Zero
J’ai été impliqué avec le cluster de calcul depuis DÉC introduit VAXcluster en 1984. En ces jours, une à trois nœuds VAXcluster coût d’environ 1 million de dollars. Aujourd’hui, vous pouvez construire un beaucoup plus puissant cluster pour moins de 1 000$, y compris de stockage beaucoup plus que n’importe qui pouvait se le permettre.
Hadoop est la version open-source de Google Map/reduce et Google File System (GFS), largement utilisé pour les grandes données croquant applications. C’est un shared-nothing cluster, ce qui signifie que lorsque vous ajoutez des nœuds de cluster, le rendement évolue en douceur.
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Dans le papier, les Performances d’un Faible Coût Cluster Hadoop pour l’Analyse d’Image, les chercheurs Basit Qureshia, Yasser Javeda, Anis Kouba, Mohamed-Foued Sritic, et Maram Alajlan, construit en 20 nœud RPi Modèle 2 cluster, mis Hadoop sur elle, et l’a utilisé pour drone de surveillance d’analyse d’image. Ils ont également comparé les RPi de cluster à l’encontre d’un 4-nœud de cluster de PC basé sur 3 ghz Intel i7 Processeurs, chacun avec 4 go de RAM.
Configuration
Le 20 nœud de cluster a été divisé en quatre, à 5 nœuds des sous-réseaux, chacun attachés à 16 ports de commutateurs qui sont, à leur tour, en réseau, de gestion de l’24 port de commutateur principal. Le supplément de ports de commutateur activer facile cluster expansion.
Chaque 700MHz RPi B Raspbian, un BRAS-version optimisée de Linux Debian. Chaque RPi a une Classe 10, 16 GO de carte SD permet de faire jusqu’à 80 mo/s vitesse de lecture/écriture. Une image de l’OS avec Hadoop 2.6.2 a été copié sur la carte SD. Hadoop nœud Maître, qui implémente le nom du nœud-seulement, a été installé sur un PC sous Ubuntu 14.4 et Hadoop.
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Résultats de la Performance
Vous attendez un cluster de 64 bits, 3GHz x86 Processeurs d’être beaucoup plus rapide que de 700 mhz, 32 bits ARM Cpu, et vous auriez raison. L’équipe a organisé une série de tests qui ont été a) de calcul intensif (calcul de Pi), b) et e/S intensives (document word), et, c) les deux (gros fichier d’image nombre de pixels).
Voici le décompte des résultats, prise à partir d’une figure dans le document.
La courtoisie des auteurs
En général, le x86 cluster était de 10 à 20 fois plus rapide. Cependant, la capacité à mettre un cluster Hadoop dans un sac à dos avec une batterie, ouvre des possibilités de puissants bord de l’informatique, tels que le drone vidéo de pré-traitement, les auteurs explorent dans leur papier. Aussi, aujourd’hui, nous avons le RPi Modèle 3, d’un processeur avec presque le double de la vitesse d’horloge du RPi été testés par les chercheurs.
Le Stockage des Bits de prendre
Mobile edge clusters ne sont pas une chose aujourd’hui, mais ils le seront, car notre capacité à recueillir des données au bord croît plus vite que la bande passante du réseau jusqu’au bord. Nous allons avoir à pré-traiter, par exemple, l’Ido données à compacter pour la transmission réseau.
Quand vont-ils être économiquement viable? Trois choses doivent se produire:
Des processeurs mobiles ont d’obtenir plus rapidement, tout en restant économe en énergie. Plus de puissance efficace de la mémoire – si faible puissance DRAM, ou NVRAM – doit permettre à de plus grandes mémoire cacacities sur des processeurs mobiles. Universelle de Stockage Flash (UFS) appuyer sur des processeurs mobiles, en supprimant le courant de stockage goulot d’étranglement de la micro-SD cartes.
Tous les trois vont se produire dans les cinq prochaines années. Puis sac à dos clusters sera capable de travail réel dans la nature.
Courtois commentaires bienvenus, bien sûr.
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