Le clustering en informatique : guide pratique

Publié le : 26 juillet 20216 mins de lecture

Actuellement, le nombre d’utilisateurs s’évoluent au fur et à mesure, dont le serveur commence à acquérir un nombre important de requêtes sur les moteurs de recherche et le temps de réexamination commence à se diminuer. Cependant, les différents utilisateurs s’aperçoivent des certaines lenteurs au niveau du serveur, car ce dernier n’arrive plus à répondre efficacement aux quantités des requêtes reçues. Du coup, le serveur finit de temps en temps par s’exploser et l’application deviendra inaccessible. Pour cela, il faut une solution efficace qui garantira l’évolutivité et la disponibilité, c’est le clustering en informatique.

Le clustering : Qu’est-ce que c’est ?

Le clustering est une technique d’analyse statistique appliquée pour organiser les données brutes en silos homogènes. Au sein de chaque cluster, les données sont réunies en fonction des caractéristiques communes. En outre, l’outil d’ordonnancement est un algorithme qui permet de mesurer la proximité entre les éléments selon des critères définis. Afin d’établir l’équilibre, le clustering minimise l’inertie au sein de la classe et maximise l’inertie entre les sous-groupes afin de bien les distinguer. Notamment, l’objectif peut être de hiérarchiser ou de diffuser les données. En français, on utilise généralement le terme de regroupement ou d’expression de partitions de données. Ainsi, il existe deux usages principaux des clusters :

1. Les clusters de calcul (qui permettent d’ordonner une charge de travail dans le plus grand nombre de serveurs dans le but d’appliquer la performance cumulée des nœuds).

2. Les clusters de haute disponibilité (qui permettent de classer une charge de travail dans un grand nombre de serveurs et d’attester que la tâche sera accomplie en cas de défaillance d’un des nœuds).

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Les différentes utilisations du clustering en informatique 

Généralement, le clustering est utilisé pour fractionner ou classer la base de données (par exemple, pour trier les données des clients par âge) ou bien pour aider à déterminer des sous-ensembles de données qui sont douteux après l’analyse initiale. En effet, le partitionnement de données est certainement une forme de clustering, prenons l’exemple de l’unité de stockage de fichiers dans un disque dur. Ainsi, chaque fichier consomme un ou plusieurs clusters de stockage répartis sur le disque. Lorsque les utilisateurs lisent un fichier, ils obtiennent le fichier intégral sans savoir sur quel cluster il est stocké.

Cependant, la communauté scientifique utilise des clusters pour mettre à jour les données et réaliser un calcul haute performance. Elle applique jusqu’à 5 types de clusters pour analyser, comparer, interpréter et contraster les données. Les images spatiales compactent également les données sur chacune des images (forêt, ville, etc.), en les gérant sous forme de cluster informatique afin de pouvoir réduire la taille des fichiers.

Cluster de serveurs : Quels sont les avantages ?

L’avantage d’un cluster de serveurs est qu’il offre une haute disponibilité et parfois également des fonctions d’équilibrage de charge et de calcul semblable. Les clusters peuvent également étendre et gérer plus facilement les ressources (processeurs, disques durs, RAM, bande fréquentée réseau, etc.). Lorsqu’une erreur se produit sur un ordinateur du cluster, les ressources sont réorientées et la charge de travail (ou workload) est réaffectée à un certain ordinateur du cluster. Par conséquent, le cluster garantit un accès continu aux ressources importantes basées sur le serveur. D’une manière générale, les clusters de serveurs surmontent les limitations des ordinateurs et offrent une gestion complète. Ils ont également l’avantage d’être à bas prix. En optant à ces systèmes, s’investir dans des serveurs multiprocesseurs ne serait plus nécessaire. Il suffit tout simplement d’acheter de systèmes minimes et de les lier les uns aux autres selon vos besoins. De ce fait, les clusters informatiques offrent ainsi une très grande flexibilité.

Quels sont les différents types d’architecture cluster ?

Il existe nombreux types d’architectures de cluster : à une unique couche, deux couches et à plusieurs couches (multicouches). Ces infrastructures reposent sur différentes possibilités de regroupement de couches distinctes : couche web, couche application entreprise, couche objet et couche présentation. Par ailleurs, le choix de l’architecture d’application d’entreprise dépend notamment du type d’application et du modèle d’utilisation. Notamment, les clusters à une seule couche sont considérés comme l’architecture la plus basique et la plus simple. Chaque ordinateur exécute toutes les diverses couches en même temps et l’équilibreur de charge répartit les requêtes entre les divers serveurs du cluster ou grappe. Par conséquent, l’architecture est facile à gérer et à étendre. Cependant, la charge sur le serveur peut être inégale, entraînant un abaissement des performances. Par conséquent, ce genre d’architecture est rarement utilisé dans les applications d’entreprise. Pour le cas d’un cluster à deux couches, les 3 couches basiques sont assemblées en 2 couches logiques. La présentation et les couches web sont effectuées sur des distincts ordinateurs se trouvant au sein d’un cluster du serveur web. Pour le cas d’un cluster multicouche, c’est l’architecture la plus compliquée, mais par contre elle offre un plus haut niveau de disponibilité. Elle donne 3 niveaux d’équilibrage de charge, et elle est parfaite pour les diverses applications.

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