Что такое кластер в программировании

Все о кластерах

Кластер – это форма представления информации в виде некоторого изображения, предполагающая отбор смысловых компонентов. Обозначается своеобразной схемой с обязательным отображением связей между элементами всей системы. В конечном итоге получается объект, помогающий систематизировать и обобщать новые и ранее известные данные по задаваемым вопросам.

В данной статье будет рассказано о том, в чем заключается суть метода кластеров. Предстоит изучить, как происходит его создание, а также работа в той или иной мере. Также интересно будет рассмотреть кластерный анализ и его принципы.

Принципы и правила формирования

Разбираясь, в чем суть метода кластеров, сначала нужно определить сферу, в которой он применяется. В качестве примера рассмотрим работу в классе.

Кластер нужно оформлять в виде модели планеты со спутниками или своеобразной грозди. Здесь требуется запомнить следующие особенности:

• в центре размещается ключевая задача, мысль или понятие;
• ответвлениям представляют собой смысловые единицы, связанные с главным «термином»;
• область вокруг выстроенной модели – менее значительные элементы и факты.

Последние нужны для того, чтобы расширить логическую цепочку в кластере. Они позволяют более полно раскрыть ту или иную тему. Главная мысль и ее смысловые единицы соединяются при помощи прямых отрезков.

На уроке

Составлять кластеры на самом деле не так трудно, если грамотно подойти к этому вопросу. Во время работы на уроке место, на котором будет располагаться «мысль», зависит от способа организации занятия.

Он может быть размещен на:

• доске;
• листе бумаги;
• непосредственно в тетрадке.

Чтобы нагляднее выделить составляющие, а также главную мысль, во время оформления рекомендуется пользоваться карандашами, фломастерами, а также мелками разных цветов. Этот прием поможет лучше и быстрее понять, что написано на том или ином пространстве.

Рекомендации

Составить кластер и воспользоваться им сможет любой из учащихся. Данная затея является основой критического мышления. Она в наглядном виде позволит проанализировать ту или иную мысль, после чего можно сделать логический вывод. Подобные принципы используются в маркетинге, а также информационных технологиях, но на примере их работы на уроке рассматривать соответствующий компонент проще всего.

Вот рекомендации, которые помогут составлению кластера на занятии:

1. Если детей много, привлечь к работе нужно каждого. Это позволит записать больше мыслей, идей, фактов и выводов.
2. Нужно делать конспект всего, что приходит в голову. Ошибиться в соответствующем вопросе нельзя. Ненужные записи в ходе анализа той или иной темы возможно удалить или стереть.
3. Большое количество смысловых единиц – не проблема для дальнейшей работы. Чем больше гипотез, тем лучше. Такая концепция создает более полную картину происходящего.
4. Оформите кластер на ту или иную тему так, чтобы он выглядел понятно: схемой или графиком. Стоит использовать различные формы и цвета для выделения составляющих модели.

Эти советы помогут сформировать кластер во время работы на уроке с любым количеством учеников, но они могут использоваться и в других сферах жизни человека. Пример – в аналитике.

Применение

Изучаемый прием часто встречается в начальной и старшей школе. Он актуален для всех предметов и позволяет лучше усвоить учебный материал. Форма организации зависит от того, что предполагает сделать учитель – работать с одним человеком или несколькими. Один вариант может плавно переходить в другой.

Сначала ученикам предлагается структурировать багаж имеющихся знаний, затем – поработать в небольших группах с предоставленной информацией, составить конспект и дополнить кластерные составляющие. Завершается процедура организацией общей деятельности всего класса. Она направлена на систематизацию полученных знаний и составление общей схемы.

Когда дети освоили принцип кластеризации, оформите им в соответствующей форме домашнее задание. Это также отличный вариант для проверки знаний данной темы: в соответствующей ситуации типом кластера на уроке выступит самостоятельная/проверочная работа.

Наглядный пример

Использование cluster method на конкретном примере поможет лучше освоить соответствующий принцип. В качестве основы возьмем урок биологии и работу с темой «Клетка». Здесь:

1. Центральная смысловая единица – слово, одноименное с тематикой.
2. На первом этапе дети должны вспомнить все, что знают по соответствующему направлению.
3. После того, как соответствующие записи внесены в схему (на график), учитель просит учеников прочесть тот или иной текст, сделать конспект и внести новые единицы.
4. Как только дети справились с задачей, учитель дописывает «недостающие элементы».

Заключение (выводы) в конце работы на уроке предполагает анализ кластера на соответствующую тему. Вместе с учениками нужно обсудить изученный материал и выдвинутые теории, а затем обговорить достоверность изначально приведенных данных.

Преимущества

Прием Кластер – это метод критического мышления, который:

• вовлекает в работу всех учеников/участников процесса;
• позволяет охватить и прийти к сути достаточно большого объема информации;
• создает ассоциации через образы.

Данная концепция оказывает благоприятное влияние на развитие учеников. Они не боятся выдвигать свои теории, ошибаться, анализироваться информацию.

Кластерный анализ

Составить cluster не так трудно, особенно если делать это постепенно. Соответствующая концепция мышления применяется почти во всех сферах жизни человека. Есть такое понятие как «кластерный анализ» или «кластеризация».

Это – разделение большой группы объектов на несколько мелких компонентов. Каждая группа – это и есть кластер. Он формируется на основе тех или иных критериев. Внутри объекты могут различаться, но хотя бы «одно общее» у них должно быть.

Сферы применения

После того как стало понятно, как составить кластер, можно применить его на практике. Соответствующая концепция встречается везде, где что-то подлежит классификации/разделению. Главное – наличие хотя бы одного общего признака у всех элементов. В противном случае составление кластера не будет иметь места.

На соответствующие «блоки» можно разделить:

• клиентов;
• конкурентов бизнеса для рыночного исследования;
• заболевания;
• респондентов опросов;
• ключи для формирования тематик веб-страниц;
• файлы различных форматов.

Это – только начало. Делать кластеры можно практически везде, где элементы структурируются и систематизируются.

Цели

Разбираясь, в чем суть метода кластеров, нужно усвоить цели кластеризации:

1. Понимание. Деление информации на группы позволяет понять ее суть. Пока информация не систематизирована, она практически не подлежит обработке.
2. Выявление аномалий. После кластеризации возможно появление данных, которые не относятся ни к одному из «блоков». Их рекомендуется изучить, чтобы понять – это следствие ошибки или интересный феномен.
3. Расширение.
4. Сжатие. Если информации очень много, ее можно разделить на кластеры, а затем усреднить и оставить на каждый «смысловой блок» всего один объект. На выходе получаем меньшие требования для дальнейшего анализа имеющихся сведений.

Часто это – предварительная работа перед масштабным анализом. Она упрощает использование иных методик изучения информации.

Алгоритмы и методы

Создать кластер в виде схемы или иной формы представления – не самая трудная задача, если выбрана концепция систематизации информации. Кластеризация проводится при помощи различных алгоритмов и инструментов. Они напрямую зависят от того, с какими материалами предстоит работать, а также от цели итогового результата.

При кластеризации данных используют:

1. Нисходящие алгоритмы. Сначала объекты объединяются в один «блок», затем дробятся на более мелкие составляющие.
2. Восходящие алгоритмы. Каждый объект – это отдельный cluster. Постепенно они объединяются до достижения желаемой степени разделения.
3. Метод квадратичной ошибки. В основе заложена формула среднеквадратичной ошибки. Самый распространенный вариант – это метод k-средних. Он создает нужное количество «блоков», которые максимально удалены друг от друга.
4. Системы искусственного интеллекта. Здесь используются нейронные сети. Применяется прием тогда, когда количество кластеров неизвестно.

Есть еще логический подход. Данные тут делятся по смыслу. Оформите соответствующую схему в виде дерева решений. Это лучший вариант для небольшого объема информации.

Соответствующей темой должны владеть системные администраторы, DevOps-специалисты, Data-инженеры, специалисты по машинному обучению, системные аналитики. Подобрать курс по интересующему IT-направлению вы всегда сможете в Otus .

Кластер? Легко!

Добрый день хабравчане, по роду своей деятельности нередко приходится работать с кластерными решения тех или иных программных продуктов. Но рассказывать о настройках какого либо программного продукта было бы не так информативно, поэтому поискав, и наткнувшись на сайт Юрия (за что ему огромное спасибо), я решил немножко развить эту тему и на конкретном примере посмотреть прирост производительности при вычислении числа Pi в кластерном исполнении.

Итак, у нас в наличии 4 сервера HP, из которых 3 сервера будут объединены в кластер, а один будет консолью управления. На всех серверах будет развернут Linux SLES 10 SP2 и openMPI, также будет организован беспарольный доступ по SSH между консолью и серверами.

Устанавливаем Linux с минимальными настройками системы, необходимые пакеты можно будет доставить позже. Обратим внимание на то, что архитектура компонентов всех узлов кластера должна быть идентична.
Загружаем пакет openMPI на узлы кластера, собираем и устанавливаем их.
./configure
make
make install

После установки openMPI следующим шагом нашей работы будет компиляция программы вычисления числа Pi на каждом узле кластера. Для этого нам понадобится пакет libopencdk, который присутствует в YAST’e и исходный код программы вычисления числа Pi (flops.f). После того как пакет установлен, а программа помещена в ту директорию, которая будет одинакова на всех узлах кластера и узле управления (консоли), приступаем к компиляции программы:
mpif77 flops.f -o flops

Устанавливаем беспарольный доступ по ssh, тут все просто:

1) Заходим на консоль кластера и генерируем rsa-ключ командой:
ssh-keygen -t rsa
2) Копируем публичный ключ консоли (root/.ssh/id_rsa.pub) на все узлы кластера, в моем случае:
scp /root/.ssh/id_rsa.pub server1:/root/.ssh
3) На каждом узле кластера создаем файл доступа:
cat id_rsa.pub >> authorized_keys
Беспарольный доступ готов.

Следующий шаг — формирование файла со списком узлов всех наших кластеров назовем его openmpi.host и положим его в папку с нашей тестовой программой расчета числа Pi. Узлы в файле можно указывать, как по именам, так и просто, по адресам. Например:
192.168.0.1
192.168.0.2
192.168.0.3
Serv1
Serv2
Serv3

Итак, настройка консоли и узлов кластера закончена, переходим к стадии тестирования:

Запускаем программу на 1 сервере, для этого на узле управления запускаем команду:
mpirun -hostfile /var/mpi/openmpi.host -np 1 var/mpi/flops

Где:
–np число узлов кластер используемых при вычислениях.
Calculation time (s) — время вычисления операций.
Cluster speed (MFLOPS) — количество операций с плавающей запятой в секунду.

Получаем следующий результат:

Calculation time = 4.3
Cluster speed = 418 MFLOPS

Добавим еще 1 сервер в кластер:
mpirun -hostfile /var/mpi/openmpi.host -np 2 var/mpi/flops

Получаем следующий результат:
Calculation time = 1.82
Cluster speed = 987 MFLOPS

Добавим последний, 3 сервер в кластер:
mpirun -hostfile /var/mpi/openmpi.host -np 3 var/mpi/flops

Получаем следующий результат:
Calculation time = 1.18
Cluster speed = 1530 MFLOPS

Время вычисления операций (секунды):

Количество операций с плавающей запятой в секунду (MFLOPS):

Проанализировав полученные данные, можно сделать вывод, что при добавлении нового узла в кластер, производительность всей системы в целом возрастает на (1/N) * 100%.

Я не ставил себе целью в этой статье проанализировать варианты решения конкретных прикладных задач на кластерных решениях. Моя цель состояла в том, что бы показать эффективность работы кластерных систем. А также на примере продемонстрировать архитектуру построения кластерного элемента в структуре сети.

UPD: Спасибо за конструктивную критику uMg и 80×86, соответствующие изменения были внесены в статью.

Кластер серверов

Кластер серверов (Server Cluster) — это определенное количество серверов, объединенных в группу и образующих единый ресурс. Данное решение позволяет существенно увеличить надежность и производительность системы.

Сгруппированные в локальную сеть несколько компьютеров можно назвать аппаратным кластером, однако, суть данного объединения — повышение стабильности и работоспособности системы за счет единого программного обеспечения под управлением модуля (Cluster Manager).

Общая логика кластера серверов создается на уровне программных протоколов и дает возможность:

• 1 Управлять произвольным количеством аппаратных средств с помощью одного программного модуля;
• 2 Добавлять и усовершенствовать программные и аппаратные ресурсы, без остановки системы и масштабных архитектурных преобразований;
• 3 Обеспечивать бесперебойную работу системы, при выходе из строя одного или нескольких серверов;
• 4 Синхронизировать данные между серверами — единицами кластера;
• 5 Эффективно распределять клиентские запросы по серверам;
• 6 Использовать общую базу данных кластера.

По сути, главной задачей кластера серверов, является исключение простоя системы. В идеале, любой инцидент, связанный с внешним вмешательством или внутренним сбоем в работе ресурса, должен оставаться незамеченным для пользователя.

При проектировании систем с участием серверного кластера необходимо учитывать возможности клиентского программного обеспечения по идентификации кластера и совместной работе с командным модулем (Cluster Manager). В противном случае вероятна ситуация, при которой попытка программы-клиента с помощью модуля получить доступ к данным ресурса через другие сервера может получить отказ (конкретные механизмы в данном случае зависят от возможностей и настроек кластера и клиентского оборудования).

Принято считать, что кластеры серверов делятся на две модели:

• 1 Использование единого массива хранения информации, что дает возможность более быстрого переподключения при сбое. Однако в случае с объемной базой данных и большим количеством аппаратных единиц в системе, возможно падение производительности;
• 2 Модель, при которой серверы независимы, как и их периферия. В случае отказа перераспределение происходит между серверами. Здесь ситуация обратная — трафик в системе более свободен, однако, усложняется и ограничивается пользование общей базой данных.

В обоих случаях, существуют определенные и вполне эффективные инструменты для решения проблем, поэтому выбор конкретной модели кластера неограничен ничем, кроме требований к архитектуре системы.

Кластеры. Функции работы с кластерами.

Кроме массивов, в LabVIEW есть кластеры. От массивов они отличаются тем, что кластер — это объединение элементов разных типов (как пучок проводов в телефонном кабеле). Аналогом кластеров в обычных текстовых языках программирования служат структуры. Кластеры удобно использовать для уменьшения количества связей на диаграмме. Или для уменьшения количества терминалов у SubVI. Максимальное количество терминалов, которые можно привязать к элементам передней панели SubVI равно 28. Поэтому, если число индикаторов и регуляторов превышает это значение, то не остается ничего другого, как объединить часть элементов в кластер. Чтобы объединить несколько индикаторов или регуляторов в кластер, нужно выбрать в панели Controls>>All Controls>>Array & Cluster инструмент cluster, поместить его на лицевую панель, и затем внутрь рамки поместить нужные индикаторы/регуляторы.

Так же можно сделать кластерную константу (для этого из палитры Cluster выбрать cluster constant и поместить на блок-схему, потом перетащить внутрь нужные элементы). Если нужна константа с теми же элементами, что и на передней панели — то щелкаем на ней правой кнопкой мыши и выбираем «Create>>Constant». Кстати, это работает не только с кластерами.

Порядковые номера элементов кластера.

Элементы кластера имеют порядковый номер, связанные с их позицией внутри оболочки кластера. Первый объект, помещенный внутрь кластера имеет номер 1, второй — 2 и так далее. При удалении/добавлении элементов происходит автоматическая смена номеров. Порядок элементов определяет то, в какой последовательности будут идти выходы для этих элементов в функциях Bundle и Unbundle. Посмотреть порядок и изменить его можно, щелкнув правой кнопкой мыши по границе кластера, и выбрав в контекстном меню » Reorder Controls In Cluster».

1. Кнопка подтверждения 2. Кнопка отмены 3. Курсор 4. Старое значение порядка 5. Новое значение Для того, чтобы изменить порядковый номер элемента, нужно набрать новый номер в окошке Click to set to text и потом щелкнуть на нужном элементе. Не забудьте сохранить сделанные изменения, нажав на кнопку OK. Помните, что два кластера с одними и теми же элементами, но с разным порядком расположения этих элементов будут считаться разными по структуре, и их нельзя будет связать между собой.

Эти функции находятся в палитре Functions>>All Functions>>Cluster и позволяют создавать кластеры и управлять ими.

Используйте функцию Bundle для того, чтобы объединить отдельные элементы в кластер или чтобы изменить значения отдельных элементов в уже существующем кластере. Изменить количество терминалов у функции можно просто растянув ее, или щелкнуть правой кнопкой мыши и выбрать Add Input. Если вы соедините вход cluster с каким-нибудь кластером, то число входов для элементов должно совпадать с числом элементов в этом кластере. Если вход cluster подключен, то можно подсоединить только те элементы, значение которых вы хотите изменить. Пример: есть кластер, состоящий из трех элементов.

Можно использовать функцию bundle для того, чтобы изменить значение элемента Command, так, как показано на рисунке:

Замена и доступ к элементам кластера.

Используйте функцию Bundle by Name для того, чтобы получить доступ к элементу кластера по его имени (метке). Эта функция работает почти так же, как и функция Bundle, но она ссылается на элементы кластера, используя их имена. Число входов не обязательно должно совпадать с числом элементов в кластере — вы можете обратиться только к тем элементам, которые нужны.

Пример: с помощью функции Bundle by Name изменяем значения элементов Command и Function. Если в процессе работы над программой понадобится добавить в кластер еще один элемент или изменить порядок элеменов, то при использовании функции Bundle by Name менять все будет не нужно, т.к. порядок и состав элементов в кластере не важен, а важны только имена.

Есть две функции для того, чтобы разбить кластер обратно на отдельные элементы — это функции Unbundle и Unbundle by Name. Думаю, по аналогии с функциями образования кластеров все должно быть понятно.

В этом примере исходный кластер «расщепляется» с помощью этих двух функций. С помощью функции Unbundle by Name можно оставить только те элементы, которые нас интересуют в данный момент. При использовании обычной функции Unbundle будут возвращены все существующие элементы кластера.