分布式与集群的区别

分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。 而集群指的是将几台服务器集中在一起,实现同一业务。

分布式中的每一个节点,都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。

举例:就比如新浪网,访问的人多了,他可以做一个群集,前面放一个响应服务器,后面几台服务器完成同一业务,如果有业务访问的时候,响应服务器看哪台服务器的负载不是很重,就将给哪一台去完成。

而分布式,从窄意上理解,也跟集群差不多, 但是它的组织比较松散,不像集群,有一个组织性,一台服务器垮了,其它的服务器可以顶上来。

分布式的每一个节点,都完成不同的业务,一个节点垮了,那这个业务就不可访问了。

2:简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。

例如:

如果一个任务由10个子任务组成,每个子任务单独执行需1小时,则在一台服务器上执行该任务需10小时。

采用分布式方案,提供10台服务器,每台服务器只负责处理一个子任务,不考虑子任务间的依赖关系,执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型)

而采用集群方案,同样提供10台服务器,每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达,10个服务器将同时工作,1小时后,10个任务同时完成,这样,整身来看,还是1小时内完成一个任务!

集群一般被分为三种类型,高可用集群如RHCS、LifeKeeper等,负载均衡集群如LVS等、高性能运算集群;分布式应该是高性能运算集群范畴内。
 
分布式:不同的业务模块部署在不同的服务器上或者同一个业务模块分拆多个子业务,部署在不同的服务器上,解决高并发的问题
集群:同一个业务部署在多台机器上,提高系统可用性

小饭店原来只有一个厨师,切菜洗菜备料炒菜全干。后来客人多了,厨房一个厨师忙不过来,又请了个厨师,两个厨师都能炒一样的菜,这两个厨师的关系是集群。为了让厨师专心炒菜,把菜做到极致,又请了个配菜师负责切菜,备菜,备料,厨师和配菜师的关系是分布式,一个配菜师也忙不过来了,又请了个配菜师,两个配菜师关系是集群
 

链接:http://www.zhihu.com/question/20004877/answer/61025046
需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模优化调度策略。研究结合实际电力负荷电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率模型精度。
### 分布式系统集群区别和联系 #### 1. 定义 分布式系统是由多个独立的计算机节点组成,这些节点通过网络互联并协同工作,对外提供统一的服务[^3]。集群通常由一组物理或虚拟机组成,它们共同协作以提高性能、可靠性和可用性[^4]。 #### 2. 基础架构 分布式系统强调任务分解分配以及数据一致性,其架构设计通常需要考虑如何将一个大任务拆分成多个子任务,并在不同节点上执行[^1]。例如,在 Hadoop 的 Map/Reduce 模型中,每个节点负责处理一部分数据[^5]。而集群更关注负载均衡和高可用性,确保系统的整体性能稳定[^2]。 #### 3. 扩展性 分布式系统在扩展性方面具有天然优势,可以通过增加新的节点来提升系统的计算能力和存储容量[^3]。相比之下,集群虽然也可以通过添加节点实现扩展,但其扩展能力往往受到特定软件或硬件限制的影响[^4]。 #### 4. 高可用性 两者都追求高可用性,但实现方式有所不同。分布式系统通过多副本机制和一致性协议(如 Paxos 或 Raft)保证数据的可靠性和一致性[^3]。集群则依赖于冗余设计和故障转移机制,如 Redis 哨兵模式下的主从切换[^4]。 #### 5. 管理工具 分布式系统通常需要更复杂的管理工具来协调节点间的工作,例如 Apache ZooKeeper 或 etcd[^1]。集群可能更多地依赖于负载均衡器和服务发现工具,如 Nginx 或 Consul[^2]。 #### 6. 数据存储 分布式系统中的数据存储通常采用分布式文件系统或数据库,如 HDFS 或 OceanBase,能够支持大规模数据的高效存储和访问[^5]。集群的数据存储方案可能更加集中化,尽管也会有备份和复制机制以增强可靠性。 #### 示例代码:简单的分布式任务分配 以下是一个使用 Python 实现的简单分布式任务分配示例,展示了如何将任务分发到不同的节点进行处理。 ```python import multiprocessing def worker(task): return f"Processed {task}" if __name__ == "__main__": tasks = ["Task1", "Task2", "Task3"] with multiprocessing.Pool(processes=3) as pool: results = pool.map(worker, tasks) print(results) ``` ###
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