Küme Bilgi İşlem nedir?
Küme Bilgi İşlem nedir?
Küme bilgi işlem, karmaşık problemleri çözmek amacıyla işlem gücünü artırmak için kümeler adı verilen birden fazla bilgi işlem düğümünün kullanılması sürecidir. İlaç araştırması, protein analizi ve yapay zeka modeli eğitimi gibi karmaşık kullanım örnekleri, karmaşık sınıflandırma ve tahmin görevleri için milyonlarca veri noktasının paralel işlenmesini gerektirir. Küme bilgi işlem teknolojisi, aynı veri işleme görevinde birlikte çalışmak için her biri kendi CPU'ları, GPU'ları ve dahili belleği olan birden fazla bilgi işlem düğümünü koordine eder. Küme bilgi işlem altyapısındaki uygulamalar, tek bir makinede gibi çalışır ve altta yatan sistem karmaşıklıklarının farkında değildir.
Küme bilgi işlem teknolojisi nasıl gelişti?
Bilgi işlem kümeleri 1960'larda birden fazla bilgisayarda paralel işlem gücü, bellek ve depolama sağlamak için icat edildi. İlk kümeler kişisel bilgisayarlar, iş istasyonları ve sunuculardan oluşuyordu. Her bilgisayar bir yerel alan ağına (LAN) bağlanıyor ve kullanıcıların kaynaklara tek bir bilgisayar kullanıyormuş gibi erişmesine izin veriyordu.
Yıllar geçtikçe, küme bilgi işlem sağlayan teknolojiler gelişti ve yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) gibi daha çeşitli kullanım durumları ortaya çıktı. Yüksek performanslı bilgi işlem, büyük paralel bilgi işlem gücü sağlamak için muhtemelen yüz binlerce olmak üzere birden fazla bağlı işlemci kullanır. Kuruluşlar; veri analizi, bilimsel araştırma, makine öğrenimi ve görsel işleme gibi yoğun kaynak kullanan uygulamalarda iş yüklerini desteklemek için HPC kullanır.
Bulutta küme bilgi işlem
Geleneksel olarak, bilgisayar kümelerini kurmak; bilgisayarı, işletim sistemini, ağ özelliklerini ve kaynak dağıtım mekanizmalarını manuel olarak yüklemeyi ve yapılandırmayı gerektirir. Buna ek olarak, kümeyi ölçeklendirmek daha fazla sunucu donanımına yatırım yapılmasını gerektirdiğinden, şirket içi kurulum kuruluşlar üzerinde finansal bir yük oluşturur.
Günümüzde birçok bulut sağlayıcısı, kuruluşların iş yüklerini kolayca dağıtabilecekleri yönetilen yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) kümeleri sunmaktadır. Şirket içinde binlerce bağlı bilgisayarı kurmak yerine AWS HPC ile sınırsız bulut işlem gücüne erişebilirsiniz.
AWS HPC, yazılım ekiplerinin mevcut küme bilgi işlem hizmetleriyle yoğun bilgi işlem gerektiren iş yüklerinde inovasyon yapmasına ve bu iş yüklerini ölçeklendirmesine olanak tanır. Örneğin Hypersonix, AWS buluttaki milyonlarca hücreyi içeren yüksek hızlı akışkan dinamiği simülasyonlarını çalıştırmak için yüksek performanslı bilgi işlem kullanır.
Küme bilgi işlem kullanım örnekleri nelerdir?
Küme bilgi işlem teknolojilerinin tipik uygulamalarını aşağıda paylaşıyoruz.
Büyük veri analizi
Küme bilgi işlem, analiz görevlerini paralel olarak birden fazla bilgisayara dağıtarak veri analizini hızlandırabilir. Örneğin, HPC iş yüklerini desteklemek üzere tasarlanmış bulut bilgi işlem kümeleriyle Monte Carlo, genomik veya duygu analizi gibi karmaşık hesaplamaları çalıştırabilirsiniz.
Yapay zeka ve makine öğrenimi
Yapay zeka ve makine öğrenimi (AI/ML) uygulamaları, verileri eğitirken ve işlerken büyük bir işlem gücü tüketir. Amaca yönelik küme bilgi işlem altyapısı ile veri bilimciler sonuçlara ulaşma süresini hızlandırabilir. Örneğin, yapay zeka/makine öğrenimi iş yükünüzü yapay zeka araştırmalarını hızlandırmak için tasarlanmış bir bilgi işlem çipi olan AWS Trainium tarafından desteklenen bulut yapay zeka kümelerinde çalıştırabilirsiniz.
3B işleme
Küme bilgi işlem, birbirine bağlı birden fazla bilgisayarın görüntüleri veya videoları çeşitli ekranlarda senkronize ettiği bir süreç olan küme oluşturmayı mümkün kılar. Bilgisayar destekli mühendislik, sanal gerçeklik ve yoğun grafik işleme gücü gerektiren diğer uygulamaları desteklemek için de küme oluşturmayı kullanabilirsiniz.
Simülasyonlar
Kuruluşlar, iş kararlarına rehberlik etmek için verilerden olası sonuçları simüle etmek amacıyla bilgi işlem kümelerini kullanır. Birden fazla bilgisayar birbirine bağlandığında, insan uzmanların temel modellerden sonuçları çıkarabileceği, gözden geçirebileceği ve hassaslaştırabileceği etkileşimli bir iş akışı sağlar. Örneğin, temel makine öğrenimi iş yüklerine bağlı bilgisayarlardan gelen kaynaklarla güçlendirerek finansal risk analizi yapabilirsiniz.
Küme bilgi işlem nasıl çalışır?
Küme bilgi işlem, tek bir sistem olarak uyumlu bir şekilde çalışmak için bir ağ üzerinden iki veya daha fazla bilgisayarı birbirine bağlar. Tipik olarak bir küme kurulumu; bilgi işlem düğümleri, bir lider düğüm, bir yük dengeleyici ve bir kalp atışı mekanizmasından oluşur. Lider düğüm bir istek aldığında, görevi bilgi işlem düğümlerine iletir. Mühendislerin kümeyi nasıl yapılandırdığına bağlı olarak, her düğüm görev üzerinde ayrı ayrı veya eşzamanlı olarak hareket edebilir. Her bir bileşeni aşağıda açıklıyoruz.
Bilgi işlem düğümleri
Bilgi işlem düğümleri, dağıtılmış görevler üzerinde çalışan sunuculardır (veya bulut sunucuları). Genellikle aynı CPU, GPU, bellek, depolama, işletim sistemi ve diğer bilgi işlem özelliklerini paylaşırlar. Buna homojen bir kurulum diyoruz. Bazen, bazı küme düğümlerinin farklı bilgi işlem özelliklerine sahip olduğu heterojen bir kurulum da kullanılabilir.
Lider düğüm
Lider düğüm, diğer bilgi işlem düğümlerinin birlikte nasıl çalıştığını koordine etmek için atanmış bir bilgisayardır. Lider düğüm, gelen istekleri alır ve görevleri kendi sorumluluğu altındaki farklı düğümlere dağıtır. Lider düğüm başarısız olursa diğer bir düğüm, genellikle kalan düğümlerin fikir birliğiyle, bir seçim süreciyle onun yerini alır.
Yük dengeleyici
Yük dengeleyici, gelen trafiği uygun bilgi işlem düğümlerine dağıtan bir ağ aygıtıdır. Ağ etkinliklerini, kaynak kullanımını ve küme düğümleri arasındaki veri alışverişini takip eder. Küme bilgi işlemde, yük dengeleyici, bilgi işlem düğümlerinin isteklerdeki ani bir artışla bunalmasını önler. Bazen lider düğüm, özel bir yük dengeleme yazılım aracı aracılığıyla bir yük dengeleyici işlevi görür.
Kalp atışı mekanizması
Kalp atışı mekanizması, çalışır durumda olduklarından emin olmak için kümedeki tüm bilgi işlem düğümlerini izler. Bir düğüm yanıt veremediğinde, kalp atışı mekanizması lider düğümü uyarır ve görevi diğer işlevsel düğümlere yeniden dağıtır.
Küme bilgi işlem türleri nelerdir?
Kuruluşlar, çeşitli iş, performans ve operasyonel hedefleri desteklemek için bilgi işlem kümeleri oluşturabilir.
Yük dengeleme kümeleri
Yük dengeleme kümeleri, kaynak yönetimini otomatik olarak koordine ederek operasyonel kararlılık sağlar. Küme bir istek aldığında, görevi mevcut tüm düğümlere eşit olarak dağıtır. Bu, herhangi bir düğümün bunalmasını önler. Örneğin, işletmeler sezona özel trafik artışlarını karşılamak için yük dengeleme kümelerinde e-ticaret web sitelerini barındırır. Tüm düğümler istek üzerinde iş birliği içinde hareket ettiğinden, kullanıcılar yüksek trafik hacmine rağmen tutarlı bir performanstan yararlanırlar.
Yüksek erişilebilirlik kümeleri
Yüksek erişilebilirlik (HA) kümeleri, yedekli düğümleri koruyarak hizmet kullanılabilirliğini sağlar. Tek bir düğüm başarısız olduğunda, yük dengeleyici trafiği yedekleme düğümlerine yeniden dağıtarak her zaman hizmet sürekliliği sağlar. Tek bir arıza noktasını önlemek için genellikle kuruluma yedekli bir yük dengeleyici dahil edilir. Bu şekilde, kümenin bileşenleri arızalandığında tüm küme kısa sürede kurtarılabilir.
Yüksek erişilebilirlik kümelerini iki şekilde yapılandırabilirsiniz.
Aktif-aktif yapılandırmalar
Bir görev verilmiş olsun ya da olmasın, tüm düğümler çalışır durumdadır. Ancak başarısız olurlarsa yük dengeleyici, görevi sağlıklı düğümlere yeniden dağıtır.
Aktif-pasif yapılandırmalar.
Bazı düğümler normal işlemler sırasında boşta kalır. Yalnızca bir düğüm başarısız olduğunda etkinleştirilirler.
Yüksek performanslı kümeler
Yüksek performanslı kümeler, karmaşık hesaplama görevlerini yüksek işlem hızında çözmek için birden fazla bilgisayarı veya süper bilgisayarı birleştirir. Yüksek performanslı kümeler, verileri sırayla değil paralel olarak işler ve bu da veri madenciliği gibi yoğun kaynak kullanan uygulamalara fayda sağlar. Ek olarak, bilgi işlem düğümleri ortak bir hedefe doğru çalışırken veri alışverişinde bulunabilirler.
Yapay zekada küme bilgi işlemin rolü nedir?
Yapay zeka iş yükleri; büyük bilgi işlem kaynakları, depolama ve düşük gecikmeli ağ bağlantıları gerektirir. Daha önce kuruluşlar yapay zeka iş yüklerini şirket içi veri merkezlerinde dağıtıyordu. Bununla birlikte, yapay zeka uygulamaları daha karmaşık hale geldikçe, daha fazla bilgi işlem gücü ve depolama alanı gerektirirler. Küme bilgi işlem, yapay zeka iş yükleri için yeniden tasarlandığında, yapay zeka iş yüklerinin çalışabileceği devasa bir süper bilgisayar ağı oluşturur. Süper bilgisayarlar, yüksek hesaplama taleplerini karşılamak için CPU'lar yerine GPU'lar ve TPU'lar tarafından desteklenmektedir. Yapay zeka süper kümeleri olarak da adlandırılan bu tür küme mimarileri, kuruluşların derin öğrenme, özerk sistemler, büyük veri analizi ve diğer yapay zeka uygulamaları oluşturmasına, dağıtmasına ve ölçeklendirmesine olanak tanır.
AWS, küme bilgi işlem gereksinimlerinizde size nasıl destek olabilir?
AWS Paralel Bilgi İşlem Hizmeti (AWS PCS), AWS'de yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) iş yüklerini çalıştırmak ve ölçeklendirmek için Slurm'ı kullanan yönetilen bir hizmettir. AWS PCS'yi kullanarak:
- Yerleşik yönetim ve gözlemlenebilirlik yeteneklerini kullanarak küme işlemlerinizi basitleştirin.
- AWS işlem, depolama, ağ oluşturma ve görselleştirmeyi entegre eden bilgi işlem kümeleri oluşturun.
- Simülasyonlar çalıştırın veya bilim ve mühendislik modelleri oluşturun.
Esnek Yapı Bağdaştırıcısı (EFA), Amazon EC2 bulut sunucularında çalışan bilgi işlem düğümleri için kullanılan bir ağ arabirimidir. Özel olarak oluşturulmuş arabirim, küme bilgi işlem uygulamalarını ölçeklendirmek için kritik olan bulut sunucuları arası iletişimin performansını artırır.
AWS ParallelCluster, Amazon EC2 kümelerini dağıtmayı ve yönetmeyi kolaylaştıran açık kaynaklı bir küme yönetim aracıdır. HPC uygulamalarınız için gereken kaynakları otomatik ve güvenli bir şekilde modellemek ve sağlamak için basit bir grafik kullanıcı arabirimi (GUI) veya metin dosyası kullanabilirsiniz.
Hemen ücretsiz bir hesap oluşturarak AWS'de küme bilgi işlemi kullanmaya başlayın.