クラスターとは何かを理解する方法

多くの人は、コンピューターを主にメールのチェック、ソーシャルメディアの閲覧、基本的なオフィスワークに使用しています。そのような作業負荷であれば、高性能なマシンは必要ありません。軽量で薄型のノートパソコンでも、通常はそれほど苦労することなくこれらのタスクをこなすことができます。これらのデバイスには、ファンさえ必要としない低消費電力のプロセッサが搭載されていることが多く、それ自体で十分に冷却されます。しかし、ゲーム、レンダリング、大量のデータ処理など、より要求の厳しい領域に取り組む場合は、より堅牢なハードウェアが必要になります。そうなると、静音性、冷却性能、そして処理能力が、より重要になります。

ゲーミングPCが良い例です。CPUとGPUは大量の熱を放出するため、追加のエアフローが必要となるため、通常、強化された冷却システムを備えています。メディア編集や科学シミュレーションなどのタスクでは、さらに高度な処理能力が求められ、標準的なPCケースに収まらないこともあります。このような高負荷の処理には、複数の高性能コンピューターをクラスターに接続する、グリッドコンピューティングを使用して複数のマシンにタスクを分散させる、あるいはスーパーコンピューターを全面的に導入するといった方法があります。ただし、スーパーコンピューターは必ずしも安価ではなく、導入も容易ではありません。

スーパーコンピューターは非常に高価で、特殊な設定が必要です。ゼロから構築するには莫大な費用がかかり、パフォーマンスを最適化するためにカスタムソフトウェアを実行することも少なくありません。さらに、すべてが緊密に統合されているため、ハードウェアのアップグレードには綿密な計画と、多くの場合は部品の再構築が必要になります。グリッドコンピューティングはより安価な代替手段ですが、ワークロードを複数のマシンにうまく分割できる場合にのみ効果的に機能します。例えば、軽量のラップトップを複数台接続しても、高負荷の計算には不十分です。科学データの処理や分散レンダリングなどの特定のタスクに適しています。小規模なジョブには適していますが、パフォーマンスはネットワーク上で最も遅いマシンによって制限されます。

中間地点でのクラスタリング

クラスタコンピューティングが興味深いのは、まさにこの点です。基本的に、コンピュータクラスタとは、高速ネットワーク接続を介して接続された複数の通常のコンピュータを1つのユニットとして管理するものです。これは非常に柔軟な構成で、処理能力の増大に合わせてコンピュータを追加したり、メンテナンスのために一部のコンピュータをオフラインにしてもすべてを停止させる必要はありません。さらに、1つのノードがクラッシュしても残りのノードは動作を継続するため、ある程度のフォールトトレランスが組み込まれています。管理スイートは魔法ではありませんが、クラスタ全体の管理をはるかに容易にします。タスクを並列実行したり、ワークロードの分散を最適化したり、個々のマシンを段階的にアップグレードしたりすることも可能です。すべてを一度に交換する必要はありません。

私が目にしたあるセットアップでは、標準的なデスクトップでローカルクラスターが構築され、管理ダッシュボードによってパフォーマンスと負荷分散を容易に監視できるようになっていました。もちろん、これですべての問題が解決するわけではありません。ジョブによっては完全に分割できない場合もあります。しかし、全体としてはコストとパワーのバランスがかなり取れています。何より嬉しいのは、高価な専用ハードウェアは必要ないということです。普通のコンピューター、安価なサーバー、そしてイーサネットスイッチがあれば十分です。小規模から始めて、必要に応じてノードを追加することで徐々にスケールアップできるため、初期コストを抑えつつ、柔軟にアップグレードできます。さらに意欲的な場合は、新しいハードウェアを購入して組み合わせることでパフォーマンスが向上する可能性がありますが、最終的には古いモデルはエネルギー効率が低く、速度も遅くなるため、維持する価値がなくなるかもしれません。

クラスターは何に使用されますか?

クラスターは、高度な科学技術のためだけのものではありません。あらゆるプロジェクトに非常に便利です。例えば、小規模なRaspberry Piクラスターを構築して、基本的なWebサーバーやファイルサーバーを稼働させることができます。大規模なクラスターは、ビッグデータ処理や科学研究（気候モデリングや物理シミュレーションなど）を行うデータセンターでよく使用されます。3Dレンダリングタスクのために、少数のデスクトップを連携させてレンダーファームを構築する人もいます。日本の「京」のような世界最速のスーパーコンピュータの中には、基本的に大規模なクラスターであるものもあります。これらは、単一のマシンでは到底不可能なほど高速に複雑な計算を処理できるように設計されているのです。

まとめ

結局のところ、クラスタリングは、本格的なスーパーコンピュータに多額の予算をかけることなく、処理能力をスケールアップできる非常に汎用的な方法です。優れたスケーラビリティ、ある程度のフォールトトレランス、そして容易なアップグレードを提供し、さらに、始めるのに超高価な機器は必要ありません。ただし、すべてが完璧というわけではありません。タスクの並列化は難しい場合があり、すべてのワークロードが適しているわけではありません。しかし、既存のハードウェアの性能を最大限に引き出したい場合や、柔軟で費用対効果の高いソリューションを求めている場合は、クラスタリングが最適な選択肢となるかもしれません。

まとめ

• クラスタリングは複数のコンピュータを接続して1つのコンピュータとして動作させる
• スーパーコンピュータに比べてコスト効率が高く、アップグレードも容易
• スケーラブルでフォールトトレラントな処理に最適
• データ処理、レンダリング、科学的シミュレーションなどの特定のタスクに適しています
• ハードウェアは標準的なPCやサーバーで、特別な機器は必要ありません。

この記事が、クラスタコンピューティングの本質と、それがあなたのワークフローにどのように適合するかを理解する助けになれば幸いです。魔法の薬ではありませんが、多額の費用をかけずにハードウェアの潜在能力を最大限に引き出す、非常に優れた方法です。