Clustering Partie 1
Présentation des méthodes de clustering
C h a p i t r e 2
Chaque noeud a une application particulière et l'ensemble doit fournir un tout cohérent à l'utilisateur. Il existe d'autres types de machines qui offrent le même type de services comme les Mainframe à architecture MPP (Massively Parallel Processor) que nous verrons un peu plus loin et les grilles qui sont en fait un "assemblage" de clusters.
2.1 Types de clusters [1]
Les 3 types de clusters les plus communs sont les clusters High availability (HA), High performance computing (HPC) et Horizontal scaling (HS). Il faut savoir que leurs propriétés peuvent être mélangées selon les besoins spécifiques de l'utilisateur. Il existe autant de structures de clustering que d'applications.
Les Clusters :
Le terme de "cluster" signifie grappe en français. Dans sa forme la plus simple, un cluster est un ensemble de deux ordinateurs ou plus, appelés noeud ou "node" en anglais, qui travaillent ensemble pour fournir un service. Le concept de clustering est apparu pour résoudre les problématiques exposées plus haut. Il permet d'assembler la puissance des ordinateurs pour diviser le temps d'exécution d'un programme, pour offrir plus de facilités d'évolution ou, à travers la redondance, plus de fiabilité. Un cluster utilise donc plusieurs machines pour fournir un environnement informatique plus performant au travers d'une seule image système.Chaque noeud a une application particulière et l'ensemble doit fournir un tout cohérent à l'utilisateur. Il existe d'autres types de machines qui offrent le même type de services comme les Mainframe à architecture MPP (Massively Parallel Processor) que nous verrons un peu plus loin et les grilles qui sont en fait un "assemblage" de clusters.
2.1 Types de clusters [1]
Les 3 types de clusters les plus communs sont les clusters High availability (HA), High performance computing (HPC) et Horizontal scaling (HS). Il faut savoir que leurs propriétés peuvent être mélangées selon les besoins spécifiques de l'utilisateur. Il existe autant de structures de clustering que d'applications.