеркалирования. Избыточность может быть реализована, как средствами ASM, так и аппаратно.

ASM-диски могут быть объединены в Failure Group (то есть группу дисков, которые могут выйти из строя одновременно - например, диски, подсоединенные к одному контролеру), при этом зеркалирование осуществляется на диски, принадлежащие разным Failure Group. При добавлении или удалении дисков ASM автоматически осуществляет разбалансировку, скорость которой задается администратором.

На ASM могут помещаться только файлы, относящиеся к базе данных Oracle, такие как управляющие и журнальные файлы, файлы данных или резервные копии RMAN. Экземпляр базы данных не может взаимодействовать напрямую с файлами, которые размещены на ASM. Для обеспечения доступа к данным дисковая группа должна быть предварительно смонтирована локальным ASM-экземпляром.

Развертывание Oracle RAC

Рассмотрим этапы установки различных компонентов, необходимых для функционирования Oracle RAC в режиме active/active кластера с двумя узлами. В качестве дистрибутива будем рассматривать последнюю на момент написания статьи версию Oracle Database 11g Release 2. В качестве операционной системы возьмем Oracle Enterprise Linux 5. Oracle Enterprise Linux - операционная система, базирующаяся на RedHat Enterprise Linux. Ее основные отличия - цена лицензии, техническая поддержка от Oracle и дополнительные пакеты, которые могут использоваться приложениями Oracle.

Подготовка ОС к установке Oracle стандартна и заключается в создании пользователей и групп, задании переменных окружения и параметров ядра. Параметры для конкретной версии ОС и БД можно найти в Installation Guide, который поставляется вместе с дистрибутивом.

На узлах должен быть настроен доступ к внешним общим дискам, на которых будут храниться файлы базы данных и файлы Oracle Clusterware. К последним относятся votingdisk (файл, определяющий участников кластера) и Oracle Cluster Registry (содержит конфигурационную информацию - например, какие экземпляры и сервисы запущены на конкретном узле). Рекомендуется создавать нечетное количество votingdisk. Для создания и настройки ASMдисков желательно использовать ASMLib, которую надо установить на всех узлах:

# rpm -Uvh oracleasm-support-2.1.3-1.el4.x86_64.rpm

rpm -Uvh oracleasmlib-2.0.4-1.el4.x86_64.rpm

rpm -Uvh oracleasm-2.6.9-55.0.12.ELsmp-2.0.3-1.x86_64.rpm

Кроме интерфейса для взаимодействия с хранилищем на узлах желательно настроить три сети - Interconnect, External и Backup.
Необходимо настроить IP-адресацию (вручную или с использованием Oracl e GNS) и DNS для разрешения всех имен (или только GNS).

Вначале осуществляется установка Grid Infrastructure. Для этого загружаем и распаковываем дистрибутив, затем запускаем установщик. В процессе установки необходимо указать имя кластера; указать узлы, которые будут входить в кластер; указать назначение сетевых интерфейсов; настроить хранилище.

В конце нужно выполнить с правами root скрипты orainstRoot.sh и root.sh. Первым на всех узлах выполняется скрипт orainstRoot.sh, причем запуск на следующем узле осуществляется только после завершения работы скрипта на предыдущем. После выполнения orainstRoot.sh последовательно на каждом узле выполняется root.sh. Проверить успешность установки можно с помощью команды:

/u01/grid/bin/crsctl check cluster –all

Выполнив проверку, можно приступать к установке базы данных. Для этого запускаем Oracle Universal installer, который используется и для обычной установки базы.

Кроме active/active-кластера в версии 11g R2 существуют две возможности для создания active/passive-кластера. Одна из них - Oracle RACOneNode. Другой вариант не требует лицензии для RAC и реализуется средствами Oracle Clusterware. В этом случае вначале создается общее хранилище; затем устанавливается Grid Infrastructure, с использованием ASM_CRS и SCAN; а после этого на узлы устанавливается база данных в варианте Standalone. Далее создаются ресурсы и скрипты, которые позволяют запускать экземпляр на другом узле в случае недоступности первого.

Заключение

Oracle RAC совместно с Oracle Grid Infrastructure позволяют реализовать разнообразные сценарии построения кластеров. Гибкость настройки и широта возможностей компенсируются ценой такого решения.

Решения же Microsoft ограничены не только возможностями самой кластеризации, но и продуктами, которые могут работать в такой среде. Хотя стоит отметить, что набор таких продуктов все равно шире, чем одна база данных.

Ссылки по теме

High Availability решения от Microsoft: microsoft.com/windowsserver2008/en/us/high-availability.aspx ;
Подборка ссылок на документацию и ресурсы по Failover Clustering и NLB: blogs.msdn.com/b/clustering/archive/2009/08/21/9878286.aspx (блог - Clusteringand HighAvailability содержит много полезной информации);
Документация и дистрибутивы Oracle RAC: oracle.com/technetwork/database/clustering/overview/index.html ;
Документация и дистрибутивы Oracle Clusterware и Oracle Grid Infrastructure: oracle.com/technetwork/database/clusterware/overview/index.html ;
Настройка Oracle Clusterware для защиты Single Instance Oracle Database 11g:

Для начала следует определить, на кого рассчитана статья, чтобы читатели решили, стоит ли тратить на нее время.

Потребность в написании этой статьи возникла после прочитанного семинара на выставке ENTEREX’2002 в городе Киеве. Именно тогда, в начале 2002-го я увидел, что интерес к теме кластерных систем значительно возрос по сравнению с тем, что наблюдалось всего пару лет назад.

Я не ставил себе целью на семинаре и в этой статье проанализировать варианты решения конкретных прикладных задач на кластерных системах, это отдельная и очень обширная тема. Я ставил себе задачу познакомить читателей с терминологией и средствами построения кластерных систем, а также показать, для каких задач полезен кластеринг. Для полного убеждения сомневающихся в статье приведены конкретные примеры реализации кластерных систем и мои контакты, по которым я готов отвечать по мере возможностей на вопросы, связанные с кластерными технологиями, а также принимать ваши замечания и советы.

Концепция кластерных систем

Рисунок 1. Кластерная система

LAN - Local Area Network, локальная сеть
SAN - Storage Area Network, сеть хранения данных

Впервые в классификации вычислительных систем термин "кластер" определила компания Digital Equipment Corporation (DEC).

По определению DEC, кластер - это группа вычислительных машин, которые связаны между собою и функционируют как один узел обработки информации.

Кластер функционирует как единая система, то есть для пользователя или прикладной задачи вся совокупность вычислительной техники выглядит как один компьютер. Именно это и является самым важным при построении кластерной системы.

Первые кластеры компании Digital были построены на машинах VAX. Эти машины уже не производятся, но все еще работают на площадках, где были установлены много лет назад. И наверное самое важное то, что общие принципы, заложенные при их проектировании, остаются основой при построении кластерных систем и сегодня.

К общим требованиям, предъявляемым к кластерным системам, относятся:

Высокая готовность
Высокое быстродействие
Масштабирование
Общий доступ к ресурсам
Удобство обслуживания

Естественно, что при частных реализациях одни из требований ставятся во главу угла, а другие отходят на второй план. Так, например, при реализации кластера, для которого самым важным является быстродействие, для экономии ресурсов меньше внимания придают высокой готовности.

В общем случае кластер функционирует как мультипроцессорная система, поэтому, важно понимать классификацию таких систем в рамках распределения программно-аппаратных ресурсов.

Рисунок 2. Тесно связанная мультипроцессорная система

Рисунок 3. Умеренно связанная мультипроцессорная система

Рисунок 4. Слабо связанная мультипроцессорная система

Обычно на PC платформах, с которыми мне приходится работать, используются реализации кластерной системы в моделях тесно связанной и умеренно связанной мультипроцессорных архитектур.

Разделение на High Avalibility и High Performance системы

В функциональной классификации кластеры можно разделить на "Высокоскоростные" (High Performance, HP), "Системы Высокой Готовности" (High Availability, HA), а также "Смешанные Системы".

Высокоскоростные кластеры используются для задач, которые требуют значительной вычислительной мощности. Классическими областями, в которых используются подобные системы, являются:

обработка изображений: рендеринг, распознавание образов
научные исследования: физика, биоинформатика, биохимия, биофизика
промышленность (геоинформационные задачи, математическое моделирование)

и много других…

Кластеры, которые относятся к системам высокой готовности, используются везде, где стоимость возможного простоя превышает стоимость затрат, необходимых для построения кластерной системы, например:

биллинговые системы
банковские операции
электронная коммерция
управление предприятием, и т.п….

Смешанные системы объединяют в себе особенности как первых, так и вторых. Позиционируя их, следует отметить, что кластер, который обладает параметрами как High Performance, так и High Availability, обязательно проиграет в быстродействии системе, ориентированной на высокоскоростные вычисления, и в возможном времени простоя системе, ориентированной на работу в режиме высокой готовности.

Проблематика High Performance кластеров

Рисунок 5. Высокоскоростной кластер

Почти в любой ориентированной на параллельное вычисление задаче невозможно избегнуть необходимости передавать данные от одной подзадачи другой.

Таким образом, быстродействие High Performance кластерной системы определяется быстродействием узлов и связей между ними. Причем влияние скоростных параметров этих связей на общую производительность системы зависит от характера выполняемой задачи. Если задача требует частого обмена данными с подзадачами, тогда быстродействию коммуникационного интерфейса следует уделять максимум внимания. Естественно, чем меньше взаимодействуют части параллельной задачи между собою, тем меньше времени потребуется для ее выполнения. Что диктует определенные требования также и на программирование параллельных задач.

Основные проблемы при необходимости обмена данными между подзадачами возникают в связи с тем, что быстродействие передачи данных между центральным процессором и оперативной памятью узла значительно превышает скоростные характеристики систем межкомпьютерного взаимодействия. Кроме того, сильно сказывается на изменении функционирования системы, по сравнению с привычными нам SMP системами, разница в быстродействии кэш памяти процессоров и межузловых коммуникаций.

Быстродействие интерфейсов характеризуется двумя параметрами: пропускной способностью непрерывного потока даных и максимальным количеством самых маленьких пакетов, которые можно передать за единицу времени. Варианты реализаций коммуникационных интерфейсов мы рассмотрим в разделе «Средства реализации High Performance кластеров».

Проблематика High Availability кластерных систем

Сегодня в мире распространены несколько типов систем высокой готовности. Среди них кластерная система является воплощением технологий, которые обеспечивают высокий уровень отказоустойчивости при самой низкой стоимости. Отказоустойчивость кластера обеспечивается дублированием всех жизненно важных компонент. Максимально отказоустойчивая система должна не иметь ни единой точки, то есть активного элемента, отказ которого может привести к потере функциональности системы. Такую характеристику как правило называют - NSPF (No Single Point of Failure, - англ., отсутствие единой точки отказа).

Рисунок 6. Кластерная система с отсутствием точек отказов

При построении систем высокой готовности, главная цель - обеспечить минимальное время простоя.

Для того, чтобы система обладала высокими показатели готовности, необходимо:

чтобы ее компоненты были максимально надежными
чтобы она была отказоустойчивая, желательно, чтобы не имела точек отказов
а также важно, чтобы она была удобна в обслуживании и разрешала проводить замену компонент без останова

Пренебрежение любым из указанных параметров, может привести к потере функциональности системы.

Давайте коротко пройдемся по всем трём пунктам.

Что касается обеспечения максимальной надежности, то она осуществляется путем использования электронных компонент высокой и сверхвысокой интеграции, поддержания нормальных режимов работы, в том числе тепловых.

Отказоустойчивость обеспечивается путем использования специализированных компонент (ECC, Chip Kill модули памяти, отказоустойчивые блоки питания, и т.п.), а также с помощью технологий кластеризации. Благодаря кластеризации достигается такая схема функционирования, когда при отказе одного из компьютеров задачи перераспределяются между другими узлами кластера, которые функционируют исправно. Причем одной из важнейших задач производителей кластерного программного обеспечения является обеспечение минимального времени восстановления системы в случае сбоя, так как отказоустойчивость системы нужна именно для минимизации так называемого внепланового простоя.

Много кто забывает, что удобство в обслуживании, которое служит уменьшению плановых простоев (например, замены вышедшего из строя оборудования) является одним из важнейших параметров систем высокой готовности. И если система не разрешает заменять компоненты без выключения всего комплекса, то ее коэффициент готовности уменьшается.

Смешанные архитектуры

Рисунок 7. Высокоскоростной отказоустойчивый кластер

Сегодня часто можно встретить смешанные кластерные архитектуры, которые одновременно являются как системами высокой готовности, так и высокоскоростными кластерными архитектурами, в которых прикладные задачи распределяются по узлам системы. Наличие отказоустойчивого комплекса, увеличение быстродействия которого осуществляется путем добавления нового узла, считается самым оптимальным решением при построении вычислительной системы. Но сама схема построения таких смешанных кластерных архитектур приводит к необходимости объединения большого количества дорогих компонент для обеспечения высокого быстродействия и резервирования одновременно. И так как в High Performance кластерной системе наиболее дорогим компонентом является система высокоскоростных коммуникаций, ее дублирование приведет к значительным финансовым затратам. Следует отметить, что системы высокой готовности часто используются для OLTP задач, которые оптимально функционируют на симметричных мультипроцессорных системах. Реализации таких кластерных систем часто ограничиваются 2-х узловыми вариантами, ориентированными в первую очередь на обеспечение высокой готовности. Но в последнее время использование недорогих систем количеством более двух в качестве компонент для построения смешанных HA/HP кластерных систем становится популярным решением.

Что подтверждает, в частности, информация агентства The Register, опубликованная на его страничке:

"Председатель корпорации Oracle объявил о том, что в ближайшее время три Unіх сервера, на которых работает основная масса бизнес-приложений компании, будут заменены на блок серверов на базе процессоров Іntеl под управлением ОС Lіnuх. Ларри Эллисон настаивает на том, что введение поддержки кластеров при работе с приложениями и базами данных снижает затраты и повышает отказоустойчивость."

Средства реализации High Performance кластеров

Самыми популярными сегодня коммуникационными технологиями для построения суперкомпьютеров на базе кластерных архитектур являются:

Myrinet, Virtual Interface Architecture (cLAN компании Giganet - одна из первых коммерческих аппаратных реализаций), SCI (Scalable Coherent Interface), QsNet (Quadrics Supercomputers World), Memory Channel (разработка Compaq Computer и Encore Computer Corp), а также хорошо всем известные Fast Ethertnet и Gigabit Ethernet.

Рисунок 8. Скорость передачи непрерывного потока данных

Рисунок 9. Время передачи пакета нулевой длинны

Эти диаграммы (Рис. 8 и 9) дают возможность увидеть быстродействие аппаратных реализаций разных технологий, но следует помнить, что на реальных задачах и при использовании разнообразных аппаратных платформ параметры задержки и скорости передачи данных получаются на 20-40%, а иногда на все 100% хуже, чем максимально возможные.

Например, при использовании библиотек MPI для коммуникационных карточек cLAN и Intel Based серверов с шиной PCI, реальная пропускная способность канала составляет 80-100 MByte/sec, задержка - около 20 мксек.

Одной из проблем, которые возникают при использовании скоростных интерфейсов, например, таких как SCI является то, что архитектура PCI не подходит для работы с высокоскоростными устройствами такого типа. Но если перепроектировать PCI Bridge с ориентацией на одно устройство передачи данных, то эта проблема решается. Такие реализации имеют место в решениях некоторых производителей, например, компании SUN Microsystems.

Таким образом, при проектировании высокоскоростных кластерных систем и расчета их быстродействия, следует учитывать потери быстродействия, связанные с обработкой и передачей данных в узлах кластера.

Таблица 1. Сравнение высокоскоростных коммуникационных интерфейсов

Технология	Пропускная способность MByte/s	Задержка мксек/пакет	Стоимость карточки/свича на 8 портов	Поддержка платформ	Комментарий
Fast Ethertnet	12.5	158	50/200	Linux, UNIX, Windows	Низкие цены, популярная
Gigabit Ethernet	125	33	150/3500	Linux, UNIX, Windows	Удобство модернизации
Myrinet	245	6	1500/5000	Linux, UNIX, Windows	Открытый стандарт, популярная
VI (сLAN от Giganet)	150	8	800/6500	Linux, Windows	Первая аппаратная промышленная реализация VI
SCI	400	1.5	1200/5000 *	Linux, UNIX, Windows	Стандартизирована, широко используется
QsNet	340	2	N/A **	True64 UNIX	AlphaServer SC и системы Quadrics
Memory Channel	100	3	N/A	True64 UNIX	Используется в Compaq AlphaServer

* аппаратура SCI (и программное обеспечение поддержки) допускает построение так называемых MASH топологий без использования коммутаторов
** нет данных

Рисунок 10. Тесно связанная мультипроцессорная система с несимметричным доступом к памяти

Одной интересной особенностью коммуникационных интерфейсов, которые обеспечивают низкие задержки, является то, что на их основе можно строить системы с архитектурой NUMA, а также системы, которые на уровне программного обеспечения могут моделировать многопроцессорные SMP системы. Преимуществом такой системы является то, что вы можете использовать стандартные операционные системы и программное обеспечение, ориентированное на использование в SMP решениях, но в связи с высокой, в несколько раз выше по сравнению с SMP задержкой междупроцессорного взаимодействия, быстродействие такой системы будет малопрогнозируемо.

Средства распараллеливания

Существует несколько разных подходов к программированию параллельных вычислительных систем:

на стандартных широко распространенных языках программирования с использованием коммуникационных библиотек и интерфейсов для организации межпроцессорного взаимодействия (PVM, MPI, HPVM, MPL, OpenMP, ShMem)
использование специализированных языков параллельного программирования и параллельных расширений (параллельные реализации Fortran и C/C++, ADA, Modula-3)
использование средств автоматического и полуавтоматического распараллеливания последовательных программ (BERT 77, FORGE, KAP, PIPS, VAST)
программирование на стандартных языках с использованием параллельных процедур из специализированных библиотек, которые ориентированы на решение задач в конкретных областях, например: линейной алгебры, методов Монте-Карло, генетических алгоритмов, обработки изображений, молекулярной химии, и т.п. (ATLAS, DOUG, GALOPPS, NAMD, ScaLAPACK).

Существует также немало инструментальных средств, которые упрощают проектирование параллельных программ. Например:

CODE - Графическая система для создания параллельных программ. Параллельная программа изображается в виде графа, вершины которого есть последовательные части программы. Для передачи сообщений используются PVM и MPI библиотеки.
TRAPPER - Коммерческий продукт немецкой компании Genias. Графическая среда программирования, которая содержит компоненты построения параллельного программного обеспечения.

По опыту пользователей высокоскоростных кластерных систем, наиболее эффективно работают программы, специально написанные с учетом необходимости межпроцессорного взаимодействия. И даже несмотря на то, что программировать на пакетах, которые используют shared memory interface или средства автоматического распараллеливания, значительно удобней, больше всего распространены сегодня библиотеки MPI и PVM.

Учитывая массовою популярность MPI (The Message Passing Interface), хочется немного о нём рассказать.

"Интерфейс передачи сообщений" - это стандарт, который используется для построения параллельных программ и использует модель обмена сообщениями. Существуют реализации MPI для языка C/C++ и Fortran как в бесплатных, так и коммерческих вариантах для большинства распространенных суперкомпьютерных платформ, в том числе High Performance кластерных систем, построенных на узлах с ОС Unix, Linux и Windows. За стандартизацию MPI отвечает MPI Forum (). В новой версии стандарта 2.0 описано большое число новых интересных механизмов и процедур для организации функционирования параллельных программ: динамическое управление процессами, односторонние коммуникации (Put/Get), параллельные I/O. Но к сожалению, пока нет полных готовых реализаций этой версии стандарта, хотя часть из нововведений уже активно используется.

Для оценки функциональности MPI, хочу представить вашему вниманию график зависимости времени вычисления задачи решения систем линейных уравнений в зависимости от количества задействованных процессоров в кластере. Кластер построен на процессорах Intel и системе межузловых соединений SCI (Scalable Coherent Interface). Естественно, задача частная, и не надо понимать полученные результаты как общую модель прогнозирования быстродействия желаемой системы.

Рисунок 11. Зависимость времени вычисления задачи решения систем линейных уравнений в зависимости от количества задействованных процессоров в кластере

На графике отображены две кривые, синяя - линейное ускорение и красная - полученное в результате эксперимента. То есть, в результате использования каждой новой ноды мы получаем ускорение выше, чем линейное. Автор эксперимента утверждает, что такие результаты получаются из-за более эффективного использования кэш памяти, что вполне логично и объяснимо. Если у кого возникнут мысли и идеи по этому поводу, буду благодарен, если вы ими поделитесь (мой e-mail: [email protected]).

Средства реализации High Availability кластеров

High Availability кластеры можно распределить на:

Shared Nothing Architecture (архитектура без разделения ресурсов)
Shared Disk Architecture (архитектура с общими дисками)

Рисунок 12. Архитектура без разделения ресурсов

Архитектура без распределения ресурсов не использует общей системы хранения данных. При ее использовании каждый узел имеет свои дисковые накопители, которые не используются совместно узлами кластерной системы. Фактически, на аппаратном уровне разделяются только коммуникационные каналы.

Рисунок 13. Архитектура с общими дисками

Архитектура с общими дисками классически используется для построения кластерных систем высокой готовности, ориентированных на обработку больших объемов данных. Такая система состоит из общей системы хранения данных и узлов кластера, которые распределяют доступ к общим данным. При высокой мощности системы хранения данных, при работе с задачами, ориентированными на их обработку, архитектура с общими дисками является более эффективной. В этом случае не нужно держать несколько копий данных и в то же время, при выходе из строя узла, задачи могут быть мгновенно доступны для других узлов.

В случае, если в задаче удается логически разделить данные для того, чтобы запрос из некого подмножества запросов можно было бы обработать с использованиям части данных, то система без разделения ресурсов может оказаться более эффективным решением.

На мой взгяд интересной является возможность построения гетерогенных кластерных систем. Например, программное обеспечение Tivoli Sanergy разрешает строить системы, в которых возможно разделение доступа к данным между гетерогенными узлами. Такое решение может быть очень полезным в системах коллективной обработки видеоинформации или других данных в организации, где на одной платформе просто не существует требуемого спектра решений или же уже существует сформированный парк аппаратных и программных ресурсов, которые нужно использовать более эффективно.

Рисунок 14. Гетерогенная кластерная система

Самыми популярными коммерческими системами сегодня являются двухузловые отказоустойчивые кластеры. Различают Активный-Активный (Active-Active) и Активный-Пассивный (Active-Passive) модели реализации отказоустойчивых кластерных систем в отношении распределения програмных ресурсов.

Рисунок 15. Модель Активный-Активный

В модели Активный-Активный мы практически получаем вместе с отказоустойчивым решением - решение высокоскоростное, так как одна задача работает на нескольких серверах одновременно. Такой вариант реализован, например, в Oracle Prallel Server, MS SQL 2000, IBM DB2. То есть, реализация такой модели возможна лишь в случае написания прикладного программного обеспечения с ориентацией на функционирование в кластерном режиме (исключение составляют кластерные системы с разделением оперативной памяти). В модели Активный-Активный возможно масштабирование скорости работы задачи путем добавления нового узла, если конечно программным обеспечением поддерживается необходимое количество нод. Например, Oracle Parallel Server 8.0.5 поддерживает работу на кластере от 2-х до 6-ти узлов.

Рисунок 16. Активный-Активный кластер на 3-х узлах

Очень часто пользователи встречаются с такой проблемой, когда нужно обеспечить отказоустойчивое функционирование уже готовых программных решений. К сожалению, модель Активный-Активный в таком случае не работает. Для подобных ситуаций используется модель, в которой обеспечивается миграция задач, выполнявшихся на узле, вышедшем из строя, на другие узлы. Таким образом, мы получаем реализацию Активный-Пассивный.

Рисунок 17. Модель Активный-Пассивный

Учитывая то, что во многих случаях мы можем разбить одну задачу на несколько распределением зон ответственности, а также то, что в общем случае на предприятии нужно выполнять много разных задач, реализуется так называемая модель кластерной системы псевдо Активный-Активный.

Рисунок 18. Псевдо Активный-Активный кластер на 3-х узлах

Если вам нужно обеспечить отказоустойчивую работу нескольких программных ресурсов, то достаточно добавить в систему новый узел и запустить на кластере нужные вам задачи, которые в случае отказа этого узла перейдут на выполнение на другом узле. Такая модель реализована в программном обеспечении ReliantHA для ОС Caldera OpenUnix и Unixware, которое поддерживает кластеризацию от 2-х к 4-х узлам, в MSCS (Microsoft Cluster Service) и Linux Failover Cluster модели.

Система коммуникаций в отказоустойчивых кластерных системах может быть построена на таком же оборудовании, как и в высокоскоростных кластерах. Но в случае реализации архитектуры с разделяемым дисковым накопителем, возникает необходимость обеспечения высокоскоростного доступа к общей системе хранения данных. Эта задача имеет сегодня множество вариантов решений.

Если используется простейшая 2-х узловая модель, то доступ к дискам может быть построен через их прямое подключение к общей SCSI шине,

Рисунок 19. Архитектура с общей SCSI шиной

или с помощью автономной дисковой подсистемы со встроенным контролером SCSI to SCSI. В последнем случае диски подключаются ко внутренним независимым каналам дисковой подсистемы.

Рисунок 20. Вариант с использованием SCSI to SCSI дисковой подсистемы

Вариант с использованием SCSI to SCSI дисковой подсистемы является более масштабируемым, функциональным и отказоустойчивым. Несмотря на то, что появляется еще один мостик между узлом и дисками, скорость такой системы обычно выше, так как мы получаем коммутируемый доступ к накопителю (ситуация похожа на использование концентратора и коммутатора в локальной сети). В отличие от варианта с разделением доступа к дискам на общей SCSI шине, отдельная независимая дисковая подсистема имеет также удобную возможность построения систем без точек отказа и возможность построения многоузловых конфигураций.

В последнее время начинает приобретать популярность новый последовательный интерфейс для протокола SCSI - FC (Fibre Channel). На базе FC строятся так называемые сети хранения данных - SAN (Storage Area Network).

Рисунок 21. Кластерная система с использованием SAN на базе Fibre Channel

К основным преимуществам Fibre Channel можно отнести практически все его особенности.

Высокие скорости передачи данных
Протоколо-независимость (0-3 уровни)
Большие расстояния между точками
Низкие задержки при передаче коротких пакетов
Высокая надежность передачи данных
Практически неограниченное масштабирование
Многоточечные топологии

Эти замечательные особенности Fibre Channel получил благодоря тому, что в его проектировании принимали участие специалисты в областях как канальных, так и сетевых интерфейсов, причем им удалось объединить в одном FC интерфейсе положительные черты обоих.

Для понимания значимости FC я приведу сравнительную табличку FC и параллельного SCSI интерфейса.

Таблица 2. Таблица сравнительных характеристик FC и параллельного SCSI интерфейса

Сегодня FC устройства стоят дороже, чем устройства с параллельным SCSI, но разница в цене в последнее время резко уменьшается. Диски и системы хранения данных уже практически равны по стоимости с параллельными SCSI реализациями, значительную разницу в стоимости обеспечивают только FC адаптеры.

Существует еще один очень интересный вариант реализации кластерной архитектуры - кластерная система с разделяемой памятью (в т.ч. оперативной) Shared Memory Cluster. Фактически этот кластер может функционировать как в модели умеренно связанной многопроцессорной системы, так и тесно связанной. Такая система, как уже говорилось в начале статьи, называется NUMA.

Рисунок 22. Модель кластера с разделяемой памятью

Кластер с разделяемой памятью использует программное обеспечение (кластерные сервисы), которое обеспечивает один образ системы (single system image), даже если кластер построен как архитектура без распределения ресурсов, которым его соответственно видит операционная система.

В завершение рассказа о кластерных системах высокой готовности, хочу привести статистику по простоям различных систем.

Рисунок 23. Сравнение среднего времени простоя различных систем

Приведены усредненные данные, а также данные, взятые из рекламных материалов одной из компаний производителей, поэтому их нужно воспринимать с некоторой долей критичности. Однако общая картина, которую они описывают, является вполне корректной.

Как видим, кластерные системы высокой готовности не являются панацеей при минимизации простоев. Если простой системы является чрезвычайно критичным, тогда следует использовать системы класса Fault Tolerant или Continuous Availability, системы такого класса имеют коэффициент готовности на порядок выше, чем системы класса High Availability.

Примеры проверенных решений

Так как успешность любой технологии доказывается примерами ее практического использования, я хочу показать конкретные варианты реализации нескольких наиболее важных, на мой взгляд, кластерных решений.

Сперва о высокоскоростных кластерах.

Одним из наиболее полезных, на мой взгляд, примеров является то, что первые места, да и вообще большинство мест 18-й редакции списка самых мощных суперкомпьютеров мира занимают системы IBM SP2 и Compaq AlphaServer SC. Обе системы являются массивно-параллельными вычислительными системами (MPP), которые структурно аналогичны High Performance кластерным решениям.

В IBM SP2 в качестве узлов используются машины RS/6000, соединенные коммутатором SP Switch2. Пропускная способность коммутатора - 500MB/s в одном направлении, величина задержки - 2.5 мксек.

Compaq AlphaServer SC. Узлы - 4-х процессорные системы типа Compaq AlphaServer ES45, соединенные с помощью коммуникационного интерфейса QsNet, параметры которого упоминались выше.

В том же суперкомпьютерном списке находятся машины, построенные на обычных Intel платформах и коммутаторах SCI и Myrinet и даже обычном Fast и Gigabit Ethernet. Причем как в первых двух вариантах, так и на высокоскоростных кластерных системах, построенных на рядовом оборудовании, для програмирования используются пакеты MPI.

Ну и напоследок хочется привести красивый пример масштабируемой кластерной системы высокой готовности. Аппаратная модель кластерного решения для отказоустойчивой высокоскоростной обработки базы данных IBM DB/2.

Рисунок 24. Кластер IBM DB2

На этом все. Если у кого возникнут вопросы, советы или желание пообщаться - милости просим. Мои координаты вы найдете в конце статьи.

Литература

"Sizing Up Parallel Architectures", - Greg Pfister, старший технический специалист компании IBM.
"Возможна ли отказоустойчивость для Windows?", - Наталья Пирогова, материалы издательства «Открытые системы».
"Использование систем распараллеливания задач в слабосвязанном кластере", - М.Н.Иванов.
"Отказоустойчивые компьютеры компании Stratus", - Виктор Шнитман, материалы издательства «Открытые системы».
"Современные высокопроизводительные компьютеры", - В. Шнитман, информационно-аналитические материалы Центра Информационных Технологий.
"Шаг к сетям хранения данных", информационно-аналитические материалы компании ЮСТАР.
"Эволюция архитектуры виртуального интерфейса", - Торстен фон Айкен, Вернер Фогельс, материалы издательства «Открытые системы».
Материалы Лаборатории Параллельных Информационных Технологий "НИВЦ МГУ".
Материалы Cluster Computing Info Centre.
Материалы SCI Europe.
Материалы VI Forum (Virtual Architecture Developers Forum).
Материалы компании Caldera.
Материалы компании Dolphinics.
Материалы компании Emulex.
Материалы компании KAI Software, a Division of Intel Americas, Inc. (KAI).
Материалы компании Myricom, Inc.
Материалы компании Oracle.
Рекомендации технической поддержки корпорации Intel.

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

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 Козой (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 OpenVMS , использующих процессоры DEC Alpha и Itanium .

Два других ранних кластерных продукта, получивших признание, включают Tandem Hymalaya (1994, класс ) 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

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.