Бельведе́р

Виды кластеров

Кластер — это группа независимых компьютеров (так называемых узлов или нодов), к которой можно получить доступ как к единой системе. Кластеры могут быть предназначены для решения одной или нескольких задач. Традиционно выделяют три типа кластеров:

  • Кластеры высокой готовности или отказоустойчивые кластеры (high-availability clusters или failover clusters) используют избыточные узлы для обеспечения работы в случае отказа одного из узлов.
  • Кластеры балансировки нагрузки (load-balancing clusters) служат для распределения запросов от клиентов по нескольким серверам, образующим кластер.
  • Вычислительные кластеры (compute clusters), как следует из названия, используются в вычислительных целях, когда задачу можно разделить на несколько подзадач, каждая из которых может выполняться на отдельном узле. Отдельно выделяют высокопроизводительные кластеры (HPC — high performance computing clusters), которые составляют около 82% систем в рейтинге суперкомпьютеров Top500.

Системы распределенных вычислений (gird) иногда относят к отдельному типу кластеров, который может состоять из территориально разнесенных серверов с отличающимися операционными системами и аппаратной конфигурацией. В случае грид-вычислений взаимодействия между узлами происходят значительно реже, чем в вычислительных кластерах. В грид-системах могут быть объединены HPC-кластеры, обычные рабочие станции и другие устройства.

Такую систему можно рассматривать как обобщение понятия «кластер». ластеры могут быть сконфигурированы в режиме работы active/active, в этом случае все узлы обрабатывают запросы пользователей и ни один из них не простаивает в режиме ожидания, как это происходит в варианте active/passive.

Oracle RAC и Network Load Balancing являются примерами active/ active кластера. Failover Cluster в Windows Server служит примером active/passive кластера. Для организации active/active кластера требуются более изощренные механизмы, которые позволяют нескольким узлам обращаться к одному ресурсу и синхронизовать изменения между всеми узлами. Для организации кластера требуется, чтобы узлы были объединены в сеть, для чего наиболее часто используется либо традиционный Ethernet, либо InfiniBand.

Программные решения могут быть довольно чувствительны к задержкам — так, например, для Oracle RAC задержки не должны превышать 15 мс. В качестве технологий хранения могут выступать Fibre Channel, iSCSI или NFS файловые сервера. Однако оставим аппаратные технологии за рамками статьи и перейдем к рассмотрению решений на уровне операционной системы (на примере Windows Server 2008 R2) и технологиям, которые позволяют организовать кластер для конкретной базы данных (OracleDatabase 11g), но на любой поддерживаемой ОС.

Состав и свойства лака Бельведер

Лак бельведер является многокомпонентным средством, содержащим в составе различные вещества. Среди них выделяют наличие кератина, пантенола, витамина Е и С, а также фруктовых кислот, кремния, арганового масла и кальция.
Необходимо отметить, что лак не содержит в своём составе толуол, камфора и формальдегид.
Средство выпускается в стеклянных флаконах, объём которых составляет 8 мл. Лак представляет прозрачную жидкость с розовым или голубым оттенком. Флакон содержит кисть, которая обеспечивает удобство нанесения.

Препарат обладает укрепляющим, увлажняющим и восстанавливающим эластичность свойством. Поэтому, в клинической практике его используют преимущественно с профилактической целью. Это объясняется тем, что лак при нанесении создаёт на поверхности ногтевой пластины защитное покрытие, которое плотно сцепляется с клетками поверхностного слоя. В результате, ноготь оказывается защищённым от воздействия неблагоприятных факторов внешней среды. Местный иммунитет сохраняется, что предотвращает рост грибковой флоры. Также укрепляется ногтевая пластина, снижается ее ломкость и истончение. Это позволяет исключить образование микротравм, которые могут стать входными воротами для инфекции.

Экстракт зеленого чая оказывает мощный антисептический эффект, поэтому при нанесении на ноготь он уничтожает патогенную флору, предотвращая рост спор грибка.
Точных данных о фармакокинетических свойствах нет.

Постановка задачи кластеризации[править]

Пусть — множество объектов, — множество идентификаторов (меток) кластеров.
На множестве задана функция расстояния между объектами .
Дана конечная обучающая выборка объектов .
Необходимо разбить выборку на подмножества (кластеры), то есть каждому объекту сопоставить метку ,
таким образом чтобы объекты внутри каждого кластера были близки относительно метрики , а объекты из разных кластеров значительно различались.

Определение:
Алгоритм кластеризации — функция , которая любому объекту ставит в соответствие идентификатор кластера .

Множество в некоторых случаях известно заранее, однако чаще ставится задача
определить оптимальное число кластеров, с точки зрения того или иного критерия качества кластеризации.

Кластеризация (обучение без учителя) отличается от классификации (обучения с учителем) тем,
что метки объектов из обучающей выборки изначально не заданы, и даже может быть неизвестно само множество .

Решение задачи кластеризации объективно неоднозначно по ряду причин:

  • Не существует однозначного критерия качества кластеризации. Известен ряд алгоритмов, осуществляющих разумную кластеризацию «по построению», однако все они могут давать разные результаты. Следовательно, для определения качества кластеризации и оценки выделенных кластеров необходим эксперт предметной области;
  • Число кластеров, как правило, заранее не известно и выбирается по субъективным критериям. Даже если алгоритм не требует изначального знания о числе классов, конкретные реализации зачастую требуют указать этот параметр;
  • Результат кластеризации существенно зависит от метрики. Однако существует ряд рекомендаций по выбору метрик для определенных классов задач..

Число кластеров фактически является гиперпараметром для алгоритмов кластеризации. Подробнее про другие гиперпараметры и их настройку можно прочитать в статье.

Профилактика грибка ногтей

Совместно с применением лака Бельведер для лечения грибка ногтей необходимо выполнять рекомендации по изменению образа жизни и гигиене. Это позволит предотвратить развитие грибка ногтевой пластины и окружающих тканях.

Профилактические мероприятия включают:

Ежедневные гигиенические процедуры, которые позволяют убрать загрязнения и повышенную потливость. Ноги необходимо мыть с помощью мыла, обладающего дезинфицирующим эффектом. При избыточной потливости рекомендовано наносить средства в виде спреев или мазей, угнетающих работу потовых желёз.
Регулярную смену белья. Носки должны изготавливаться из натуральных материалов. В летний период используются изделия из хлопка, зимой предпочтение следует отдавать белью с добавлением шерсти. Носки меняются ежедневно, при необходимости можно производить их смену чаще.
Подбор обуви, соответствующей размеру, особенностям стопы и погодным условиям. Также обувь должна быть изготовлена из натуральных материалов, что позволит предотвратить переохлаждение и перегревание, в зависимости от погодных условий.
Своевременное лечение заболеваний, таких как деформации стопы, натёртости и нарушения обмена. Данные патологии могут приводит к нарушению местного иммунитета и целостности кожного покрова, что повышает риск развития грибковой инфекции.
Использование индивидуальной обуви в общественных местах. В бассейне, бане или сауне запрещено использовать чужую обувь, так как она может быть инфицирована грибком.
Своевременное посещение к специалисту при появлении жалоб со стороны изменений ногтевой пластины или окружающих кожных покровов

Также важно следовать всем рекомендациям, которые назначены врачом.

Описание алгоритма

В Deductor Studio подобный класс задач реализуется посредством алгоритма k-means и его разновидности g-means.

К наиболее простым и эффективным алгоритмам кластеризации относится k-means. Он состоит из четырех шагов.

  1. Задается число кластеров k, которое должно быть сформировано из объектов исходной выборки.
  2. Случайным образом выбирается k записей, которые будут служить начальными центрами кластеров. Начальные точки, из которых потом вырастает кластер, часто называют «семенами». Каждая такая запись представляет собой своего рода «эмбрион» кластера, состоящий только из одного элемента.
  3. Для каждой записи исходной выборки определяется ближайший к ней центр кластера.
  4. Производится вычисление центроидов — центров тяжести кластеров. Это делается путем определения среднего для значения каждого признака всех записей в кластере. Затем старые центры кластеров смещаются в его центроид. Таким образом, центроиды становятся новыми центрами кластеров для следующей итерации алгоритма.

Остановка алгоритма производится, когда границы кластеров и расположение центроидов перестает изменяться, то есть на каждой итерации в каждом кластере остается один и тот же набор записей. Алгоритм k-means обычно находит набор стабильных кластеров за несколько десятков итераций.

Одним из недостатков k-means является отсутствие ясного критерия для выбора оптимального числа кластеров. Чтобы решить данную проблему, было разработано большое количество алгоритмов, в том числе алгоритм g-means, позволяющий производить автоматический выбор оптимального числа кластеров на основании гауссовского (нормального) закона распределения, откуда и название алгоритма.

Подробную информацию о методах кластеризации можно получить в статье «Алгоритмы кластеризации на службе Data Mining».

Мастер настройки

  • Выбор полей для кластеризации.

    • Для полей, участвующих в кластеризации, выставить назначение «Используемое» («Активное»).
    • Для прочих полей оставить «Не задано».
  • При заданном числе кластеров.

    • Снять галочку «Автоопределение числа кластеров»;
    • Ввести нужное количество кластеров. Должно быть больше 2, по умолчанию — значение «3».
  • При автоматическом определении числа кластеров.

    • Задать минимальное число кластеров. По умолчанию — 1.
    • Задать максимальное число кластеров. По умолчанию — 10.
    • Указать значение порога разделения кластеров (в интервале от 0,1 до 5). Чем больше порог разделения, тем больше кластеров будет сгенерировано при кластеризации.

Кластеризация запросов: бесплатные программы для ПК

Предлагаем две бесплатные программы для Windows:

  • Majento Кластеризатор, аналогичный нашему онлайн-сервису, с возможностью ручной группировки фраз

Majento Кластеризатор 1.4

Программа является копией нашего онлайн-сервиса, однако имеет дополнительный функционал в виде ручной группировки фраз, доступной после автоматической кластеризации поисковых запросов. Сбор данных для кластеризации берется из выдачи Яндекса и ведется с использованием лимитов Яндекс.XML. После кластеризации становится доступной функция ручной группировки запросов (перемещение запросов по группам, создание новых групп и удаление кластеров). Результаты кластериции запросов экспортируются в Excel-файл формата CSV.

В программе имеется возможность импорта данных выдачи ПС Яндекс из KeyCollector для группировки фраз без использования XML-лимитов (пример файла импорта приложен в архиве).

Основные возможности

  • Кластеризация произвольного списка запросов
  • Указание региона в Яндекс для сбора данных при кластеризации
  • Группировка запросов методами Soft и Hard, «ручное» указание порога кластеризации фраз (от 1 до 10)
  • Возможность произвольной группировки фраз
  • Импорт данных выдачи ПС Яндекс из KeyCollector для группировки фраз без использования XML-лимитов
  • Экспорт кластеризации в Excel (CSV)

Отличия от аналогов

  • Низкие требования к ресурсам компьютера, малый расход оперативной памяти
  • Кластеризация ядер любых объемов
  • Портативный формат (работает без установки на ПК или прямо со сменного носителя)

Ссылки по теме

  • High Availability решения от Microsoft: microsoft.com/windowsserver2008/en/us/high-availability.aspx;
  • Подборка ссылок на документацию и ресурсы по Failover Clustering и NLB: blogs.msdn.com/b/clustering/archive/2009/08/21/9878286.aspx (блог — Clusteringand HighAvailability содержит много полезной информации);
  • Документация и дистрибутивы Oracle RAC: oracle.com/technetwork/database/clustering/overview/index.html;
  • Документация и дистрибутивы Oracle Clusterware и Oracle Grid Infrastructure: oracle.com/technetwork/database/clusterware/overview/index.html;
  • Настройка Oracle Clusterware для защиты Single Instance Oracle Database 11g: oracle.com/technetwork/database/si-dbfailover11g-134623.pdf.

Плюсы и минусы средства

Косметическое средство лак Бельведер имеет преимущества и недостатки, которые отмечаются на фоне применения. Среди плюсов лака Бельведер выделяют:

  1. Гипоаллергенный состав. Наличие компонентов, не приводящих к развитию аллергии, позволяет использовать средство на фоне повышенной чувствительности организма к различным компонентам. Также препарат возможно использовать для пациентов детского возраста и в период беременности, когда чувствительность может повышаться.
  2. Возможность устранения различных проблем. Помимо развития защитного эффекта, лак обеспечивает восстановление и укрепление ногтевой пластины, восстанавливая местные иммунные силы.
  3. Широкую доступность. Препарат можно приобрести в различных аптечных сетях. Также его стоимость не превышает 150 рублей, что позволит использовать лак для различных групп населения.

К недостаткам применения лака относят:

  1. Развитие слабого лечебного эффекта. Использование средства при наличии заболеваний ногтевой пластины не приведёт к выздоровлению, так как средство рекомендовано применять с профилактической целью.
  2. Небольшой объём флакона. Регулярное нанесение лака приводит к тому, что средство быстро заканчивается.
  3. Необходимость частого нанесения препарата. Препарат отличается недолговечностью, так как при выполнении ежедневных процедур защитное покрытие быстро стирается. Это заставляет пациента регулярно наносить лак.
  4. Сохранение полосок на ногтевой пластине. Из-за недостаточного косметического эффекта при нанесении средства в один слой, его необходимо применять дважды.

Oracle Grid Infrastructure

Для работы Oracle RAC требуется Oracle Clusterware (или стороннее ПО) для объединения серверов в кластер. Для более гибкого управления ресурсами узлы такого кластера могут быть организованы в пулы (с версии 11g R2 поддерживается два варианта управления — на основании политик для пулов или, в случае их отсутствия, администратором).

Во втором релизе 11g Oracle Clusterware был объединен с ASM под общим названием Oracle Grid Infrastructure, хотя оба компонента и продолжают устанавливаться по различным путям.

Automatic Storage Management (ASM) — менеджер томов и файловая система, которые могут работать как в кластере, так и с singleinstance базой данных. ASM разбивает файлы на ASM Allocation Unit.

Размер Allocation Unit определяется параметром AU_SIZE, который задается на уровне дисковой группы и составляет 1, 2, 4, 8, 16, 32 или 64 MB. Далее Allocation Units распределяются по ASM-дискам для балансировки нагрузки или зеркалирования. Избыточность может быть реализована, как средствами ASM, так и аппаратно.

ASM-диски могут быть объединены в Failure Group (то есть группу дисков, которые могут выйти из строя одновременно — например, диски, подсоединенные к одному контролеру), при этом зеркалирование осуществляется на диски, принадлежащие разным Failure Group. При добавлении или удалении дисков ASM автоматически осуществляет разбалансировку, скорость которой задается администратором.

На ASM могут помещаться только файлы, относящиеся к базе данных Oracle, такие как управляющие и журнальные файлы, файлы данных или резервные копии RMAN. Экземпляр базы данных не может взаимодействовать напрямую с файлами, которые размещены на ASM. Для обеспечения доступа к данным дисковая группа должна быть предварительно смонтирована локальным ASM-экземпляром.

Oracle рекомендует использовать ASM в качестве решения для управления хранением данных вместо традиционных менеджеров томов, файловых систем или RAW-устройств.

Примеры применения

Сегментация и построение профилей клиентов. С помощью кластеризации можно выделить сегменты с группами «похожих» объектов. Данный алгоритм дает возможность выделить характерные признаки и персональные предпочтения клиентов, оценить наиболее и наименее доходные или активные сегменты. Это позволяет решить задачи разработки маркетинговых акций, направленных на определенные сегменты клиентов, повышает эффективность работы с ними.

Выявление целевой аудитории – наиболее ценной, перспективной, влиятельной группы потребителей, на которую, в первую очередь, будет направлена маркетинговая стратегия. Позволяет решить задачи разработки рекламного сообщения и подбора медиаканалов для его размещения, позиционирования, выбора товарного ассортимента и каналов дистрибуции… Концентрация усилий на целевой аудитории обеспечит максимизацию прибыли в сегменте.

Каннибализация товаров: продукты, находящиеся в одной рыночной нише, «поедают» друг друга, то есть конкурируют за потребителя между собой. Алгоритм дает возможность выделять товары, находящиеся в «зоне риска», прогнозировать эффект каннибализации и управлять им.

Анализ миграции клиентов – перемещение клиентов между поставщиками товаров и услуг, причиной которой является изменение их запросов со временем. Рассматриваемые алгоритмы позволяют прогнозировать миграцию клиентов, визуализировать ее, оценить изменение их ценности для компании, определить причину миграции. В результате происходит укрепление отношений с ценными клиентами и противодействие оттоку.

Cluster Shared Volumes

В случае failover-кластера доступ к LUN, хранящему данные, может осуществлять только активный узел, который владеет этим ресурсом. При переключении на другой узел происходит размонтирование LUN и монтирование его для другого узла. В большинстве случаев эта задержка не является критичной, но при виртуализации может требоваться вообще нулевая задержка на переключение виртуальных машин с одного узла на другой.

Еще одна проблема, возникающая из-за того, что LUN является минимальной единицей обхода отказа, заключается в том, что при сбое одного приложения, находящегося на LUN, приходится переключать все приложения, которые хранятся на этом LUN, на другой сервер. Во всех приложениях (включая Hyper-V до второго релиза Server 2008) это удавалось обходить за счет многочисленных LUN, на каждом из которых хранились данные только одного приложения. В Server 2008 R2 появилось решение для этих проблем, но предназначенное для работы только с Hyper-V и CSV (Cluster Shared Volumes).

CSV позволяет размещать на общем хранилище виртуальные машины, запускаемые на разных узлах кластера — тем самым разбивается зависимость между ресурсами приложения (в данном случае виртуальными машинами) и дисковыми ресурсами. В качестве файловой системы CSV использует обычную NTFS. Для включения CSV необходимо в Failover Cluster Manage выполнить команду Enable Cluster Shared Volumes. Отключить поддержку CSV можно только через консоль:

Для использования этой команды должен быть загружен Failover Clusters, модуль PowerShell. Использование CSV совместно с live migration позволяет перемещать виртуальные машины между физическими серверами в считанные миллисекунды, без обрыва сетевых соединений и совершенно прозрачно для пользователей. Стоит отметить, что копировать любые данные (например, готовые виртуальные машины) на общие диски, использующие CSV, следует через узел-координатор.

Несмотря на то, что общий диск доступен со всех узлов кластера, перед записью данных на диск узлы запрашивают разрешение у узлакоординатора. При этом, если запись требует изменений на уровне файловой системы (например, смена атрибутов файла или увеличение его размера), то записью занимается сам узел-координатор.

Развертывание Oracle RAC

Рассмотрим этапы установки различных компонентов, необходимых для функционирования Oracle RAC в режиме active/active кластера с двумя узлами. В качестве дистрибутива будем рассматривать последнюю на момент написания статьи версию Oracle Database 11g Release 2. В качестве операционной системы возьмем Oracle Enterprise Linux 5. Oracle Enterprise Linux — операционная система, базирующаяся на RedHat Enterprise Linux. Ее основные отличия — цена лицензии, техническая поддержка от Oracle и дополнительные пакеты, которые могут использоваться приложениями Oracle.

Подготовка ОС к установке Oracle стандартна и заключается в создании пользователей и групп, задании переменных окружения и параметров ядра. Параметры для конкретной версии ОС и БД можно найти в Installation Guide, который поставляется вместе с дистрибутивом.

На узлах должен быть настроен доступ к внешним общим дискам, на которых будут храниться файлы базы данных и файлы Oracle Clusterware. К последним относятся votingdisk (файл, определяющий участников кластера) и Oracle Cluster Registry (содержит конфигурационную информацию — например, какие экземпляры и сервисы запущены на конкретном узле). Рекомендуется создавать нечетное количество votingdisk. Для создания и настройки ASMдисков желательно использовать ASMLib, которую надо установить на всех узлах:

rpm -Uvh oracleasm-2.6.9-55.0.12.ELsmp-2.0.3-1.x86_64.rpm

Кроме интерфейса для взаимодействия с хранилищем на узлах желательно настроить три сети — Interconnect, External и Backup.
Необходимо настроить IP-адресацию (вручную или с использованием Oracl e GNS) и DNS для разрешения всех имен (или только GNS).

Вначале осуществляется установка Grid Infrastructure. Для этого загружаем и распаковываем дистрибутив, затем запускаем установщик. В процессе установки необходимо указать имя кластера; указать узлы, которые будут входить в кластер; указать назначение сетевых интерфейсов; настроить хранилище.

В конце нужно выполнить с правами root скрипты orainstRoot.sh и root.sh. Первым на всех узлах выполняется скрипт orainstRoot.sh, причем запуск на следующем узле осуществляется только после завершения работы скрипта на предыдущем. После выполнения orainstRoot.sh последовательно на каждом узле выполняется root.sh. Проверить успешность установки можно с помощью команды:

Выполнив проверку, можно приступать к установке базы данных. Для этого запускаем Oracle Universal installer, который используется и для обычной установки базы.

Кроме active/active-кластера в версии 11g R2 существуют две возможности для создания active/passive-кластера. Одна из них — Oracle RACOneNode. Другой вариант не требует лицензии для RAC и реализуется средствами Oracle Clusterware. В этом случае вначале создается общее хранилище; затем устанавливается Grid Infrastructure, с использованием ASM_CRS и SCAN; а после этого на узлы устанавливается база данных в варианте Standalone. Далее создаются ресурсы и скрипты, которые позволяют запускать экземпляр на другом узле в случае недоступности первого.

Внутренние метрики оценки качества[править]

Данные метрики оценивают качество структуры кластеров опираясь только непосредственно на нее, не используя внешней информации.

Компактность кластеров (Cluster Cohesion)править

Идея данного метода в том, что чем ближе друг к другу находятся объекты внутри кластеров, тем лучше разделение.

Таким образом, необходимо минимизировать внутриклассовое расстояние, например, сумму квадратов отклонений:

, где — количество кластеров.

Отделимость кластеров (Cluster Separation)править

В данном случае идея противоположная — чем дальше друг от друга находятся объекты разных кластеров, тем лучше.

Поэтому здесь стоит задача максимизации суммы квадратов отклонений:

, где — количество кластеров.

Индекс Данна (Dunn Index)править

Индекс Данна имеет множество вариаций, оригинальная версия выглядит следующим образом:

,

где:

— межкластерное расстояние, ,
— диаметр кластера, .

Силуэт (Silhouette)править

Значение силуэта показывает, насколько объект похож на свой кластер по сравнению с другими кластерами.

Оценка для всей кластерной структуры:

,

где:

— среднее расстояние от до других объектов из кластера (компактность),
— среднее расстояние от до объектов из другого кластера (отделимость).

Можно заметить, что

.

Чем ближе данная оценка к 1, тем лучше.

Есть также упрощенная вариация силуэта: и вычисляются через центры кластеров.

Calinski–Harabasz indexправить

Компактность основана на расстоянии от точек кластера до их центроидов, а разделимость — на расстоянии от центроид кластеров до глобального центроида.

C-Indexправить

C-Index — нормализованная оценка компактности:

,

где:

,
— сумма минимальных (максимальных) расстояний между парами всех объектов во всем датасете.

Davies–Bouldin Indexправить

Это, возможно, одна из самых используемых мер оценки качества кластеризации.
Она вычисляет компактность как расстояние от объектов кластера до их центроидов, а отделимость — как расстояние между центроидами.

,

где:

Существует еще одна вариация данной метрики, которая была предложена автором вместе с основной версией:

,

где:

,

где:

— число пар таких, что (1) и принадлежат разным кластерам, и (2) ,

COP Indexправить

В данной метрике компактность вычисляется как расстояние от точек кластера до его центроиды, а разделимость основана на расстоянии до самого отдаленного соседа.

Adblock
detector