Что такое кластер и как он выглядит

Содержание

• Что это такое
• Структура
• Виды кластеров
• Примеры
• Главное о кластерах

Что такое кластер

Кластер — это группа компьютеров или серверов, которые объединены между собой по сети и работают как одно целое [1]. В них одна большая вычислительная задача делится на несколько частей и распределяется по разным машинам (узлам) [2].

Использование кластеров дает следующие преимущества [3]:

• Высокая производительность. Задачи выполняются на нескольких узлах одновременно. Это ускоряет вычисления, позволяет быстро обрабатывать огромные объемы данных — например, при обучении искусственного интеллекта.
• Надежность и отказоустойчивость. Если один сервер выходит из строя, остальные продолжают работу без перебоев.
• Масштабируемость. Можно легко добавлять новые узлы, чтобы увеличить мощность системы, или убирать ненужные, не останавливая процессы.
• Экономия. Кластеры часто собирают из стандартных серверов или даже обычных ПК. Это дешевле, чем покупка одного супермощного компьютера.
• Быстрый вывод на рынок IT-продуктов. Программы и сервисы можно запускать или тестировать на разных узлах одновременно. Это ускоряет внедрение новых IT-продуктов.
• Резервное копирование и восстановление. Кластеры позволяют автоматически создавать резервные копии данных и быстро восстанавливать их при сбоях.

У кластерных решений есть и несколько минусов:

• Значительные расходы. Требуются большие вложения в оборудование, лицензии и обслуживание.
• Сложность настройки и администрирования. Для этого нужны специальные знания и постоянный контроль, что повышает нагрузку на IT-специалистов.
• Риски при обновлении программ. Обновление ПО на одном из узлов кластера может привести к несовместимости с другими компонентами системы. Чтобы этого избежать, нужно предварительное тестирование в отдельной среде.
• Зависимость от сети. Сбои в работе сетевого оборудования могут снизить производительность кластера либо привести к его остановке.

В основе современных решений лежит несколько базовых принципов:

• Подбор компонентов под задачу. Компоненты для построения кластера зависят от целей использования. К примеру, для работы с ИИ нужны мощные графические видеокарты — GPU.
• Проектирование под параллельные нагрузки. Кластеры строятся с учетом того, что задачи будут разбиваться на части и обрабатываться одновременно.
• Управление через планировщика. Чтобы распределять задания по узлам, используются планировщики заданий (например, SLURM — программа для управления кластерами на OC Linux). Они следят за загруженностью машин и назначают задачи наиболее подходящим из них.
• Сбалансированность всех частей системы. В кластере все важные компоненты компьютеров (процессоры, сетевые соединения, память) должны работать быстро [4]. Даже самые производительные процессоры не помогут, если информация поступает к ним медленно из-за жесткого диска. Это особенно важно для систем, которые обрабатывают большие массивы данных. В такие кластеры, к примеру, устанавливают NVMe-диски (скоростной жесткий диск с высокой скоростью записи [5]) и специальные файловые системы. Они нужны, чтобы быстро читать и сохранять огромные объемы информации [6].

Благодаря своим особенностям кластерные решения широко применяются в научной сфере и в бизнесе — там, где требуются мощные вычисления и надежность.

Структура кластера

Система состоит из нескольких взаимосвязанных компонентов [7]:

• Узел доступа. Сервер или компьютер, который взаимодействует с внешней сетью, принимает пользовательские команды, управляет доступом к кластеру.
• Вычислительный узел. Физический или виртуальный сервер («программный» сервер, который работает внутри большого физического компьютера, чаще всего в удаленном дата-центре или облаке [8]), выполняющий вычисления.
• Сеть. Высокоскоростное соединение, которое обеспечивает передачу данных между узлами и внешними системами.researchcomputing.princeton.edu
  Задняя часть компьютерных стоек, объединенных в сеть

• Программное обеспечение. Включает операционные системы, средства для мониторинга ресурсов, оркестрации (ПО для автоматизации управления работой кластера [9]), репликации (создания копий данных на разных узлах кластера [10]).
• Хранилище данных. Система хранения, в которой содержатся входные данные, результаты вычислений, программное обеспечение.
• Файловый сервер — отдельно выделенное устройство, которое предоставляет пользователям путь к файлам через сеть.

Ксения Мишарина для «РБК Трендов»📷Структура кластера

Каждый узел включает такие основные компоненты:

• Процессор (CPU). Центральный вычислительный элемент, отвечающий за выполнение программ.
• Графические ускорители (GPU). Специальные платы, которые нужны для ресурсоемких задач — например, для обработки больших массивов данных.
• Оперативная память (ОЗУ/RAM). Хранилище для временного размещения приложений и обрабатываемой во время вычислений информации [11].

Виды кластеров

Кластерные решения делятся на три основных типа: кластеры высокой доступности, с балансировкой нагрузки и высокопроизводительные. Каждый из них отличается принципами работы и сферой применения.

Кластеры высокой доступности (High Availability, HA)

Необходимы для того, чтобы приложения продолжали работать даже при сбоях оборудования. Например, если один из узлов выходит из строя, его задачи автоматически подхватывают другие. Это помогает сохранить доступность критически важных сервисов.

Такие кластеры особенно нужны там, где простой даже на несколько минут может стоить больших денег или нанести урон репутации. Примеры:

• Сервер баз данных. В банках, интернет-магазинах, логистике потеря доступа к информации может остановить бизнес-процессы. HA-кластеры обеспечивают бесперебойную работу баз данных. Если один сервер «упал», его задачи берет на себя другой.
• Терминальный сервер. Этот кластер предоставляет другим компьютерам ресурсы (дисковое пространство, память) для работы [12]. Используется, например, в компаниях с распределенными командами. С его помощью сотрудники удаленно взаимодействуют с программами и базами данных.

Кластеры с балансировкой нагрузки (Network Load Balancing, NLB)

Помогают равномерно распределять входящие запросы пользователей или вычислительные задачи между несколькими узлами, чтобы избежать перегрузки отдельных серверов.

Для этого используется специальная программа — балансировщик нагрузки. Он может работать на самих узлах кластера или на отдельном сервере. Программа постоянно следит за состоянием машин и в случае сбоя автоматически перенаправляет запросы на исправные устройства.

Кластеры с балансировкой используют для работы с базами данных. Когда от пользователей поступает много запросов, один сервер может не выдержать. Поэтому базу данных запускают на нескольких узлах одновременно. Один сервер отвечает за запись и обновление информации, остальные — это копии, которые обрабатывают запросы на чтение.

NLB-кластеры нужны, например, веб-сервисам — поисковым системам, видеоплатформам, социальным сетям [13]. Когда тысячи пользователей заходят на сайт одновременно, кластер направляет их запросы на разные серверы. Так нагрузка распределяется равномерно, и сервис работает без сбоев и задержек.

Высокопроизводительные кластеры (High-performance Computing, HPC)

Состоят из большого количества узлов, которые вместе решают сложные задачи. HPC-кластеры используются в науке и инженерии для моделирования, численного анализа и симуляций. Их применяют для прогнозирования погоды, сравнения геномов, физических экспериментов.

Например, в Центре национальной технологической инициативы по новым функциональным материалам при Новосибирском государственном университете развернут суперкомпьютерный кластер «Оракул», состоящий из 11 узлов [14]. Его вычислительная подсистема включает семь мощных серверов. Среди них есть обычные серверы и серверы с графическими ускорителями (GPU) для работы с визуальными данными.

блог компании «К2Тех» на habr.com📷Вычислительный кластер «Оракул» в Центре НТИ

Этот кластер создан для сложных математических расчетов, применения искусственного интеллекта при разработке новых материалов и промышленных технологий.

Примеры кластеров

Кластерные решения используют во множестве сфер: от финансовых технологий до ретейла. Ниже — несколько примеров областей и проектов.

Кластеры в научных исследованиях

Такие системы параллельно обрабатывают большие объемы данных, выполняют сложные вычисления. Например, они могут моделировать эволюцию Вселенной или изменение климата через десятилетия. Научные кластеры обычно относятся к области высокопроизводительных вычислений.

Например, Stellar в Принстонской лаборатории физики плазмы (США) ученые используют для моделирования термоядерного синтеза [15]. С его помощью изучают поведение плазмы на Солнце. В будущем эти знания могут стать ключом к созданию нового источника энергии.

Кластер Cosma 8 в Великобритании, развернутый в Даремском университете, моделирует структуру Вселенной и выполняет десятки миллиардов расчетов при каждом запуске симуляций [16]. С помощью этой системы исследуют солнечные вспышки, формирование галактик и звезд.

В Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) тоже есть свой вычислительный кластер — cHARISMa [17]. Он предназначен для машинного обучения, исследований в области физики элементарных частиц, свойств химических материалов и др.

hpc.hse.ru📷Кластер cHARISMa

Кластеры в обучении искусственного интеллекта

ИИ-системы требуют значительных ресурсов, особенно если это большие языковые модели [18] или нейросети, работающие с изображениями и видео. Такие процессы сложно реализовать на одиночных компьютерах, поэтому разработчики все чаще используют объединения серверов.

Например, компания Amazon Web Services (AWS) создала кластер Project Rainier для разработчика продвинутых ИИ-моделей Anthropic [19]. Чтобы обучить новую версию нейросети Claude, нужны огромные вычислительные ресурсы. Для этого AWS построила Rainier.

Это кластер, который, как отмечает Amazon, обеспечит в пять раз больше мощности по сравнению с предыдущим крупнейшим решением компании. Это позволит ускорить обучение модели, сделать ее умнее и точнее.

aboutamazon.com📷Внутри вычислительного кластера Amazon

Другие компании тоже создают технологические решения для работы с ИИ. Так, китайский IT-гигант Baidu построил свой вычислительный кластер на базе 30 тыс. чипов Kunlun [20]. По заявлениям компании, эта система способна обучать ИИ-модели, сопоставимые по масштабу с DeepSeek — одной из крупнейших нейросетей в стране. Кластер Baidu может применяться для решения разных задач, включая генерацию изображений и видео, обработку речи и др.

Кластеры в новых и традиционных отраслях

Объединения серверов используют в разных отраслях — от IT-платформ, работающих с высокими нагрузками, до производства.

Например, немецкая платформа Retraced из сегмента технологий для индустрии моды позволяет брендам отслеживать происхождение материалов и контролировать цепочку поставок [21]. Сервис развернут в облаке с использованием кластера на базе системы управления приложениями Kubernetes [22].

Эта программная платформа следит за состоянием всех компонентов системы и, если один из них выходит из строя, перераспределяет задачи на другие. Так платформа обрабатывает большое количество запросов от пользователей, сохраняя производительность при скачках нагрузки.

Еще один пример — из России. Производитель бутилированной воды «Сенежская» тоже использует кластер из нескольких серверов, которые обмениваются данными в реальном времени [23]. Даже если один из них выходит из строя, остальные продолжают обрабатывать заказы, управлять складом и синхронизировать данные с учетной программой. В результате производство и логистика работают без простоев.

Главное по теме

• Кластер — это группа связанных между собой серверов, которые действуют как единая система.
• Такие решения применяются там, где нужно обрабатывать много данных, оперативно реагировать на запросы, обеспечивать бесперебойную работу сервисов.
• Основные преимущества кластеров: высокая производительность, надежность и отказоустойчивость, масштабируемость, экономия, возможность быстрого восстановления данных.
• Система состоит из нескольких компонентов: узлы (доступа и вычислительные), сеть, хранилище, программное обеспечение.
• Виды кластеров: высокой доступности (поддерживают работу сервисов при сбоях), с балансировкой нагрузки (равномерно распределяют запросы между серверами), высокопроизводительные (для сложных научных и инженерных вычислений).
• Кластерные решения широко используются в научных исследованиях, разработке ИИ, в финансовой сфере, IT-сервисах, на производстве и в других сферах.

➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.