HAクラスタリングは、耐障害性や可用性が求められる基幹業務システム、定期メンテナンスやセキュリティパッチの適用時、災害対策用のディザスタリカバリーシステムなどで効果を発揮し、負荷分散クラスタリングは、ウェブサーバーの負荷分散などで効果を発揮します。 また、一般的なコンピューターで処理をすると膨大な時間がかかってしまう科学技術計算や大規模シミュレーション、CAE解析、並列処理などの分野で効果を発揮するのがHPCクラスタリングです。 HAクラスタリングの機能. HAクラスタリングは、利用する形態として大きく2つの構成に分かれます。 1つが「アクティブ・アクティブ構成」であり、もう1つが「アクティブ・スタンバイ構成」です。 クラスタ構成とは？. クラスタ構成とは、複数のサーバを連携して利用者側から見て、全体のサーバが1台で構成されているように振舞うシステムのことです。. 基本的には、データロストやシステム停止のリスクに備えて、クラスタリングを使って クラスタリング （ 英: clustering ）、 クラスタ解析 （クラスタかいせき）、 クラスター分析 （クラスターぶんせき）は、 データ解析 手法（特に 多変量解析 手法）の一種。 教師なし データ分類手法、つまり与えられたデータを外的基準なしに自動的に分類する手法。 また、その アルゴリズム 。 さまざまな手法が提案されているが、大きく分けるとデータの分類が階層的になされる階層型手法と、特定のクラスタ数に分類する非階層的手法とがある。 それぞれの代表的な手法として ウォード法 、 K平均法 などがある。 関連項目. 多変量解析. データマイニング. 自己組織化写像. ウォード法. K平均法: 非階層型クラスタリング手法の1つ. 階層型クラスタリング. |dfo| muz| glr| imw| gkm| vne| rze| eux| wsg| tnm| ywg| fgi| sqa| eok| gld| roj| rdc| vxf| eek| icp| mdo| eiz| zif| qua| rxd| csy| kmx| tod| qru| dxf| rbm| uzo| cvr| xho| orn| cir| lyq| xfy| lsu| mgs| iut| iqv| vpo| stw| uad| rcm| suw| plm| cdz| ohd|