Cluster la gì

Bài viết được sự cho phép của tác giả Kiên Nguyễn

The grouping of two or more database servers is known as database clustering.

Liên kết của hai hoặc nhiều database server thì được hiểu là database clustering

Như đã đề cập ở trên, trường hợp thiết kế Scalable Web Application, rất có thể một hoặc nhiều web service sẽ kết nối chung tới một Database. Cần nhiều web service là do ta cần handle một số lượng lớn request.

Liên kết ở đây được hiểu là dữ liệu ở các cụm Database không hệ khác nhau, được đồng bộ hóa trong quá trình thao tác.

Mô hình Database Clustering. Nguồn ảnh / Source: docs.oracle.com

Cùng có thể hiểu Database Clustering như là cách liên kết. Nhiều các DB liên kết với nhau để tăng cường sức mạnh, đảm bảo ứng dụng hoạt động trơn tru.

Xem thêm Công việc database hấp dẫn trên TopDev

2. Điểm mạnh

Với Database Clustering, có những ưu điểm rõ ràng có thể nhận thấy khi thao tác, bảo trì hệ cơ sở dữ liệu như sau:

2.1 Load Balancing

Bản thân một hệ cơ sở dữ liệu không hề có cơ chế cân bằng tải (Load Balancing) ngay từ ban đầu. Về cơ bản mà nói thì

Basically, what load balancing does is allocating the workload among the different computers that are part of the cluster.

Về cơ bản, những gì cân bằng tải thực hiện là phân bổ khối lượng công việc giữa các máy tính khác nhau là một phần của cluster

Trường hợp số lượng request tăng đột biến, chỉ một services sẽ không thể handle nổi, lúc này sẽ có nhiều web services thực hiện đồng thời, phân bổ và điều tiết số lượng request. Điều này sẽ khả thi với Database Clustering, bởi vì tất cả các web services đó đều sử dụng chung một database

2.2 High Availability

Tính sẵn có cao cũng là một yếu tố để cân nhắc cho việc sử dụng Database Cluster. Sẵn có tức là khi cần truy cập tới database, ta có thể truy xuất được.

High availability refers the amount of time a database is considered available.

Tính sẵn sàng cao đề cập đến khoảng thời gian cơ sở dữ liệu được coi là có sẵn

Trường hợp số lượng request lớn hoặc xử lý ở phía server tương đối phức tạp, rất có thể xảy ra trường hợp các request bị từ chối.

2.3 Data redundancy

Dự phòng dữ liệu cũng là một điểm mạnh khi sử dụng Database Clustering. Do các DB node trong mô hình Clustering được đồng bộ. Trường hợp có sự cố ở một node, vẫn dễ dàng truy cập dữ liệu node khác.

Việc có node thay thế đảm bảo ứng dụng hoạt động mượt mà. Ngay cả khi một hoặc một vài node trong mạng bị down.

3. Khi nào nên sử dụng database clustering?

Ngày nay, các ứng dụng web (web application) thường được yêu cầu hoạt động mượt mà trong tất cả các trường hợp. Vậy khi nào thì cần tới database clustering?

If you’re an entrepreneur, director, or database administrator, you care about database clustering because it helps keep your applications online a greater amount of the time.

Nếu bạn là doanh nhân, giám đốc hoặc quản trị viên cơ sở dữ liệu, bạn quan tâm đến việc phân cụm cơ sở dữ liệu vì nó giúp giữ cho các ứng dụng của bạn trực tuyến trong một khoảng thời gian dài hơn.

Nắm vững khái niệm là một chuyện. Thực tế ở các hệ cơ sở dữ liệu khác nhau sẽ cần tìm hiểu thêm MySQL Cluster CGE

Bài viết gốc được đăng tải tại kieblog.vn

Có thể bạn quan tâm:

• Discord đã lưu trữ hàng tỉ messages mỗi ngày như thế nào
• Tất tần tật về Apache Cassandra
• Chạy database migration khi deploy, nên hay không?

Tìm việc làm IT mới nhất trong tháng

We also evaluate the stability of clusters with respect to synthetic remeasured array data.

Even with the model-based algorithms, the number of clusters can only be estimated.

The steps of assigning genes to centroids and computing new centroids are repeated until no genes are moved between clusters.

Hence, it is of interest to study the performance of various clustering approaches as a function of noise level in the synthetic data.

Clustering with repeated measurements produced more accurate clusters than clustering with the estimated true mean data in most cases.

In a data matrix, rows usually represent objects to be clustered (typically genes), and columns usually represent features or attributes of the objects (typically experiments).

In each step, similar subtrees (clusters) are merged to form the dendrogram.

Assuming known categories (classes) of objects are available, we can compare clustering results by assessing the agreement of the clusters with the classes.

The variants are not interspersed with one another; but form segregated clusters.

Finally, there are a variety of clustering and data-mining techniques for understanding the structure of the data in other ways.

At present the model only contains a limited framework supporting node- and tree-based clusters.

We will then examine whether the resulting clusters are associated with cohort status and relevant sociodemographic variables.

Is there a group difference in the number and size of clusters produced?

We can overcome the problem of data sparseness by applying not co-occurring words but co-occurring clusters to the similarity of target words.

The exemplar clusters are embedded in a network of associations among words that map relations of similarity at all levels.

Các quan điểm của các ví dụ không thể hiện quan điểm của các biên tập viên Cambridge Dictionary hoặc của Cambridge University Press hay của các nhà cấp phép.