Вычислительный сервер – Setevuha

Вычислительный сервер — это специализированная вычислительная машина, значительно превосходящая по своим техническим параметрам и скорости вычислений большинство существующих в мире компьютеров.
Как правило, современные вычислительные сервера представляют собой большое число высокопроизводительных серверных компьютеров, соединённых друг с другом локальной высокоскоростной магистралью для достижения максимальной производительности в рамках подхода распараллеливания вычислительной задачи.

 

Применение

Вычислительный сервер используются во всех сферах, где для решения задачи применяется численное моделирование; там, где требуется огромный объём сложных вычислений, обработка большого количества данных в реальном времени, или решение задачи может быть найдено простым перебором множества значений множества исходных параметров.
Совершенствование методов численного моделирования происходило одновременно с совершенствованием вычислительных машин: чем сложнее были задачи, тем выше были требования к создаваемым машинам; чем быстрее были машины, тем сложнее были задачи, которые на них можно было решать. Поначалу вычислительные сервера применялись почти исключительно для оборонных задач: расчёты по ядерному и термоядерному оружию, ядерным реакторам. Потом, по мере совершенствования математического аппарата численного моделирования, развития знаний в других сферах науки — вычислительные сервера стали применяться и в «мирных» расчётах, создавая новые научные дисциплины, как то: численный прогноз погоды, вычислительная биология и медицина, вычислительная химия, вычислительная гидродинамика, вычислительная лингвистика и тд.

 

 

Производительность

Производительность вычислительных серверов чаще всего оценивается и выражается в количестве операций над числами с плавающей точкой в секунду (FLOPS). Это связано с тем, что задачи численного моделирования, под которые и создаются вычислительные сервера, чаще всего требуют вычислений, связанных с вещественными числами, зачастую с высокой степенью точности, а не целыми числами. Поэтому для вычислительных серверов неприменима мера быстродействия обычных компьютерных систем — количество миллионов операций в секунду (MIPS). При всей своей неоднозначности и приблизительности, оценка во флопсах позволяет легко сравнивать Вычислительные сервера друг с другом, опираясь на объективный критерий.

 

 

Программное обеспечение

Наиболее распространёнными программными средствами вычислительных серверов, так же, как и параллельных или распределённых компьютерных систем, являются интерфейсы программирования приложений (API) на основе MPI (Message Passing Interface — интерфейс передачи сообщений) и PVM (Parallel Virtual Machine — виртуальная параллельная машина), и решения на базе открытого программного обеспечения, наподобие Beowulf и openMosix, позволяющего создавать виртуальные вычислительные сервера даже на базе обыкновенных рабочих станций и персональных компьютеров. Для быстрого подключения новых вычислительных узлов в состав узкоспециализированных кластеров применяются технологии наподобие ZeroConf. Примером может служить реализация рендеринга в программном обеспечении Shake. Для объединения ресурсов компьютеров, выполняющих программу Shake, достаточно разместить их в общем сегменте локальной вычислительной сети.

 

Планирование вычислительных ресурсов и выбор серверов для RUVDS / RUVDS.com corporate blog / Habr

RUVDS, как официальный партнер компании Huawei, занимается внедрением новой системы виртуализации, чтобы предоставить своим клиентам доступ к современным облачным технологиям с высокой степенью надежности и защищенности. Это новый для нас опыт, и мы продолжаем делиться им с читателями нашего блога.
Начало вы можете прочитать в первой статье из этой серии. Перед вами вторая. В ней мы проведем планирование необходимых вычислительных ресурсов и рассмотрим пример того, как рассчитать необходимое количество серверов подходящей конфигурации.
В проекте RUVDS для создания облачной платформы виртуализации используются серверы на основе процессоров с архитектурой х64. Физические серверы объединяются в пулы вычислительных ресурсов, а услуги в ходе миграции переносятся на облачную платформу. Совместное использование ресурсов в рамках облачной платформы позволяет реализовать динамическое планирование ресурсов, максимизирует эффективность их использования и снижает затраты на аппаратные средства и техническое обслуживание. Компоненты базы данных могут быть развернуты на физических серверах.

При выборе серверов для RUVDS руководствовались следующими требованиями:
• Нам нужен сервер c современной архитектурой, объединяющей средства поддержки сети, управления, электропитания и теплоотведения в единой полке. Он должен обеспечивать возможность совместного развертывания нескольких серверов, упрощать каблирование, необходимое для реализации сетевых соединений проекта, максимально эффективно использовать пространство в серверной стойке, а также поддерживать горячую замену.

• В каждом сервере должно быть не менее 4 процессоров и не менее 128 ГБайт оперативной памяти. Данное требование вызвано тем, что серверы используются для создания виртуальных пулов ресурсов.

Основываясь на этих требованиях, для клиентов проекта RUVDS мы выбрали блэйд-серверы с не менее чем 4 процессорами Intel Xeon последних поколений и не менее чем 384Гб оперативной памяти.

Пример планирования количества серверов
Для расчета используются значения SPECint2006 Rates. Значение SPEC взяты на сайте www.spec.org/cgi-bin/osgresults?conf=rint2006.
Далее приведены два способа расчета: способ оценочного расчета на основании расчета общих требования к параметрам SPEC и точный способ на основании преобразования значения SPEC в количество vCPU с последующим преобразованием количества vCPU в количество серверов.
Данные расчеты приведены в качестве примера, чтобы понять, как проводится расчет количества серверов.

Способ 1: расчет на основании общих требований к параметрам SPEC
Суть этого способа заключается в следующем: все значения SPEC, необходимые для исходных прикладных систем, складываются для вычисления суммарной вычислительной мощности, после чего запрашиваются значения SPEC для новых серверов. Количество серверов равно суммарной вычислительной мощности, деленной на значение SPEC для новых серверов.

Пример расчета приведен ниже.
Средний коэффициент загрузки ЦП для 107 серверов Dell PowerEdge 2950 (8 Гбайт памяти и два ЦП E5420 с основной частотой 2,5 ГГц и четырьмя ядрами) составляет 20%. Значение SPEC равно 118 (оно получено на сайте www.spec.org/cgi-bin/osgresults?conf=rint2006).
Требуется осуществить миграцию прикладных систем на серверы RH5885 (каждый с четырьмя восьмиядерными ЦП E7-4820 с основной частотой 2 ГГц). Значение SPEC равно 775.
Следовательно, количество серверов можно рассчитать по следующим формулам:

Потребность в вычислительной мощности = ∑ (значение SPEC для существующих серверов x коэффициент загрузки ЦП) x (1 + коэффициент резервирования) = 107 x 118 x 20% x (1 + 20%) = 3283

Примечание: Обычно величина коэффициента резервирования составляет от 10% до 20%. Рекомендуется значение 20%.

Доступная вычислительная мощность сервера = значение SPEC x коэффициент загрузки ЦП x (1 – количество гиперпотоков UVP /общее количество гиперпотоков) = 775 x 70% x [1 – 2/(4 x 8 x 2)] = 525

Примечание: Количество гиперпотоков, используемых базовым гипервизором, равно 2. Коэффициент загрузки ЦП составляет от 50% до 70%.
Общее количество серверов = округление вверх (вычислительная мощность / доступная вычислительная мощность сервера) = округление вверх (3283/525) = 7 серверов

Примечание: При расчете фактического количества серверов необходимо учесть резервирование. Для поддержки функции VM HA необходимо иметь хотя бы один резервный сервер на каждый кластер.

В случае применения модулей памяти 8 Гбайт количество модулей памяти на один сервер можно определить следующим образом:
Количество модулей памяти на сервер = (общий объем памяти / количество серверов + 8 Гбайт) / 8 Гбайт = (987 Гбайт / 7 серверов + 8 Гбайт на виртуализацию) / 8 = 19 модулей памяти
Примечание: Рекомендуется конфигурировать четное количество модулей памяти. Следует убедиться в том, что коэффициент использования памяти не будет превышать 80%.

Способ 2: расчет количества vCPU на основе значения SPEC
Количество серверов определяется количеством vCPU VM и объемом памяти. В настоящее время серверы поддерживают модули памяти объемом 16 Гбайт и 32 Гбайт. Поэтому память не является фактором, ограничивающим производительность серверов.
Пример расчета приведен ниже.
Средний коэффициент загрузки ЦП 107 серверов Dell PowerEdge 2950 (8 Гбайт памяти и два ЦП E5420 с основной частотой 2,5 ГГц и четырьмя ядрами) составляет 20%. Значение SPEC равно 118 (оно получено на сайте www.spec.org/cgi-bin/osgresults?conf=rint2006).

Требуется осуществить миграцию прикладных систем на серверы RH5885 (каждый с четырьмя восьмиядерными ЦП E7-4820 с основной частотой 2 ГГц). Значение SPEC равно 775.
Следовательно, вычислительную мощность одного сервера можно рассчитать по следующим формулам:
Вычислительная мощность vCPU одного сервера = значение SPEC CINT2006 Rates x коэффициент загрузки ЦП / (количество ЦП x количество ядер x 2 – количество логических ядер, необходимых для виртуализации) = 775 x 70% / (4 x 8 x 2 – 2) = 8,7
Требуемое количество vCPU = округление вверх (118 x 20% / 8,7) = 3
Требуемый объем памяти: 8 Гбайт

Ресурсы виртульных машин (VM):
Общее количество VM: 107
Общее количество vCPU: 322
Общий объем памяти VM: 856 Гбайт

Расчет количества серверов:

Для надежной работы VM облачной платформы и обеспечения миграции VM без прерывания обслуживания в случае отказа сервера необходимо при развертывании системы зарезервировать 20% (зависит от конкретного проекта) ресурсов ЦП и памяти вычислительных серверов.
На основании вышеприведенных принципов количество вычислительных ресурсов, необходимое для системы, можно вычислить следующим образом.
Количество vCPU: 322 x 120% = 387
Объем памяти: 856 Гбайт x 120% = 1028 Гбайт
Согласно выбранной модели сервера (четыре с восемью ядрами) и требованиям к коэффициенту резервирования (30%), необходимое количество серверов можно определить следующим образом:
Количество серверов = количество vCPU/(количество ЦП x количество ядер x 2 – 2) = 387/(4 x 8 x 2 – 2) = 7 (округление вверх)
В случае применения модулей памяти 8 Гбайт количество модулей памяти на один сервер можно определить следующим образом:
Количество модулей памяти на сервер = (общий объем памяти / количество серверов + 8 Гбайт) / 8 Гбайт = (1028 Гбайт / 7 серверов + 8 Гбайт на виртуализацию) / 8 = 20 модулей памяти

В следующей статье мы рассмотрим планирование ресурсов хранения.

Как выбрать сервер для высокопроизводительных вычислений

Для высокопроизводительных вычислений на постоянной основе требуется соответствующее оборудование. Когда нужны глубокие математические расчеты, параллельная и многопоточная обработка данных, сервера с начальными параметрами процессора, оперативной памяти и дискового пространства будет недостаточно.

Где используются серверы для высокопроизводительных вычислений?

• Работа с Big Data – формирование аналитических отчетов, обработки неупорядоченных наборов сведений больших объемов.
• Экзафлопсные вычисления – математическое моделирование и симуляции в науке, медицине, проектировании.
• Высокоточное прогнозирование – составление прогнозов погоды, оценка и поиск новых месторождений полезных ископаемых.
• Исследовательские задачи в естественных науках – расшифровка ДНК, изучение строения веществ и материалов, лекарственных препаратов.
• Разработка принципов искусственного интеллекта – отдельных AI-программ и робототехники.
• Криптография – обеспечение конфиденциальности и целостности данных.
• Обработка статистических сведений – оценка и группировка наблюдений, вычисление средних величин и индексов.
• Работа со сложными графическими объектами – рендеринг анимации, создание спецэффектов, кинопроизводство.

Какие серверы подходят для решения подобных задач?

Сервер выбирается с учетом предустановленного ПО и предполагаемых задач. В некоторых случаях под запросы клиента подходят флагманские решения на рынке серверного оборудования: HP Enterprise Proliant DL560 Gen10 (2U), Dell PowerEdge R940 (3U), Fujitsu Primergy RX4770 M4, Lenovo/IBM system x3850 X6 (4U). В других потребуются более мощные решения с многоядерными процессорами – например, Intel Xeon Phi. Они поддерживают массовый параллелизм и векторизацию самых ресурсоемких высокопроизводительных вычислительных приложений, обеспечивают высокую вычислительную производительность на единицу затраченной энергии.

Что еще нужно учитывать при выборе сервера для глобальных вычислений:

• предельная производительность;
• отношение производительности к стоимости оборудования;
• отношение производительности к занимаемому объему;
• специализация (узкая или широкая).

Важно выбрать не только сервер с подходящим процессором и показателями производительности, но и обеспечить необходимое количество видеоадаптеров, которые выполняют функцию сопроцессоров – именно на них ложится вычислительная нагрузка.

Занимаетесь глобальными вычислениями и нуждаетесь в высокопроизводительном сервере? Обращайтесь к специалистам компании ITELON. Мы предложим оборудование, которое позволит быстро и эффективно обрабатывать большие объемы данных.

Серверы HPC заслужили свое широкое распространение благодаря универсальности и высокой производительности. Чтобы получить необходимую мощность для решения своих задач, потребуется конфигурация сервера – она позволяет выбрать, какие комплектующие в приоритете, чтобы построить решение под определенные нужды.

☰ Сервер для офиса в качестве замены персональных компьютеров

Назначение сервера для офиса

Очевидно, в любой компании присутствует штат сотрудников, даже если это только директор, но обычно людей в фирме немного больше. Одни работают с 1С, другие проводят инвентаризацию, создают бухгалтерские отчеты, некоторым необходим файловый обмен. Согласитесь, беготня друг к другу с флешкой — прошлый век. Обмен через электронную почту, внешние файлообменники не удобен, если честно, не все файлы можно выносить за пределы организации, они могут оказаться экономической тайной или другой важной конфиденциальной информацией. Не забыли про взломы популярных облаков?

Что обычно выполняют в офисе на персональных компьютерах? Следующее:

1. Создают документы. Работа с документацией может проводиться на разнообразном программном обеспечении, они могут иметь разный формат, но факт в том, что сейчас подобная рутина выполняется на ПК. Печатных машинок или рукописного заполнения давно уже нет, по крайней мере, повсеместного.

2. Использование приложений. Редактирование фотографий, создание чертежей, работа с банковскими клиентами. Без ПК до сих пор бы приходилось бегать в отделения. Фактически, полноценная работа без вычислительной техники сейчас не представляется возможной.

3. Корпоративная связь. Общение между собой по внутренним интерфейсам, обмен информацией. Все же чаты, видеоконференции — очень удобный инструмент. Позволяет взаимодействовать даже разным отделам без необходимости постоянно собираться за совещательным столом.

4. Звонки. Уже многие колл-центры отказались от многоканальных телефонов. Обзвон выполняется с компьютера посредством IP-телефонии. Это получается выгоднее, эффективнее. И меньше шансов, что компания не сможет дозвониться клиенту из-за черного списка.

5. Коллективная работа. Иногда приходится над одним проектом ломать голову группе людей. Соответственно, нужно наладить общую базу, разместить файлы в общем доступе для всей группы, наладить совместную деятельность в режиме реального времени. Раньше подобную задачу реализовать было тяжелее, но с приходом вычислительной техники и облачных методов, производительность совокупного труда значительно возросла.

Реализовать подобные задачи проще с помощью сервера для офиса. Такое оборудование несет ряд преимуществ для организации с точки зрения экономии и построения рабочих процессов. Можно объединять PC в общие кластеры, которые способны совместно разрешать вопросы, распределять права, использовать нестандартный функционал, даже наладить взаимодействие разных операционных систем.

Кластер (группа компьютеров) — Википедия

У этого термина существуют и другие значения, см. Кластер.

Кластер — группа компьютеров, объединённых высокоскоростными каналами связи, представляющая с точки зрения пользователя единый аппаратный ресурс. Кластер — слабо связанная совокупность нескольких вычислительных систем, работающих совместно для выполнения общих приложений, и представляющихся пользователю единой системой. Один из первых архитекторов кластерной технологии Грегори Пфистер дал кластеру следующее определение: «Кластер — это разновидность параллельной или распределённой системы, которая:

1. состоит из нескольких связанных между собой компьютеров;
2. используется как единый, унифицированный компьютерный ресурс».

Обычно различают следующие основные виды кластеров:

1. отказоустойчивые кластеры (High-availability clusters, HA, кластеры высокой доступности)
2. кластеры с балансировкой нагрузки (Load balancing clusters)
3. вычислительные кластеры (High performance computing clusters, HPC)
4. системы распределенных вычислений

Кластеры высокой доступности[править | править код]

Обозначаются аббревиатурой HA (англ. High Availability — высокая доступность). Создаются для обеспечения высокой доступности сервиса, предоставляемого кластером. Избыточное число узлов, входящих в кластер, гарантирует предоставление сервиса в случае отказа одного или нескольких серверов. Типичное число узлов — два, это минимальное количество, приводящее к повышению доступности. Создано множество программных решений для построения такого рода кластеров.

Отказоустойчивые кластеры и системы разделяются на 3 основных типа:

• с холодным резервом или активный/пассивный. Активный узел выполняет запросы, а пассивный ждет его отказа и включается в работу, когда таковой произойдет. Пример — резервные сетевые соединения, в частности, Алгоритм связующего дерева. Например, связка DRBD и HeartBeat/Corosync.
• с горячим резервом или активный/активный. Все узлы выполняют запросы, в случае отказа одного нагрузка перераспределяется между оставшимися. То есть кластер распределения нагрузки с поддержкой перераспределения запросов при отказе. Примеры — практически все кластерные технологии, например, Microsoft Cluster Server. OpenSource проект OpenMosix.
• с модульной избыточностью. Применяется только в случае, когда простой системы совершенно недопустим. Все узлы одновременно выполняют один и тот же запрос (либо части его, но так, что результат достижим и при отказе любого узла), из результатов берется любой. Необходимо гарантировать, что результаты разных узлов всегда будут одинаковы (либо различия гарантированно не повлияют на дальнейшую работу). Примеры — RAID и Triple modular redundancy.

Конкретная технология может сочетать данные принципы в любой комбинации. Например, Linux-HA поддерживает режим обоюдной поглощающей конфигурации (англ. takeover), в котором критические запросы выполняются всеми узлами вместе, прочие же равномерно распределяются между ними.^[1]

Кластеры распределения нагрузки (Network Load Balancing, NLB)[править | править код]

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[править | править код]

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.^[2]

Системы распределенных вычислений (grid)[править | править код]

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[править | править код]

Кластер серверов (в информационных технологиях) — группа серверов, объединённых логически, способных обрабатывать идентичные запросы и использующихся как единый ресурс. Чаще всего серверы группируются посредством локальной сети. Группа серверов обладает большей надежностью и большей производительностью, чем один сервер. Объединение серверов в один ресурс происходит на уровне программных протоколов.

В отличие от аппаратного кластера компьютеров, кластеры организуемые программно, требуют:

• наличия специального программного модуля (Cluster Manager), основной функцией которого является поддержание взаимодействия между всеми серверами — членами кластера:
  • синхронизации данных между всеми серверами — членами кластера;
  • распределение нагрузки (клиентских запросов) между серверами — членами кластера;
• от умения клиентского программного обеспечения распознавать сервер, представляющий собой кластер серверов, и соответствующим образом обрабатывать команды от Cluster Manager;
  • если клиентская программа не умеет распознавать кластер, она будет работать только с тем сервером, к которому обратилась изначально, а при попытке Cluster Manager перераспределить запрос на другие серверы, клиентская программа может вообще лишиться доступа к этому серверу (результат зависит от конкретной реализации кластера).

Примеры программных кластерных решений

Применение[править | править код]

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.

Информация в этом разделе устарела. Вы можете помочь проекту, обновив его и убрав после этого данный шаблон.

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 в Национальной лаборатории Ок-Ридж (Теннесси, США, 1997).

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

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 HP OpenVMS, использующих процессоры DEC Alpha и Itanium.

Два других ранних кластерных продукта, получивших признание, включают Tandem Hymalaya (1994, класс HA) 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 grid-сетей, которые существовали ещё с момента создания UNIX.

Широко распространённым средством для организации межсерверного взаимодействия является библиотека MPI, поддерживающая языки C и Fortran. Она используется, например, в программе моделирования погоды MM5.

Операционная система Solaris предоставляет программное обеспечение Solaris Cluster, которое служит для обеспечения высокой доступности и безотказности серверов, работающих под управлением Solaris. Для OpenSolaris существует реализация с открытым кодом под названием OpenSolaris HA Cluster.

Среди пользователей GNU/Linux популярны несколько программ:

• distcc, MPICH и др. — специализированные средства для распараллеливания работы программ. distcc допускает параллельную компиляцию в GNU Compiler Collection.
• Linux Virtual Server, Linux-HA — узловое ПО для распределения запросов между вычислительными серверами.
• MOSIX, openMosix, Kerrighed, OpenSSI — полнофункциональные кластерные среды, встроенные в ядро, автоматически распределяющие задачи между однородными узлами. OpenSSI, openMosix и Kerrighed создают среду единой операционной системы между узлами.

Кластерные механизмы планируется встроить и в ядро DragonFly BSD, ответвившуюся в 2003 году от FreeBSD 4.8. В дальних планах также превращение её в среду единой операционной системы.

Компанией Microsoft выпускается HA-кластер для операционной системы Windows. Существует мнение, что он создан на основе технологии Digital Equipment Corporation, поддерживает до 16 (с 2010 года) узлов в кластере, а также работу в сети SAN (Storage Area Network). Набор API-интерфейсов служит для поддержки распределяемых приложений, есть заготовки для работы с программами, не предусматривающими работы в кластере.

Windows Compute Cluster Server 2003 (CCS), выпущенный в июне 2006 года разработан для высокотехнологичных приложений, которые требуют кластерных вычислений. Издание разработано для развертывания на множестве компьютеров, которые собираются в кластер для достижения мощностей суперкомпьютера. Каждый кластер на Windows Compute Cluster Server состоит из одного или нескольких управляющих машин, распределяющих задания и нескольких подчиненных машин, выполняющих основную работу. В ноябре 2008 года представлен Windows HPC Server 2008, призванный заменить Windows Compute Cluster Server 2003.

Novell Open Enterprise Server (OES) — сетевая операционная система, «» Novell NetWare и SUSE Linux Enterprise Server; кроме прочего способная создавать смешанные кластеры, в которых ресурсы при сбое могут перемещаться с сервера NetWare на сервер Linux и наоборот.

вычислительный сервер — с английского на русский

См. также в других словарях:

• Сервер (аппаратное обеспечение) — У этого термина существуют и другие значения, см. Сервер. Сервер (англ. server от to serve  служить)  аппаратное обеспечение, выделенное и/или специализированное для выполнения на нём сервисного программного обеспечения (в том… …   Википедия

• ЭКОТЕК (информационно-вычислительный комплекс) — Связать? ЭКОТЕК (информационно вычислительный комплекс) система диспетчерского контроля и сбора данных для автоматизированных информационно измерительных …   Википедия

• Сравнение графических процессоров NVIDIA — Эта таблица содержит основную информацию о графических процессорах NVIDIA серии GeForce и видеокартах, построенных на официальных спецификациях NVIDIA. Содержание …   Википедия

• NVIDIA Tesla — Tesla cерия графических процессоров фирмы NVIDIA для высокопроизводительных вычислений по кластерной технологии. Графические ускорители на базе Tesla поддерживают технологию центрального процессора. Благодаря очень высокой вычислительной мощности …   Википедия

• Sony Ericsson W580i — [[Файл: |250px]] Производитель Sony Ericsson …   Википедия

• Nvidia Tesla — C870 Tesla  название семейства вычислительных систем NVIDIA на основе графических процессоров с архитектурой CUDA, которые могут быть использованы для научных и технических вычислений общего назначения …   Википедия

• VirtualGL — Значимость предмета статьи поставлена под сомнение. Пожалуйста, покажите в статье значимость её предмета, добавив в неё доказательства значимости по частным критериям значимости или, в случае если частные критерии значимости для… …   Википедия

• Петрозаводский государственный университет — (ПетрГУ) …   Википедия

• Институт автоматики и вычислительной техники МЭИ — Институт автоматики и вычислительной техники Московского энергетического института (технического университета) …   Википедия

• Диаграмма развёртывания — Пример диаграммы развертывания Диаграмма развёртывания, Deployment diagram в UML моделирует физическое развертывание артефактов на узлах …   Википедия

• Хаббл (телескоп) — У этого термина существуют и другие значения, см. Хаббл. Космический телескоп «Хаббл» Вид «Хаббла» с борта космического корабля «Атлантис» STS 125 Организация …   Википедия

Конфигуратор сервера (server configurator). Онлайн конструктор серверов. Калькулятор.

Конфигурация сервера.

 Наш конфигуратор серверов (server configurator / конструктор сервера) позволяет сконфигурировать сервер, подходящий под любые нужды и задачи: от простого файлового сервера до вычислительного кластера, от обычного сервера для хранения информации до супер современной системы хранения данных. Конфигуратор серверов рассчитан на пользователей и инженеров.

 Выбрав конфигуратор серверов для неспециалистов, пользователь будет иметь дело с набором готовых типовых решений, из которых наши технические работники смогут произвести квалифицированный подбор оборудования.
 С конфигуратором для специалистов все понятно: можно сконструировать сервер под определенные задачи от «а» до «я».
 Так же будет полезен конфигуратор сервера под задачи,  в котором зная задачи сервера и планируемую потенциальную  нагрузку,так же подставив данные по комплектации, можно получить примерную конфигурацию по оборудованию. 

Выбор сервера.

 Выбрать готовый сервер — это еще не значит, что все будет прекрасно и безотказно работать. Это лишь «первый шаг». Чтобы сделать «второй шаг» и научиться «ходить», необходимо встроить (интегрировать) его в существующую информационную систему. Поэтому, чтобы не производить лишних затрат и не иметь проблем с настройкой приобретенной техники, наши сотрудники всегда готовы оказать помощь клиентам не только в выборе сервера, но и в его установке и настройке, а также в дальнейшем обслуживании и усовершенствовании его со временем (апгрейде). Правильный расчет сервера под задачу позволит оптимизировать расходы. 

Подбор сервера.

 Компания БРИГО занимается продажей и обслуживанием серверов, а так же комплексным обслуживанием IT-инфраструктур. Мы предлагаем большой выбор серверов известных мировых брендов (IBM,  Dell,  HP,  INTEL,  SuperMicro, Lenovo), которые показали свою надежность и высокую отказоустойчивость. Помимо этих готовых решений мы можем предложить большой ассортимент серверов, которые будут сконфигурированы под ваши требования, и будут иметь все необходимые сертификаты, а также полный пакет необходимых документов.
 Многие, покупая сервер, обращают основное внимание на его стоимость, как на самую главную характеристику изделия, хотя зачастую нет необходимости приобретать заведомо дорогой сервер. Можно купить сервер под те же задачи по более низкой цене за счет правильного подбора модели и комплектующих, необходимых для безотказной работы серверного оборудования, и такой сервер прослужит так же долго и безотказно, как первый(более дорогой). Подбор сервера по параметрам поможет произвести этот конфигуратор.

 С помощью калькулятора сервера можно быстро, а главное просто подобрать сервер и полезные дополнения к нему, такие, как программное обеспечение и различные опции, повышающие производительность и удобство управления сервером.

Надеемся, что наш онлайн конфигуратор сервера  поможет вам в покупке сервера «идеальной» конфигурации и сделает ваш выбор простым и приятным. Если в процессе подбора у Вас возникнут вопросы по продукции , пожалуйста, свяжитесь с нами по телефону +7 (495) 640-77-21, и мы обязательно поможем Вам! Так же Вы можете прислать запрос на электронную почту [email protected] или заказать Обратный звонок Основной деятельностью ООО «Бриго» является продажа и сервисное обслуживание серверов, компьютеров, решений для систем хранения, а так же комплексное обслуживание IT-инфраструктур.