Server-Cluster sind eine beliebte Lösung bei großen Unternehmen. Sie werden häufig für E-Commerce-Projekte, Big-Data-Analysen, künstliche Intelligenz, verschiedene Projekte im Finanzsektor usw. eingesetzt. All diese Aufgaben erfordern eine erhebliche Menge an Rechenleistung und Stabilität, die Server-Cluster bieten.
Eine zuverlässige IT-Infrastruktur bedeutet zuverlässigen Gewinn; Sichern Sie sich Ihren Server-Cluster und vertrauen Sie darauf, dass Ihr Unternehmen jedes Projekt bewältigen kann.
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Ein Server-Cluster ist ein System aus mehreren „clustered“ Servern unter zentraler Verwaltung. Die einzelnen Server innerhalb des Systems werden als "Nodes" ("Knoten") bezeichnet, wovon sich auch der Begriff "Node Cluster" ableitet. Auch ein System mit nur zwei Servern wird als Cluster bezeichnet. Die Server von SIM-Networks befinden sich in zertifizierten Rechenzentren in Deutschland.
Teilt man die Arten von Clustern nach ihren Zielen auf, zählen zu den wichtigsten: Hochverfügbarkeitscluster (High-Availability bzw. HA-Cluster), High Performance Computing (HPC-Cluster) und Load Balancing Cluster.
HA-Cluster werden eingesetzt, um maximale Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Gibt es auf einem Server einen Ausfall, übernimmt ein anderer die Dienste. Diese Übernahme wird „Failover“ genannt, weshalb in diesem Zusammenhang auch von Failover Clustern gesprochen wird. Sie sollten in einen Hochverfügbarkeitscluster investieren, wenn Sie sich keine Ausfallzeiten bei Ihren IT-Dienstleistungen erlauben können.
HPC-Cluster werden für schwere Arbeitslasten eingesetzt, die eine erhebliche Rechenleistung erfordern. HPC-Cluster können schnell große Datenmengen verarbeiten.
Load Balancing Cluster verteilen die Arbeitslasten gleichmäßig auf die Nodes bzw. Knoten. Diese Art von Clustern bietet ein Höchstmaß an Stabilität, da sie die Möglichkeit ausschließt, dass Spitzenlasten die Leistung beeinträchtigen.
Ein dedizierter Server-Cluster umfasst viele Server, im Gegensatz zu einem einzigen. So ein Rechnerverbund führt zu größerer Zuverlässigkeit aufgrund von Redundanz sowie zu besserer Leistung.