コンピューティングクラスター：構成、用途、分散コンピューティングとの違い

構成要素とアーキテクチャ

典型的なクラスターは、計算ノード（完全なコンピュータ、またはCPUのみを備えたボード）、高速なネットワーク相互接続、集中型または分散型のストレージ、管理ソフトウェアから構成される。ストレージは共有ディスクシステムまたは分散ファイルシステムとして提供される場合があり、すべてのノードがアクセスできる共通のディスクサブシステムに依存するクラスターもある（共有ストレージ）。ノード間の通信と調整は、メッセージパッシングインターフェース、ジョブスケジューラ、オーケストレーションツールなどのソフトウェアライブラリやミドルウェアによって処理される。

• ノードの種類：計算ノード、ジョブを管理するヘッドノードまたはマスターノード、I/Oノードまたはストレージノード。
• 相互接続：汎用Ethernet、低遅延ファブリック、その他の高帯域幅リンク。
• アーキテクチャ：共有メモリ型、分散メモリ型（メッセージパッシング）、共有ディスク型、共有なし型の設計。

歴史と発展

クラスターという手法は、非常に高価な単一マシンに依存せず、並列性と耐障害性を実現しようとする取り組みから発展した。20世紀後半には、研究者や技術者が汎用ハードウェアのネットワークを組み立て、はるかに低いコストでスーパーコンピュータ級の性能を得るようになった。オープンソースおよびコミュニティのプロジェクトは、多数のノードをまとまりのあるシステムとして管理するためのソフトウェアスタックや手法の標準化を後押しした。時代とともにクラスターは、仮想化、コンテナオーケストレーション、クラウドプラットフォームとの統合をサポートするよう進化してきた。

用途、利点、例

クラスターには多様な役割がある。ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）クラスターはシミュレーションや科学モデルを実行する。データクラスターは分散分析や機械学習のワークロードを処理する。高可用性クラスターは重要サービスのフェイルオーバーを提供し、負荷分散クラスターは受信リクエストを複数のサーバーへ分配する。クラスターは安価なマシンを多数用いて構築できるため、容量拡大の費用対効果に優れた手段となることが多い。より強力な単一システムを購入するよりも、低価格な部品群を使う方が経済的な場合がある（コスト上のトレードオフ）。

区別と関連モデル

クラスターは、分散コンピューティングのモデルの一つである。通常は同種のノードで構成されるか、中央で管理され、多くの場合は単一のデータセンター内に配置される。これに対し、グリッドコンピューティングは、地理的に分散し得る異種システムの、より緩やかな連合体を指し、より大きな問題の別々の部分に取り組むことがある。クラウドはサービスインターフェースを通じてプールされたリソースを提供し、内部的にクラスターを利用する場合がある。主な相違点には、ノードの均質性、物理的な近接性、ネットワーク遅延、作業をスケジュールするための調整モデルが含まれる。

制約と主な考慮事項

クラスターは拡張性と回復力を高める一方で、複雑さも増す。ソフトウェアは通信、同期、発生し得るノード障害を管理しなければならない。ネットワークの帯域幅と遅延がボトルネックになることがあり、すべてのアプリケーションが多数のノードにまたがって効率よく並列化できるわけではない。管理者は、対象ワークロードに適合するよう、ハードウェアの選択、相互接続の品質、ストレージ設計、管理ツールの均衡を取る必要がある。適切に計画・保守されたクラスターは、計算能力とストレージを単一マシンの限界を超えて拡張するための基盤的な手法であり続けている。