ScholarGate
Asisten

Komputasi Awan dan Klaster

Komputasi awan (cloud) dan klaster mengorganisasi sejumlah besar mesin komoditas menjadi platform sesuai permintaan dan terukur yang menyediakan komputasi dan penyimpanan sebagai utilitas.

Temukan Topik dengan PaperMindSegeraFind papers & topics
Tools & resources
Unduh salindia
Learn & explore
VideoSegera

Definition

Komputasi klaster menghubungkan banyak komputer independen untuk bekerja sebagai satu sistem; komputasi awan menyediakan sumber daya komputasi dan penyimpanan yang dikumpulkan dan divirtualisasi tersebut kepada pengguna sesuai permintaan melalui jaringan, dengan penskalaan elastis dan penetapan harga berbasis penggunaan.

Scope

Area ini mencakup evolusi dari klaster dan grid ke pusat data berskala gudang dan awan; virtualisasi dan kontainerisasi yang memungkinkan pembagian sumber daya yang elastis dan multi-penyewa; kerangka kerja pemrosesan data berskala besar (MapReduce dan penerusnya); serta sistem penyimpanan dan berkas terdistribusi yang terukur. Di sinilah teori komputasi terdistribusi dan paralel direalisasikan dalam skala internet.

Sub-topics

Core questions

  • Bagaimana ribuan mesin komoditas diorganisasi untuk berperilaku seperti satu komputer elastis?
  • Bagaimana virtualisasi memungkinkan pembagian sumber daya multi-penyewa yang elastis?
  • Bagaimana kumpulan data yang terlalu besar untuk satu mesin dapat diproses dan disimpan secara andal di seluruh klaster?

Key theories

Komputasi utilitas dan elastis
Komputasi awan mengubah komputasi menjadi utilitas terukur, memberikan ilusi sumber daya elastis tak terbatas yang tersedia sesuai permintaan dan menggeser biaya modal ke biaya operasional, sebuah pergeseran yang dianalisis oleh Armbrust dan rekan.
Komputasi berskala gudang
Memperlakukan seluruh pusat data sebagai satu komputer—merancang untuk karakteristik biaya, energi, dan kegagalan puluhan ribu server—membingkai ulang desain sistem di sekitar pusat data sebagai unit penyebaran.
Pemrosesan klaster paralel data
Kerangka kerja seperti MapReduce memungkinkan pemrogram memproses kumpulan data besar di seluruh klaster dengan menyatakan komputasi sebagai fungsi map dan reduce, dengan runtime menangani paralelisasi, distribusi data, dan toleransi kesalahan.

Clinical relevance

Platform awan dan klaster pada dasarnya menjadi host bagi semua layanan internet berskala besar, komputasi ilmiah dan perusahaan, serta alur kerja pembelajaran mesin; desainnya secara langsung menentukan biaya, skalabilitas, dan keandalan infrastruktur komputasi modern.

History

Komputasi klaster berkembang dari jaringan workstation pada tahun 1990-an menjadi komputasi grid untuk infrastruktur ilmiah bersama (Foster dan rekan, 2001); MapReduce dan sistem berkas Google (2003-2008) menunjukkan pemrosesan data berskala gudang, dan kebangkitan platform awan publik pada akhir tahun 2000-an, yang dianalisis oleh Armbrust dan rekan, menjadikan komputasi utilitas elastis sebagai arus utama.

Debates

Grid versus awan sebagai model untuk komputasi bersama
Komputasi grid menekankan federasi di seluruh domain administratif untuk kolaborasi ilmiah, sementara komputasi awan memusatkan sumber daya di bawah penyedia dengan penetapan harga elastis sesuai permintaan; model awan sebagian besar berlaku secara komersial, meskipun ide-ide grid tetap ada dalam komputasi ilmiah.

Key figures

  • Jeffrey Dean
  • Sanjay Ghemawat
  • Luiz Andre Barroso
  • Ian Foster
  • Michael Armbrust

Related topics

Seminal works

  • armbrust2010
  • dean2008
  • barroso2018

Frequently asked questions

Apa perbedaan antara komputasi klaster dan komputasi awan?
Klaster adalah sekumpulan mesin yang terhubung jaringan yang bertindak sebagai satu sistem, biasanya dimiliki dan dioperasikan oleh penggunanya. Komputasi awan menyediakan sumber daya yang dikumpulkan dan divirtualisasi—seringkali dibangun di atas klaster—kepada banyak penyewa sesuai permintaan melalui jaringan, dengan penskalaan elastis dan penetapan harga bayar sesuai penggunaan.

Methods for this concept

Related concepts