So verstehen Sie, was ein Cluster ist

Viele nutzen ihren Computer hauptsächlich zum Abrufen von E-Mails, zum Surfen in sozialen Medien und für einfache Büroarbeiten. Für diese Aufgaben braucht man kein besonders leistungsstarkes Gerät. Ein leichtes, dünnes und leichtes Notebook bewältigt diese Aufgaben in der Regel problemlos. Diese Geräte sind oft mit stromsparenden Prozessoren ausgestattet, die nicht einmal einen Lüfter benötigen, da sie selbst ausreichend kühl bleiben. Sobald Sie jedoch anspruchsvollere Aufgaben übernehmen – beispielsweise Gaming, Rendering oder umfangreiche Datenverarbeitung – benötigen Sie robustere Hardware. Dann spielen Geräuschentwicklung, Kühlung und Rechenleistung eine viel größere Rolle.

Gaming-PCs sind ein gutes Beispiel. Sie verfügen in der Regel über verstärkte Kühlsysteme für CPU und GPU, da sie enorme Wärme erzeugen und zusätzlichen Luftstrom benötigen. Andere Aufgaben, wie Medienbearbeitung oder wissenschaftliche Simulationen, erfordern noch mehr Rechenleistung – manchmal mehr, als bequem in ein Standard-PC-Gehäuse passt. Um diese Schwerstarbeit zu bewältigen, gibt es verschiedene Möglichkeiten: Entweder man verbindet mehrere Hochleistungsrechner zu einem Cluster, verteilt Aufgaben per Grid-Computing auf verschiedene Rechner oder man setzt komplett auf einen Supercomputer – letzteres ist allerdings weder günstig noch einfach einzurichten.

Supercomputer sind wahnsinnig teuer und benötigen spezielle Konfigurationen. Einen solchen Computer von Grund auf neu zu bauen, kostet eine Menge Geld, und oft läuft auf ihnen maßgeschneiderte Software, um ihre Leistung zu optimieren. Außerdem sind sie nicht gerade upgradefreundlich – da alles eng miteinander verzahnt ist, erfordert ein Hardware-Upgrade viel Planung und in der Regel den Neuaufbau von Teilen. Grid-Computing ist eine günstigere Alternative, funktioniert aber nur dann gut, wenn sich die Arbeitslast gut auf mehrere Rechner verteilen lässt. Beispielsweise reicht die Kombination mehrerer leichter Laptops für anspruchsvolle Berechnungen nicht aus – sie eignet sich eher für spezielle Aufgaben wie die wissenschaftliche Datenverarbeitung oder verteiltes Rendering. Für kleinere Aufgaben sind sie gut geeignet, die Leistung wird aber durch den langsamsten Rechner im Netzwerk begrenzt.

Clusterbildung im Mittelfeld

Hier wird Cluster-Computing interessant. Ein Computercluster besteht im Grunde aus einer Reihe von Standardcomputern, die über schnelle Netzwerkverbindungen miteinander verbunden und als eine Einheit verwaltet werden. Das System ist äußerst flexibel: Sie können bei steigendem Rechenbedarf weitere Computer hinzufügen oder einige für Wartungsarbeiten offline nehmen, ohne dass der gesamte Rechner ausfällt. Fällt ein Knoten aus, arbeiten die anderen weiter – eine gewisse Fehlertoleranz ist also gegeben. Eine Management-Suite ist zwar keine Zauberei, erleichtert aber die Überwachung des gesamten Clusters erheblich. Sie können Aufgaben parallel ausführen, die Arbeitslastverteilung optimieren und sogar einzelne Maschinen im Laufe der Zeit aktualisieren – Sie müssen nicht alles auf einmal ersetzen.

In einem Setup, das ich gesehen habe, wurde ein lokaler Cluster aus Standard-Desktops aufgebaut, mit einem Management-Dashboard, das eine einfache Überwachung von Leistung und Lastverteilung ermöglichte. Natürlich löst das nicht alle Probleme – manche Aufgaben lassen sich einfach nicht perfekt aufteilen. Insgesamt bietet es aber ein recht gutes Verhältnis von Kosten und Leistung. Und das Beste daran? Sie benötigen keine ausgefallene, spezielle Hardware. Nur normale Computer, vielleicht ein paar günstige Server und einen Ethernet-Switch. Sie können klein anfangen und schrittweise skalieren, indem Sie bei Bedarf weitere Knoten hinzufügen. Das hält die Anfangskosten überschaubar und ermöglicht flexible Upgrades. Wenn Sie besonders ehrgeizig sind, kann der Kauf neuerer Hardware und die Integration dieser Hardware einen Schub geben. Letztendlich lohnen sich ältere Modelle jedoch möglicherweise nicht mehr – sie sind weniger energieeffizient und langsamer.

Wofür werden Cluster verwendet?

Cluster eignen sich nicht nur für verrückte wissenschaftliche Aufgaben; sie sind für alle möglichen Projekte äußerst praktisch. Beispielsweise könnte man einen kleinen Raspberry-Pi-Cluster einrichten, um einen einfachen Web- oder Dateiserver zu betreiben. Größere Systeme sind in Rechenzentren für die Verarbeitung großer Datenmengen oder für die wissenschaftliche Forschung üblich – etwa für Klimamodellierung oder physikalische Simulationen. Manchmal werden auch Renderfarmen mit mehreren Desktops aufgebaut, die gemeinsam 3D-Rendering-Aufgaben durchführen. Einige der schnellsten Supercomputer der Welt, wie der japanische K-Computer, sind im Grunde riesige Cluster. Sie sind darauf ausgelegt, komplexe Berechnungen schneller durchzuführen, als es eine einzelne Maschine je könnte.

Zusammenfassung

Letztendlich ist Clustering eine vielseitige Möglichkeit, die Rechenleistung zu steigern, ohne das Budget eines vollwertigen Supercomputers zu sprengen. Es bietet gute Skalierbarkeit, eine gewisse Fehlertoleranz und einfachere Upgrades – und Sie benötigen keine extrem teure Hardware für den Einstieg. Allerdings ist nicht alles perfekt – die Parallelisierung von Aufgaben kann knifflig sein, und nicht alle Workloads sind geeignet. Wenn Sie jedoch mehr Leistung aus Ihrer vorhandenen Hardware herausholen möchten oder eine flexible, kostengünstige Lösung suchen, könnte Clustering die richtige Wahl sein.

Zusammenfassung

• Clustering verbindet mehrere Computer, sodass sie als ein einziger agieren
• Kostengünstiger als Supercomputer, einfacher aufzurüsten
• Ideal für skalierbare, fehlertolerante Verarbeitung
• Funktioniert gut für bestimmte Aufgaben wie Datenverarbeitung, Rendering oder wissenschaftliche Simulationen
• Als Hardware können Standard-PCs oder Server verwendet werden – keine spezielle Ausrüstung erforderlich

Hoffentlich hilft dies jemandem, besser zu verstehen, was Cluster-Computing wirklich ist und wie es in Ihren Arbeitsablauf passen könnte. Es ist kein Allheilmittel, aber es ist eine ziemlich gute Möglichkeit, das Potenzial Ihrer Hardware zu erweitern, ohne die Bank zu sprengen.