การประมวลผลแบบกระจายคืออะไร
การประมวลผลแบบกระจายคือ วิธีการที่ทำให้คอมพิวเตอร์หลายเครื่องทำงานร่วมกันเพื่อแก้ไขปัญหาทั่วไป วิธีนี้ทำให้เครือข่ายคอมพิวเตอร์กลายเป็นคอมพิวเตอร์เครื่องเดียวที่ทรงพลังซึ่งมอบทรัพยากรขนาดใหญ่เพื่อจัดการกับความท้าทายที่ซับซ้อน
ตัวอย่างเช่น การประมวลผลแบบกระจายสามารถเข้ารหัสข้อมูลจำนวนมาก แก้สมการฟิสิกส์และเคมีหลายตัวแปร และแสดงภาพเคลื่อนไหววิดีโอสามมิติคุณภาพสูงได้ ระบบแบบกระจาย การเขียนโปรแกรมแบบกระจาย และอัลกอริธึมแบบกระจายคือรูปแบบบางส่วนที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลแบบกระจาย
สถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบกระจายมีข้อดีอะไรบ้าง
ระบบแบบกระจายมีข้อดีมากกว่าการคำนวณระบบเดียว ต่อไปนี้เป็นบางส่วนของพวกเขา
ความสามารถในการเพิ่มทรัพยากร
ระบบแบบกระจายสามารถเติบโตได้ตามเวิร์กโหลดและความต้องการของคุณ คุณสามารถเพิ่มโหนดใหม่ ซึ่งก็คืออุปกรณ์คอมพิวเตอร์เพิ่มเติม ไปยังเครือข่ายการประมวลผลแบบกระจายเมื่อจำเป็น
ความพร้อมใช้งาน
ระบบประมวลผลแบบกระจายของคุณจะไม่หยุดทำงานหากคอมพิวเตอร์เครื่องใดเครื่องหนึ่งหยุดทำงาน การออกแบบแสดงให้เห็นถึงความทนทานต่อข้อผิดพลาด เนื่องจากสามารถทำงานต่อไปได้แม้ว่าคอมพิวเตอร์แต่ละเครื่องจะล้มเหลว
ความสม่ำเสมอ
คอมพิวเตอร์ในระบบแบบกระจายใช้ข้อมูลร่วมกันและทำซ้ำข้อมูลระหว่างกัน แต่ระบบจะจัดการความสอดคล้องกันของข้อมูลโดยอัตโนมัติในคอมพิวเตอร์ทุกเครื่อง ดังนั้น คุณจะได้รับประโยชน์จากความทนทานต่อข้อผิดพลาดโดยไม่กระทบต่อความสอดคล้องกันของข้อมูล
ความโปร่งใส
ระบบประมวลผลแบบกระจายให้การแยกทางตรรกะระหว่างผู้ใช้และอุปกรณ์ทางกายภาพ คุณสามารถโต้ตอบกับระบบราวกับว่าเป็นคอมพิวเตอร์เครื่องเดียวโดยไม่ต้องกังวลกับการตั้งค่าและการกำหนดค่าของแต่ละเครื่อง คุณสามารถมีฮาร์ดแวร์ มิดเดิลแวร์ ซอฟต์แวร์ และระบบปฏิบัติการต่างๆ ที่ทำงานร่วมกันเพื่อทำให้ระบบของคุณทำงานได้อย่างราบรื่น
ประสิทธิภาพ
ระบบแบบกระจายให้ประสิทธิภาพที่เร็วขึ้นด้วยการใช้ทรัพยากรที่เหมาะสมของฮาร์ดแวร์พื้นฐาน ด้วยเหตุนี้ คุณจึงสามารถจัดการเวิร์กโหลดใดๆ ได้โดยไม่ต้องกังวลว่าระบบจะล้มเหลวเนื่องจากปริมาณงานที่เพิ่มขึ้นหรือการใช้ฮาร์ดแวร์ราคาแพงต่ำเกินไป
กรณีการใช้งานการประมวลผลแบบกระจายมีอะไรบ้าง
การประมวลผลแบบกระจายมีอยู่ทุกที่ในปัจจุบัน แอปพลิเคชันมือถือและเว็บเป็นตัวอย่างของการประมวลผลแบบกระจายเนื่องจากหลายเครื่องทำงานร่วมกันในแบ็กเอนด์สำหรับแอปพลิเคชันเพื่อให้ข้อมูลที่ถูกต้องแก่คุณ อย่างไรก็ตาม เมื่อระบบแบบกระจายเพิ่มทรัพยากรจะสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ มาสำรวจวิธีที่อุตสาหกรรมต่างๆ ใช้แอปพลิเคชันแบบกระจายที่มีประสิทธิภาพสูงกัน
การดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ
การดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตใช้การประมวลผลแบบกระจายเพื่อสร้างแบบจำลองและจำลองข้อมูลวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตที่ซับซ้อน การวิเคราะห์ภาพ การวิจัยยาทางการแพทย์ และการวิเคราะห์โครงสร้างยีน ทั้งหมดนี้ทำได้รวดเร็วยิ่งขึ้นด้วยระบบแบบกระจาย ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างบางส่วน
- เร่งการออกแบบยาตามโครงสร้างโดยการแสดงภาพแบบจำลองโมเลกุลในสามมิติ
- ลดเวลาการประมวลผลข้อมูลจีโนมเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเบื้องต้นเกี่ยวกับมะเร็ง โรคซิสติกไฟโบรซิส และโรคอัลไซเมอร์
- พัฒนาระบบอัจฉริยะที่ช่วยให้แพทย์วินิจฉัยผู้ป่วยด้วยการประมวลผลภาพที่ซับซ้อนจำนวนมาก เช่น MRI, X-ray และ CT scan
การวิจัยทางวิศวกรรม
วิศวกรสามารถจำลองแนวคิดทางฟิสิกส์และกลศาสตร์ที่ซับซ้อนบนระบบแบบกระจาย พวกเขาใช้การวิจัยนี้เพื่อปรับปรุงการออกแบบผลิตภัณฑ์ สร้างโครงสร้างที่ซับซ้อน และออกแบบยานพาหนะที่เร็วขึ้น ตัวอย่างบางส่วนเช่น
- การวิจัยพลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณจะศึกษาพฤติกรรมของของเหลวและนำแนวคิดเหล่านั้นไปใช้ในการออกแบบเครื่องบินและการแข่งรถ
- วิศวกรรมโดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วยต้องใช้เครื่องมือจำลองที่เน้นการประมวลผลเพื่อทดสอบวิศวกรรมโรงงาน อิเล็กทรอนิกส์ และสินค้าอุปโภคบริโภคใหม่
บริการทางการเงิน
บริษัทที่ให้บริการทางการเงินใช้ระบบแบบกระจายเพื่อทำการจำลองทางเศรษฐกิจด้วยความเร็วสูง ซึ่งประเมินความเสี่ยงของพอร์ต คาดการณ์การเคลื่อนไหวของตลาด และสนับสนุนการตัดสินใจทางการเงิน พวกเขาสามารถสร้างเว็บแอปพลิเคชันที่ใช้พลังของระบบแบบกระจายเพื่อทำสิ่งต่อไปนี้
- มอบเบี้ยประกันภัยเฉพาะบุคคลในราคาประหยัด
- ใช้ฐานข้อมูลแบบกระจายเพื่อรองรับธุรกรรมทางการเงินที่มีปริมาณมากได้อย่างปลอดภัย
- ตรวจสอบผู้ใช้และปกป้องลูกค้าจากการฉ้อโกง
พลังงานและสิ่งแวดล้อม
บริษัทพลังงานจำเป็นต้องวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อปรับปรุงการดำเนินงานและเปลี่ยนไปใช้โซลูชันที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมและยั่งยืน พวกเขาใช้ระบบแบบกระจายเพื่อวิเคราะห์ Data Stream ปริมาณมากจากเครือข่ายเซ็นเซอร์ขนาดใหญ่และอุปกรณ์อัจฉริยะอื่นๆ นี่คืองานบางอย่างที่พวกเขาอาจทำ
- การสตรีมและการรวมข้อมูลแผ่นดินไหวสำหรับการออกแบบโครงสร้างของโรงไฟฟ้า
- การตรวจสอบบ่อน้ำมันแบบเรียลไทม์สำหรับการจัดการความเสี่ยงเชิงรุก
สถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบกระจายมีประเภทใดบ้าง
ในการประมวลผลแบบกระจาย คุณออกแบบแอปพลิเคชันที่สามารถทำงานบนคอมพิวเตอร์หลายเครื่องแทนที่จะเป็นคอมพิวเตอร์เครื่องเดียว คุณทำได้โดยการออกแบบซอฟต์แวร์เพื่อให้คอมพิวเตอร์แต่ละเครื่องทำหน้าที่ต่างกันและสื่อสารเพื่อพัฒนาโซลูชันขั้นสุดท้าย สถาปัตยกรรมแบบกระจายมีสี่ประเภทหลัก
สถาปัตยกรรมไคลเอนต์ - เซิร์ฟเวอร์
ไคลเอ็นต์-เซิร์ฟเวอร์เป็นวิธีที่ใช้กันทั่วไปในการจัดซอฟต์แวร์บนระบบแบบกระจาย ฟังก์ชั่นแบ่งออกเป็นสองประเภท: ไคลเอนต์และเซิร์ฟเวอร์
ไคลเอ็นต์
ลูกค้ามีข้อมูลและความสามารถในการประมวลผลที่จำกัด แต่จะส่งคำขอไปยังเซิร์ฟเวอร์ซึ่งจัดการข้อมูลส่วนใหญ่และทรัพยากรอื่นๆ คุณสามารถส่งคำขอไปยังไคลเอนต์และจะสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ในนามของคุณ
เซิร์ฟเวอร์
คอมพิวเตอร์เซิร์ฟเวอร์ซิงโครไนซ์และจัดการการเข้าถึงทรัพยากร พวกเขาตอบสนองต่อคำขอของลูกค้าด้วยข้อมูลหรือข้อมูลสถานะ โดยปกติ เซิร์ฟเวอร์หนึ่งเครื่องสามารถจัดการคำขอจากหลายเครื่องได้
ประโยชน์และข้อจำกัด
สถาปัตยกรรมไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ให้ประโยชน์ของการรักษาความปลอดภัยและความสะดวกในการจัดการอย่างต่อเนื่อง คุณต้องมุ่งเน้นที่การรักษาความปลอดภัยคอมพิวเตอร์เซิร์ฟเวอร์เท่านั้น ในทำนองเดียวกัน การเปลี่ยนแปลงใดๆ กับระบบฐานข้อมูลจำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงในเซิร์ฟเวอร์เท่านั้น
ข้อจำกัดของสถาปัตยกรรมไคลเอ็นต์-เซิร์ฟเวอร์คือเซิร์ฟเวอร์อาจทำให้เกิดปัญหาคอขวดในการสื่อสาร โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเครื่องหลายเครื่องส่งคำขอพร้อมกัน
สถาปัตยกรรมสามชั้น
ในระบบแบบกระจายสามระดับ เครื่องไคลเอนต์ยังคงเป็นระดับแรกที่คุณเข้าถึง ในทางกลับกัน เครื่องเซิร์ฟเวอร์แบ่งออกเป็นสองประเภทเพิ่มเติม
เซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชัน
แอปพลิเคชันเซิร์ฟเวอร์ทำหน้าที่เป็นระดับกลางสำหรับการสื่อสาร ประกอบด้วยตรรกะของแอปพลิเคชันหรือฟังก์ชันหลักที่คุณออกแบบระบบแบบกระจาย
เซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูล
เซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลทำหน้าที่เป็นชั้นที่สามในการจัดเก็บและจัดการข้อมูล พวกเขามีหน้าที่รับผิดชอบในการดึงข้อมูลและความสอดคล้องกันของข้อมูล
การแบ่งความรับผิดชอบของเซิร์ฟเวอร์ทำให้ระบบกระจายสามระดับลดปัญหาคอขวดในการสื่อสารและปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผลแบบกระจาย
สถาปัตยกรรม N-tier
โมเดล N-tier ประกอบด้วยระบบไคลเอ็นต์-เซิร์ฟเวอร์หลายระบบที่สื่อสารกันเพื่อแก้ปัญหาเดียวกัน ระบบแบบกระจายที่ทันสมัยส่วนใหญ่ใช้สถาปัตยกรรมระดับ n โดยมีแอปพลิเคชันระดับองค์กรต่างๆ ทำงานร่วมกันเป็นระบบเดียวที่อยู่เบื้องหลัง
สถาปัตยกรรมแบบเพียร์ทูเพียร์
ระบบกระจายแบบเพียร์ทูเพียร์กำหนดความรับผิดชอบที่เท่าเทียมกันให้กับคอมพิวเตอร์ในเครือข่ายทั้งหมด ไม่มีการแบ่งแยกระหว่างคอมพิวเตอร์ไคลเอนต์และเซิร์ฟเวอร์ และคอมพิวเตอร์ทุกเครื่องสามารถทำหน้าที่รับผิดชอบทั้งหมดได้ สถาปัตยกรรมแบบเพียร์ทูเพียร์ได้รับความนิยมสำหรับการแชร์เนื้อหา การสตรีมไฟล์ และเครือข่ายบล็อคเชน
การประมวลผลแบบกระจายทำงานอย่างไร
การประมวลผลแบบกระจายทำงานโดยคอมพิวเตอร์ที่ส่งข้อความถึงกันภายในสถาปัตยกรรมระบบแบบกระจาย โปรโตคอลการสื่อสารหรือกฎสร้างการพึ่งพาระหว่างส่วนประกอบของระบบแบบกระจาย การพึ่งพาอาศัยกันนี้เรียกว่าการมีเพศสัมพันธ์และการมีเพศสัมพันธ์มีสองประเภทหลัก
การเชื่อมโยงแบบ Loose Coupling
การเชื่อมโยงแบบ Loose Coupling ส่วนประกอบจะถูกเชื่อมต่ออย่างเสาะเพื่อให้การเปลี่ยนแปลงกับส่วนประกอบหนึ่งไม่มีผลกับอีกส่วนประกอบหนึ่ง ตัวอย่างเช่น คอมพิวเตอร์ไคลเอนต์และเซิร์ฟเวอร์สามารถจับคู่กันอย่างหลวม ๆ ตามเวลา ข้อความจากไคลเอนต์จะถูกเพิ่มไปยังคิวของเซิร์ฟเวอร์ และไคลเอนต์สามารถดำเนินการฟังก์ชันอื่น ๆ ต่อไปได้จนกว่าเซิร์ฟเวอร์จะตอบสนองต่อข้อความนั้น
การเชื่อมโยงแบบ Tight Coupling
ระบบแบบกระจายที่มีประสิทธิภาพสูงมักใช้การเชื่อมโยงแบบ Tight Coupling โดยทั่วไปแล้วเครือข่ายท้องถิ่นที่รวดเร็วจะเชื่อมต่อคอมพิวเตอร์หลายเครื่อง ซึ่งสร้างคลัสเตอร์ ในการประมวลผลแบบคลัสเตอร์ คอมพิวเตอร์แต่ละเครื่องถูกตั้งค่าให้ทำงานเดียวกัน ระบบควบคุมส่วนกลางเรียกว่าคลัสเตอร์มิดเดิลแวร์ควบคุมและกำหนดเวลางานและประสานงานการสื่อสารระหว่างคอมพิวเตอร์เครื่องต่างๆ
การคำนวณแบบขนานคืออะไร
การคำนวณแบบขนานเป็นการคำนวณประเภทหนึ่งที่คอมพิวเตอร์หนึ่งเครื่องหรือคอมพิวเตอร์หลายเครื่องในเครือข่ายทำการคำนวณหรือดำเนินการหลายอย่างพร้อมกัน แม้ว่าคำว่าการประมวลผลแบบขนานและการประมวลผลแบบกระจายมักจะใช้สลับกันได้ แต่ก็มีความแตกต่างกันบ้าง
การประมวลผลแบบขนานกับการประมวลผลแบบกระจาย
การประมวลผลแบบขนานเป็นรูปแบบการประมวลผลแบบกระจายคู่ที่แนบแน่นเป็นพิเศษ ในการประมวลผลแบบขนาน โปรเซสเซอร์ทั้งหมดสามารถเข้าถึงหน่วยความจำที่ใช้ร่วมกันเพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างกัน ในทางกลับกัน ในการประมวลผลแบบกระจาย โปรเซสเซอร์แต่ละตัวมีหน่วยความจำส่วนตัว (หน่วยความจำแบบกระจาย) โปรเซสเซอร์ใช้การส่งข้อความเพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูล
การประมวลผลแบบตารางคืออะไร
ในการประมวลผลแบบตาราง เครือข่ายคอมพิวเตอร์แบบกระจายตามภูมิศาสตร์จะทำงานร่วมกันเพื่อทำงานทั่วไป คุณลักษณะหนึ่งของตารางแบบกระจายคือคุณสามารถสร้างได้จากทรัพยากรการคำนวณที่เป็นของบุคคลหรือองค์กรหลายราย
การประมวลผลแบบตารางเทียบกับการประมวลผลแบบกระจาย
การประมวลผลแบบตารางคือการประมวลผลแบบกระจายที่มีสเกลสูง ซึ่งเน้นประสิทธิภาพและการประสานงานระหว่างเครือข่ายต่างๆ ภายในแต่ละตารางทำหน้าที่เหมือนระบบคอมพิวเตอร์ที่เชื่อมต่อกันอย่างแน่นหนา อย่างไรก็ตาม ภายนอก ตารางจะเชื่อมต่อกันอย่างหลวมๆ มากกว่า เครือข่ายตารางแต่ละเครือข่ายทำหน้าที่แยกกันและสื่อสารผลลัพธ์ไปยังกริดอื่น
คอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงของ AWS คืออะไร
ด้วย AWS High-Performance Computing (HPC) คุณสามารถเร่งสร้างนวัตกรรมด้วยเครือข่ายที่รวดเร็วและโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลแบบกระจายที่แทบไม่จำกัด ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้บริการเหล่านี้
- Amazon Elastic Cloud Compute (EC2) เพื่อรองรับเวิร์กโหลดแทบทุกประเภทด้วยความสามารถในการประมวลผลที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้
- AWS Batch เพื่อปรับขนาดงานการประมวลผลหลายแสนรายการทั่วทั้งบริการประมวลผลของ AWS
- AWS ParallelCluster เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมการประมวลผล HPC และคลัสเตอร์ HPC อย่างรวดเร็ว
เริ่มต้นใช้งานการประมวลผลแบบกระจายบน AWS โดยสร้างบัญชีฟรีวันนี้
ขั้นตอนถัดไปของการประมวลผลแบบกระจายบน AWS
