การประมวลผลแบบตารางคืออะไร
การประมวลผลแบบกริดคือ โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่รวมทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่กระจายอยู่ตามตำแหน่งที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ต่างๆ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายร่วมกัน ทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้ทั้งหมดบนคอมพิวเตอร์หลายเครื่องจะถูกรวมเข้าด้วยกันและทำให้พร้อมใช้งานสำหรับงานเดียว องค์กรใช้การประมวลผลแบบกริดเพื่อดำเนินงานขนาดใหญ่หรือแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน ซึ่งทำได้ยากด้วยคอมพิวเตอร์เครื่องเดียว
ตัวอย่างเช่น นักอุตุนิยมวิทยาใช้การประมวลผลแบบกริดสำหรับการสร้างแบบจำลองสภาพอากาศ การสร้างแบบจำลองสภาพอากาศเป็นปัญหาที่ต้องใช้การประมวลผลมหาศาล ซึ่งจำเป็นต้องมีการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน การประมวลผลข้อมูลสภาพอากาศจำนวนมหาศาลบนคอมพิวเตอร์เครื่องเดียวนั้นช้าและใช้เวลานาน นั่นเป็นเหตุผลที่นักอุตุนิยมวิทยาดำเนินการวิเคราะห์โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลแบบกริดที่กระจายอยู่ตามภูมิศาสตร์และรวมผลลัพธ์เข้าด้วยกัน
เหตุใดการประมวลผลแบบตารางจึงมีความสำคัญ
องค์กรใช้การประมวลผลแบบตารางด้วยเหตุผลหลายประการ
ประสิทธิภาพ
ด้วยการประมวลผลแบบตาราง คุณสามารถแบ่งงานขนาดใหญ่และซับซ้อนออกเป็นงานย่อยได้หลายงาน คอมพิวเตอร์หลายเครื่องสามารถทำงานย่อยพร้อมกันได้ ทำให้การประมวลผลแบบตารางเป็นโซลูชันการคำนวณที่มีประสิทธิภาพ
ค่าใช้จ่าย
การประมวลผลแบบตารางทำงานร่วมกับฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่ ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถใช้คอมพิวเตอร์ที่มีอยู่ซ้ำได้ แล้วยังสามารถบันทึกค่าใช้จ่ายในขณะที่เข้าถึงทรัพยากรการคำนวณส่วนเกินได้ด้วย ทั้งยังสามารถเข้าถึงทรัพยากรจากระบบคลาวด์ได้อย่างคุ้มค่า
ความยืดหยุ่น
การประมวลผลแบบตารางไม่ได้จำกัดเฉพาะอาคารหรือสถานที่เฉพาะ คุณสามารถตั้งค่าเครือข่ายการประมวลผลแบบตารางที่ครอบคลุมหลายภูมิภาคได้ ซึ่งช่วยให้นักวิจัยในประเทศต่างๆ สามารถทำงานร่วมกันได้โดยใช้ความสามารถในการคำนวณระดับสูงเหมือนกัน
กรณีการใช้งานของการประมวลผลแบบตารางมีอะไรบ้าง
ต่อไปนี้คือการใช้งานทั่วไปของการประมวลผลแบบตาราง
บริการทางการเงิน
สถาบันการเงินใช้การประมวลผลแบบตารางในการแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการบริหารความเสี่ยงเป็นหลัก ด้วยการควบคุมพลังการประมวลผลแบบรวมในตาราง สิ่งเหล่านี้สามารถย่นระยะเวลาของการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงพอร์ตโฟลิโอในตลาดที่ผันผวนได้
การเล่นเกม
อุตสาหกรรมเกมใช้การประมวลผลแบบตารางเพื่อจัดหาทรัพยากรการคำนวณเพิ่มเติมสำหรับนักพัฒนาเกม ระบบการประมวลผลแบบตารางแบ่งงานขนาดใหญ่ เช่น การสร้างการออกแบบในเกม และจัดสรรให้กับหลายเครื่อง ส่งผลให้นักพัฒนาเกมตอบสนองได้เร็วขึ้น
ความบันเทิง
ภาพยนตร์บางเรื่องมีเอฟเฟกต์พิเศษที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้คอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงในการสร้าง นักออกแบบเอฟเฟกต์พิเศษใช้การประมวลผลแบบตารางเพื่อเร่งไทม์ไลน์การผลิต พวกเขามีซอฟต์แวร์ที่รองรับตารางซึ่งใช้ทรัพยากรการประมวลผลร่วมกันเพื่อแสดงกราฟิกเอฟเฟกต์พิเศษ
วิศวกรรม
วิศวกรใช้การประมวลผลแบบตารางเพื่อทำการจำลอง สร้างแบบจำลอง และวิเคราะห์การออกแบบ โดยเรียกใช้แอปพลิเคชันพิเศษพร้อมกันหลายเครื่องเพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล ตัวอย่างเช่น วิศวกรใช้การประมวลผลแบบตารางเพื่อลดระยะเวลาของการจำลองแบบมอนติคาร์โล ซึ่งเป็นกระบวนการของซอฟต์แวร์ที่ใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์ในอนาคต
ส่วนประกอบในการประมวลผลแบบตารางมีอะไรบ้าง
ในการประมวลผลแบบตาราง เครือข่ายคอมพิวเตอร์ทำงานร่วมกันเพื่อทำงานเดียวกัน ต่อไปนี้เป็นส่วนประกอบของเครือข่ายการประมวลผลแบบตาราง
โหนด
คอมพิวเตอร์หรือเซิร์ฟเวอร์บนเครือข่ายการประมวลผลแบบตารางเรียกว่าโหนด แต่ละโหนดมีทรัพยากรการประมวลผลที่ไม่ได้ใช้งาน เช่น CPU หน่วยความจำ และพื้นที่เก็บข้อมูลไปยังเครือข่ายตาราง ในเวลาเดียวกัน คุณยังสามารถใช้โหนดเพื่อทำงานอื่นๆ ที่ไม่เกี่ยวข้องได้อีกด้วย ไม่มีการจำกัดจำนวนโหนดในการประมวลผลแบบตาราง โหนดมีสามประเภทหลัก ได้แก่ โหนดควบคุม โหนดผู้ให้บริการ และโหนดผู้ใช้
มิดเดิลแวร์แบบตาราง
มิดเดิลแวร์แบบตารางเป็นแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์เฉพาะที่เชื่อมต่อทรัพยากรการประมวลผลในการทำงานของตารางกับแอปพลิเคชันระดับสูง ตัวอย่างเช่น จะจัดการคำขอของคุณสำหรับพลังการประมวลผลเพิ่มเติมจากระบบการประมวลผลแบบตาราง
ซึ่งจะควบคุมการแบ่งปันผู้ใช้ของทรัพยากรที่มีอยู่เพื่อป้องกันไม่ให้การประมวลผลแบบตารางล้นหลาม มิดเดิลแวร์แบบตารางยังให้การรักษาความปลอดภัยเพื่อป้องกันการใช้ทรัพยากรในทางที่ผิดในการประมวลผลแบบตารางอีกด้วย
สถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบตาราง
สถาปัตยกรรมแบบตารางแสดงถึงโครงสร้างภายในของการประมวลผลแบบตาราง ชั้นต่อไปนี้มีอยู่ทั่วไปในโหนดแบบตาราง
- ชั้นบนสุดประกอบด้วยแอปพลิเคชันระดับสูง เช่น แอปพลิเคชันสำหรับสร้างแบบจำลองการคาดการณ์
- ชั้นที่สอง หรือที่เรียกว่ามิดเดิลแวร์ จะจัดการและจัดสรรทรัพยากรที่แอปพลิเคชันร้องขอ
- ชั้นที่สามประกอบด้วยทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่มีอยู่ เช่น CPU หน่วยความจำ และพื้นที่เก็บข้อมูล
- ชั้นล่างช่วยให้คอมพิวเตอร์เชื่อมต่อกับเครือข่ายการประมวลผลแบบตาราง
การประมวลผลแบบตารางทำงานอย่างไร
โหนดตารางและมิดเดิลแวร์ทำงานร่วมกันเพื่อสร้างการประมวลผลแบบตาราง ในการดำเนินการแบบตาราง โหนดตารางสามประเภทหลักจะทำหน้าที่สามบทบาทที่แตกต่างกัน
โหนดผู้ใช้งาน
โหนดผู้ใช้คือคอมพิวเตอร์ที่ต้องการทรัพยากรที่ใช้ร่วมกันโดยคอมพิวเตอร์เครื่องอื่นในการประมวลผลแบบตาราง เมื่อโหนดผู้ใช้ต้องการทรัพยากรเพิ่มเติม คำขอจะผ่านมิดเดิลแวร์และถูกส่งไปยังโหนดอื่นบนระบบการประมวลผลแบบตาราง
โหนดผู้ให้บริการ
ในการประมวลผลแบบตาราง โหนดมักจะสลับระหว่างบทบาทของผู้ใช้และผู้ให้บริการได้
โหนดผู้ให้บริการคือคอมพิวเตอร์ที่ใช้ทรัพยากรร่วมกันสำหรับการประมวลผลแบบตาราง เมื่อเครื่องของผู้ให้บริการได้รับคำขอทรัพยากร พวกเขาจะทำงานย่อยสำหรับโหนดผู้ใช้ เช่น การคาดการณ์ราคาหุ้นสำหรับตลาดต่างๆ เมื่อสิ้นสุดกระบวนการ มิดเดิลแวร์จะเก็บและรวบรวมผลลัพธ์ทั้งหมดเพื่อรับการคาดการณ์ทั่วโลก
โหนดควบคุม
โหนดควบคุมดูแลเครือข่ายและจัดการการจัดสรรทรัพยากรการประมวลผลแบบตาราง มิดเดิลแวร์ทำงานบนโหนดควบคุม เมื่อโหนดผู้ใช้ร้องขอทรัพยากร มิดเดิลแวร์จะตรวจสอบทรัพยากรที่มีอยู่และมอบหมายงานให้กับโหนดผู้ให้บริการเฉพาะ
การประมวลผลแบบตารางมีกี่ประเภท
การคำนวณแบบตารางโดยทั่วไปจะจำแนกได้ดังนี้
ตารางคำนวณ
ตารางการคำนวณประกอบด้วยคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูง ช่วยให้นักวิจัยสามารถใช้พลังการคำนวณแบบรวมของคอมพิวเตอร์ได้ นักวิจัยใช้การประมวลผลตารางคำนวณเพื่อทำงานที่ใช้ทรัพยากรมาก เช่น การจำลองทางคณิตศาสตร์
ตารางการกำจัด
แม้ว่าจะคล้ายกับตารางการคำนวณ แต่ตารางการกำจัดของ CPU มีคอมพิวเตอร์ทั่วไปหลายเครื่อง คำว่า การกำจัด อธิบายกระบวนการค้นหาทรัพยากรการคำนวณที่มีอยู่ในเครือข่ายของคอมพิวเตอร์ทั่วไป ในขณะที่ผู้ใช้เครือข่ายรายอื่นเข้าถึงคอมพิวเตอร์สำหรับงานที่ไม่เกี่ยวกับตาราง ซอฟต์แวร์แบบตารางจะใช้โหนดเหล่านี้เมื่อว่าง ตารางการกำจัดรู้จักกันในชื่อว่า CPU Scavenging หรือ Cycle Scavenging
ตารางข้อมูล
ตารางข้อมูลคือเครือข่ายการประมวลผลแบบตารางที่เชื่อมต่อกับคอมพิวเตอร์หลายเครื่องเพื่อให้มีความจุ Data Storage (พื้นที่เก็บข้อมูล) ขนาดใหญ่ สามารถเข้าถึงข้อมูลที่เก็บไว้ได้เหมือนกับบนเครื่องเฉพาะของคุณโดยไม่ต้องกังวลกับตำแหน่งทางกายภาพของข้อมูลบนตาราง
การประมวลผลแบบกระจายคืออะไร
การประมวลผลแบบกระจายหมายถึงระบบการประมวลผลที่มีการแชร์ส่วนประกอบซอฟต์แวร์ระหว่างกลุ่มของคอมพิวเตอร์ในเครือข่าย อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้ที่ใช้ซอฟต์แวร์จะเห็นอินเทอร์เฟซเดียวที่สอดคล้องกัน ตัวอย่างเช่น เครื่องมือค้นหาเว็บเป็นระบบการประมวลผลแบบกระจาย ช่วยให้คุณค้นหาเว็บไซต์ที่ต้องการได้โดยส่งคำขอไปยังหลายเซิร์ฟเวอร์
การประมวลผลแบบกระจายเทียบกับการประมวลผลแบบตาราง
การประมวลผลแบบกระจายมีจุดหมายเพื่อให้บรรลุเป้าหมายเดียวในเวลาใดก็ได้ ในทางตรงกันข้าม การประมวลผลแบบตารางไม่ได้ทำงานร่วมกันแต่จัดสรรทรัพยากรบนเครือข่ายสำหรับงานย่อยที่เกี่ยวข้องกันหลายงาน เครือข่ายการประมวลผลแบบตารางอาจประกอบด้วยระบบการประมวลผลแบบกระจายหลายระบบ
การประมวลผลคลัสเตอร์คืออะไร
การประมวลผลแบบคลัสเตอร์อธิบายระบบเครือข่ายที่ประกอบด้วยคอมพิวเตอร์รูปแบบเดียวกัน คอมพิวเตอร์แบบเดียวกันมีฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เหมือนกัน คุณสามารถเชื่อมต่อกับเครือข่ายท้องถิ่นความเร็วสูงเพื่อสร้างคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ที่ทำงานในลักษณะเดียวกันได้ เซิร์ฟเวอร์ส่วนกลางควบคุมและประสานงานเครื่อง
การประมวลผลแบบคลัสเตอร์เทียบกับการประมวลผลแบบตาราง
การประมวลผลแบบคลัสเตอร์มีฮาร์ดแวร์ งาน และโครงสร้างการควบคุมที่เข้มงวดและเฉพาะเจาะจง ในขณะเดียวกัน การประมวลผลแบบตารางนั้นมีความยืดหยุ่นในแง่ของการแบ่งปันทรัพยากร คอมพิวเตอร์บนเครือข่ายแบบตารางทำงานอย่างอิสระและไม่จำเป็นต้องแบ่งปันทรัพยากร ซึ่งมีตัวจัดการทรัพยากรที่แบ่งปันทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้ระหว่างรันไทม์
AWS HPC ทำงานให้การประมวลผลแบบตารางอย่างไร
การประมวลผลประสิทธิภาพสูง (HPC) บน AWS เป็นชุดผลิตภัณฑ์และบริการที่คุณสามารถใช้เพื่อก้าวข้ามขีดจำกัดของการประมวลผลแบบเดิม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของพลังการประมวลผล เครือข่าย และการจัดการระบบไฟล์ ตัวอย่างเช่น สามารถลดเวลาในการประมวลผลข้อมูลและทำการวิจัยเชิงลึกได้โดยใช้บริการเหล่านี้
- Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) จัดเก็บเวิร์กโหลดบนสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์ที่ปลอดภัย เพิ่มทรัพยากรได้ และประสิทธิภาพสูง
- กำหนดการ AWS Batch และเพิ่มทรัพยากรเวิร์กโหลดการประมวลผลนับพันรายการในบริการต่างๆ ของ AWS
- Amazon FSx สำหรับ Lustre ประมวลผลชุดข้อมูลปริมาณมหาศาลในทุกขนาดตามความต้องการด้วยระบบไฟล์ประสิทธิภาพสูงที่มีเวลาแฝงต่ำกว่าระดับมิลลิวินาที
เริ่มต้นใช้งานการประมวลผลแบบตารางบน AWS โดยสร้างบัญชีฟรีวันนี้
