私たちは、高性能コンピューティングアプリケーションのためのトレーニングラボを設立するために使用したい未使用のPCをたくさん持っています。トレーニング環境で設定して管理する最も簡単なLinuxディストリビューションは何ですか？誰かがさまざまなLinuxクラスタディストリビューションの長所と短所のリストを提供できることを感謝します。
ベストアンサー1
一部は岩CentOS/RHELをベースにクラスタ用に設計されたLinuxディストリビューションです。
ロックスの最大の利点は、通常、多くの詳細がユーザーのために処理され実行されることです。
- 自動的にインストールおよび再インストールされ、コンピュータがPXEから起動できる場合、初期インストールにはノードを起動するPXEが含まれます。コンピューティングノードの数が多い場合は、BitTorrentを使用してパッケージを内部的に展開するため、ノード全体の（再）インストールに伴う大きなボトルネックがなくなります。
- デフォルトでは、これは非常に均質なコンピューティング環境を提供します。
- デフォルトでは、内部的にNFSを設定して使用し、PVFS2を使用するオプションもあります（まだ試していません）。
- キューイング/バッチシステムは自動的に設定および管理する必要があり、デフォルトではSGEを使用し、Torque（ソフトウェアバンドル形式）用のローリングシステムもあります。
- ユーザー/グループなどに対する一貫性が保証されます。クラスタ全体で
- 神経節を介して資源利用率をグラフ化します。
欠点を掘りたい場合
- コンピューティングノードでソフトウェアを追加および削除するには、ソフトウェアを再インストールする必要があります（均一性は保証されますが）。
- ソフトウェアの追加と削除には、ボリュームの追加（rpm /デバイスをバンドルする方法）またはxmlファイルの編集が含まれます。しかし、かなりよく文書化されているので、文書を読むために少しの努力をすることを望んでいるなら、それは大丈夫でしょう。また、詰まるとメーリングリストもあります。
- CentOS/RHELをベースにしており、「最先端」より少し遅れています。
- （ほとんど）「それらの方法」で作業を実行するように強制し、いくつかのxml設定ファイルを変更していくつかの変更を行うことができます。かもしれません。 。 /プラグイン形式）