Что такое грид-вычисления? Как это работает с примерами
Релевантные ресурсы
Вебинар
| Видео
| 60 минут
Введение в In-Memory Data Grids
Смотреть сейчас
Стремительный рост современных данных (90% всех данных было собрано за последние 2 года) создает сложные бизнес-проблемы, которые не могут решить преобладающие технологические платформы. Это не позволяет предприятиям быстро извлекать коммерческую ценность из этих данных. Это создает дополнительные проблемы, поскольку ценность данных и информации, которую мы можем извлечь из них, уменьшаются, если для принятия мер требуется слишком много времени.
В этом выступлении мы узнаем, как Hazelcast® решает эти проблемы и помогает предприятиям решать задачи извлечения ценности для бизнеса из массивных данных.
Вы познакомитесь с распределенными системами и вычислениями в памяти с помощью Hazelcast. В этом докладе будут рассмотрены некоторые знакомые распределенные структуры данных, такие как карты, списки, очереди и т.
д., а также параллельное выполнение сложных бизнес-алгоритмов в кластере Hazelcast с использованием службы Distributed Executor Service, EntryProcessors и In-Memory MapReduce.
Смотреть сейчас
Белая книга
База данных в памяти и таблица данных в памяти
Загрузка
In-Memory Databases (IMDB) и In-Memory Data Grids (IMDG) — это две технологии, которые удовлетворяют потребности в вычислениях в реальном времени и больших данных без необходимости начинать все заново с совершенно новым набором ИТ-систем. Хотя они могут показаться похожими, различия существенны, и понимание ваших вариантов поможет вам принимать более правильные решения.
Ваш бизнес работает в среде с постоянно развивающимися технологиями. Руководителям бизнеса и ИТ может быть сложно следить за новыми разработками и определять, что критически важно внедрить немедленно, а какие технологии могут или должны подождать. Технологии обработки в памяти становятся все более распространенными и оказывают прямое и косвенное влияние на работу бизнеса.
Скачать
Вебинар
| Видео
| 60 минут
Понимание технологий в памяти и стратегий кэширования
Смотреть сейчас
Вы разработчик, инженер-программист или архитектор и хотите применить технологии in-memory к вашей текущей архитектуре? Вы хотите обеспечить сверхбыстрое время отклика, лучшую производительность, масштабируемость и доступность? Вы ищете новые инструменты и методы для управления данными и их масштабирования, а также для их обработки с помощью архитектуры с приоритетом в памяти и кэшированием?
Смотреть сейчас
Вебинар
| Видео
| 60 минут
Пора переходить на сетки данных в памяти
Смотреть сейчас
DRAM очень дешевая. Вот почему базы данных в оперативной памяти, аналитика и сетки данных становятся все более популярными среди фирм, которые испытывают ненасытную потребность в производительности и масштабируемости.
Смотреть сейчас
Практический пример
Hazelcast IMDG для электронной коммерции
Скачать
Электронная коммерция сейчас находится в эре радикального многоканального и многоканального развертывания стека, с промежуточным программным обеспечением, поддерживающим мобильные среды, среды в магазинах, киоски и интернет-магазины. Для поддержки экстремальных масштабов
Hazelcast® — это технология in-memory для масштабирования ваших систем электронной коммерции и управления запасами, чтобы справляться с резким поведением таких событий, как Черная пятница и Киберпонедельник.
Скачать
Просмотреть все ресурсы
Что такое грид-вычисления? Объяснение грид-вычислений
Что такое грид-вычисления?
Grid-вычисления — это вычислительная инфраструктура, которая объединяет компьютерные ресурсы, разбросанные по разным географическим точкам, для достижения общей цели. Все неиспользуемые ресурсы на нескольких компьютерах объединяются и становятся доступными для одной задачи. Организации используют грид-вычисления для выполнения больших задач или решения сложных задач, которые трудно решить на одном компьютере.
Например, метеорологи используют грид-вычисления для моделирования погоды. Моделирование погоды — это задача с интенсивными вычислениями, которая требует сложного управления данными и их анализа.
Обработка огромных объемов данных о погоде на одном компьютере занимает много времени и занимает много времени. Вот почему метеорологи проводят анализ географически рассредоточенной сетевой вычислительной инфраструктуры и объединяют результаты.
Почему грид-вычисления важны?
Организации используют грид-вычисления по нескольким причинам.
ЭффективностьС помощью распределенных вычислений можно разбить огромную сложную задачу на несколько подзадач. Несколько компьютеров могут работать над подзадачами одновременно, что делает грид-вычисления эффективным вычислительным решением.
СтоимостьРаспределенные вычисления работают с существующим оборудованием, что означает, что вы можете повторно использовать существующие компьютеры. Вы можете сократить расходы, получая доступ к избыточным вычислительным ресурсам. Вы также можете экономично получать доступ к ресурсам из облака.
Гибкость Распределенные вычисления не привязаны к конкретному зданию или местоположению.
Вы можете настроить сеть распределенных вычислений, которая охватывает несколько регионов. Это позволяет исследователям из разных стран совместно работать с одними и теми же суперкомпьютерными мощностями.
Каковы варианты использования распределенных вычислений?
Ниже приведены некоторые распространенные приложения распределенных вычислений.
Финансовые услугиФинансовые учреждения используют грид-вычисления главным образом для решения задач, связанных с управлением рисками. Используя объединенные вычислительные мощности в сети, они могут сократить продолжительность прогнозирования изменений портфеля на волатильных рынках.
Игры В игровой индустрии грид-вычисления используются для предоставления дополнительных вычислительных ресурсов разработчикам игр. Система распределенных вычислений разделяет большие задачи, такие как создание игрового дизайна, и распределяет их между несколькими машинами. Это приводит к более быстрому обороту для разработчиков игр.
Некоторые фильмы содержат сложные спецэффекты, для создания которых требуется мощный компьютер. Дизайнеры спецэффектов используют грид-вычисления, чтобы ускорить сроки производства. У них есть поддерживаемое сеткой программное обеспечение, которое совместно использует вычислительные ресурсы для рендеринга графики со специальными эффектами.
Инженерное делоИнженеры используют грид-вычисления для моделирования, создания моделей и анализа проектов. Они запускают специализированные приложения одновременно на нескольких машинах для обработки огромных объемов данных. Например, инженеры используют грид-вычисления, чтобы сократить продолжительность моделирования методом Монте-Карло — программного процесса, использующего прошлые данные для прогнозирования будущего.
Какие компоненты входят в грид-вычисления?
В распределенных вычислениях сеть компьютеров работает вместе для выполнения одной и той же задачи.
Ниже приведены компоненты вычислительной сети Grid.
Компьютеры или серверы в сети распределенных вычислений называются узлами. Каждый узел предлагает неиспользуемые вычислительные ресурсы, такие как ЦП, память и хранилище, для сети Grid. В то же время вы также можете использовать узлы для выполнения других несвязанных задач. В грид-вычислениях нет ограничений на количество узлов. Существует три основных типа узлов: управляющие, провайдерские и пользовательские.
Промежуточное ПО GridПромежуточное ПО Grid — это специализированное программное приложение, которое соединяет вычислительные ресурсы в операциях Grid с высокоуровневыми приложениями. Например, он обрабатывает ваш запрос на дополнительную вычислительную мощность от системы распределенных вычислений.
Он контролирует совместное использование пользователями доступных ресурсов, чтобы предотвратить перегрузку компьютеров сетки. Промежуточное ПО грид также обеспечивает безопасность для предотвращения неправильного использования ресурсов в грид-вычислениях.
Архитектура грид представляет собой внутреннюю структуру грид-компьютеров. В узле сетки обычно присутствуют следующие уровни:
- Верхний уровень состоит из высокоуровневых приложений, таких как приложение для прогнозного моделирования.
- Второй уровень, также известный как промежуточное ПО, управляет ресурсами, запрашиваемыми приложениями, и распределяет их.
- Третий уровень состоит из доступных ресурсов компьютера, таких как ЦП, память и хранилище.
- Нижний уровень позволяет компьютеру подключаться к распределенной вычислительной сети.
Как работают грид-вычисления?
Узлы грид и промежуточное ПО работают вместе для выполнения задачи грид-вычислений. В операциях с сеткой три основных типа узлов сетки выполняют три разные роли.
Пользовательский узел Пользовательский узел — это компьютер, который запрашивает ресурсы, совместно используемые другими компьютерами в грид-вычислениях.
Когда пользовательскому узлу требуются дополнительные ресурсы, запрос проходит через промежуточное программное обеспечение и доставляется на другие узлы в системе распределенных вычислений.
В распределенных вычислениях узлы часто могут переключаться между ролью пользователя и поставщика.
Узел провайдера — это компьютер, который совместно использует свои ресурсы для распределенных вычислений. Когда машины провайдера получают запросы на ресурсы, они выполняют подзадачи для пользовательских узлов, такие как прогнозирование цен на акции для различных рынков. В конце процесса промежуточное ПО собирает и компилирует все результаты для получения глобального прогноза.
Управляющий узел Управляющий узел администрирует сеть и управляет распределением сетевых вычислительных ресурсов. Промежуточное ПО работает на узле управления. Когда пользовательский узел запрашивает ресурс, промежуточное ПО проверяет наличие доступных ресурсов и назначает задачу конкретному узлу-поставщику.
Какие существуют типы распределенных вычислений?
Распределенные вычисления обычно классифицируются следующим образом.
Вычислительная сетьВычислительная сеть состоит из высокопроизводительных компьютеров. Это позволяет исследователям использовать объединенную вычислительную мощность компьютеров. Исследователи используют вычислительные грид-вычисления для выполнения ресурсоемких задач, таких как математическое моделирование.
Очищающая сеткаХотя сетки очистки ЦП аналогичны вычислительным сеткам, у них много обычных компьютеров. Термин очистка описывает процесс поиска доступных вычислительных ресурсов в сети обычных компьютеров. В то время как другие пользователи сети обращаются к компьютерам для задач, не связанных с сетью, программное обеспечение сети использует эти узлы, когда они свободны. Сетка очистки также известна как очистка ЦП или очистка циклов.
Сетка данных Сеть данных — это сеть распределенных вычислений, которая подключается к нескольким компьютерам для обеспечения большой емкости хранения данных.
Вы можете получить доступ к сохраненным данным, как будто на своем локальном компьютере, не беспокоясь о физическом расположении ваших данных в сетке.
Что такое распределенные вычисления?
Распределенные вычисления относятся к вычислительной системе, в которой программные компоненты совместно используются группой компьютеров, объединенных в сеть. Однако пользователи, использующие программное обеспечение, увидят единый согласованный интерфейс. Например, поисковая система в Интернете представляет собой распределенную вычислительную систему. Это позволяет вам искать конкретный веб-сайт, отправляя запрос на несколько серверов.
Распределенные вычисления по сравнению с грид-вычислениями Распределенные вычисления направлены на достижение одной цели в любой момент времени. Напротив, грид-вычисления не действуют согласованно, а распределяют ресурсы в своей сети для нескольких связанных подзадач. Сеть распределенных вычислений может состоять из нескольких распределенных вычислительных систем.
Что такое кластерные вычисления?
Кластерные вычисления описывают сетевую систему, состоящую из однородных компьютеров. Однородные компьютеры имеют одинаковое аппаратное и программное обеспечение. Вы можете подключить их к высокоскоростной локальной сети, чтобы создать компьютерный кластер, выполняющий аналогичные задачи. Централизованный сервер контролирует и координирует машины.
Кластерные вычисления по сравнению с грид-вычислениямиКластерные вычисления имеют жесткое и специфическое аппаратное обеспечение, задачи и структуру управления. Между тем грид-вычисления гибки с точки зрения совместного использования ресурсов. Компьютеры в грид-сети работают независимо и не обязаны совместно использовать ресурсы. У них есть менеджер ресурсов, который разделяет неиспользуемые ресурсы во время выполнения.
Как AWS HPC работает для распределенных вычислений?
Высокопроизводительные вычисления (HPC) на AWS — это набор продуктов и услуг, которые можно использовать для преодоления ограничений обычных вычислений, особенно с точки зрения вычислительной мощности, сети и управления файловой системой.