Tipos de cluster

Tipos de cluster

Agrupación espectral

Secciones técnicas nube13 de julio de 2020 ¿Qué es un clúster? Una visión general de los clústeres en la nube13 de julio de 2020 Los clústeres informáticos, y en particular los clústeres Kubernetes, han experimentado un aumento sustancial en su adopción en la última década. Tanto las startups como los gigantes tecnológicos están aprovechando las arquitecturas basadas en clústeres para desplegar y gestionar sus aplicaciones en la nube. Pero, ¿qué es un clúster? ¿Cuál es la relación entre los clústeres y los contenedores? ¿Y por qué querrías considerar el uso de un clúster para alojar tu propia aplicación?

En este post, proporcionaré una visión general de los clústeres informáticos, expondré las ventajas y desventajas de utilizar un clúster en lugar de una sola máquina, y describiré cómo las empresas están utilizando los clústeres hoy en día. ¿Qué es un clúster?

A grandes rasgos, un clúster informático es un grupo de dos o más ordenadores, o nodos, que se ejecutan en paralelo para lograr un objetivo común. Esto permite distribuir entre los nodos del clúster cargas de trabajo que consisten en un elevado número de tareas individuales paralelas. Como resultado, estas tareas pueden aprovechar la memoria combinada y la potencia de procesamiento de cada ordenador para aumentar el rendimiento general.

Tipos de clustering con ejemplos

Los métodos de clustering se utilizan para identificar grupos de objetos similares en conjuntos de datos multivariantes recogidos en campos como el marketing, la biomedicina y el geoespacio. Existen diferentes tipos de métodos de clustering, entre ellos:

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La clasificación de objetos, en clusters, requiere algunos métodos para medir la distancia o la (des)similitud entre los objetos. El capítulo Clustering Distance Measures Essentials cubre las medidas de distancia comunes utilizadas para evaluar la similitud entre las observaciones.

Existen diferentes tipos de métodos de clustering de partición. El más popular es el clustering de K-means (MacQueen 1967), en el que, cada cluster está representado por el centro o la media de los puntos de datos que pertenecen al cluster. El método K-means es sensible a los valores atípicos.

El resultado de la agrupación jerárquica es una representación de los objetos en forma de árbol, que también se conoce como dendrograma. Las observaciones pueden subdividirse en grupos cortando el dendrograma a un nivel de similitud deseado.

Las estrategias de validación y evaluación del clustering, consisten en medir la bondad de los resultados del clustering. Antes de aplicar cualquier algoritmo de clustering a un conjunto de datos, lo primero que hay que hacer es evaluar la tendencia al clustering. Es decir, si los datos contienen alguna estructura de agrupación inherente.

Clústeres basados en la distribución

Un clúster de Azure Databricks es un conjunto de recursos informáticos y configuraciones en los que se ejecutan cargas de trabajo de ingeniería de datos, ciencia de datos y análisis de datos, como tuberías ETL de producción, análisis de flujo, análisis ad hoc y aprendizaje automático.

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Estas cargas de trabajo se ejecutan como un conjunto de comandos en un cuaderno o como un trabajo automatizado. Azure Databricks distingue entre clústeres polivalentes y clústeres de trabajo. Los clústeres polivalentes se utilizan para analizar datos de forma colaborativa mediante cuadernos interactivos. Los clústeres de trabajo se utilizan para ejecutar trabajos automatizados rápidos y robustos.

Esta sección también se centra más en los clusters polivalentes que en los de trabajo, aunque muchas de las configuraciones y herramientas de gestión descritas se aplican igualmente a ambos tipos de clusters. Para obtener más información sobre la creación de clústeres de trabajo, consulte Trabajos.

Azure Databricks conserva la información de configuración de clústeres de hasta 70 clústeres polivalentes finalizados en los últimos 30 días y hasta 30 clústeres de trabajo finalizados recientemente por el programador de trabajos. Para mantener la configuración de un clúster polivalente incluso después de que se haya terminado durante más de 30 días, un administrador puede anclar un clúster a la lista de clústeres.

Análisis de conglomerados

Existen tres tipos de muestreo por conglomerados: de una etapa, de dos etapas y de varias etapas. En los tres tipos, primero se divide la población en conglomerados y, a continuación, se seleccionan al azar los conglomerados que se utilizarán en la muestra.

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La metodología se refiere a la estrategia general y a la justificación del proyecto de investigación. Implica el estudio de los métodos utilizados en su campo y de las teorías o principios que los sustentan, con el fin de desarrollar un enfoque que se ajuste a sus objetivos.

En un proyecto de investigación más largo o complejo, como una tesis o una disertación, es probable que incluya una sección de metodología, en la que explique su enfoque para responder a las preguntas de la investigación y cite las fuentes pertinentes para apoyar su elección de métodos.

Una muestra es un subconjunto de individuos de una población mayor. El muestreo consiste en seleccionar el grupo del que se van a recoger datos en la investigación. Por ejemplo, si estás investigando las opiniones de los estudiantes de tu universidad, podrías encuestar a una muestra de 100 estudiantes.

Acerca del autor

Elena

Soy Elena Caceres experta en ciberseguridad y aficionada de todo lo que gira entorno al Internet. Les doy la bienvenida a mi blog donde trato de compartir información actualizada sobre estos temas relacionados con la tecnología.

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