時至今日，云計算已經開始將關注重點轉移至應用程序架構的改進方面，旨在借此提高系統的客戶吸引力，然而這一訴求在高性能計算領域始終拿不出切實的成果。目前，各大領先云服務供應商都在重構自己的產品與相關基礎設施，旨在以更具實用性及成本效益的方式提供計算密集型應用程序。

從傳統角度看，云技術已經成為一套將應用程序與Dropbox、Gmail、iTunes以及Evernote等存儲方案相結合的綜合性服務交付架構。“集群的架構方式旨在超越存儲而帶來其它資源供應機制，例如在自定義網絡之上執行來自特定供應商或者由用戶自行構建的應用程序，”Bright Computing公司CEO Matthijs Van Leeuwen表示。

與運行在專用硬件平臺之上的傳統集群方案類似，基于云的集群同樣可以將多種不同類型的分布式資源合并起來以支持特定負載用途。其中可能包含利用一套平臺實現集群化數據庫管理系統（或者簡稱為DBMS）、高性能計算應用程序或者大數據分析應用程序。以Amazon以及Rackspace為代表的公有云供應商會對自己的資源實例進行預定義，從而在其自己的云基礎設施之上構建起多種集群體系。

OpenStack允許企業用戶定義自己的資源實例，而后利用這些實例在自己的私有云環境內實現集群構建。物理服務器或者在物理服務器之上通過虛擬機管理程序實現的虛擬機系統通常適用于構建專用型內部集群。對于開發人員而言，各類資源實例之間的最大差別在于抽象化方式的不同，而這也將成為云與專用集群間的本質區別所在。

常見集群使用情況

Leeuwen指出，云集群能夠被用于取代或者補充現有的專用型資源。對于運行在最小化專用型硬件——例如筆記本電腦——上的應用程序，云能夠作為其“實例化、使用與去實例化”集群。在這種情況下，筆記本電腦本身僅僅充當最終用戶進行云集群訪問的設備——具體而言，它并不提供任何用于執行計算或者構建網絡體系的實例化資源。

而在第二種常見用例當中，基于云的資源能夠被作為補充性專用資源。在這類情況下，內部資源會通過云爆發流程成為云環境內的擴展資源組成部分。這部分基于云的資源只需要根據具體需求進行實例化、使用及去實例化。內部環境與云資源之間的這種差別能夠以透明化方式呈現給最終用戶及多種不同類型的應用程序。

這兩類用例都能夠應用于公有或者私有云環境當中。企業用戶能夠建立起自己的應用程序架構，從而直接或者利用Bright Cluster Manager等工具在AWS公有云或者OpenStack私有云內建立集群，這將顯著降低前端開發及配置任務的實際工作量。

橋接不同抽象模式的裂隙

開發人員所面臨的最大挑戰在于，相對于專用型硬件而言，網絡、CPU以及存儲等云資源在配置方面采用完全不同的抽象模式。云環境的運行依托于實例化資源。除了存儲之外，基于云的CPU實例在公有與私有云方案中已經相當成熟。最新的云服務產品一般會提供面向特定外部要求的服務與鉤子，例如InfiniBand網絡連接、GPU加速以及自定義IP網絡等等。

任何一種資源都需要經由同樣的路徑才能為任何一類云環境所使用。由于集群會以路由方式采用具備低延遲與高傳輸帶寬水平的互連體系、加速器與協助處理器以及其它指定資源，所有這些都會在基于云的集群實例當中同時帶來嚴峻的挑戰與良好的業務擴展機遇。

“企業用戶需要完全依賴于云服務供應商的思路來支持除存儲與計算之外的資源實例化效果，”Leeuwen指出。舉例來說，AWS能夠通過Amazon VPC支持自定義IP網絡以及英偉達GPU實例。其中一類優秀的實踐在于開發標準化配置或者利用第三方云管理方案來管理存儲、計算、網絡以及加速器資源，無論它們處于內部環境還是AWS體系之下。

延遲水平對于集群而言至關重要

在構建可擴展集群應用程序的過程當中，保證通信延遲水平處于理想范圍之內已經成為最大的挑戰之一。其中一項良好實踐就是以智能化方式為高性能計算進行數據劃分。在數據層面，這需要涉及到考量使用更具成本效益且持久性更好的存儲服務，例如AWS S3以及歸檔服務AWS Glacier，而非成本更高的內存實例。

但在規模更為龐大的網絡體系中，挑戰則主要體現在保證不同節點之間在處理計算任務時將通信延遲保持在最低水平。對于需要在處理過程中進行大量信息傳遞的高性能計算應用程序而言，傳輸延遲正是其最容易面臨的性能瓶頸。那些采用MPI等通用型接口的應用程序往往會因此陷入性能低谷，除非開發人員與運營團隊能夠確保不同節點之間的延遲始終處于最低水平。

如果運行在集群當中的MPI應用程序處于封閉的私有云或者公有云環境之內，那么這個問題其實并不難解決。然而如果運行在獨立私有或者公有基礎設施內的不同節點之間存在大量MPI流量，那么這個問題就會變得非常嚴重。

同樣的思路也適用于在云環境下運行大數據分析方案。在內部環境以及云基礎設施之上部署Hadoop分布式文件系統（簡稱HDFS）實例往往并沒有什么意義。“但如果HDFS實例單獨運行在內部或者云環境下，則將帶來非常出色的實踐效果，”Leeuwen表示。

在對分布式架構進行擴展的過程中，保障性能水平的關鍵在于采用敏捷型云集成解決方案，Jitterbit公司CTO Ilan Sehayek指出。“讓用戶自己選擇在哪里運行API，又在哪里運行用于支持該API的相關服務。”

“除此之外，我們還需要確保所有通信流程都由一套可擴展信息傳遞基礎設施來實現，從而在API網關與服務之間帶來快速且可靠的API請求交付效果。面向集群的服務項目還需要配合高效的緩存技術，從而為API提供理想的響應速度表現”，Sehayek補充道。

　　原文標題: High-performance computing with cloud clusters