Was ist Cluster Computing?
Was ist Cluster Computing?
Cluster Computing ist der Prozess der Verwendung mehrerer Rechenknoten, sogenannter Cluster, um die Rechenleistung für die Lösung komplexer Probleme zu erhöhen. Komplexe Anwendungsfälle wie Arzneimittelforschung, Proteinanalyse und KI-Modelltraining erfordern die parallele Verarbeitung von Millionen von Datenpunkten für komplexe Klassifizierungs- und Vorhersageaufgaben. Die Cluster-Computing-Technologie koordiniert mehrere Rechenknoten, die jeweils über eigene CPUs, GPUs und internen Speicher verfügen, damit diese gemeinsam an derselben Datenverarbeitungsaufgabe arbeiten können. Anwendungen in der Cluster-Computing-Infrastruktur laufen wie auf einem einzelnen Rechner und nehmen die Komplexität des zugrunde liegenden Systems nicht wahr.
Wie hat sich die Cluster-Computing-Technologie entwickelt?
Computing-Cluster wurden in den 1960er Jahren erfunden, um parallele Rechenleistung, Arbeitsspeicher und Speicher auf mehreren Computern bereitzustellen. Frühe Cluster bestanden aus PCs, Workstations und Servern. Jeder Computer war mit einem lokalen Netzwerk (LAN) verbunden, sodass Benutzer auf Ressourcen zugreifen konnten, als würden sie einen einzigen Computer verwenden.
Im Laufe der Jahre haben sich Technologien weiterentwickelt, die Cluster Computing ermöglichen, was zu vielfältigeren Anwendungsfällen wie beispielsweise High Performance Computing (HPC) geführt hat. High Performance Computing nutzt mehrere verbundene Prozessoren, möglicherweise Hunderttausende, um eine enorme parallele Rechenleistung zu erzielen. Unternehmen verwenden HPC zur Unterstützung von Workloads in ressourcenintensiven Anwendungen wie Datenanalyse, wissenschaftlicher Forschung, Machine Learning und visueller Verarbeitung.
Cluster Computing in der Cloud
Traditionell erfordert das Einrichten von Computerclustern die manuelle Installation und Konfiguration des Computers, des Betriebssystems, der Netzwerkfunktionen und der Mechanismen zur Ressourcenverteilung. Darüber hinaus stellt eine On-Premises-Einrichtung eine finanzielle Belastung für Unternehmen dar, da die Skalierung des Clusters Investitionen in zusätzliche Serverhardware erfordert.
Heute bieten viele Cloud-Anbieter verwaltete High Performance Computing (HPC)-Cluster an, auf denen Unternehmen ihre Workloads problemlos bereitstellen können. Anstatt Tausende von verbundenen Computern On-Premises einzurichten, können Sie mit AWS HPC auf unbegrenzte Cloud-Rechenleistung zugreifen.
Dank AWS HPC können Softwareteams mit verfügbaren Cluster-Computing-Services innovieren und rechenintensive Workloads skalieren. Hypersonix nutzt beispielsweise High Performance Computing, um Strömungsdynamiksimulationen mit hoher Geschwindigkeit mit Millionen von Zellen in der AWS Cloud durchzuführen.
Welche Anwendungsfälle gibt es für Cluster Computing?
Im Folgenden stellen wir typische Anwendungsbereiche von Cluster-Computing-Technologien vor.
Big-Data-Analytik
Cluster Computing kann die Datenanalyse beschleunigen, indem analytische Aufgaben parallel auf mehrere Computer verteilt werden. Beispielsweise können Sie komplexe Berechnungen wie Monte Carlo, Genomik oder Stimmungsanalysen mit Cloud-Computing-Clustern durchführen, die für die Unterstützung von HPC-Workloads ausgelegt sind.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning
Anwendungen für künstliche Intelligenz und Machine Learning (KI/ML) verbrauchen beim Training und der Verarbeitung von Daten eine enorme Rechenleistung. Mit einer speziell entwickelten Cluster-Computing-Infrastruktur können Datenwissenschaftler die Zeit bis zum Erreichen von Ergebnissen verkürzen. Beispielsweise können Sie Ihre KI-/ML-Workloads auf Cloud-KI-Clustern, gestützt von AWS Trainium, ausführen, einem Computerchip, der zur Beschleunigung der KI-Forschung entwickelt wurde.
3D-Rendering
Cluster Computing ermöglicht Cluster-Rendering, einen Prozess, bei dem mehrere miteinander verbundene Computer Bilder oder Videos über verschiedene Bildschirme hinweg synchronisieren. Sie können Cluster-Rendering auch zur Unterstützung von computergestütztem Engineering, virtueller Realität und anderen Anwendungen einsetzen, die eine hohe Grafikverarbeitungsleistung erfordern.
Simulationen
Unternehmen nutzen Rechencluster, um mögliche Ergebnisse aus den Daten zu simulieren und so geschäftliche Entscheidungen zu treffen. Mehrere miteinander verbundene Computer ermöglichen einen interaktiven Workflow, bei dem menschliche Experten die Ergebnisse aus den zugrunde liegenden Modellen extrahieren, überprüfen und verfeinern können. Sie können zum Beispiel Finanzrisikoanalysen durchführen, indem Sie die zugrunde liegenden Machine-Learning-Workloads mit Ressourcen von verbundenen Computern versorgen.
Wie funktioniert Cluster Computing?
Cluster Computing verbindet 2 oder mehr Computer über ein Netzwerk, damit sie als ein einziges System zusammenarbeiten können. In der Regel besteht ein Cluster-Setup aus Rechenknoten, einem Führungsknoten, einem Load Balancer und einem Heartbeat-Mechanismus. Wenn der Führungsknoten eine Anfrage erhält, leitet er die Aufgabe an die Rechenknoten weiter. Je nachdem, wie Techniker den Cluster konfigurieren, kann jeder Knoten die Aufgabe separat oder gleichzeitig bearbeiten. Im Folgenden erläutern wir die einzelnen Komponenten.
Rechenknoten
Rechenknoten sind Server (oder Cloud-Instances), die an verteilten Aufgaben arbeiten. Oft verwenden sie dieselben CPU-, GPU-, Arbeitsspeicher-, Speicher-, Betriebssystem- und andere Computing-Spezifikationen. Wir bezeichnen dies als ein homogenes Setup. Manchmal kann ein heterogenes Setup verwendet werden, bei dem einige Cluster-Knoten unterschiedliche Rechenspezifikationen aufweisen.
Führungsknoten
Ein Führungsknoten ist ein Computer, der die Zusammenarbeit anderer Rechenknoten koordiniert. Der Führungsknoten empfängt eingehende Anfragen und verteilt Aufgaben an verschiedene Knoten, die ihm unterstehen. Wenn der Führungsknoten ausfällt, übernimmt ein anderer Knoten seinen Platz durch einen Wahlprozess, in der Regel im Konsens der verbleibenden Knoten.
Load Balancer
Der Load Balancer ist ein Netzwerkgerät, das eingehenden Datenverkehr an die entsprechenden Rechenknoten verteilt. Er überwacht die Netzwerkaktivitäten, die Ressourcennutzung und den Datenaustausch zwischen den Cluster-Knoten. Beim Cluster Computing verhindert der Load Balancer, dass Rechenknoten durch einen plötzlichen Anstieg der Anfragen überfordert werden. Manchmal fungiert der Führungsknoten über ein spezielles Load-Balancing-Softwaretool als Load Balancer.
Heartbeat-Mechanismus
Der Heartbeat-Mechanismus überwacht alle Rechenknoten im Cluster, um sicherzustellen, dass sie betriebsbereit sind. Wenn ein Knoten nicht reagiert, alarmiert der Heartbeat-Mechanismus den Führungsknoten und verteilt die Aufgabe auf andere funktionsfähige Knoten.
Welche Arten von Cluster Computing gibt es?
Unternehmen können Datenverarbeitungs-Cluster einrichten, um verschiedene geschäftliche, leistungsbezogene und betriebliche Ziele zu unterstützen.
Load-Balancing-Cluster
Load-Balancing-Cluster sorgen für Betriebsstabilität durch automatische Koordination des Ressourcenmanagements. Wenn der Cluster eine Anfrage erhält, verteilt er die Aufgabe gleichmäßig auf alle verfügbaren Knoten. Dadurch wird verhindert, dass einzelne Knoten überfordert werden. Beispielsweise hosten Unternehmen E-Commerce-Websites in Load-Balancing-Clustern, um saisonale Verkehrsspitzen zu bewältigen. Da alle Knoten gemeinsam auf die Anfrage reagieren, profitieren die Benutzer trotz des hohen Datenverkehrs von einer konsistenten Leistung.
Cluster mit hoher Verfügbarkeit
Cluster mit hoher Verfügbarkeit (HA) gewährleisten die Verfügbarkeit von Services durch die Aufrechterhaltung redundanter Knoten. Wenn ein einzelner Knoten ausfällt, verteilt der Load Balancer den Datenverkehr auf die Backup-Knoten um und gewährleistet so jederzeit die Kontinuität von Services. Ein redundanter Load Balancer ist häufig im Setup enthalten, um einen Single Point of Failure zu vermeiden. So kann der gesamte Cluster schnell wiederhergestellt werden, wenn seine Komponenten ausfallen.
Sie können Cluster mit hoher Verfügbarkeit auf zwei Arten konfigurieren.
Aktiv-Aktiv-Konfigurationen
Alle Knoten sind betriebsbereit, unabhängig davon, ob ihnen eine Aufgabe zugewiesen wurde oder nicht. Wenn sie jedoch ausfallen, würde der Load Balancer die Aufgabe auf funktionierende Knoten umverteilen.
Aktiv-Passiv-Konfigurationen
Einige Knoten bleiben während des normalen Betriebs inaktiv. Sie werden nur aktiviert, wenn ein Knoten ausfällt.
Hochleistungs-Cluster
Hochleistungs-Cluster kombinieren mehrere Computer oder Supercomputer, um komplexe Rechenaufgaben mit hoher Verarbeitungsgeschwindigkeit zu lösen. Anstatt sie sequentiell zu verarbeiten, verarbeiten Hochleistungs-Cluster Daten parallel, was ressourcenintensiven Anwendungen wie Data Mining zugute kommt. Darüber hinaus können Rechenknoten Daten austauschen, während sie auf ein gemeinsames Ziel hinarbeiten.
Welche Rolle spielt Cluster Computing in der KI?
KI-Workloads erfordern enorme Rechenressourcen, Speicherplatz und Netzwerkverbindungen mit niedriger Latenz. Bisher haben Unternehmen KI-Workloads in On-Premises-Rechenzentren bereitgestellt. Da KI-Anwendungen jedoch komplexer werden, benötigen sie mehr Rechenleistung und Speicherplatz. Wenn Cluster Computing für KI-Workloads wiederverwendet wird, entsteht ein riesiges Netzwerk von Supercomputern, auf denen KI-Workloads ausgeführt werden können. Anstelle von CPUs werden die Supercomputer mit GPUs und TPUs betrieben, um den hohen Rechenanforderungen gerecht zu werden. Solche Cluster-Architekturen, auch als KI-Supercluster bezeichnet, ermöglichen es Unternehmen, Deep-Learning-Anwendungen, autonome Systeme, Big-Data-Analytik und andere KI-Anwendungen zu entwickeln, bereitzustellen und zu skalieren.
Wie kann AWS Sie bei Ihren Anforderungen an Cluster Computing unterstützen?
AWS Parallel Computing Service (AWS PCS) ist ein verwalteter Service, der Slurm verwendet, um High Performance Computing (HPC)-Workloads in AWS auszuführen und zu skalieren. Sie können AWS PCS verwenden, um:
- Ihre Cluster-Operationen mithilfe integrierter Verwaltungs- und Beobachtbarkeitsfunktionen zu vereinfachen;
- Datenverarbeitungs-Cluster zu erstellen, die AWS-Datenverarbeitung, Speicher, Netzwerk und Visualisierung integrieren;
- Simulationen durchzuführen oder wissenschaftliche und technische Modelle zu erstellen.
Elastic Fabric Adapter (EFA) ist eine Netzwerkschnittstelle für Rechenknoten, die auf Amazon-EC2-Instances ausgeführt werden. Die speziell entwickelte Schnittstelle verbessert die Leistung der Inter-Instance-Kommunikation, was für die Skalierung von Cluster-Computing-Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist.
AWS ParallelCluster ist ein Open-Source-Cluster-Management-Tool, das die Bereitstellung und Verwaltung von Amazon-EC2-Clustern erleichtert. Sie können eine einfache grafische Benutzeroberfläche (GUI) oder eine Textdatei verwenden, um die für Ihre HPC-Anwendungen benötigten Ressourcen auf automatisierte und sichere Weise zu modellieren und bereitzustellen.
Beginnen Sie mit Cluster-Computing in AWS, indem Sie noch heute ein kostenloses Konto erstellen.