Load-Balancing

In den Bereichen Distributed Computing, Parallel Computing und High Performance Computing (HPC) lassen sich Rechenaufgaben effizienter ausführen, wenn sie gleichmäßig auf verschiedene Ressourcen verteilt werden – beispielsweise auf einen Knoten in einem Rechencluster oder auf einen Prozessorkern bzw. Thread. Daher ist ein Verfahren erforderlich, das die Workloads auf all diese unterschiedlichen Ressourcen verteilt. Genau hier kommt Load Balancing, also die Lastverteilung, zum Einsatz.

In der Regel wird dafür ein Load Balancer verwendet, der Anfragen entgegennimmt und gleichmäßig auf die Server verteilt. Die Verteilung kann statisch erfolgen. In diesem Fall berücksichtigt der Load Balancer nicht den Zustand der einzelnen Server. Bei einer dynamischen Verteilung überwacht der Load Balancer hingegen den Serverstatus und passt die Weiterleitung des Datenverkehrs entsprechend an. Im Zeitalter des Cloud Computing und gemeinsam genutzter Rechenzentren ist Load Balancing zu einem wichtigen Bestandteil moderner Dateninfrastrukturen geworden.

So wie ein Team sein Leistungsvermögen nicht entfalten kann, wenn einige Mitglieder überlastet sind und andere untätig bleiben, kann auch ein Serververbund sein volles Potenzial nur ausschöpfen, wenn Workloads gleichmäßig verteilt und spezialisierte Aufgaben den dafür ausgelegten Servern zugewiesen werden. Eine korrekte Lastverteilung trägt wesentlich dazu bei, Antwortzeiten zu optimieren und eine hohe Verfügbarkeit sicherzustellen – unabhängig davon, ob Sie ein HPC-System, einen Serverraum oder ein Rechenzentrum betreiben.

Das umfassende Produktportfolio von GIGABYTE mit Serverlösungen wie H-Serie: hochdichte Server, G-Serie: GPU-Server, S-Serie: Storage-Server und weiteren Produkten wurde entwickelt, um Anwendern mit unterschiedlichen Computing-Anforderungen eine unübertroffene Leistung zu bieten. Eine effektive Lastverteilung trägt dazu bei, das volle Potenzial dieser Produkte auszuschöpfen. GIGABYTE-Server können mit gängigen Verfahren zum Server-Load-Balancing eingesetzt werden – unabhängig davon, ob dieses auf Netzwerkhardware oder auf Algorithmen und Software basiert.