Die Grundidee hinter Computing Clustern ist es, durch Vernetzung mehrerer Computing Knoten (Anzahl N) und eine zentrale Verwaltung aller Computing Knoten eine Vervielfachung der Rechenpower (Leistungssteigerung um den Faktor N) zu erreichen und eine Senkung der Betriebs- und Verwaltungskosten (möglichst kleiner als das N-fache).
Ob man sich dieses Grundprinzip jetzt als Zusammenschluss von Beispielsweise Standard PCs von der Stange über ein LAN zu einem Computer Cluster oder als Zusammenschluss von Computing Instanzen in der Cloud (mit äquivalenten Parametern wie Rechenleistung, Prozessorkerne, RAM, usw. - also im Prinzip virtuelle Rechner) vorstellt, macht da keinen Unterschied.
In beiden Fälle muss das Zusammenspiel, die Lastverteilung oder die Parallelisierung von Rechenaufgaben orchestriert werden. Dies geschieht i.A. durch eine Clustering Middleware, einer Software Schicht, die auf dem Rechner oder Computing Cluster aufsitzt und den Computing Cluster nach aussen hin als eine große Recheneinheit abstrahiert mit eben (bestenfalls) N-facher Leistung.
Ein wichtiger Punkt beim Cluster Management und der Cluster Orchestrierung ist die Reduktion der Administrationskosten. Diese sollten bei N-facher Leistung idealerweise deutlich geringer sein als die N-fachen Kosten, etwa durch die zentrale Nutzung von Shared Memory und einer zentralen Oberfläche.
Wir bieten unseren Kunden eine ganze Reihe von Lösungen zu Cluster Management, Cluster Orchestrierung und Scheduling. Abhängig vom Anwendungsfall können State of the Art Technologien wie Kubernetes Cluster Management für Container Cluster Orchestrierung, Apache Mesos und Mesosphere als Datacenter Operating System mit elastischer Container und Data Service Orchestrierung zum Einstaz kommen, oder auch Docker Swarm.
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