Серверные кластеры

Содержание:

Введение…………………………………………………………………………...3

1. История развития…………………………………………………………….....4

2. Общие сведения………………………………………………………………...5

3. Типичные задачи кластерных  систем…………………………………………5

4. Архитектура кластерных  систем………………………………………………7

5. Классификация кластерных  систем………………………………………….10

6. Типы кластерных систем……………………………………………………..12

7. Высокопроизводительные  кластеры...………………………………………16

Заключение………………………………………………………………………20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

 

В данной курсовой работе рассматриваются  общие данные об одном из молодом  и динамично развивающимся направлений  в компьютерной индустрии - Серверные  Кластеры. Получающие всё большее  и большее распространение в  силу многочисленных положительных  характеристик такой системы, таких  как:

1)Надёжность; 
2)Быстродействие; 
3)Дешевизна, относительно суперкомпьютеров, при незначительном отставании от большинства "супермашин";

Серверные кластеры завоёвывают  всё больше сторонников. Многочисленные компании-разработчики серверных систем, такие как: HP, Intel, DELL, предлагают всё  новые и новые серверные решения  на базе самых мощных процессоров. Всё  это делает кластеры привлекательнее  для конечного пользователя.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. История развития 

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 гг. группой разработчиков  протокола TCP/IP и лабораторией Xerox PARC были закреплены стандарты сетевого взаимодействия. Появилась и операционная система Hydra ("Гидра") для компьютеров PDP-11 производства DEC, созданный на этой основе кластер был назван C.mpp (Питтсбург, шт. Пенсильвания, США, 1971). Тем не менее, только около 1983 г. были созданы механизмы, позволяющие с лёгкостью пользоваться распределением задач и файлов через  сеть, по большей части это были разработки на основе BSD Unix в версии Sun Microsystems.  
Первым коммерческим проектом кластера стал ARCNet, созданный компанией Datapoint в 1977 г. Прибыльным он не стал, и поэтому строительство кластеров не развивалось до 1984 г., когда DEC построила свой VAXcluster на основе операционной системы VAX/VMS. ARCNet и VAXcluster были рассчитаны не только на совместные вычисления, но и соместное использование файловой системы и периферии с учётом сохранения целостности и однозначности данных. VAXCluster (называемый теперь VMSCluster) и сейчас можно приобрести для систем HP OpenVMS, использующих процессоры 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 г. это ПО 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 г. силами Американского аэрокосмического агентства (NASA), затем в 1995 г. получили развитие кластеры Beowulf, специально разработанные на основе этого принципа. Успехи таких систем подтолкнули развитие grid-сетей, которые существовали ещё с момента создания UNIX.

 

 

 

2. Общие сведения

 

Серверный Кластер - это группа серверов (именуемых "нодами"), которые работают вместе, выполняют общие задачи и клиенты видят их как одну систему. Благодаря специальному оборудованию и программному обеспечению, обеспечивается такой уровень защиты от сбоев, который невозможен при использовании одного сервера. В случае выхода из строя одного из серверов, задачи, которые он выполнял, берёт на себя другой сервер и работоспособность системы восстанавливается. При этом пользователи замечают лишь временную потерю работоспособности, а если приложение написано грамотно, то и вовсе не замечают (кроме небольшой паузы). 

 

3. Типичные задачи кластерных систем

 

Сегодня можно говорить о  том, что кластерные системы успешно  применяются для всех задач суперкомпьютинга - от расчетов для науки и промышленности до управления базами данных. Практически  любые приложения, требующие высокопроизводительных вычислений, имеют сейчас параллельные версии, которые позволяют разбивать  задачу на фрагменты и обсчитывать  ее параллельно на многих узлах кластера. Например, для инженерных расчетов (прочностные расчеты, аэромеханика, гидро- и газодинамика) традиционно  применяются так называемые сеточные методы, когда область вычислений разбивается на ячейки, каждая из которых  становится отдельной единицей вычислений. Эти ячейки обсчитываются независимо на разных узлах кластера, а для  получения общей картины на каждом шаге вычислений происходит обмен данными, распространенными в пограничных  областях.  
Для практических расчетов (3D-анимация, крэш-тесты, разведка нефтяных и газовых месторождений, прогнозирование погоды) обычно используются кластеры из 10-200 узлов. При этом основная задача - обеспечение эффективной работы кластера с конкретным приложением. Архитектура кластера должна обеспечивать масштабируемость ПО при увеличении количества узлов, т. е. прирост производительности при добавлении новых вычислительных модулей. Для этого важно правильно выбрать конфигурацию кластера в зависимости от профиля обмена данными между экземплярами программы, запущенными на разных узлах. Здесь нужно учитывать общий объем пересылаемых данных, распределение длин сообщений, использование групповых операций и т. п.  
Сегодня даже те задачи, для решения которых традиционно применялись многопроцессорные системы с общей памятью, такие, как управление крупными базами данных, успешно решаются на кластерах. Появление на рынке таких продуктов, как, например, Oracle RAC (Real Applications Cluster), дало возможность применять кластерные системы в области баз данных, а новая версия СУБД Oracle 10g, построенная на базе GRID-технологий, обеспечивает максимально эффективное использование кластерной архитектуры для решения этих задач. Таким образом, благодаря доступности кластерных решений число предприятий, которые могут позволить себе кардинально упростить и ускорить работу с корпоративной базой данных, существенно увеличивается.

Кластерные решения - наиболее экономически обоснованный выбор. В  отличие от большинства серверных  систем с общей памятью кластерные решения легко масштабируются до систем большей производительности. Таким образом, при ужесточении  требований заказчика к производительности необязательно покупать новую систему - можно добавить стандартные вычислительные узлы и легко нарастить старую. Причем диапазон масштабируемости очень  широк: например, 288-узловой кластер "СКИФ К-1000" с пиковой производительностью 2,5 TFlops можно нарастить до системы  мощностью 30 TFlops путем объединения  стандартных вычислительных модулей.

Кластерные решения обладают наилучшим на сегодня соотношением цена/производителыюсть и имеют  существенно более низкую совокупную стоимость владения. Это достигается  благодаря масштабируемости и использованию  стандартных общедоступных компонентов, цена которых постоянно снижается. Два кластерных двухпроцессорных узла в среднем на 35% дешевле, чем один четырехпроцессорный SMP-сервер, причем с ростом количества процессоров  преимущество кластерных решений по этому параметру увеличивается. Кроме того, кластерная архитектура  обеспечивает великолепную отказоустойчивость системы: при выходе из строя одного или нескольких вычислительных модулей (или узлов) кластер не теряет работоспособности  и новые задачи могут быть запущены на меньшем числе узлов. Вышедший из строя узел легко и быстро вынимается из стойки и заменяется новым, который  сразу же включается в работу. Это  возможно благодаря коммутируемой  топологии современных системных  сетей, "когда обмен сообщениями  между двумя узлами может идти многими путями. В ходе эксплуатации система типа "СКИФ К-1000" предполагает возможный выход из строя не более 2 узлов в год. 

 

4. Архитектура кластерных систем

 

Итак, в настоящее время  кластер состоит из вычислительных узлов на базе стандартных процессоров, соединенных высокоскоростной системной  сетью (интер-коннектом), а также, как  правило, вспомогательной и сервисной  сетями. Большинство кластерных систем списка Тор500 выполнены на процессорах Intel (Intel Xeon, Intel Xeon EM64T, Intel Itanium 2). Часто  используются процессоры Power и PowerPC компании IBM. В последнее время популярностью  пользуются процессоры AMD (особенно AMD Opteron и его недавно вышедшая двухъядерная версия).

В качестве вычислительных узлов чаще всего используются двухпроцессорные SMP-серверы в корпусе от 1U до 4U, собранные в 19-дюйм стойки. Компактные устройства позволяют создавать  высокопроизводительные решения с  максимальной удельной плотностью, более  крупные - недорогие системы. Иногда ведущие изготовители предлагают собственный  формфактор: например, IBM, Verari, LinuxNetworx и  другие компании предлагают вычислительные узлы на основе блэйд-технологий, которые  обеспечивают высокую плотность  установки, но удорожают решение. На российском рынке блэйд-решения  пока мало востребованы из-за их высокой стоимости.

Каждый узел работает под  управлением своей копии стандартной  операционной системы, в большинстве  случаев - Linux. Состав и мощность узлов  могут быть разными в рамках одного кластера, однако чаще строятся однородные кластеры. Выбор конкретной коммуникационной среды (интерконнекта) определяется многими  факторами: особенностями решаемых задач, доступным финансированием, требованиями к масштабируемости и  т. п. В кластерных решениях применяются  такие технологии интерконнекта, как Gigabit Ethernet, SCI, Myrinet, QsNet, InfiniBand.  
Кластер - это сложный программно-аппаратный комплекс, и задача построения кластера не ограничивается объединением большого количества процессоров в один сегмент. Для того чтобы кластер быстро и правильно считал задачу, все комплектующие должны быть тщательно подобраны друг к другу с учетом требований программного обеспечения, так как производительность кластерного ПО сильно зависит от архитектуры кластера, характеристик процессоров, системной шины, памяти и интерконнекта. Использование тех или иных компонентов сильно зависит от задачи, для которой строится кластер. Для некоторых хорошо распараллеливаемых задач (таких, как рендеринг независимых сюжетов в видеофрагменте) основной фактор быстродействия - мощный процессор, и производительность интерконнекта не играет основной роли. В то же время для задач гидро- и аэродинамики, расчета крэш-тестов важна производительность системной сети, иначе увеличение числа узлов в кластере будет мало влиять на скорость решения задачи.  
Системная сеть, или высокоскоростная коммуникационная среда, выполняет задачу обеспечения эффективности вычислений. Gigabit Ethernet - наиболее доступный тип коммуникационной среды, оптимальное решение для задач, не требующих интенсивных обменов данными (например, визуализация трехмерных сцен или обработка геофизических данных). Эта сеть обеспечивает пропускную способность на уровне MPI* (около 70 Мбайт/с) и задержку (время между отправкой и получением пакета с данными) примерно 50 мкс. Myrinet - наиболее распространенный тип коммуникационной среды с пропускной способностью до 250 Мбайт/с и задержкой 7 мкс, а новое, недавно анонсированное ПО для этой сети позволяет сократить эту цифру в два раза. Сеть SCI отличается небольшими задержками - менее 3 мкс на уровне MPI - и обеспечивает пропускную способность на уровне MPI от 200 до 325 Мбайт/с. QsNet - очень производительное и дорогое оборудование, обеспечивающее задержку менее 2 мкс и пропускную способность до 900 Мбайт/с. Наиболее перспективная на сегодня технология системной сети - InfiniBand. Ее текущая реализация имеет пропускную способность на уровне MPI до 1900 Мбайт/с и время задержки от 3 до 7 мкс. Один из наиболее интересных продуктов, появившихся в последнее время, - высокоскоростной адаптер компании PathScale, который реализует стандартные коммутаторы и кабельную структуру InfiniBand, используя собственный транспортный протокол. Это позволило достичь рекордно низкого времени задержки - 1,3 мкс.  
* MPI - наиболее распространенный и производительный протокол передачи сообщений в кластерных системах, а также интерфейс программирования для создания параллельных приложений.

Сейчас существуют два  способа внутреннего устройства стандартных системных сетей. Например, сеть SCI имеет топологию двух- или  трехмерного тора и не требует  применения коммутаторов, что уменьшает  стоимость системы. Однако эта технология имеет существенные ограничения  по масштабируемости.

Остальные общедоступные  высокоскоростные технологии системных  сетей Myrinet, QsNet, InfiniBand используют коммутируемую  топологию Fat Tree. Вычислительные узлы кластера соединяются кабелями с коммутаторами  нижнего уровня (leaf, или edge switches), которые  в свою очередь объединяются через коммутаторы верхнего уровня (core, или spine switches). При такой топологии имеется много путей передачи сообщений между узлами, что позволяет повысить эффективность передачи сообщений благодаря распределению загрузки при использовании различных маршрутов. Кроме того, при помощи Fat Tree можно объединить практически неограниченное количество узлов, сохранив при этом хорошую масштабируемость приложений.

Задача эффективного доступа  узлов к данным (например, к внешнему хранилищу) чаще всего решается с  помощью вспомогательной сети (как  правило, Gigabit Ethernet). Иногда для этого  применяют каналы Fibre Channel (это значительно  увеличивает стоимость системы) или системную сеть (например, InfiniBand в кластерах баз данных). Вспомогательная (или сервисная) сеть также отвечает за распределение задач между  узлами кластера и управление работой  заданий. Она используется для файлового  обмена, сетевой загрузки ОС узлов  и управления узлами на уровне ОС, в  том числе мониторинга температурного режима и других параметров работы узлов. Сервисная сеть применяется  и для так называемого управления узлами out-of-band, т. е. без участия операционной системы. К нему относятся "плавное", последовательное включение и выключение узлов вр избежание большого скачка напряжения, аппаратный сброс узла и доступ к его консоли на всех этапах работы, что позволяет диагностировать  поломки в недоступных узлах, изменять настройки ОС и др. Ведущие  изготовители суперкомпьютеров, такие, как IBM, SUN, HP, вводят в состав узла специальные  платы, позволяющие осуществлять управление out-of-band, которые в пересчете на весь кластер довольно дороги. К  счастью, есть гораздо более доступное  российское решение с аналогичной  функциональностью - сеть ServNet, разработанная  в Институте программных систем РАН и успешно применяемая  в отечественных кластерных системах, в частности в кластерах "СКИФ". Компактная плата ServNet (всего 66х33 мм) легко  встраивается в вычислительный узел и позволяет, кроме всего вышеперечисленного, изменять параметры BIOS узла, выбирать загружаемую ОС, изменять параметры  загрузки ядра Linux, контролировать критические  сообщения ОС и проводить "посмертное" чтение (из энергонезависимой памяти платы ServNET) нескольких последних сообщений. ОС.  
Суперкомпьютеры - это всегда очень большие мощности. В сложившейся ситуации уже невозможно рассматривать высокопроизводительные вычислительные системы отдельно от систем их размещения, охлаждения и электропитания. Например, "СКИФ К-1000" потребляет более 89 кВт, и практически все уходит в тепло. Такой мощности было бы достаточно для обогрева небольшого дома, но все 288 узлов формфактора 1U стоят в восьми стойках, и без продуманного теплового дизайна не обойтись. В первых суперкомпьютерах использовалось жидкостное охлаждение, но такие охладительные системы нередко выходили из строя. В современных суперкомпьютерах применяют воздушное охлаждение, и необходимый температурный режим обеспечивается двумя факторами. Во-первых, продуманным тепловым дизайном вычислительного узла: стандартные шасси необходимо модернизировать для того, чтобы воздушный поток, создаваемый внутренними вентиляторами, максимально эффективно охлаждал процессоры. Во-вторых, поддержанием рабочей температуры в помещении: горячий воздух должен быть либо отведен от узлов и кондиционирован, либо направлен за пределы помещения.  
Оптимизация энергопотребления - не менее серьезная задача. По мнению мировых экспертов, при современных темпах роста производительности систем и сохранении характеристик их энергопотребления уже к 2010 г. самые мощные суперкомпьютеры будут потреблять столько энергии, что обеспечить ее подачу и отвод тепла будет невозможно. Однако проблема обеспечения бесперебойного питания существует и для систем со средней производительностью, и каждый изготовитель решает ее по-своему.