“COMPUTAÇÃO EM CLUSTER”

SISTEMAS DISTRIBUIDOS -  8º PERIODO.

Resenha Artigo “COMPUTAÇÃO EM CLUSTER”

        Com a crescente necessidade de processamento, que pelo alto uso de dados em massa, a precisão ou velocidade de processamento surgiram novas propostas de solução para atender essas demandas através do uso de sistemas e hardwares. Um dessas técnicas é a computação paralela ou distribuída, conhecida como sistemas fracamente acoplados.

Sistemas distribuídos ou de processadores não compartilham mesmo barramento, são conhecidos como cluster.

Áreas como ciências, astronomia, medicina e outras requerem poder de processamento e estabilidade além do que poderia ser feito por apenas um equipamento, devido a  tal necessidade dois cientistas da “NASA” DONALD BECKER e THOMAS STERLING planejavam um sistema com essas caraterísticas, computadores conectados em rede que se assemelhassem ao processamento de um super CPU, e de baixo custo.

Computação paralela pode ser definida como uso de vários computadores para realizar uma tarefa de forma rápida, uma subcategoria do paralelismo é a computação em CLUSTER, onde um ou mais CPU’S estão conectados por uma placa de rede trabalhando em forma similar, a principal vantagem desta técnica é a possibilidade de reutilização de equipamentos ligados para implementação de pequenos supercomputadores obtendo-se alto processamento com baixo custo. Além de ausência de memoria compartilhada, pois um multiprocessador compartilha uma memoria divida entre todas as CPU’S, podendo assim compartilhar um único endereço virtual na memoria, os processos são lidos e escritos. Todas as CPU’S veem a mesma imagem e utilizam um único S.O.

Através deste modelo obtemos a vantagem de construir um multiprocessador de menor custo, e mais fácil de adicionar novos computadores. A estes modelos alguns serviços já o utilizavam como: servidor web, engenharias e cálculos científicos.

Os tipos de CLUSTER são para alta disponibilidade balanceamento de carga, alta performance do CPU, tendo como os principais pontos a redução de custos, aumento de produtividade, prevenção de perda de CPU, constante disponibilidade de serviço e diminuição de lixo eletrônico.

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