Кластерная система
Cтраница 1
Кластерная система образуется из модулей, объединенных системой связи или разделяемыми устройствами внешней памяти, например, дисковыми массивами. В настоящее время для образования кластерных систем используются либо специализированные фирменные средства ( например, MEMORY CHANNEL фирмы DEC, AWS фирмы NCR), либо универсальные локальные и глобальные сети, такие как Ethernet, FDDI ( Fiber Distributed Data Interface), и другие сети, например, с протоколами TCP / IP ( Transmission Control Protocol / Internet Protocol), либо дисковые массивы с высокоскоростными широкими двойными ( Wide / Fast) и квадро PCI SCSI контроллерами. Размер кластера варьируется от нескольких модулей до нескольких десятков модулей. [1]
При работе кластерной системы в составе МИС в случае сбоя программного обеспечения на одном узле приложение продолжает функционировать ( либо автоматически перезапускается) на других узлах кластера. Отказ узла ( или узлов) кластера по любой причине ( включая ошибки персонала) не означает отказа кластера в целом; профилактические и ремонтные работы, реконфигурацию и смену версий программного обеспечения в большинстве случаев можно осуществлять на узлах кластера поочередно, не прерывая работы МИС на других узлах кластера. Простои МИС, которые не в состоянии предотвратить обычные информационные системы, в кластерных МИС выражаются обычно в некотором снижении производительности, если узлы выключаются из работы, поскольку в случае сбоя приложения недоступны только на короткий промежуток времени, необходимый для переключения на другой узел кластера, готовность кластера к работе составляет 99 9 % и выше. В больших МИС простои составляют не более 8 ч в год. [2]
Программное обеспечение для кластерных систем уже выпускается. [3]
Среднее рассеяние характеризует степень однородности кластерной системы. Данный показатель является неотрицательным, и чем он меньше, тем однороднее система. В предельном случае 5 0 - система состоит из одинаковых кластеров. Энтропия является характеристикой меры информации, доставляемой, определенной структурой и характеризует степень упорядоченности кластерной системы. [4]
Все фирмы отмечают существенное снижение стоимости кластерных систем по сравнению с локальными суперкомпьютерами, обеспечивающими ту же производительность. [5]
Разработанная нами имитационная модель позволяет моделировать кластерную систему с последующим расчетом структурных характеристик кластеров и всей кластерной системы и установить корреляции между кластерной системой и макроскопическими физическими свойствами нефтяных систем. [6]
Некоторые результаты На рисунке 3 представлены фрагменты кластерной системы и соответствующие им распределения кластеров по размерам и энтропия Н для различным нефтяных сред. Результаты получены имитационным компьютерным моделированием композиции подсистем с использованием агрегационных моделей частица-кластер, кластер-кластер. Вектора определяет начальный состав композиции иерархических уровней. Весьма важный результат вычислительных экспериментов состоит в полном соответствии параметров агрегирования с информационной моделью. Начальные этапы агрегирования приводят к системе малых кластеров с нормальным законом распределения. Вся информация системы содержится в функции распределения для молекул и макромолекул среды. Предельное состояние нефтяной системы образование кластерной сети - вся информации о системе содержится в структуре кластера и описывается его фрактальной характеристикой. [8]
Здесь следует упомянуть легирование кристаллов и стекол, использование кластерных систем, включая кластеры на границах раздела. На шероховатых поверхностях металлов и полупроводников действующее поле может возрастать, по крайней мере, на два порядка. [9]
Вторая статья является обзором структур многоядерных металлорганических соединений и кластерных систем. [10]
В реальных моделях необходимо рассмотреть направленность связей и реакционные характеристики образующихся кластерных систем. [11]
Разработанная нами имитационная модель позволяет моделировать кластерную систему с последующим расчетом структурных характеристик кластеров и всей кластерной системы и установить корреляции между кластерной системой и макроскопическими физическими свойствами нефтяных систем. [12]
Соз ( СО) э8, находится на невырожденной антисвязывающей орбите с симметрией а2, что приводит к дестабилизирующему эффекту в этой кластерной системе. [13]
Применение имитационного моделирования для практических целей определяется тем, что моделируемые условия являются управляемыми параметрами в технологических процессах и возможно установить корреляционные зависимости между обобщенными параметрами идентификации кластерной системы и макроскопическими физическими свойствами. [14]
В вычислительных экспериментах установлены следующие зависимости: 1) частичное распределение кластеров по размерам имеет мультимодальный характер: 2) определены области управляющих параметров системы, приводящие к фиксированным значениям показателей упорядоченности кластерной системы. Пограничная область параметров может быть определена как области бифуркации. Результаты по кинетике кластеров показывают, что существуют ряд критических состояний кластерной системы при термолизе, соответствующих структурному фазовому переходу. Причем в процессе агрегации интервал достижения следующего критического состояния увеличивается. [15]
Страницы: 1 2