Cluster Computing in Hindi
BCA / Cloud Computing
Cluster Computing in Hindi
What is Cluster Computing?
Cluster Computing एक ऐसा computing system है जिसमें कई interconnected computers (या nodes) एक साथ मिलकर एक system की तरह काम करते हैं। इन systems को एक cluster कहा जाता है। Cluster का हर node independent होता है, लेकिन एक ही task को solve करने के लिए सभी nodes coordinated तरीके से काम करते हैं।
Cluster Computing का मुख्य उद्देश्य high availability, load balancing और high-performance processing को achieve करना होता है। यह distributed computing का ही एक प्रकार है जिसमें सभी systems आपस में tightly connected होते हैं, अक्सर एक ही physical location में।
Characteristics of Cluster Computing
- Homogeneous Systems: Cluster में ज्यादातर nodes एक जैसे hardware और operating system पर based होते हैं।
- Shared Storage: Cluster systems में एक centralized या shared storage system होता है।
- High Availability: यदि कोई node fail हो जाए तो बाकी nodes task को पूरा करते हैं।
- Load Balancing: सभी nodes पर workload को equal तरीके से distribute किया जाता है।
Types of Clusters
| Cluster Type | Description (in Hindi) |
|---|---|
| High-Performance Cluster (HPC) | Scientific और technical applications के लिए high speed processing। |
| Load Balancing Cluster | Web servers जैसे systems में traffic को efficiently manage करना। |
| High-Availability Cluster (HA) | 24x7 services provide करना, जैसे कि banking systems में। |
Architecture of Cluster Computing
- Nodes: Cluster के अलग-अलग computers को nodes कहा जाता है।
- Head Node (Master Node): जो task को manage करता है और nodes को assign करता है।
- Worker Nodes (Slave Nodes): जो actual task को perform करते हैं।
- Network: सभी nodes को एक fast और reliable network के द्वारा connect किया जाता है।
Advantages of Cluster Computing
- Cost-Effective: Expensive mainframe systems के मुकाबले ज्यादा सस्ता solution।
- Scalable: नए nodes को जोड़कर आसानी से system की capacity बढ़ाई जा सकती है।
- Fault Tolerance: एक node fail होने पर बाकी nodes process को continue करते हैं।
- Resource Sharing: सभी nodes के resources को efficiently share किया जा सकता है।
Popular Software for Cluster Computing
- Apache Hadoop: Large-scale data processing के लिए popular open-source framework।
- OpenMPI: Parallel computing के लिए widely used messaging library।
- SLURM: HPC clusters में job scheduling के लिए।
- Beowulf Cluster: Linux-based low-cost cluster setup।
Real-Life Examples of Cluster Computing
- ISRO और DRDO: Scientific simulations के लिए clusters का उपयोग करते हैं।
- NASA: Climate modeling और aerospace simulations के लिए।
- Amazon Web Services (AWS): Cloud clusters के माध्यम से large-scale services manage करता है।
- Stock Market: Real-time analysis और fast transactions के लिए clusters का प्रयोग होता है।
Example Code – Basic Cluster Setup Using MPI in Python
# Install mpi4py before running
# mpiexec -n 4 python mpi_example.py
from mpi4py import MPI
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
size = comm.Get_size()
print(f"Hello from process {rank} out of {size}")
Difference Between Cluster Computing and Grid Computing
| Parameter | Cluster Computing | Grid Computing |
|---|---|---|
| Location | Usually एक ही location पर tightly connected systems | Geographically distributed systems |
| Management | Single organization द्वारा managed | Multiple organizations द्वारा managed |
| Connectivity | High-speed local network | Internet या Wide-area network |
| Homogeneity | Usually homogeneous systems | Heterogeneous systems |